Hiç parametre optimizasyonu yapmamak daha mı iyi?

Hayır. Optimizasyon yapmamak da kötüdür — rastgele parametreler kullanmak performansı düşürür. Mesele optimizasyon yapmamak değil, doğru yöntemlerle yapmaktır. Walk-forward analizi, out-of-sample test ve parametre robustluk kontrolü ile birlikte yapılan optimizasyon hem gerekli hem de güvenlidir.

Makine öğrenmesi modelleri de overfit olabilir mi?

Kesinlikle — ve aslında makine öğrenmesi modelleri overfitting'e çok daha yatkındır. Bir sinir ağı milyonlarca parametre içerebilir ve herhangi bir veri setine neredeyse mükemmel uyum sağlayabilir. Bu yüzden ML tabanlı trading stratejilerinde regularization, dropout, erken durdurma gibi tekniklere ek olarak sıkı out-of-sample testler zorunludur.

Overfitting ile curve fitting aynı şey mi?

Curve fitting, overfitting'in bir alt türüdür. Curve fitting, strateji kurallarını veriye "uydurmak" anlamına gelir — örneğin "Salı günleri saat 14:30'da al, Perşembe 10:00'da sat" gibi hiçbir mantığı olmayan kurallar eklemek. Overfitting daha geniş bir kavramdır ve parametre optimizasyonu, model karmaşıklığı gibi tüm aşırı uyum biçimlerini kapsar.

Out-of-sample testte de iyi sonuç aldım — güvende miyim?

Tam olarak değil. Eğer birçok strateji denedikten sonra out-of-sample'da iyi sonuç veren birini seçtiyseniz, "selection bias" (seçim yanlılığı) riski var. 100 strateji denerseniz, tamamen rastgele olsa bile 5 tanesi out-of-sample'da da iyi çıkacaktır. Bu nedenle gerçek güvenlik, walk-forward analizi + canlı kağıt üzerinde (paper trading) test ile sağlanır.

Kısa vadeli stratejilerde overfitting riski daha mı düşük?

Potansiyel olarak evet. Kısa vadeli stratejiler (gün içi veya birkaç günlük) daha fazla işlem üretir, bu da daha fazla veri noktası demektir. Daha fazla veri, parametrelerin istatistiksel olarak daha güvenilir tahmin edilmesini sağlar. Ama dikkat: kısa vadeli verilerde gürültü oranı da yüksektir, bu yüzden sinyal/gürültü ayırımı daha zordur. Yani risk azalır ama ortadan kalkmaz.

Parametre Optimizasyonu ve Overfitting Riski Nedir?