월가급 알고리즘인가요? 📈

몬테카를로 시뮬레이션을 돌려봤는데 100,000명의 무작위(동전 던지기) 트레이더를 시뮬레이션해도 제 알고리즘의 결과를 재현한 사람은 단 한 명도 없었습니다.

결과는 통계적으로 4.74σ에 해당합니다.

이 정도면 수익을 낼 만한 근거가 될까요(수학적으로는 맞는 것 같은데)? 비슷한 알고리즘을 갖고도 수익을 못 내신 분 계신가요? 의견 부탁드립니다.

참고로 알고리즘은 이미 사전 정보 편향과 과적합 등은 확인해뒀습니다.

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 올라왔나: 작성자는 대규모 몬테카를로 시뮬레이션 결과가 통계적으로 매우 드문(4.74σ) 성과를 보여 개인적으로 기대가 커졌지만, 그 결과만으로 실제 수익을 보장할 수 있는지 확신이 없어 다른 투자자들의 의견을 구하려고 글을 올렸습니다.

작성자가 실제로 묻고 있는 것: 핵심 질문은 '통계적으로 유의미한 결과(4.74σ)가 있으면 실제로 수익을 낼 가능성이 충분한가?'와 '비슷한 통계적 우월성을 보였음에도 실거래에서 실패한 사례가 있는가?'입니다.

주요 개념을 쉬운 말로 정리하면 다음과 같습니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위로 많은 경우를 만들어 전략의 우연성 여부를 보는 방법입니다. '동전 던지기 거래자'는 아무런 전략적 근거 없이 랜덤하게 거래하는 가상의 비교대상입니다. 4.74σ는 관측값이 우연히 나올 확률이 매우 낮다는 뜻으로, 통계적으로 드문 결과라는 의미입니다.

하지만 실전에서는 몇 가지 추가로 꼭 확인해야 합니다. 거래비용(수수료, 슬리피지), 시장 레짐 변화(예: 전시나 위기 같은 극단적 상황), 데이터의 범위와 품질, 표본 편향과 생존편향, 오버피팅 가능성, 그리고 백테스트와 실제 운영 간의 구현 리스크 등이 성과를 갉아먹을 수 있습니다.

덧붙여 댓글에서 지적된 바와 같이, 역사적 데이터 기반 시뮬레이션은 특정 비정상적 상황(예: 전쟁 중 시장 등)을 반영하지 못할 수 있으니 결과를 무비판적으로 받아들이지 말고 실제 운용 전 더 많은 스트레스 테스트와 실전 검증을 권합니다.