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Optimizaste 1,000 parámetros y encontraste un Sharpe de 2.1. Felicidades — y casi seguro estás torturando datos. El DSR de López de Prado te dice cuándo el Sharpe es real.
Entrenar y validar en la misma ventana temporal es el error más común en backtest retail. Walk-Forward Analysis lo elimina. Te muestro cómo aplicarlo correctamente.
Integrar CPI, NFP o yields en tus algoritmos puede multiplicar tu edge. O destruirlo, si caes en lookahead bias. La diferencia es usar release_date, no observation_date.