Discusión sobre el artículo "Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5"
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Artículo publicado Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5:
El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.
A veces, cuando creamos una estrategia automatizada, comenzamos describiendo reglas basadas en indicadores arbitrarios que deben mejorarse de alguna manera. Este proceso implica la ejecución de varias pruebas con distintos valores de los parámetros de los indicadores seleccionados. De esta forma, podemos encontrar los valores de los indicadores que maximizan el beneficio o cualquier otro indicador que nos interese. El problema aquí es que introducimos un cierto desplazamiento optimista debido al ruido reinante en las series temporales financieras. Este fenómeno se denomina ajuste o sobreajuste (overfitting).
Aunque el ajuste no puede evitarse, el grado de ajuste puede cambiar de una estrategia a otra. Por lo tanto, nos resultaría útil poder determinar su alcance. La Validación cruzada simétrica combinatoria (Combinatorially Symmetrical Cross Validation, CSCV) es un método presentado en el artículo de investigación "The Probability of Backtest Overfitting", por David H. Bailey y otros. La validación puede usarse para evaluar el grado de ajuste al optimizar los parámetros de la estrategia.
En este artículo, demostraremos la implementación de CSCV en MQL5 y mostraremos con un ejemplo cómo se puede aplicar a un asesor.
Autor: Francis Dube