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TRADERS´ 03.2019
EL PAQUETE ZIPLINE
Programe para tener el éxito
Pruebas históricas
Hay ciertos obstáculos que superar para crear un buen
plan de pruebas con un retorno aceptable. Por ello, se
debe tener precaución con los supuestos expertos del
mercado de valores que luchan por obtener su aten-
ción mostrando unos resultados fenomenales en sus
pruebas. No hace falta mucho esfuerzo para que los
resultados de las pruebas sean fenomenales, aunque no
debemos fiarnos. Al principio, vamos a explicar el término
“pruebas “ con más detalle. Para realizar las pruebas se
necesita un proceso, un modelo, la teoría o la estrategia
que aplicar a los datos históricos. La suposición que se
hace es que los datos históricos contienen todos los
elementos que nos permitirán hacer previsiones sobre
el futuro. Sin embargo, esta suposición no siempre está
justificada, por lo que algunas pruebas históricas no
tienen ningún significado.
Sobreajuste
En el camino hacia el plan de pruebas perfecto se encon-
trará con varios problemas. Uno de estos se llama
En la cuarta parte de esta serie de artículos, analizamos cómo crear o insta-
lar paquetes de Python. En esta parte, nos basaremos en dicho conocimien-
to para instalar el paquete Zipline, lo que nos permitirá probar rápidamente
las estrategias más simples.
Alan Koska
Alan Koska estudia economía. Además, es el
fundador de la iniciativa estudiantil Trading
Mannheim y líder del proyecto Onyx, que se
especializa en el desarrollo de algoritmos.
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HERRAMIENTAS
“Overfitting” y es ampliamente utilizado. Por ello lo
tratamos en este artículo. “Overfitting” significa que
ha identificado más factores que pueden influir en un
modelo de los que realmente son necesarios. Todo ello
se puede describir usando el ejemplo de una tostadora.
Imagínate que eres un niño curioso y estás sentado en la
silla mientras mamá prepara el desayuno. Cada vez que
por la mañana mamá pone una rebanada de pan dentro
de la tostadora, al saltar la tostada, le dan una excelente
tostada de Nutella. Como niño pequeño que es, usted
no entiende por qué de repente tiene este delicioso pan
tostado delante de usted y por qué el pan de repente está
tan crujiente. Entonces, ¿qué hace que la rebanada de pan
se tueste? Combine los datos, y así llegará a la conclusión
de que necesita a sumadre para hacer la tostada. Además,
podría creer que el periodo del día (por la mañana) o el
brillo del sol son la razón de tener en frente la tostada
preparada en su punto. Incluso puede ser que piense que
para obtener un pan crujiente su madre es más impor-
tante que la tostadora. Éste es un caso claro de sobrea-
juste. Se introducen factores de influencia insignificantes
en el modelo y, por lo tanto, se eliminan los esenciales. Un
ejemplo homólogo en el trading sería que el trader tenga
más en cuenta al tipo de luna que hubo ayer que observar
el movimiento fundamental de las acciones respectivas.
Dicho ajuste excesivo se puede dar si utiliza pocos datos.
De esta manera los factores esenciales no se pueden
distinguir de los factores influyentes no esenciales. Otra
razón podría ser una complejidad demasiado alta. Ocurre,