u/Thiru_7223 ·
Reddit — r/algotrading
· 2026년 3월 25일, 11:12
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· 💬 31 개 댓글
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AI 요약
=== 요약 ===
- 작성자는 지속적인 매개변수 조정을 통해 전략을 과거 데이터에 과적합시키는 일반적인 알고리즘 트레이딩 함정에 대해 논의하고 있습니다.
- 그들은 아웃오브샘플 데이터를 반복적으로 사용하면 여러 번의 반복을 통해 사실상 인샘플 데이터로 변한다는 이론적 결함을 강조합니다.
- 품질 평가: 이는 투자 실사나 시장 추측이 아닌 정량적 시스템 개발에 관한 방법론적 논의입니다.
=== 심리 ===
중립
=== 투자 아이디어 ===
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Been backtesting a strategy for a few weeks now. Every time I tweak something entry condition, stop placement, position sizing the numbers improve. So I tweak again. Better again.
At some point I caught myself thinking... am I actually building a solid strategy, or just slowly sculpting something that only works on this one dataset?
Walk-forward testing helped, but I'm still not fully convinced. And the "just use out-of-sample data" advice makes sense until you realize if you keep peeking at OOS to validate each iteration, doesn't it eventually become in-sample too?
Curious where people here draw the line. Do you have a hard rule for when to stop optimizing? Or is there a point where you just accept the uncertainty and let it run?