什麼是WFO（前推最佳化）？
防止回測過擬合的驗證方法。把數據分成多段，在前段訓練參數、在後段驗證，像是用考古題練習後再考模擬考。我們用 12 組 WFO 驗證的策略參數，平均樣本外勝率 82.2%。
WFO（前推最佳化）
WFO（前推最佳化） 是什麼？防止回測過擬合的驗證方法。把數據分成多段，在前段訓練參數、在後段驗證，像是用考古題練習後再考模擬考。我們用 12 組 WFO 驗證的策略參數，平均樣本外勝率 82.2%。 — Judy AI Lab AI 詞彙庫
防止回測過擬合的驗證方法。把數據分成多段，在前段訓練參數、在後段驗證，像是用考古題練習後再考模擬考。我們用 12 組 WFO 驗證的策略參數，平均樣本外勝率 82.2%。