📊 트레이딩엔 모델보다 데이터가 더 중요하다

몇 년간 여러 가지 전략을 만들고 테스트하면서 느낀 게 있습니다. 대부분의 전략 성능 문제가 모델 자체보다는 데이터에서 비롯된다는 점입니다.

기업 행동 조정이 제각각이거나, 분봉이 중간중간 빠져 있거나, 알게 모르게 API 호출이 제한되거나, 실시간처럼 보이지만 사실 미묘하게 지연된 데이터… 한두 가지가 아닙니다. 심지어 자산군별로 포맷도 서로 달라 비효율이 많더군요.

시스템 트레이딩을 깊게 파고들수록 확실해졌습니다. 현재 대부분의 금융 데이터 API는 마케터용으로 최적화돼 있고, 실사용자 입장에서 제대로 된 도구는 생각보다 드뭅니다.

그래서 저는 기준을 바꾸기로 했습니다. 어떤 자산이든 깔끔한 OHLCV, 백테스트에 충분한 과거 데이터, 자산 간 일관된 포맷, 예측 가능한 호출 제한, 과하게 엮이지 않은 REST 구조. 이걸 기준으로 API를 다시 찾기 시작했죠.

최근엔 이런 방향으로 새로 서비스를 시작한 곳이 있어서 웨이팅 리스트에 등록했습니다. 아직 초기 단계지만, 구조 통합과 안정성에 집중하는 철학이 마음에 들었습니다.

여러분은 어떤 데이터 문제가 실제 전략에 치명적으로 작용했던 적이 있으신가요?

🧐 배경 설명 및 요약

이 글은 시스템 트레이딩을 해온 투자자가 자신의 경험을 바탕으로 작성한 글입니다. 글쓴이는 전략 성능에 문제가 생겼을 때 대부분의 원인이 모델이 아니라 시장 데이터의 품질, 구조, API 동작 방식 때문이었다는 점을 강조하고 있습니다.

여기서의 핵심 개념은 '데이터 레이어'입니다. 우리가 알고 있는 전략 모델은 데이터가 제대로 들어올 때만 정확히 작동합니다. 하지만 실제 시장 데이터는 주식 액면분할, 배당, 분봉 누락, API 한도 초과 등 다양한 방식으로 오류가 발생할 수 있습니다. 특히 다양한 자산(주식, 외환, 암호화폐 등)에 걸쳐 전략을 짠다면, 각 자산마다 데이터 형식이 흩어져 있어 이를 통합 관리하기가 상당히 까다롭습니다.

마지막 질문은 독자에게도 자신이 겪었던 ‘데이터로 인한 전략 실패 경험’을 공유해보자는 취지입니다. 즉, 단순히 API 서비스 비교보다는 '전략 구현에서의 데이터 실전 문제'를 함께 고민해보자는 제안입니다.