안녕하세요, 트레이딩을 하면서 가장 큰 문제는 전략을 백테스트 하는 과정에서 꾸준함을 유지하기 어렵다는 점입니다. 저는 최근에 클로드의 도움을 받아 전략을 백테스트하고 개선하고 있는데, 막상 앉아서 시작하면 자꾸 자신을 방해하고 미루게 되는 기분이 들어서 너무 힘듭니다. 혹시 이런 경험이 있는 분들이 어떻게 극복하고 꾸준함을 유지하는지 조언을 듣고 싶습니다.
어떻게 하면 꾸준한 트레이딩을 할 수 있을까요? 🤔
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전략을 명확히 정하고 룰을 확실히 정립해야 백테스트가 일관성 있게 이루어집니다. 백테스트 과정에서 자신의 성격과 맞는 전략인지도 점검하는 것이 중요합니다. 또한, 백테스트 시 데이터 중복 사용을 피하고, 신뢰할 수 있는 통계적 검증값을 산출해야 미래 성과 예측이 현실적입니다.
💬 원문 댓글 (3)
u/Tra*********
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전략이 명확히 정해져 있고 룰도 기록해두셨나요, 아니면 아직 전략을 개발하는 단계인가요? 두 가지 모두 괜찮다고 생각하지만(어떤 단계인지에 따라 다름) 최종 백테스트 전에 확실한 룰을 정해두는 게 중요합니다. 그래야 백테스트가 일관성 있게 되고 결과도 전략을 진짜로 반영하기 때문에, 신뢰할 수 있는 데이터가 나오고 자기 방해 같은 심리 문제도 줄어들 거예요.
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Do you have your strategy defined and rules written down or are you trying to develop the strategy at the same time? I think both are fine (depending what stage you're at), but eventually you'll need locked down rules before your final backtest - that way your backtesting will be consistent and your results a true reflection of your strategy - then you'll have awesome data that you can trust which will help you with the feelings of self-sabotage etc.
u/Nor************
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성격 유형 검사(빅파이브)를 해보고 자신의 성격에 맞는 전략인지 확인해보세요.
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Take a big five personality test and make sure the strategy is in line with your personality.
u/sia******
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많은 사람들이 백테스트나 전략 다듬는 법을 제대로 하지 않는 경우가 많습니다. 패턴을 발견하고 그 데이터로 전략을 세웠다면, 그 데이터를 백테스트에 포함시키면 안 됩니다. 파라미터 최적화에 사용한 데이터도 테스트 단계에서 제외해야 하죠. 이걸 무시하고 과거 성과가 좋아 보이는 전략을 만들었다가, 실전 테스트에서 잘 안 되는 이유가 여기에 있습니다. 만약 데이터를 제외할 수 없다면, 단순히 수익성만 보는 게 아니라 p-값을 계산해서 1/N보다 훨씬 작아야 신뢰할 수 있습니다. 예를 들어 전략에 4개의 파라미터가 있고 각 파라미터를 10개씩 테스트하면 p-값은 0.0001보다 훨씬 작아야 합니다.
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A lot of people don’t refine and back test correctly too.
If you observed a pattern and formulated a strategy based on that, the data you have been looking at when you noticed that pattern should be excluded from testing.
If you’re using a chunk of data to optimize the parameters, that same data should be excluded during testing.
People ignore these, come out with a strategy that has great past results, then wonder why it’s no longer working in forward testing.
If you absolutely cant exclude data in the manner described, then make sure to produce a p-value, not just whether it’s profitable or not. Make sure the p-value is substantially smaller than 1/N where N is the total number of strategies you’re testing. If your strategy has 4 parameters and you test 10 values of each, your p-value needs to be much smaller than 0.0001 to be convincing.
If you observed a pattern and formulated a strategy based on that, the data you have been looking at when you noticed that pattern should be excluded from testing.
If you’re using a chunk of data to optimize the parameters, that same data should be excluded during testing.
People ignore these, come out with a strategy that has great past results, then wonder why it’s no longer working in forward testing.
If you absolutely cant exclude data in the manner described, then make sure to produce a p-value, not just whether it’s profitable or not. Make sure the p-value is substantially smaller than 1/N where N is the total number of strategies you’re testing. If your strategy has 4 parameters and you test 10 values of each, your p-value needs to be much smaller than 0.0001 to be convincing.
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