# Walk forward analizi

> Walk forward analizi (walk-forward analysis), bir stratejinin parametrelerini geçmiş verinin bir penceresinde ayarlayan (örneklem içi), aynı parametreleri değiştirmeden hemen sonraki pencerede çalıştıran (örneklem dışı), sonra iki pencereyi birlikte ileri kaydırıp süreci yineleyen bir geriye dönük test prosedürüdür. Birbirine eklenen örneklem dışı dilimler, sayılan tek performans rakamıdır; örneklem içi sonuç parametre seçmenin maliyetidir, kanıt değil. Tipik bölme on iki ay örneklem içi ve üç ay örneklem dışı olup her çeyrekte kaydırılır; örneklem dışı getirinin örneklem içi getiriye bölümü olan walk forward verimliliği yaklaşık 0,5 değerinin altındaysa parametreler kararlı değildir.

Canonical HTML page: https://qanterion.com/tr/glossary/walk-forward-analysis
Güncellendi: 2026-09-02
Diğer adı: walk forward optimizasyonu, kayan örneklem dışı test, ileriye dönük analiz

## Nasıl hesaplanır

```
Window k: fit on [t_k, t_k + IS), test on [t_k + IS, t_k + IS + OOS)
Roll: t_{k+1} = t_k + OOS, then repeat
Reported performance = the stitched OOS segments only

WFE = annualised OOS return ÷ annualised IS return
IS 30% / OOS 9% → WFE = 0.30 (below ~0.5: parameters unstable)
Typical split: IS 12 months / OOS 3 months, rolled quarterly
```

## Çözümlü örnek

On iki ay örneklem içi yıllık getiri %30; sonraki üç ay örneklem dışı yıllık getiri %9. Walk forward verimliliği = 9 ÷ 30 = 0,30 — parametreler kararsız.

## Neden yalnızca örneklem dışı dilimler sayılır

Bailey, Borwein, López de Prado ve Zhu, yeterince parametre denemesinden sonra stratejinin hiçbir avantajı olmasa bile yüksek bir örneklem içi Sharpe oranının beklenen sonuç olduğunu gösterir; çünkü elde kalan, N rastgele çekilişin en iyisidir. Lo ve MacKinlay aynı veri gözetleme yanlılığını akademik varlık fiyatlama testlerinde belgeler. Walk forward analizi bunun pratik savunmasıdır: parametreler yargılandıkları pencereyi hiç görmez, dolayısıyla eklenmiş örneklem dışı kayıt, kural takvime göre yeniden ayarlansaydı gerçek bir hesabın kazanacağı şeydir. Denemeleri sayın ve en iyi örneklem içi sonucu bir sinyal olarak değil, N çekilişin beklenen maksimumu olarak ele alın.

## Walk forward verimliliği nasıl okunur

Walk forward verimliliği, yıllıklandırılmış örneklem dışı getirinin yıllıklandırılmış örneklem içi getiriye bölümüdür. Örneklem içinde %30, örneklem dışında %9 kazanan bir kuralın verimliliği 0,30 olur: örneklem içi rakamın yüzde yetmişi piyasa değil uydurmaydı. Yaklaşık 0,5 altında parametreler işlem için fazla kararsızdır; 0,5 ile 1 arasında avantajın bir kısmı gürültüye gider ki bu normaldir; 1 değerinin çok üzerindeki bir rakam kuraldan çok o örneklem dışı pencere hakkında konuşur. QANTERION bünyesinde geriye dönük test motoru yoktur; örneklem dışı pencerenin karşılığı, herhangi bir canlı yürütme etkinleştirilmeden önce canlı piyasa verisi üzerinde yapılan kağıt üzerinde ileriye dönük testtir.

## Nasıl yanlış okunur

Walk forward analizini çoğu zaman onu çalıştıran kişi bozar. Kaydırma bir kez yapılır, örneklem dışı kayıt kötü görünür ve parametre aralıkları ya da pencere uzunlukları iyi görünene kadar değiştirilir; bu noktada örneklem dışı pencereler üzerinde optimizasyon yapılmıştır ve artık örneklem içidir. İkinci hata, stratejinin içinde yalnızca birkaç işlem yaptığı tek bir iyi örneklem dışı pencereyi doğrulama saymaktır: altı işlem içeren üç aylık bir pencerenin iki yönde de istatistiksel ağırlığı yoktur.

## Hesapla

- Sharpe ratio calculator: https://qanterion.com/tr/tools/sharpe-ratio-calculator
- İflas riski hesaplayıcı: https://qanterion.com/tr/tools/risk-of-ruin-calculator

## Ayrıca bakınız

- Backtest: https://qanterion.com/tr/glossary/backtesting
- Aşırı uyum (overfitting): https://qanterion.com/tr/glossary/overfitting
- Paper trading: https://qanterion.com/tr/glossary/paper-trading

## Kaynaklar

- [Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance](https://www.ams.org/notices/201405/rnoti-p458.pdf) — Notices of the American Mathematical Society, Vol. 61 No. 5 (2014)
- [The probability of backtest overfitting](https://doi.org/10.21314/JCF.2016.322) — Journal of Computational Finance (Risk Journals)
- [Data-Snooping Biases in Tests of Financial Asset Pricing Models](https://www.nber.org/papers/w3001) — National Bureau of Economic Research (Andrew W. Lo, A. Craig MacKinlay)

## Other languages

- English: https://qanterion.com/glossary/walk-forward-analysis
- 简体中文: https://qanterion.com/zh/glossary/walk-forward-analysis
- 繁體中文（台灣）: https://qanterion.com/zh-TW/glossary/walk-forward-analysis
- 繁體中文（香港）: https://qanterion.com/zh-HK/glossary/walk-forward-analysis
- 日本語: https://qanterion.com/ja/glossary/walk-forward-analysis
- 한국어: https://qanterion.com/ko/glossary/walk-forward-analysis
- Português (Brasil): https://qanterion.com/pt-BR/glossary/walk-forward-analysis
- Bahasa Indonesia: https://qanterion.com/id/glossary/walk-forward-analysis
- العربية: https://qanterion.com/ar/glossary/walk-forward-analysis

## Risk notice

Tanımlar eğitim amaçlıdır. Burada yatırım tavsiyesi yoktur ve anlatılan hiçbir ölçüt gelecekteki sonuçları öngörmez.