¿Qué es adaptive-wfo-epoch?
Selección de época adaptativa para optimización Walk-Forward. DISPARADORES: época WFO, selección de época, optimización WFE, épocas de sobreajuste. Fuente: terrylica/cc-skills.
Selección de época adaptativa para optimización Walk-Forward. DISPARADORES: época WFO, selección de época, optimización WFE, épocas de sobreajuste.
Instala rápidamente el skill de IA adaptive-wfo-epoch en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: terrylica/cc-skills.
Machine-readable reference for adaptive epoch selection within Walk-Forward Optimization (WFO). Optimizes training epochs per-fold using Walk-Forward Efficiency (WFE) as the objective.
| Walk-Forward Efficiency | Pardo (1992, 2008) | WFE = OOSReturn / ISReturn as robustness metric | | Deflated Sharpe Ratio | Bailey & López de Prado (2014) | Adjusts for multiple testing | | Pareto-Optimal HP Selection | Bischl et al. (2023) | Multi-objective hyperparameter optimization |
| Warm-Starting | Nomura & Ono (2021) | Transfer knowledge between optimization runs |
Selección de época adaptativa para optimización Walk-Forward. DISPARADORES: época WFO, selección de época, optimización WFE, épocas de sobreajuste. Fuente: terrylica/cc-skills.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill adaptive-wfo-epochSelección de época adaptativa para optimización Walk-Forward. DISPARADORES: época WFO, selección de época, optimización WFE, épocas de sobreajuste. Fuente: terrylica/cc-skills.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill adaptive-wfo-epoch Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/terrylica/cc-skills