In-sample versus Out-of-sample

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Wenn man ein Handelssystem entwickelt oder optimiert, nimmt man dafür oft nur einen Teil des verfügbaren Datenbestandes (=In-Sample), und den Rest (=Out-Of-Sample) hebt man sich auf, um das System nach der Entwicklung/Optimierung daran zu überprüfen.

So soll man feststellen können, ob das System wirklich eine allgemein gültige Marktcharakteristik ausnutzt (dann funktioniert es tendenziell auch OOS) oder einfach nur dem spezifischen Verlauf des IS-Datenbestands angepasst ist (dann versagt es wahrscheinlich OOS).

Das Problem dabei ist, dass OOS implizit zu IS wird, wenn man ein System auf IS-Daten optimiert, auf OOS-Daten testet und bei einem Versagen OOS einfach weiter IS optimiert, bis es auch OOS funktioniert.

(Beitrag bon Dawnrazor)

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