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Análisis 6

Walk-Forward

Se abre desde el menú Portafolio → Walk-Forward…. Es Walk-Forward de proceso: en cada ventana In-Sample re-optimiza (corre el buscador del Testeo Masivo sobre una plantilla), elige el mejor, y lo aplica SIN tocar sobre el tramo Out-of-Sample siguiente. Todos los OOS se cosen en una curva continua. Es la prueba más honesta de si una metodología sobrevive al futuro.

Modos y esquemas de ventana

  • →Rolling: ventana IS de tamaño fijo que se desliza.
  • →Anchored: IS que crece desde el inicio (WF inverso).
60/12
Conservador
36/6
Medio
24/3
Agresivo

Ventanas definidas por meses (IS / OOS).

La métrica estrella: OOS / IS

¿Cuánto de la optimización sobrevive? El beneficio OOS real frente al beneficio IS (optimizado). Un 26% significa que solo una cuarta parte de lo «prometido» in-sample se materializa fuera de muestra. Se muestra en grande en el panel.

Activa «Comparar IS cosida» para superponer la curva IS (gris) sobre la OOS (blanca): si la IS sube al cielo y la OOS va lateral → sobreoptimización; si van parejas → joya.

Re-optimizar (clásico, por defecto)

En cada ventana In-Sample vuelve a correr el buscador completo y elige el mejor. Responde: «¿el PROCESO sigue encontrando algo que funcione fuera de muestra?»

Es la prueba más exigente, pero equivale a N Testeos Masivos (uno por ventana) → lento, sobre todo en timeframes de minutos.

WF rápido (estrategia fija)

Optimiza solo la 1ª ventana y aplica esa estrategia fija a todas las ventanas OOS siguientes (sin volver a buscar). Responde: «¿aguanta ESTA estrategia fuera de muestra?»

~N× más rápido: 1 optimización + N backtests sueltos. La GPU paraleliza estrategias, pero el recorrido temporal de cada una es serie; por eso re-optimizar N veces se hace eterno y este modo lo evita. En el Análisis 360 es ideal porque ya hay una estrategia elegida.

📁

Walk-Forward sobre una estrategia concreta

El botón 📁 Estrategia abre la Biblioteca de Estrategias y carga un filo ya descubierto. El walk-forward lo pasa tal cual, sin re-optimizar nada, por todas las ventanas. Responde a la pregunta que las otras dos variantes no contestan: «¿ESTE edge concreto habría aguantado a lo largo del tiempo, ventana a ventana?»

Vs. «Estrategia fija»

La casilla Estrategia fija optimiza la 1ª ventana y congela ESA. El botón Estrategia no optimiza nada: la receta viene de la Biblioteca, idéntica en todas las ventanas.

Cómo se ve

Aparece un chip 🎯 con su nombre y la Plantilla se desactiva. Se guarda con el estudio (receta completa): puedes salir, volver y re-ejecutar. La × del chip vuelve al modo Plantilla.

Datos fieles

Carga el fichero exacto sobre el que se probó (a su resolución nativa) y da a cada ventana un colchón de calentamiento, para que medias largas (100–200) estén calientes desde el primer día.

Casi instantáneo (N backtests sueltos, sin buscador). Ideal para validar un filo del Escáner de Edge o de la Biblioteca antes de llevarlo al Portafolio.

El diagrama de ventanas, en vivo

Vista previa (sin ejecutar)

Al cambiar el Modo (Rolling/Anchored) o los meses de IS/OOS, el diagrama se redibuja al instante mostrando cómo quedarán las ventanas: en Anchored la parte azul (In-Sample) crece desde el inicio; en Rolling se desliza.

Durante la ejecución

Cada ventana OOS empieza en blanco y, al procesarse, se pinta de verde (ganó) o rojo (perdió) con una bolita amarilla. Mientras trabaja, la etiqueta «Preparando…» parpadea y la barra de progreso avanza al pie. En modo estrategia fija el WF es casi instantáneo (backtests de milisegundos); el pintado gradual ventana a ventana se aprecia sobre todo al re-optimizar por plantilla, donde cada ventana tarda segundos.

💡 En la tabla de ciclos, haz clic en cualquier fila para resaltarla en naranja y seguirla mientras comparas IS vs OOS de ese ciclo.

AQ WF Score (0–100)

Media ponderada de cinco subscores, calibrados sobre la curva OOS cosida y los ciclos:

Estabilidad / WFE — eficiencia OOS/IS anualizada (objetivo 0,6)30%
Rentabilidad OOS — rentabilidad anualizada absoluta de la curva OOS25%
Drawdown OOS — retorno/DD de la curva cosida (objetivo 2,5)20%
% ciclos positivos15%
Regularidad — R² de la curva OOS (suavidad del crecimiento)10%
🧮 Ejemplo — cómo se arma un 77
Estabilidad/WFE 85 × 0.30 = 25.5 // WFE 0.55, cerca del objetivo 0.6 Rentab. OOS 70 × 0.25 = 17.5 // ~12% anual OOS Drawdown OOS 72 × 0.20 = 14.4 // retorno/DD = 2.0 % ciclos + 70 × 0.15 = 10.5 // 7 de 10 ventanas ganaron Regularidad 85 × 0.10 = 8.5 // R2 curva OOS = 0.85 TOTAL ≈ 76.4 // ★★★★ Prometedora

Valores ilustrativos. Lo importante: ningún eje domina. Una estrategia con rentabilidad OOS brutal pero curva a saltos (baja Regularidad y % ciclos) no llega a ★★★★★; el Score premia el crecimiento estable y repartido, no el pelotazo.

Régimen por ciclo

Cada tramo OOS se clasifica por la tendencia del precio (regresión, R²):

Alcista Bajista Lateral

Revela si la estrategia solo funciona en un tipo de mercado.

Robustez multi-esquema

El botón «Robustez (3 esq.)» corre el estudio con los tres esquemas y combina:

AQ WF Robustness = 50% · (peor esquema) + 50% · (media)

Mientras corre los 3 esquemas verás el progreso global (0→100% a través de los tres) con la barra en marcha y la etiqueta parpadeando. La ventana de resultados es movible (arrástrala por la cabecera), grande y se cierra con su botón — no al pulsar fuera.

Premia a las estrategias que aguantan con cualquier ventana, no solo con una afortunada.

🗄️
Meta-estudio

Portafolio → Exportar meta-estudio (CSV) vuelca todos los estudios Walk-Forward y de Supervivencia guardados a C:\AniQuant\metaestudio\. Es la semilla para, con el tiempo, descubrir qué métricas (score, OOS/IS, subscores…) predicen de verdad el rendimiento real futuro.

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