백테스트 최적화와 승격 기준

실제 비용을 반영해 결과를 산출하는 방법, 표본 외 데이터로 매개변수를 선택하는 방법, 전략이 승격되는 기준을 알아보세요.

실제 거래소 수수료와 비용

백테스트에는 각 거래소가 공시한 메이커 및 테이커 수수료, 무기한 선물의 펀딩 지급액, 공매도 차입 비용, 스프레드와 모든 체결에 대한 시장 충격 모델이 반영됩니다. 자산 가치는 봉마다 시가 평가되며, 레버리지 포지션은 거래소의 유지 증거금 기준에 따라 강제 청산될 수 있습니다. 비용 차감 전 수치는 보고하지 않습니다.

포지션 규모와 레버리지

Forex 전략은 계좌 자산을 기준으로 기본 통화의 정수 단위 수량을 설정합니다. 엔진은 구성된 FX 레버리지 한도, 증거금 요건 및 호가 통화 환산을 적용합니다. 브로커 고유의 랏 크기는 별도로 검증된 매핑이 필요합니다.

최적화 작동 방식

최적화에는 전략에서 이용할 수 있는 전체 이력이 사용됩니다. 가장 최근 구간은 홀드아웃으로 따로 둡니다. 나머지 개발 기간은 일련의 워크포워드 윈도우로 나뉩니다. 각 윈도우의 학습 구간에서 매개변수를 탐색하고 그 뒤에 이어지는 테스트 구간에서 평가하므로, 모든 표본 외 결과는 탐색 과정에서 보지 않은 데이터로 산출됩니다.

그런 다음 개발 기간 전체에서 최종 매개변수를 한 번 선택하고 홀드아웃에서 정확히 한 번 테스트합니다. 민감도, 안정성 및 유의성 통계도 함께 보고되며, 승격 게이트는 표본 내 적합도가 아니라 표본 외 데이터와 홀드아웃 증거를 확인합니다.

홀드아웃

홀드아웃은 이력의 마지막 구간입니다. 이력의 최소 20%이면서 최소 15일이어야 하고, 약 20건의 거래를 기대할 수 있을 만큼 길어야 하며, 이력의 최대 35%까지 설정됩니다. 홀드아웃이 35% 상한에 도달하면 검정력이 부족하다고 표시합니다. 매개변수 선택에는 절대 사용되지 않으며, 에이전트는 홀드아웃 시작 시점까지만 결과를 확인하므로 그에 맞춰 결정을 조정할 수 없습니다. 소유자인 사용자는 전략 페이지에서 전체 이력을 볼 수 있습니다.

중첩 워크포워드 윈도우

워크포워드 윈도우의 크기는 시간만이 아니라 거래 수를 기준으로 정합니다. 각 테스트 윈도우는 약 20건의 거래를 기대할 수 있을 때까지 늘립니다. 윈도우는 매월, 이력이 긴 경우 분기마다 이동하며, 학습 구간과 테스트 구간 사이에는 짧은 간격을 둡니다. 각 학습 구간 안에서 탐색은 중첩 방식으로 진행됩니다. 데이터를 다시 70/30으로 나누어 내부 검증 데이터로 매개변수를 선택합니다. 결론을 내리려면 최소 3개의 윈도우와 충분한 표본 외 데이터 범위가 필요합니다. 그렇지 않으면 거래 수 부족으로 결과를 불확정으로 표시합니다.

매개변수 탐색과 최종 재적합

매개변수는 베이지안 최적화로 탐색합니다. 각 윈도우에서 조정 가능한 매개변수마다 약 30회, 전체 30회에서 150회 사이의 시도를 수행합니다. 선택기는 단일 최고 점수 시도보다 전략의 위험 제약 아래 인접한 매개변수도 좋은 점수를 내는 경우를 선호합니다. 최종 재적합에서는 개발 기간 전체에 동일한 선택기를 적용한 뒤, 홀드아웃에서 해당 매개변수를 정확히 테스트합니다. 최적화마다 시간 예산이 있으며, 오래 걸리는 탐색은 원격 컴퓨팅에서 실행할 수 있습니다.

민감도와 평탄 구간

모든 숫자 매개변수를 양방향으로 10%, 25%, 50%씩 변경하고, 정수 매개변수는 한 단계 및 두 단계씩 변경합니다. 플래토는 샤프 비율이 통계적 불확실성보다 더 크게 하락하기 전까지 매개변수가 얼마나 변할 수 있는지를 나타냅니다. 더 급격한 하락은 절벽으로 보고됩니다. 넓은 플래토는 안심할 만한 근거이며, 절벽은 경고 신호입니다. 이는 보고서이지 통과 여부를 결정하는 기준이 아닙니다.

