Cómo Evitar el Overfitting en tu Estrategia
Es temprano en la mañana. Tu algoritmo acaba de capturar un movimiento en los futuros ES mientras tú aún estabas en la cama. Pero cuando revisas los res...
Es temprano en la mañana. Tu algoritmo acaba de capturar un movimiento en los futuros ES mientras tú aún estabas en la cama. Pero cuando revisas los resultados del trading en vivo más tarde, la estrategia ha fallado. La razón? Overfitting. Tu estrategia estaba demasiado ajustada a datos históricos específicos, capturando ruido en lugar de patrones reales. En este artículo, descubrirás cómo evitar este error costoso que arruina estrategias algorítmicas. Overfitting es la condición en la que una estrategia de trading se ajusta demasiado a datos históricos específicos, capturando ruido en lugar de patrones reales. Esto conduce a resultados excelentes en backtests pero a un desempeño deficiente en el trading en vivo. Según una investigación de AQR Capital Management, una estrategia de media móvil mostró una ratio de Sharpe de 1.2 en backtests pero cayó a -0.2 cuando se probó con datos frescos. El overfitting ocurre cuando una estrategia es demasiado específica para datos históricos, perdiendo capacidad para adaptarse a nuevas condiciones de mercado. Como explican los expertos en análisis financiero, "un modelo sobreajustado es aquel que describe 'ruido en lugar de señal'".