過剰最適化（オーバーフィッティング）とは？Overfitting
パラメータを過去のデータに合わせすぎた状態で、新しいデータではうまくいきません。
アニメーション・レッスンで「過剰最適化（オーバーフィッティング）」を学ぶ
- クオンツ入門アウトオブサンプルの検証：バックテストにだまされない
過去のデータで最高のパラメーターを選ぶのは簡単です。難しいのは、それが見たことのないデータでも通用するかどうかです。ウォークフォワード分析は、本番の「先にパラメーターを選び、それから実戦に出る」流れを再現します。
- オシレーター系指標パラメーターとしきい値：感度のトレードオフ
期間は 7 か 21 か？しきい値は 70/30 か 80/20 か？同じ相場でパラメーターをひととおり試して、シグナルの数と質がどうトレードオフになるかを見てみましょう。
- 指標の実践とバックテストパラメーターの最適化と過剰最適化
パラメーターを過去で「最高」になるよう調整しても、たいていはノイズを覚えただけです。アウトオブサンプルのテストこそが本当の試験です。
関連用語
ドラッグや再生ができるアニメーションで、「過剰最適化（オーバーフィッティング）」がどういうものか自分の手で確かめてみましょう。
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