매개변수 안정성

안정성은 선택된 매개변수가 윈도우별로 얼마나 달라지는지 무작위 선택 시 얼마나 달라질 수 있는지와 비교합니다. 매개변수 변화가 작으면 안정적, 크게 오르내리면 불안정으로 표시합니다. 결과와 함께 표시되는 경고이며, 그 자체로 게이트가 되지는 않습니다. 최종 매개변수로 각 윈도우를 재생한 결과도 표시하며, 같은 데이터에서 해당 매개변수가 선택되었으므로 부분적으로 표본 내 결과라고 표시합니다.

유의성과 디플레이티드 샤프 비율

표본 외 수익률은 자기상관을 허용하는 t-검정과 디플레이티드 샤프 비율로 검정합니다. 디플레이티드 샤프 비율은 실제로 시도한 표본 외 변형과 검토 후 추가 수정마다 포함하여 유효 시도 횟수를 계산하고, 여러 무작위 시도 중 최고 결과를 넘어서는지 확인합니다. 내부 탐색 시도는 표본 외 데이터를 전혀 보지 않으므로 전략에 불리하게 계산하지 않습니다.

조합 교차 검증과 백테스트 과적합 확률은 진단 목적으로 학습 데이터에서 계산합니다. 이 결과는 분석에 참고되지만, 더는 그 자체로 승격을 결정하지 않습니다.

수익률 윈도우와 시장 범위

거래 빈도가 낮은 전략은 거래 수 기준 윈도우를 채우지 못할 수 있습니다. 이런 경우 자기상관을 고려한 검정과 함께 기간별 수익률의 시간 윈도우로 평가합니다. 폭넓은 시장 검정에서는 변경되지 않은 규칙을 서로 연관된 5개 이상의 시장에 적용합니다. 시장 전반에 걸쳐 결과가 일관되면 불확정 결과가 통과로 바뀔 수 있고, 다른 시장에서 실패하면 통과가 경고로 바뀔 수 있습니다.

신뢰도가 낮은 결과

결론을 내리기에 증거가 충분하지 않지만 명백한 실패 항목이 없고 분석가가 여전히 승격을 권고하는 경우, 전략은 통계적으로 입증되지 않은 저신뢰도 상태로 페이퍼 트레이딩에 진입할 수 있습니다. 이 표시는 전략 페이지와 페이퍼 페이지, 알림에 표시됩니다. 저신뢰도 전략은 자체 페이퍼 트레이딩 기록이 유의성을 확보할 때까지 실거래에 투입할 준비가 되지 않은 상태입니다.

승격 기준

승격 기준 하한은 공개된 기준 파일을 바탕으로 코드에서 강제합니다. 하드 게이트는 예외를 허용하지 않습니다. 충분한 이력, 노출이 있었던 대부분의 역년에서 수익 기록, 왕복 비용을 충당하는 평균 거래 수익, 과도하지 않은 증거금 사용, 표본 외 및 홀드아웃 결과의 존재와 통계적 기각이 없을 것, 등록된 한도 이내의 낙폭, 완전하고 일관된 회계 기록이 필요합니다.

소프트 게이트와 예외

소프트 게이트에는 전략 자체 한도 대비 낙폭, Calmar 비율, 수익 팩터, 승률과 손익 비율, 보유 기간, 워크포워드 결과 대비 홀드아웃, 디플레이티드 샤프 비율, 단일 연도에 집중된 수익, 시장 충격 비용, 고변동성 기간의 손실이 포함됩니다. 분석가는 지표를 명시한 서면 사유를 작성해야만 소프트 게이트를 예외 처리할 수 있습니다. 예외는 실행 기록에 저장되며 Risk Officer가 거부할 수 있고 Portfolio Manager가 다시 확인합니다.

백테스트 결과를 올바르게 읽기

자산 곡선을 낙폭과 함께 비교하고, 결과가 몇 건의 거래에 좌우되는지 확인한 다음, 거래당 평균 수익률을 왕복 거래 비용과 비교하세요. 소수 거래에서 나온 높은 수익이나 표본 외 구간에서 사라지는 샤프 비율은 성과가 아니라 경고 신호입니다.