Last Updated on 20 June, 2025 by Håkan Samuelsson
I världen av dataanalys, maskininlärning och algoritmisk handel är det avgörande att förstå hur man testar och validerar modeller på ett robust sätt. Två centrala begrepp i detta sammanhang är Out of Sample (på svenska ofta kallat Utanför urvalet, Testperiod utanför datamängden eller Extern testperiod) och Forward Testing (på svenska Framåttestning, Framåtvalidering eller Live-test i realtid). Men vad innebär dessa termer, och hur skiljer de sig åt? I denna artikel går vi igenom skillnaderna, deras användningsområden och hur de kan hjälpa dig att bygga tillförlitliga modeller.
Vi kommer att använda både de engelska och svenska termerna för att göra artikeln tillgänglig för en bred publik och optimera för sökmotorer. Låt oss dyka in!
Vad är Out of Sample (Utanför urvalet)?
Out of Sample, eller Utanför urvalet, syftar på en metod där en del av datamängden hålls separat från den data som används för att träna en modell. Denna separata datamängd används sedan för att testa modellens prestanda. Syftet är att simulera hur modellen skulle prestera på ny, osedd data och därmed få en mer realistisk bedömning av dess generaliseringsförmåga.
I praktiken delas datamängden ofta upp i tre delar:
- Träningsdata: Används för att bygga och optimera modellen.
- Valideringsdata: Används för att finjustera modellens hyperparametrar.
- Testdata (Out of Sample): Används för att utvärdera den slutliga modellen.
Testperioden utanför datamängden är avgörande för att undvika overfitting, där modellen presterar bra på träningsdata men dåligt på ny data. Genom att använda Extern testperiod kan du säkerställa att din modell inte bara har “lärt sig” mönster specifika för träningsdatan utan kan generalisera till nya situationer.
Exempel på Out of Sample-testning
Tänk dig att du bygger en maskininlärningsmodell för att förutsäga aktiekurser. Du har historisk data från 2010 till 2020. Du kan använda data från 2010–2017 för träning, 2018 för validering och 2019–2020 som Utanför urvalet. Genom att testa modellen på 2019–2020 kan du se hur den presterar på data den aldrig sett tidigare.
Fördelar med Out of Sample
- Realistisk prestandauppskattning: Ger en bättre indikation på hur modellen presterar i verkligheten.
- Minskar risken för overfitting: Genom att hålla testdata separat undviker man att modellen anpassas för mycket till träningsdatan.
- Enkel att implementera: Kräver bara att man delar upp datamängden i förväg.
Nackdelar med Out of Sample
- Minskad träningsdata: Eftersom en del av datan används för testning har du mindre data att träna modellen på, vilket kan påverka dess kvalitet.
- Statisk testning: Testdata återspeglar historiska förhållanden, inte nödvändigtvis framtida scenarier.
Vad är Forward Testing (Framåttestning)?
Forward Testing, eller Framåttestning, är en metod där en modell testas på data som genereras efter att modellen har byggts. Detta innebär ofta att man simulerar realtidsförhållanden genom att låta modellen fatta beslut baserat på ny, inkommande data. På svenska kallas detta också Framätvalidering eller Live-test i realtid
Forward Testing används ofta inom algoritmisk handel, där en handelsstrategi testas i en simulerad miljö (så kallad paper trading) eller i en live-miljö med riktiga transaktioner innan den implementeras fullt ut. Syftet är att validera hur strategin presterar under verkliga marknadsvillkor.
Exempel på Forward Testing
Anta att du har utvecklat en handelsalgoritm baserad på data fram till december 2021. I stället för att testa den på äldre av den historiska data, kör du algoritmen i realtid från januari 2022 och framåt, antingen i en simulerad miljö eller med riktiga affärer. Detta är en Framättest eftersom du använder ny data som genereras efter modellens utveckling.
Fördelar med Forward Testing
- Realistisk simulering av verkligheten: Eftersom testet sker på ny data återspeglar det hur modellen presterar under aktuella förhållanden.
- Upptäcker förändringar i miljön: Framättestning kan avslöja om modellen är känslig för förändringar i marknaden eller andra externa faktorer.
- Bygger förtroende: Genom att se hur modellen presterar i realtid kan utvecklare och investerare få större tillit till strategin.
