좋은 백테스트보다
믿을 수 있는 검증을 찾습니다.
승률 하나만 보고 전략을 판단하지 않습니다. 거래 데이터 무결성, 과최적화, MDD, 시간대 안정성, 플랫폼 구현 차이와 포워드 테스트까지 실제 연구 과정에서 확인한 내용을 질문별로 정리했습니다.
1RR 시간대 필터 연구
6개 자산, 1,353개 거래를 기준으로 승률 51.6%, 65.5%, 70.9%의 세 시나리오를 비교했습니다. 가장 높은 승률이 가장 높은 누적 R을 만들지 않았던 이유와 표본의 한계를 함께 공개합니다.
트레이더가 실제로 궁금해하는 질문부터 정리했습니다.
승률이 높으면 좋은 전략일까?
1:1 손익비 백테스트에서 승률 65.5%와 70.9% 전략을 비교해 승률, 거래 빈도, 누적 R, MDD의 관계를 설명합니다.
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백테스트 과최적화란?
백테스트에서 시간대와 파라미터를 계속 조정할 때 왜 과최적화가 생기는지, 실제 다자산 검증에서 어떤 필터를 버렸는지 설명합니다.
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TradingView와 MT5 결과가 왜 다를까?
TradingView 전략을 MT5 EA로 옮겼을 때 거래 수, 재진입, 상위봉, 청산 결과가 달라질 수 있는 이유와 검증 순서를 정리합니다.
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좋은 백테스트를 버려야 하는 순간
수익률이 좋아도 폐기해야 하는 백테스트 오류와 거래목록 무결성 점검 항목을 실제 검증 사례를 바탕으로 정리합니다.
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포워드 테스트란?
포워드 테스트와 백테스트의 차이, 고정 파라미터 검증, 첫 50거래 전에 전략을 수정하면 안 되는 이유를 설명합니다.
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MDD란?
트레이딩에서 MDD의 의미와 승률·수익률·거래빈도 사이의 균형을 자체 백테스트 결과와 함께 설명합니다.
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US30 시간대 필터 장기 검증
US30에서 특정 뉴욕 시간창의 우위가 최근 몇 년에만 나타난 현상인지 장기 데이터와 다른 브로커로 재검증한 사례를 정리합니다.
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백테스트는 수익인데 왜 실전은 다를까?
백테스트와 실전 성과가 달라지는 대표 원인을 데이터, 체결, 비용, 과최적화, 상태머신 관점에서 정리합니다.
읽어보기 →무결성
수익률을 보기 전에 거래목록이 의도한 규칙대로 생성됐는지 확인합니다.
교차검증
기간, 자산, 방향, 데이터 피드를 바꿔도 구조가 남는지 확인합니다.
동결
규칙을 고정한 뒤 새로 들어오는 데이터를 진짜 미래 검증으로 사용합니다.
이 페이지의 데이터는 교육 및 연구 기록입니다. 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않으며, 과거 백테스트 결과는 미래 수익을 보장하지 않습니다. 자체 전략의 구체적인 진입 규칙과 내부 파라미터는 공개하지 않습니다.