Je testte 50 parametercombinaties. Vond er een met 85% win rate. Backtestte uitgebreid. Voelde je zelfverzekerd.
Twee maanden later staat je account 30% in het rood. Wat is er gebeurd?
Je vond geen edge. Je vond over-fitting. Hier lees je hoe je het herkent en vermijdt.
Wat Is Over-Fitting?
Over-fitting betekent dat je systeem is afgestemd op historische ruis in plaats van marktstructuur. Het vangt patronen uit het verleden die zich niet zullen herhalen in plaats van echte gedragingen die dat wel doen.
Denk er zo over: als je genoeg parameters aanpast, kun je een systeem creëren dat elke historische periode perfect zou hebben verhandeld. Maar dat systeem voorspelt niet - het memoriseert.
Het gevaar: Een over-fit systeem toont uitstekende backtests en verschrikkelijke live resultaten. Het gat tussen historische en toekomstige performance is waar accounts sterven.
Signalen van Over-Fitting
Te veel parameters: Elke parameter is een vrijheidsgraad. Meer vrijheidsgraden = meer manieren om per ongeluk op ruis te fitten. Als je systeem 10+ aanpasbare parameters heeft, zit je vrijwel zeker in over-fitting.
Verdacht goede resultaten: Echte edges zijn bescheiden. Win rates van 55-65% met 1,2-1,5 risk/reward is realistisch. Win rates van 80%+ met 3:1 R:R in backtests duiden meestal op curve-fitting.
Te smalle optimale ranges: Als je systeem alleen werkt wanneer RSI exact 23 is (niet 22 of 24), fit je op ruis. Robuuste systemen werken over parameterbereiken.
Performance kliffen: Kleine parameterveranderingen veroorzaken enorme performance dalingen. Robuuste systemen degraderen geleidelijk wanneer parameters verschuiven.
Periode-specifieke performance: Systeem werkte uitstekend in 2021-2022 maar faalt in 2023. Je hebt mogelijk gefit op een specifiek marktregime dat is veranderd.
De Optimalisatie Valkuil
Hier zie je hoe traders in over-fitting vallen:
- Bouw een basissysteem met redelijke logica
- Backtest - resultaten zijn middelmatig
- Pas parameters aan om resultaten te verbeteren
- Vind een combinatie die er geweldig uitziet
- Pas meer parameters aan om verder te verbeteren
- Resultaten zien er nu verbazingwekkend uit
- Trade live - alles valt uit elkaar
De fout gebeurt in stappen 3-5. Elke optimalisatie-iteratie voegt meer curve-fitting toe. Aan het eind heb je een systeem gecreëerd dat het verleden perfect verklaart maar niets voorspelt over de toekomst.
Robuuste Optimalisatie Principes
1. Minimaliseer parameters
Elke parameter heeft rechtvaardiging nodig. "Ik heb het toegevoegd omdat het backtests verbeterde" is geen rechtvaardiging. "Ik heb het toegevoegd omdat het een specifiek marktgedrag vangt" wel.
Een twee-parameter systeem dat logisch is zal beter presteren dan een tien-parameter systeem dat dat niet is - in live trading waar het telt.
2. Gebruik parameterbereiken, geen punten
Optimaliseer niet voor RSI = 23. Test bereiken: werkt het systeem van RSI 20-30? Zo niet, dan is de specifieke waarde ruis.
Robuuste systemen tonen consistente resultaten over redelijke parameterbereiken. Fragiele systemen tonen performance pieken bij specifieke waarden.
3. Test out-of-sample
Optimaliseer nooit op al je data. Splits het:
- In-sample (60%): gebruik voor optimalisatie
- Out-of-sample (40%): test hier geoptimaliseerde parameters
Als out-of-sample resultaten dramatisch slechter zijn dan in-sample, heb je over-fit. Het gat vertelt je hoeveel ruis je hebt gevangen.
4. Walk-forward analyse
Nog beter: rollende out-of-sample testing.
