Cómo Optimizar Estrategias Algorítmicas sin
¿Qué pasaría si tu estrategia algorítmica ganara $50,000 en backtesting pero perdiera $12,000 en tu cuenta real en el primer mes? Muchos traders experim...
optimizar estrategias algo es un tema esencial para todo trader que busca mejorar su operativa en mercados de futuros. ¿Qué pasaría si tu estrategia algorítmica ganara $50,000 en backtesting pero perdiera $12,000 en tu cuenta real en el primer mes? Muchos traders experimentan este shock cuando descubren que su estrategia, perfecta en el historial, fracasa en el mercado real. La causa más común? Overfitting. Este artículo revela cómo evitarlo en NinjaTrader 8, asegurando que tu estrategia funcione en el mercado real, no solo en el backtest. Overfitting es el fenómeno en el que una estrategia algorítmica se ajusta excesivamente a los datos históricos, incluyendo ruido y fluctuaciones aleatorias que no se repetirán en el futuro. Según LogicInv, "Un algoritmo sobreajustado memoriza los datos pasados, incluyendo fluctuaciones aleatorias que no necesariamente se repetirán en el futuro." Dato clave: La gran mayoría de las estrategias algorítmicas que parecen prometedoras en backtesting fallan en el mercado real debido a overfitting. Este es el principal obstáculo que enfrentan los traders algorítmicos.