Saya telah memprogram beberapa EA dalam 6 bulan terakhir yang semuanya bekerja dengan baik dalam backtests tetapi lalai dalam skenario langsung. Hasilnya adalah kerugian yang menghancurkan, entah keuntungan besar, terlihat terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Dalam kasus tidak ada hubungan antara hasil backtest bersama dengan hasilnya.
Jadi saya mengejar beberapa upaya untuk mengurangi overfitting kurva dengan memilih sebagai parameter terbaik bukan mereka yang memberikan pengembalian terbesar, tetapi mereka yang tampaknya masuk akal.
Ini tidak cukup dan saya mulai berpikir ada angka ajaib dalam jumlah pada parameter. Jika ada terlalu banyak, EA sesuai dengan situasi yang sangat khusus yang tidak mungkin bereproduksi dalam waktu yang tidak terlalu lama.
Jadi, misalnya, robot yang saya kerjakan mencakup beberapa tumpukan parameter, karena jumlah indikator yang digunakan. Saya fokus untuk hanya mengoptimalkan 8 dari mereka, berharap itu akan menciptakan egi yang lebih umum.
Apa yang Anda pilih dari berbagai parameter? Adakah yang hanya mengoptimalkan tiga atau dua dan memiliki hasil yang bagus? Atau lebih baik memiliki banyak parameter seperti yang bisa CPU kita makan?