- Optimaliseer op Jaar 1, test op Jaar 2
- Optimaliseer op Jaar 1-2, test op Jaar 3
- Optimaliseer op Jaar 1-3, test op Jaar 4
Dit simuleert echt traden waar je altijd optimalisatie uit het verleden toepast op toekomstige markten.
Het Eenvoud Principe
Gegeven twee systemen met vergelijkbare resultaten, kies altijd het eenvoudigere.
Complexiteit voelt geavanceerd. Eenvoud is daadwerkelijk geavanceerd - het betekent dat je de essentiële elementen hebt geïdentificeerd en de ruis hebt genegeerd.
Voorbeeld:
Complex systeem: Koop wanneer 13-periode RSI boven 47 kruist terwijl 8-daagse EMA boven 21-daagse EMA is en volume 1,3x het 17-daags gemiddelde is en het niet vrijdagmiddag is.
Eenvoudig systeem: Koop wanneer prijs boven de 20-daagse high breekt met bovengemiddeld volume.
Het eenvoudige systeem presteert waarschijnlijk slechter in backtests. Het zal waarschijnlijk beter presteren in live trading. Het complexe systeem heeft meer manieren om te falen.
Wanneer Optimalisatie Geldig Is
Optimalisatie is niet inherent slecht. Het is slecht wanneer achteloos toegepast. Geldige optimalisatie:
Past zich aan aan marktkarakteristieken: Verschillende markten hebben verschillende volatiliteit. ATR multipliers aanpassen voor specifieke instrumenten is geen curve-fitting - het is kalibratie.
Volgt logische grenzen: Een 50-periode moving average is niet "beter" dan 53-periode - ze zijn in wezen identiek. Geldige optimalisatie blijft binnen logische bereiken.
Behoudt robuustheid: Je geoptimaliseerde systeem moet werken over out-of-sample periodes, verschillende maar vergelijkbare instrumenten, en diverse marktomstandigheden.
Verandert langzaam: Maandelijks her-optimaliseren is over-fitting. Jaarlijks her-optimaliseren (of wanneer marktstructuur aantoonbaar verandert) is onderhoud.
Herstelprotocol
Als je vermoedt dat je systeem over-fit is:
- Stop live trading: Stapel geen verliezen op tijdens diagnose
- Audit parameters: Kun je elke rechtvaardigen met marktlogica?
- Test robuustheid: Draai het systeem op out-of-sample data, verschillende instrumenten, verschillende tijdsperiodes
- Vereenvoudig: Verwijder parameters één voor één. Degradeert performance daadwerkelijk, of alleen backtest resultaten?
- Paper trading: Forward-test het vereenvoudigde systeem voordat je opnieuw kapitaal riskeert
Vaak verbetert het verwijderen van over-fit parameters live resultaten zelfs terwijl backtest resultaten verslechteren. Dat is het punt.
De Conclusie
Het doel van systeem ontwikkeling is niet perfecte backtests. Het is robuuste forward performance.
Elke parameter die je toevoegt is een potentiële bron van over-fitting. Elke optimalisatie pass riskeert het vangen van ruis. Elke "verbetering" die alleen in historische data verschijnt kan toekomstige resultaten verslechteren.
Bouw eenvoudig. Test out-of-sample. Eis robuustheid over omstandigheden. Accepteer dat backtests er slechter uitzien - en live resultaten beter.
Systemen gebouwd op echte marktstructuur - cyclusfasen, volumegedrag, liquiditeitsdynamiek - weerstaan over-fitting van nature. Ze zijn gebaseerd op waarom markten bewegen, niet alleen wanneer ze historisch bewogen. Die theoretische basis scheidt robuuste systemen van curve-fit ongelukken.
OmniDeck's systemen zijn gebouwd op marktstructuur - cyclusfasen, volumeregimes, liquiditeitsdynamiek - niet op geoptimaliseerde parameters. Wanneer je signalen gefundeerd zijn op waarom markten bewegen in plaats van wanneer ze bewogen, bouw je robuustheid die regimewisselingen overleeft.
Bekijk structuur-gebaseerde systemen →Heb je een publiek? Verdien tot 30% terugkerende commissies
Word Affiliate →Bespreek dit artikel met traders in onze community
Join Discord →