Discussão do artigo "Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5"
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Novo artigo Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 foi publicado:
Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.
Às vezes, ao criar uma estratégia automatizada, começamos descrevendo regras baseadas em indicadores arbitrários que precisam ser de alguma forma refinados. Este processo envolve vários testes com diferentes parâmetros para os indicadores selecionados. Dessa forma, podemos encontrar quer sejam valores de indicador que maximizam o lucro ou um valor de interesse. O problema aqui é que introduzimos uma certa dose de viés otimista devido ao ruído predominante nas séries temporais financeiras. Este fenômeno é chamado de sobreajuste, ou overfitting.
Embora o overfitting não possa ser completamente evitado, seu grau de manifestação pode variar de uma estratégia para outra. Por esse motivo, seria útil poder determinar seu grau. A verificação cruzada combinatória simétrica (combinatorially symmetric cross-validation, CSCV) é um método apresentado no artigo científico "The Probability of Backtest Overfitting" de David H. Bailey et al. Esta verificação pode ser usada para avaliar o grau de ajuste durante a otimização dos parâmetros de uma estratégia.
Neste artigo, demonstraremos a implementação do CSCV no MQL5 e, através de um exemplo, mostraremos como ele pode ser aplicado a um EA.
Autor: Francis Dube