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백테스트에서 켈리 공식으로 계산한 30% 포지션을 그대로 실전에 적용했다가, 3개월 만에 계좌가 40% 넘게 녹아내린 적이 있어요. 이론적으로는 장기 성장률을 극대화하는 최적값이라고 배웠는데, 왜 이런 일이 생긴 걸까요? 문제는 우리가 추정한 승률과 손익비에 오차가 있다는 점이었습…

2024년 1월 데이터로 학습한 LLM이 2024년 6월 주가를 '예측'한다면, 그건 예측일까요 아니면 기억의 재생일까요? 제가 GPT-4로 백테스트를 돌렸을 때 연 수익률 38%가 나왔는데, 나중에 알고 보니 모델 cutoff가 테스트 구간 중간이었어요. 결국 절반은 모델이 이미…

제 RSI 단독 전략은 2024년 1월~12월 백테스트에서 Sharpe 비율 0.82에 멈췄어요. 같은 기간 애플 실적 발표 직전 긍정 뉴스가 쏟아졌는데, RSI 과매도 신호만 기다리다 진입 타이밍을 놓쳤죠. FinBERT 감성 점수를 RSI와 AND 조건으로 결합했더니 Sharp…

평균회귀 전략을 백테스트했을 때 샤프비율 1.5가 나왔습니다. 슬리피지는 0.1%로 설정했죠. 그런데 같은 전략을 실전 계좌에 6개월 돌렸더니 샤프는 0.5로 떨어졌어요. 거래 빈도가 높을수록 격차가 컸습니다.

백테스트에서 연 30% 수익률이 나왔는데, 실전 계좌는 6개월 동안 고작 4%였어요. 제가 2024년 초에 직접 겪은 일입니다. 전략 로직은 똑같은데 왜 이런 차이가 생길까요? 데이터 품질, 슬리피지 가정, 체결 시점 설정이 만드는 체계적 오차 — 이걸 '실행 리스크Implemen…

백테스트 과최적화를 막는 방법은 크게 두 갈래입니다. 하나는 전략을 만든 뒤 지표로 의심 신호를 탐지하는 방식이고, 다른 하나는 최적화 과정 자체에 검증 절차를 끼워넣는 방식이죠. Walk-Forward Optimization은 후자예요. 과거 데이터를 학습 구간과 미래 검증 구간…