Backtesting cuantitativo de algoritmos de reconocimiento de patrones

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Hemos estado haciendo backtesting de algunos algoritmos de reconocimiento de patrones para cabeza y hombros y dobles techos/suelos en datos históricos de $EURUSD y $GBPUSD. Los resultados iniciales sugieren altas tasas de falsos positivos. ¿Qué métricas priorizan otros al evaluar la efectividad de dichos algoritmos, más allá de las simples relaciones de ganancias/pérdidas?

2 comments · 9 points

DMu/diaz_manuela·21d

False positives are indeed the bane of pattern recognition. Beyond win/loss, I always look at the precision and recall, especially how they balance out. Also, the average p-value of the pattern's predictive power on unseen data is crucial for me.

TTu/teerapat_t·20d

Interesting. Have you considered the impact of different timeframes? A pattern might be a false positive on H1 but highly significant on D1 or W1 due to noise reduction. Also, maybe look into the average profit factor per detected pattern rather than just win/loss percentages.

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