A quién sirve — A quien añade filtros hasta que el backtest brilla. Overfitting = estrategia que memorizó, no generaliza.
El overfitting (sobreoptimización) adapta en exceso reglas y parámetros al ruido histórico — no a la señal. Resultado: rendimiento estelar in-sample, fragilidad en out-of-sample y live.
En palabras sencillas — Estudiar las respuestas del ejercicio en lugar de los conceptos — 10 hoy, fail mañana.
Síntomas
| Señal | Ejemplo |
|---|---|
| Parámetros micro | RSI 43,5, SMA 41… |
| Filtros ad hoc | «No jueves» por 3 losses |
| Demasiadas reglas | 12 condiciones AND |
| Colapso OOS | IS +2R, OOS −0,5R |
Más parámetros libres vs observaciones → riesgo ↑.
Antídotos
- Pocas reglas lógicas (no curve-fitting)
- OOS blind + forward test
- Stress de parámetros (±20 %) en robustez
- Preferir edge conceptual (estructura, flujo) a números mágicos
Error típico — Buscar parámetro «óptimo» en lugar de franja estable (40–60 periodos ok).
Ejemplo — Breakout + volumen: funciona SMA 20–50; solo SMA 37 rentable → overfit sospechoso.
Ficha resumen
- Test: OOS + walk-forward.
- Preferir: simplicidad, tolerancia param.
- Red flag: perfección histórica.
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