He estado programando un par de EA en los últimos 6 meses que funcionan bien en las pruebas retrospectivas, pero fallan en la situación real. El resultado es una pérdida astrófica, ya sea una ganancia muy grande, que se ve demasiado bien para ser verdad. En ningún caso hay una relación entre los resultados del backtest y los resultados en vivo.
Así que hice algunos esfuerzos para reducir el exceso de ajuste de la curva al elegir los mejores parámetros, no aquellos que ofrecen los mayores rendimientos, sino aquellos que suenan realistas.
Esto no fue suficiente y estoy empezando a creer que hay un número mágico en el número de parámetros. Si hay demasiados, el EA corresponde a una situación muy específica que es improbable que se reproduzca en el futuro cercano.
Entonces, como ejemplo, el robot en el que estoy trabajando tiene algunas docenas de parámetros, debido a la cantidad de indicadores utilizados. Me concentro en optimizar solo 8 de ellos, esperando que sea una eegia más genérica.
¿Cuál es su número de parámetros elegidos? ¿Alguien optimiza solo 2 o tres y tiene buenos resultados? ¿O es mejor tener tantos parámetros como pueda comer nuestra CPU?