Formalmente, l’overfitting si riferisce a una situazione in cui un modello statistico o un algoritmo di machine learning presenta un’elevata accuratezza sui dati utilizzati per l’addestramento (in-sample), ma una bassa accuratezza sui dati non utilizzati per l’addestramento (out-of-sample). Questo accade perché il modello ha imparato il rumore e le peculiarità specifiche dei dati di training, anziché le relazioni generali e significative che governano il fenomeno in esame. In sostanza, il modello ‘memorizza’ i dati di training invece di ‘imparare’ da essi.
L’importanza di evitare l’overfitting è cruciale in finanza quantitativa, dove la capacità di un modello di generalizzare a dati futuri è fondamentale per il successo. Un modello overfittato, pur mostrando risultati eccellenti sui dati storici, fallirà miseramente nel predire il futuro, portando a perdite significative. Immaginiamo, ad esempio, un modello di previsione del prezzo delle azioni addestrato su dati del 2022. Se il modello overfitta, potrebbe catturare eventi specifici di quell’anno (come un evento geopolitico o una specifica politica monetaria) che non sono rappresentativi del comportamento a lungo termine del mercato. Di conseguenza, il modello sarà impreciso nel prevedere i prezzi nel 2023.
Nella pratica, l’overfitting viene mitigato attraverso diverse tecniche. Una strategia comune è la cross-validation, che divide i dati in sottoinsiemi per addestrare e validare il modello ripetutamente. Altre tecniche includono la semplificazione del modello (riducendo il numero di parametri), la regolarizzazione (aggiungendo penalità alla complessità del modello, come L1 o L2 regularization), e l’utilizzo di tecniche di ensemble come il bagging e il boosting. Consideriamo un esempio semplificato: se addestiamo una regressione lineare con 100 punti dati e 99 parametri, il modello si adatterà perfettamente ai dati di training (errore zero), ma sarà altamente overfittato e avrà prestazioni pessime su nuovi dati. Al contrario, un modello con pochi parametri, anche se con un errore di training maggiore, potrebbe generalizzare meglio.
Nonostante i suoi limiti, l’overfitting non è sempre negativo. In alcuni casi, un modello leggermente overfittato può fornire prestazioni migliori rispetto a un modello troppo semplificato, soprattutto se il rumore nei dati di training è informativo in qualche modo. Tuttavia, è fondamentale trovare un equilibrio tra la complessità del modello e la sua capacità di generalizzazione. La scelta della tecnica di mitigazione dell’overfitting dipende dal contesto specifico e dalle caratteristiche dei dati, richiedendo una profonda comprensione sia dei dati che degli algoritmi utilizzati.
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