Backtesting quantitativo de algoritmos de reconhecimento de padrões

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Temos feito backtesting de alguns algoritmos de reconhecimento de padrões para cabeça e ombros e topos/fundos duplos em dados históricos de $EURUSD e $GBPUSD. Os resultados iniciais sugerem altas taxas de falsos positivos. Que métricas outros priorizam ao avaliar a eficácia de tais algoritmos, além de simples taxas de vitória/derrota?

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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