1. Apa itu Overfitting?
Definisi Overfitting
Overfitting adalah fenomena di mana model terlalu cocok dengan data pelatihan sehingga tidak dapat membuat prediksi akurat terhadap data yang tidak dikenal (data uji atau data operasional nyata). Hal ini sering menjadi masalah dalam analisis data dan pembelajaran mesin, terutama pada model prediksi dan sistem perdagangan otomatis.
Secara singkat, ini merujuk pada kondisi di mana terlalu terikat pada data masa lalu sehingga tidak dapat menyesuaikan dengan data masa depan.
Alasan Terjadinya Overfitting
Overfitting cenderung terjadi dalam situasi berikut:
- Model yang terlalu kompleks: Model dengan terlalu banyak parameter yang tidak perlu akan belajar detail-detail data pelatihan.
- Kurangnya data: Ketika data pelatihan sedikit, model cenderung belajar pola data terbatas secara berlebihan.
- Respons berlebihan terhadap noise: Model dapat belajar noise dalam data pelatihan dan menganggapnya sebagai informasi penting.
Hubungan dengan Curve Fitting
Curve fitting merujuk pada penyesuaian persamaan atau fungsi yang dioptimalkan untuk dataset tertentu, namun jika dilakukan secara berlebihan dapat menjadi overfitting. Khususnya, ketika curve fitting dilakukan secara berlebihan, ia tidak mencerminkan tren umum data, melainkan hanya menggambar kurva yang unik untuk dataset tertentu.
2. Risiko Over-Optimasi
Apa itu Over-Optimasi
Over-optimasi mengacu pada kondisi di mana model atau parameter dioptimalkan terlalu keras terhadap data yang digunakan dalam backtesting, sehingga tidak dapat menghasilkan hasil yang diharapkan di lingkungan operasional nyata. Ini juga dapat dipandang sebagai salah satu bentuk overfitting.
Risiko Spesifik yang Timbul dari Over-Optimasi
- Penurunan Kinerja di Operasi Nyata: Meskipun menunjukkan hasil tinggi pada backtest, dapat tidak berfungsi sama sekali pada data yang tidak dikenal.
- Penurunan Akurasi Prediksi: Model yang bergantung pada data tertentu tidak dapat memprediksi pola data baru dengan benar.
- Pemborosan Sumber Daya: Meskipun menghabiskan banyak waktu dan biaya untuk pengembangan dan operasi, dapat menghasilkan hasil yang tidak berguna pada akhirnya.
Bidang di Mana Over-Optimasi Terutama Menjadi Masalah
- FX Otomatis Trading: Jika sistem dioptimalkan berdasarkan data pasar historis, dapat tidak dapat menyesuaikan dengan lingkungan pasar yang berubah.
- Model Pembelajaran Mesin: Algoritma yang dioptimalkan secara berlebihan dapat akurat pada data pelatihan, tetapi memiliki tingkat kesalahan tinggi pada data nyata.
3. Langkah-langkah untuk mencegah overfitting
Mengadopsi model sederhana
Mengurangi kompleksitas model adalah salah satu cara paling efektif untuk mencegah overfitting. Misalnya, berikut beberapa pendekatan:
- Membatasi jumlah parameter
- Menghapus variabel yang tidak perlu
- Mengadopsi algoritma sederhana (misalnya regresi linier)
Melakukan uji out-of-sample
Dengan memisahkan data pelatihan dan data uji secara jelas, Anda dapat menilai kemampuan generalisasi model. Menguji model dengan data ‘baru’ yang tidak ada dalam data pelatihan dapat memeriksa kemungkinan overfitting.
Menggunakan cross-validation
Cross-validation (cross-validation) adalah metode yang membagi dataset menjadi beberapa bagian dan menggunakan masing-masing sebagai data uji dan data pelatihan secara bergantian. Metode ini memungkinkan evaluasi model yang tidak bias terhadap bagian tertentu dari data.
Manajemen risiko yang ketat
Dengan memperkuat manajemen risiko, Anda dapat meminimalkan kerugian akibat over-optimasi. Berikut beberapa metode yang efektif:
- Membatasi ukuran posisi
- Menetapkan order stop-loss
- Melakukan perdagangan berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya
4. Contoh nyata dan contoh keberhasilan
Contoh model yang berhasil
Dalam sebuah model pembelajaran mesin, ada contoh di mana penggunaan regresi linier sederhana menghasilkan hasil yang lebih baik dalam operasi nyata dibandingkan jaringan saraf kompleks. Hal ini karena model dirancang dengan menekankan kinerja generalisasi.
Contoh di mana tindakan efektif
Dalam sistem perdagangan otomatis FX tertentu, dengan mengadopsi validasi silang dan pengaturan parameter sederhana, mereka berhasil mencapai tingkat kinerja yang hampir sama dengan backtest masa lalu dalam operasi nyata.
5. Ringkasan
Overfitting dan over-optimasi adalah masalah umum dalam analisis data, pembelajaran mesin, dan perdagangan otomatis FX. Namun, dengan memahami risiko ini dan mengambil langkah-langkah yang tepat, Anda dapat meningkatkan hasil operasional secara signifikan. Gunakan secara aktif model sederhana dan teknik seperti cross-validation, dan terapkan pada proyek Anda sendiri.
Artikel terkait
目次 1 1. เริ่มต้น2 2. พื้นฐานของฟังก์ชัน MathSqrt2.1 ไวยากรณ์และอาร์กิวเมนต์2.1.1 อาร์กิวเมนต์:2.1.2 ค่าที่ส่งกลับ:2.2 ตัวอย่างการใช้งานพื้นฐาน2.3 ข้อควรระวัง: การจัดการค่าลบ3 3. ตัวอย่างการใช้ฟังก์ชัน […]
目次 1 Pendahuluan2 Dasar-dasar MQL4 dan MQL53 Manfaat Otentikasi Akun3.1 Peningkatan Keamanan EA3.2 Keuntungan Membatasi EA pada Akun Tertentu3.3 Pencegahan Penggunaan Ilegal4 Cara Mendapatkan Nomor Ak […]
目次 0.1 はじめに0.2 EA販売における法令遵守の重要性と具体的な対策0.3 合法か？違法か？海外FX IBのビジネスモデルとそのリスク0.4 違法行為の闇 -国内FX会社を狙う海外FX誘導の実態-0.5 まとめと今後の展望1 参考サイト はじめに FX自動売買に関心を持つ皆様へ、この記事ではエキスパートアドバイザー（EA）の販売、海外FX IBのリスク、そして国内FX会社を狙う違法行為の実 […]
目次 1 1. Introduction2 2. What is the OrderSend Function?2.1 Basic Structure of the OrderSend Function2.2 Basic Return Values2.3 Roles of the OrderSend Function3 3. OrderSend Function Arguments3.1 Deta […]
目次 1 1. はじめに2 2. MathRound関数とは？2.1 MathRound関数の基本情報2.2 MathRound関数が選ばれる理由3 3. MathRound関数の基本的な使い方3.1 MathRound関数の例3.2 丸めルールの詳細4 4. 他の丸め関数との比較4.1 MathCeil（切り上げ）との違い4.2 MathFloor（切り捨て）との違い4.3 MathRoundと […]
