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pandas 반복문 백테스트가 52초 걸릴 때 PyBroker는 4.8초로 끝났어요. 공식 문서엔 "NumPy 벡터화와 Numba JIT로 가속"이라고만 적혀 있는데, 이게 실제로 어떻게 10배 속도를 내는지 직접 측정했습니다.

2023년 11월, 3년치 백테스트에서 Sharpe 3.2를 뽑아냈다. 연 수익률 27%, 최대낙폭 8%. 실계좌를 열었다. 3개월 뒤 누적 수익률은 -12%였고, Sharpe는 0.8이었다. 뭐가 문제였을까?

백테스트는 승률 70%인데 실거래는 손실이 나는 이유 중 하나가 코드가 배포 시점에 달라지는 겁니다. 제가 겪은 경우는 재조정 빈도가 일 단위에서 주 단위로 바뀐 케이스였어요. 연구와 실행을 하나의 코드베이스로 통합하고 싶다면 FinRL-X, 단순히 과거 데이터로 전략 아이디어만 …

이동평균 크로스오버 파라미터 1만 조합을 스윕으로 던졌더니, 커피를 내리러 갔다 오기 전에 결과 행렬이 떠 있었습니다. vectorbt 의 벡터화 백테스트가 실제로 만들어 내는 장면이 이렇습니다. 그런데 같은 주에 이 라이브러리를 사내 유료 리서치 서비스에 얹으려던 계획은 접었어요…

라이브 배포를 염두에 두고 백테스트 프레임워크를 바꾸기로 했습니다. Backtrader로 짠 모멘텀 전략을 NautilusTrader로 옮기는 작업을 시작했죠. 결론부터 말하면 첫 전략이 돌아가기까지 사흘이 걸렸어요. CSV 파일 하나로 시작했던 Backtrader와 달리, 데이터…

백테스트 결과가 의심스럽게 좋았습니다. 샤프 레이쇼 2 넘는데 실거래는 마이너스. point-in-time DB는 깨끗한데 원인은 다른 곳 — LLM이 사전학습 메모리로 미래를 이미 알고 있었던 겁니다. 코드 레벨 look-ahead 방어는 LLM 앞에서 무력화됩니다. 최근 논문 …