실전 투자 전략 (59) - Intraday high 전략 (전진 최적화)

우리는 지난 포스팅(클릭)에서 intraday high 지표를 이용한 단기 역추세 전략을 살펴보았습니다. 

이번 포스팅에서는 이 전략에 walk forward optimization을 적용한 성과를 살펴보고, 이를 추가적으로 개선한 방법을 살펴보겠습니다. 
(출처 : http://jonathankinlay.com/2018/06/simple-momentum-strategy/)

1. Walk forward optimization의 의의

 Walk forward optimization 테스트를 수행한 tool은 tradestation인데, tradestation에서는 in-sample size와 out-of-sample size를 다양한 조합으로 변형하면서 성과를 테스트할 수 있는 기능이 있습니다. 

 이렇게 다양한 조합으로 테스트하면서 수익률이나 손실에 대한 지표를 평가하게 되는데, 전진 최적화의 성과가 단일 지표 기반의 최적화 (고정식 최적화)에 비해 유의한 우위가 있는지 체크한 후 전진 최적화의 효용을 평가하게 됩니다. 

 골치 아픈 방법으로 쌩쑈(?)를 했는데 그냥 단순하게 최적화한 값을 그대로 유지한 것에 비해 성과가 좋지 않다면 이 방법을 쓸 필요가 없는 것이고, 또한 이는 이런 전진 최적화 방법이 변화하는 시장에 적절하게 대응하는 능력이 떨어지는 것을 의미하기 때문입니다. 

 즉, 전진 최적화를 한다고 모든 것이 해결되는 것은 아니고, 전진 최적화 기법의 robustness까지도 평가해줘야 비로소 진정한 '살아남는 전략'을 만들 수 있게 되는 것이죠. 

2. Intraday high 전략에 적용한 walk forward optimization 결과

 그렇다면 지난 번에 살펴 본 전략에 적용한 walk forward 최적화의 결과는 어땠을까요?우선 walk forward optimization을 시행하지 않은 오리지날 전략의 수익 곡선은 다음과 같습니다. 

 

그렇다면 walk forward optimization을 적용한 후 결과는 어떻게 되었을까요? 

 

럴수럴수이럴 수가 꽝이 나왔네요. 

즉, 이 전략의 경우 주기적인 전진 최적화가 변화하는 시장 상황에 적절히 대처하는데 실패했음을 의미합니다. 이럴 경우 전진 최적화는 의미가 없는 것으로 나타났기 때문에, 로직의 약점을 구조적으로 보강, 개선하는 작업이 필요하다고 볼 수 있겠죠? 

3. 추세 지표를 추가, 개선 후 성과

 저자는 이 문제를 해결하기 위해 기본 전략에 추세 및 모멘텀 지표를 추가하여 전략을 업그레이드 한 후 다시 테스트를 진행하였습니다. 아쉽게도 어떤 필터를 썼는지 구체적으로 명시하지는 않았으나 추측하건대 단순한 추세 필터(이평선, 모멘텀, 오실레이터)를 사용했으리라 추측합니다. 

 결과는 어땠을까요? 

 다양한 시장 상황에 적절히 대응하며, 수익 곡선과 손익 지표가 모두 개선되었고, 전진 최적화 테스트도 무사히 통과한 것을 볼 수 있습니다. 

 전진 최적화 과정은 죽어가는 전략을 살리는 방법으로 사용할 수도 있지만, 전략의 robustness를 평가하는데도 유용하게 쓸 수 있습니다. 뿐만 아니라, 이를 통해 단순한 백테스트에서는 발견하지 못했던 전략의 구조적인 약점을 찾아내서 보강하는데도 이용할 수 있기 때문에 아주 중요하다고 볼 수 있습니다. 

 주식은 예측이 아닌 대응이라고 하죠? 내가 만든 전략도 지속적인 유지, 보수, 관리를 하지 않으면 전략이 망가지거나 수익성을 잃었는데도 '원칙에 따라 투자하자'는 마인드로 굳건하게 유지하다가 오히려 더 큰 손실을 보게 될 수 있습니다. 

 반드시 수익 곡선 모멘텀이나, 전진 최적화 평가 과정을 통해 전략의 health status를 확인하면서 투자를 하는 것이 중요하겠죠?

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