Cómo funciona la optimización
Cada indicador con rango de período se expande a instancias concretas. Si hay múltiples fuentes, se crea una instancia por cada combinación fuente × período.
Grupo A: indicador × umbral × operador. Grupo B: todos los pares de instancias × operadores. Con MaxAnd ≥ 2, además todas las combinaciones AND.
Cada combo se backtesta sobre el período In-Sample. Por defecto se reparte entre todos los núcleos de CPU; si marcas GPU y hay un dispositivo OpenCL disponible, el barrido corre en la tarjeta gráfica (un hilo GPU por combo), típicamente 10-15× más rápido. Entrada al Open siguiente; salida por TP/SL intrabar o señal al cierre.
Solo pasan estrategias con MinTrades mínimo. Los resultados se rankan por el criterio elegido (Win%, PF, Bº%…). Selecciona cualquiera para ver su informe completo.
🧮 Ejemplo — la explosión combinatoria
Aquí se ve por qué MaxAnd es tan potente… y tan peligroso. Supongamos que la generación produce 500 condiciones simples (indicadores × períodos × operadores × umbrales). El número de estrategias a backtestear según MaxAnd:
De 500 a 20 millones con solo subir MaxAnd de 1 a 3 (y con más condiciones base el salto es a miles de millones). Dos consecuencias: (1) por eso existe el modo Aleatorio — muestrear al azar cuando el espacio es astronómico; (2) con tantas pruebas, algunas ganan por puro azar — por eso MaxAnd=3 exige MinTrades alto, ranking por ProfitFactor y validación posterior (PBO/DSR, Walk-Forward).
In-Sample vs Out-of-Sample
AniQuant divide los datos. El período In-Sample (IS) se usa para encontrar las mejores condiciones; el Out-of-Sample (OS) valida si la estrategia generaliza a datos que el sistema nunca vio.
AniQuant se prueba gratis durante 30 días, con todos los módulos y sin tarjeta.