Nackdelar med Forward Testing
- Tidsödande: Eftersom du måste vänta på ny data kan processen ta lång tid, särskilt om du testar långsiktiga strategier.
- Riskfyllt i live-miljö: Om du testar med riktiga transaktioner finns risk för ekonomiska förluster.
- Resurskrävande: Kräver ofta infrastruktur för att övervaka och hantera testet i realtid.
Huvudskillnader mellan Out of Sample och Forward Testing
Även om både och Out of Sample (Utanför urvalet) och Forward Testing (Framättestning) syftar till att utvärdera en modells prestanda, finns det flera viktiga skillnader:
| Aspekt | Out of Sample (Utanför urvalet) | Forward Testing (Framåttestning) |
|---|---|---|
| Dataanvändning | Använder en förutbestämd del av historisk data som hålls separat. | Använder ny data som genereras efter modellens utveckling. |
| Tidsperspektiv | Testas på historiska data, oavsett när testet utförs. | Testas i realtid eller på framtida data. |
| Syfte | Utvärdera modellens generaliseringsförmåga på osedd data. | Simulera modellens prestanda under verkliga eller framtida förhållanden. |
| Risk | Ingen ekonomisk risk eftersom det är baserat på historisk data. | Potentiell ekonomisk risk om det görs i en live-miljö. |
När ska du använda Out of Sample respektive Forward Testing?
Valet mellan Testperiod utanför datamängden och Framätvalidering beror på ditt projekt och vilka resurser du har tillgång till.
När du ska använda Out of Sample
- Du vill snabbt utvärdera en modells prestanda utan att vänta på data.
- Du har en stor datamängd som kan delas upp i tränings-, och validerings- och testdata.
- Du vill minimera risken för overfitting
När du ska använda Forward Testing
- Du vill testa en modell under verkliga eller framtida förhållanden.
- Du arbetar med en dynamisk miljö, som finansmarknader, där historiska data kanske inte är tillräckliga.
- Du vill bygga förtroende för en modell innan du implementerar den i produktion.
Vanliga frågor om Out of Sample och Forward Testing
Kan jag använda både Out of Sample och Forward Testing?
Ja, de två metoderna kompletterar ofta varandra. Du kan använda Utanför urvalet för att initialt validera din modell och sedan använda Framättestning för att se hur den presterar i realtid. Detta ger en mer robust utvärdering.
Hur stor ska Out of Sample-datan vara?
Det beror på din totala datamängd, men vanligt är att avsätta 20–30 % av datan för Testperiod utanför datamängden. För liten datamängd kan ge opålitliga resultat, medan för stor kan minska träningsdatan för mycket.
Är Forward Testing samma som Backtesting?
Nej, backtesting innebär att testa en modell på historiska data, medan Framättestning använder ny data. Backtesting är mer likt Out of Sample, men utan den strikta uppdelningen i tränings- och testdata.
Praktiska tips för att lyckas med Out of Sample och Forward Testing
- Använd tydliga definitioner: Bestäm i förväg hur du delar upp din data för Utanför urvalet och hur länge du ska köra Framåttestning.
- Undvik dataläckage: Säkerställ att testdata inte används under träning eller validering.
- Monitorera prestanda noggrant: Använd flera mått, som noggrannhet, precision och recall, för att få en helhetsbild.
- Simulera realistiska miljöer: För Live-test i realtid, försök att efterlikna verkliga förhållanden så mycket som möjligt.
Sammanfattning
Out of Sample (Utanför urvalet, Testperiod utanför datamängden, Extern testperiod) och Forward Testing (Framåttestning, Främåtvalidering, Live-test i realtid) är båda kraftfulla tekniker för att validera modeller, men de används i olika sammanhang. Utanför urvalet är idealiskt för att utvärdera en modells generaliseringsförmåga på historisk data, medan Framåttestning simulerar hur modellen presterar under verkliga eller framtida förhållanden.
Genom att kombinera båda metoderna kan du bygga robusta och tillförlitliga modeller som står sig i verkligheten. Oavsett om du arbetar med maskininlärning, finansmarknader eller andra analytiska projekt, är en korrekt användning av dessa tekniker avgörande för framgång.
Har du frågor eller vill veta mer? Lämna en kommentar nedan, så hjälper vi dig vidare!