Ana Sayfa/Sözlük/Veri tarama yanlılığı
Ana Sayfa/Sözlük/Veri tarama yanlılığı
Analiz ve metrikler

Veri tarama yanlılığı

Yazan Jarosław Wasiński (EN) • Yayınlanma:
Cazip kurallar seçmek için aynı veriyi tekrar tekrar aramaktan veya yeniden kullanmaktan doğan yanlılıktır. Model, tekrarlanabilir mekanizma yerine tesadüfi tarihsel özelliklere uyabilir. Sorun, sözde bağımsız değerlendirme kümesindeki sonuçları gördükten sonra stratejiyi tekrar tekrar değiştirmeyi de içerir. Geleceğe bakış yanlılığından farklıdır; ancak ikisi birlikte olabilir.
Örnek. Gerçek sıfır hipotezlerinin α = 0.05 düzeyindeki 50 bağımsız testinde beklenen hatalı ret sayısı 2.5'tir. En az birinin olasılığı 1−0.95⁵⁰ ≈ 92.3%'tür. Fiilî strateji varyantları genellikle bağımsız değildir.

Nasıl çalışır?

Parametreler, filtreler, araçlar ve reddedilmiş sürümler dâhil denemelerin bütün ailesini kaydedin. Geliştirmeyi nihai değerlendirmeden ayırın. Ayrı tutulmuş kümeyi tekrar tekrar incelemek onu model seçiminin parçası yapar ve özgün bağımsız kontrol rolünü zedeler.

Yaygın hata

Modelin %92.3'ü belirli seçilmiş stratejinin yanlış olma olasılığının bu olduğu anlamına gelmez. Çoklu test düzeltmesi yardımcı olabilir; ancak bilgi sızıntısını veya yanlış gerçekleşme modelini kaldırmaz.

Daha fazla öğrenme

Kursta: 5.12 Teknik analizde otomasyon ve tarama: araçlar, iş akışı ve tuzaklar; 15.4 Geçmiş ve ileri test: yöntemler, kanıtlar ve tuzaklar. Kaynaklar: ASA: p-değeri bildirisi.

Araştırma karar günlüğü

Kaydedilmiş dosyaların yanı sıra elenen filtreleri, araçları ve manuel değişiklikleri kaydedin. Koşul ayrı tutulan kümeyi inceledikten sonra seçildiyse o küme geliştirmeye katılmıştır. Nihai test bu seçim kararlarından bağımsız veri gerektirir.

Birincil kaynak kontrolü 11 Ekim 2026: stat.ethz.ch.

Sık sorulan sorular

Tek iyi örneklem dışı sonuç sorunu kaldırır mı?
Otomatik olarak değil. Seçim prosedürleri, önceki denemeler ve değerlendirme verisinin tasarım kararlarından bağımsızlığı önemlidir.
Veri kümesine OOS demek onu bağımsız yapar mı?

Hayır. Klasör etiketi değil, kural seçimine fiilî etkisi önemlidir.

← Tüm sözlüğe geri dön

Jarosław Wasiński

Baş editör, ForexMechanics.com • Makro ve FX analisti

Finansal piyasalarda 20 yılı aşkın deneyime sahip bağımsız ve profesyonel analist. 2007'den bu yana Forex piyasasında aktif; temel analiz, OTC piyasa yapısı ve disiplinli sermaye risk yönetimi alanlarında uzmanlaşmıştır.

  • 2004'ten itibaren güvenilir finansal eğitim sunan MyBank.pl'in kurucusu ve baş editörüdür.
  • Yatırımcılar ve traderlar için yüzlerce derinlikli piyasa yorumu, yapısal analiz ve eğitim materyalinin yazarıdır.
  • Piyasa şeffaflığının savunucusudur; somut verilere ve kurumsal raporlara (BIS, ESMA, CFTC) dayalı eğitimi destekler.

Tüm içerikler yalnızca eğitim ve bilgilendirme amaçlıdır – yatırım tavsiyesi veya herhangi bir öneri niteliği taşımaz. Unutmayın: kaldıraçlı işlemler (Forex/CFD) hızlı sermaye kaybı riski taşır.