Qué es overfitting
El sobreajuste (overfitting, también llamado curve fitting o sobreoptimización de una estrategia) consiste en ajustar las reglas de una estrategia de trading tanto a los datos del pasado que terminan describiendo el ruido aleatorio de ese periodo y no un comportamiento que se repita.
Una estrategia sobreajustada muestra resultados muy buenos en el backtest y suele fallar con datos nuevos.
¿Listo para probarlo en una cuenta real o demo?
Enlace de afiliado · el trading conlleva un alto riesgo de pérdida
Definición formal
En estadística, un modelo está sobreajustado cuando su error es bajo en la muestra usada para construirlo (in-sample) y alto en datos que no vio (out-of-sample). En trading, el modelo es la estrategia y sus parámetros: periodos de indicadores, niveles de stop, filtros horarios, etc.
El riesgo aumenta cuando:
- hay muchos parámetros en relación con la cantidad de operaciones independientes del backtest;
- se prueban muchas combinaciones y se elige solo la mejor (sesgo de pruebas múltiples o data snooping);
- se agregan reglas para "eliminar" pérdidas puntuales del pasado.
Ejemplo hipotético
Un trader diseña un cruce de medias móviles, una rápida y una lenta, para un par de divisas. En el optimizador prueba cientos de combinaciones de periodos sobre el historial disponible. Luego agrega un filtro que bloquea ciertos días de la semana y otro que bloquea ciertas horas, porque en el pasado ahí se concentraron pérdidas.
El resultado es una curva de equity casi recta y ascendente. Al aplicar la misma estrategia a un periodo posterior que no se usó en la optimización, la curva cae: los filtros respondían a episodios concretos que no se repiten.
Una señal típica: si los periodos vecinos a la combinación elegida dan resultados muy distintos, el buen resultado es un pico aislado y no una zona estable.
Dónde aparece el término
- Plataformas: el probador de estrategias de MetaTrader 5 y de MT4 permite optimizar parámetros de asesores expertos. MetaTrader 5 también permite reservar una parte del historial como prueba forward, que se usa para detectar sobreajuste.
- Reportes de backtest: al comparar resultados in-sample con out-of-sample o con un análisis walk-forward (optimizar en un tramo, probar en el siguiente y repetir).
- Noticias e investigación: en textos sobre fondos cuantitativos, trading con API, algoritmos y modelos de inteligencia artificial aplicados a mercados.
Casos límite
- Cambio de régimen: una estrategia puede fallar con datos nuevos porque cambió el mercado (volatilidad, tasas, liquidez), no por sobreajuste. Distinguir ambos casos no siempre es posible.
- Subajuste: el error opuesto; reglas tan simples que no captan ningún patrón real.
- Eventos extremos: un historial sin cisnes negros puede dar una estrategia que parece robusta y no lo es frente a colas gordas.
Un buen backtest no garantiza resultados futuros. El trading de CFD y forex con apalancamiento puede generar pérdidas rápidas, también con estrategias que en el pasado se veían sólidas. Más contexto en gestión de riesgo.
Términos relacionados
- Estrategias de trading
- Análisis técnico
- Coeficiente de correlación
- Psicología del trading
- Calculadoras y simuladores
- Glosario de trading
Preguntas frecuentes
¿Qué significa sobreajuste?
Que una estrategia se ajustó al ruido de los datos pasados y por eso describe bien el historial, pero no anticipa bien datos nuevos.
¿Curve fitting y overfitting son lo mismo?
En trading se usan como sinónimos. En estadística, curve fitting también puede referirse a cualquier ajuste de una curva a datos, sea excesivo o no.
¿Cómo se detecta la sobreoptimización de una estrategia?
Comparando resultados en datos usados para optimizar con datos reservados, con pruebas walk-forward y observando si los parámetros cercanos dan resultados parecidos.
¿Una estrategia con pocos parámetros no puede sobreajustarse?
Sí puede, sobre todo si se eligió entre muchas variantes probadas sobre el mismo historial.