Optimización walk-forward

Qué es

Una optimización walk-forward (WFO) divide los datos históricos en N folds consecutivos. En cada fold, una ventana in-sample (IS) busca los mejores parámetros para tu estrategia, y la ventana out-of-sample (OOS) inmediatamente siguiente mide cómo se comportaron esos parámetros en datos que el optimizador nunca vio. Repite para cada fold; los resultados OOS, cosidos, son los que confías.

Por qué importa

Los backtests de una sola pasada premian el curve fitting. Una estrategia que rinde 4× en una única ventana de 2 años suele tener simplemente la forma adecuada para esa ventana. El WFO destruye casi toda esa ilusión — si una estrategia no sobrevive a la reoptimización en ventanas rolling, no debería ir a live.

Cómo lo hace Noon Barbari

• Splitter de ventana rolling con tamaños IS / OOS configurables — por defecto 60 días IS, 30 días OOS.
• Búsqueda de parámetros basada en Optuna por fold con N trials (por defecto 50). Todos los espacios de búsqueda se declaran en el YAML de la estrategia.
• Las métricas OOS por fold se agregan a un score de robustez que pondera la consistencia por encima del retorno máximo.
• Las stress tests aplican choques de slippage, rechazos de fill y series de precios mezcladas por régimen al replay OOS.

Score de robustez

Un único número en [0, 1] que resume cómo de bien caminó hacia adelante una estrategia. >0,6 = merece paper trading; <0,4 = curve-fit; entre ambos = corre más folds. El desglose — consistencia del retorno, estabilidad del drawdown, varianza del hit rate — está en el informe WFO.

Cuándo confiar

Tras al menos 6 folds con robustez OOS > 0,5 y ningún fold peor del -10 % de rendimiento. Si un único fold revienta, la estrategia no es tan robusta como sugiere el score agregado.