QuantConnect/LEAN을 활용해 체계적인 다중전략 포트폴리오를 직접 구축하고 검증했습니다. 총 4개의 서로 다른 전략을 매일 조합해 운용하며, 각 전략은 독립적이고 상관관계가 거의 없습니다. 머신러닝이나 최적화된 파라미터 없이 룰 기반으로만 운영 중입니다.
2015년부터 2025년까지 11년간 백테스트 결과, 연평균복합성장률(CAGR)은 37.4%에 달했고, 최대 낙폭은 13%로 낮게 유지됐으며, 1,411번의 거래를 통해 1백만 달러가 약 3,330만 달러로 증가했습니다. 전략별 성능을 따로 측정하고, 실제로 네 가지 전략 조합이 서로를 보완해 전체 포트폴리오의 샤프비율(1.892)이 개별 전략보다 훨씬 뛰어남을 확인했습니다.
또한 거래 슬리피지(거래비용) 영향을 10배까지 확대해도 성과가 거의 변하지 않고, 교차 검증 및 몬테카를로 시뮬레이션을 포함한 다양한 검증을 진행했습니다. 실제 시장 상황에서의 매매를 모의하는 페이퍼 트레이딩도 시작해 현재까지 양호한 성과를 내고 있습니다.
하지만 수익의 약 35%가 전체 거래의 7%에서 발생하는 등 수익 집중이 크고, 약 3~5백만 달러 규모 이상의 자본 운용에는 한계가 있다는 점, 그리고 2015-2025년 사이의 시장 환경에 맞춘 전략이라 급격한 시장 변화 시 성과 보장이 어려울 수 있는 위험이 존재합니다.
현재는 전략 신호에 대한 구체적인 설명 없이 데이터와 결과만 공개하며, 신호 체계, 거래 대상, 매매 기준 등은 밝히지 않은 상태입니다. 본질적 약점이나 놓친 부분이 무엇인지, 교차 검증에서 이상한 점은 없는지 피드백을 받고 싶습니다.
특히 교차 검증에서 학습 데이터 외 구간의 성과가 더 좋은 경우가 있는데, 이런 경우 편향이 있는지 아니면 진짜 전략 일반화 능력이 뛰어난 건지 궁금합니다. 또 거래 집중도가 높아 상위 수익 거래 제거 시 전략이 마이너스로 전환되는 문제를 어떻게 더 체계적으로 분석할 수 있을지도 알고 싶습니다. 마지막으로 몬테카를로 시뮬레이션에서 과거 리스크 패턴만 반복해 스트레스 테스트의 한계가 있는데, 대안 방법이 있을지 조언 부탁드립니다.
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