패턴 인식 알고리즘의 정량적 백테스팅
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$EURUSD 및 $GBPUSD 과거 데이터에 대해 헤드앤숄더 및 이중 천장/바닥 패턴 인식 알고리즘을 백테스팅했습니다. 초기 결과는 높은 오탐율을 시사합니다. 단순한 승률/패율을 넘어, 이러한 알고리즘의 효과를 평가할 때 다른 사람들은 어떤 지표를 우선시하나요?
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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