u/colafroth ·
Reddit — r/algotrading
· 2026년 5월 13일, 04:24
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AI 요약
=== 요약 ===
- 이 게시물은 2020년부터 2025년까지 500개 이상의 자산에 대한 가격 행동 전략을 수동으로 백테스팅하는 과정을 설명하며, 데이터를 5개의 개별 연도별 실행으로 나누고 일관성에 따라 매개변수를 조정함.
- 작성자는 자신의 방법보다 워크 포워드 분석(WFA)의 장점을 이해하려고 노력하고 있으며, 이는 알고리즘 트레이딩의 적절한 검증 기법에 대한 혼란을 나타냄.
- 품질 평가: 이는 방법론적 논의일 뿐, 조사된 논문이나 실행 가능한 분석이 아님. 투자 목적에서는 노이즈에 해당함.
=== 시장 심리 ===
중립
=== 투자 아이디어 ===
이 게시물에는 실행 가능한 투자 아이디어가 없음.
점수15
댓글31
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▶ 전체 게시글 텍스트
Hey everyone,
I am relatively new to algo trading and I made a strategy purely based on price action and backtests 500+ assets for the 2020-2025 data at least 40+ iterations to tune the parameters and it's doing ok live so far .
Before knowing the Walk Forward Backtest approach. What I did was to split the 5 years into 5 seperate backtests (different 100 assets per year) that run with same parameter. Then at the end I tune each parameter manually based on its performance among 5 different backtests, for example if it provide consistent edge over 4 out of 5 years then I will probably keep it. After each parameter adjustment I'll rerun 5 backtests again to confirm. Then I will strip it out and test other parameters one by one using this approach. Then mix and match parameters as well.
What is the key information I completely missed for WF that it is so good and useful?
Thanks so much guys!