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Dove trovarlo
- Dove
- Replay → Preparare → Backtest automatico → casella «Walk-forward — trova la migliore configurazione»
- Valori predefiniti
- Fette 4, Quota di addestramento 0,7, Criterio di selezione SQN
- Combinazioni
- Massimo 400; una configurazione deve avere almeno 10 operazioni per poter essere selezionata
- Dati minimi
- Ogni fetta richiede almeno 100 barre di addestramento e 50 barre di test
Che cosa fa
Provare trenta configurazioni e tenere la migliore misura la fortuna. Il walk-forward separa la scelta dalla misura: i parametri sono scelti all'inizio di ogni fetta, poi valutati sulla fine della stessa fetta, che non ha preso parte alla scelta. Il risultato mostrato è la concatenazione di quei pezzi mai visti, cioè ciò che la strategia avrebbe davvero reso.
Implementazione (lib/replay/autoBacktest.ts, runWalkForward): le barre sono tagliate in fette uguali; dentro ogni fetta la prima quota trainRatio di barre è la finestra di addestramento e il resto è la finestra di test. Ogni combinazione degli assi di esplorazione viene eseguita sulla finestra di addestramento, valutata con il criterio di selezione, e la migliore viene eseguita una volta sulla finestra di test. Le operazioni fuori campione di tutte le fette vengono concatenate e su di esse si calcolano le statistiche combinate. L'avanzamento indica «fetta n · addestramento» e poi «fetta n · test».
Impostazioni
| Impostazione | Predefinito | Che cosa cambia |
|---|---|---|
| Interruttore walk-forward | Disattivato | Mostra le impostazioni sottostanti e cambia il pulsante di avvio in «Lancia il walk-forward». |
| Fette | 4 | Numero di fold, da 2 a 12. Più fette significano finestre di addestramento più corte; l'esecuzione rifiuta una divisione che lasci meno di 100 barre di addestramento o 50 di test. |
| Quota di addestramento | 0,7 | Parte di ogni fetta usata per scegliere i parametri, da 0,5 a 0,9 a passi di 0,05. |
| Criterio di selezione | SQN (qualità, tiene conto del numero di operazioni) | Anche Profit factor, Aspettativa per operazione o Sharpe per operazione. Una configurazione con meno di 10 operazioni ottiene meno infinito. |
| Parametri da esplorare | Assi letti dai params dello script, altrimenti lookback 10, 20, 40 / stopTicks 20, 40, 80 / targetTicks 40, 80, 160 | Valori separati da virgola per asse; «Esplora ogni parametro leggibile» imposta fino a cinque assi attorno ai valori predefiniti dello script; «Rileggi lo script» li ripristina. |
| Riga delle combinazioni | — | «{n} combinazioni × {folds} fette — circa {dur}», oppure «Troppe combinazioni (massimo 400)». |
Leggere il risultato
- Efficienza walk-forward = aspettativa media fuori campione divisa per l'aspettativa media dentro campione, attraverso le fette. Dal 70 % in su: «la strategia tiene fuori dai propri dati»; dal 40 %: «perde buona parte del suo edge fuori campione»; sotto: «gran parte del risultato era sovradattamento». Sotto il 50 % la riga è evidenziata come negativa.
- Sharpe deflazionato: lo Sharpe per operazione fuori campione contro la soglia che la sola selezione produrrebbe sul numero di configurazioni provate. Verdetti: solido (sopravvive alla correzione), fragile (il numero di configurazioni ne spiega buona parte), rumore (non distinguibile dal migliore di un'estrazione casuale).
- Tabella dei fold: Fetta, Addestramento, Test reale, Configurazione, così vedi se la configurazione scelta salta da una fetta all'altra.
- Grafici: capitale dentro campione contro fuori campione (tratteggiata la curva che l'ottimizzatore ha visto) e stabilità dei parametri, che confronta la configurazione scelta con i suoi vicini nella griglia (altopiano, pendio o picco).
- Sono le statistiche combinate fuori campione a essere registrate nel pannello delle prestazioni.
Limiti e trappole
Ogni combinazione in più è un'altra estrazione sugli stessi dati; oltre un certo punto misuri la fortuna di un sovradattamento, ed è per questo che il tetto è 400 e che all'assistente è imposto di tenere le esplorazioni sotto le 100. Esplorare cinque assi su un mese di barre a 15 minuti produrrà un vincitore che non significa nulla.
Le fette sono tagliate per numero di barre, non per calendario; una fetta può stare a cavallo di un cambio di regime. L'esplorazione esegue ogni combinazione come un backtest completo, quindi il tempo di esecuzione cresce linearmente con combinazioni × fette, e le barre a 1 minuto su periodi lunghi richiedono ore. Il walk-forward usa le stesse regole di esecuzione e gli stessi costi del backtest semplice, e non piazza mai un ordine.
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- Area di lavoro Option Flow
- Accesso e durata della sessione
- Asse dei prezzi
- Separatori dell'asse temporale
- Assistente del grafico
- Assistente di connessione
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Domande frequenti
- Che cosa significa un'efficienza walk-forward del 45 %?
- In media l'aspettativa fuori campione è stata il 45 % di quella dentro campione: la strategia ha perso buona parte del suo edge su dati che non aveva visto. Sotto il 50 % il pannello lo evidenzia e all'assistente è imposto di dire chiaramente che gran parte del risultato era adattamento alla curva.
- Perché l'esecuzione rifiuta il mio numero di fette?
- Ogni fetta deve conservare almeno 100 barre di addestramento e 50 barre di test. Con un periodo breve o molte fette questa condizione non è soddisfatta; riduci le fette o allunga il periodo.
- Su quale criterio conviene selezionare?
- Il valore predefinito è SQN perché incorpora nel punteggio il numero di operazioni. Sono disponibili profit factor, aspettativa per operazione e Sharpe per operazione; qualunque cosa scegli, una configurazione con meno di 10 operazioni non viene mai selezionata.