주식, 비트코인 예측 : 성능 측정 : 방법, 분석, 특징

알고리즘 트레이딩 시스템의 성능 측정

뛰어난 모델도 적절한 성능 측정없이는 결코 알고리즘 트레이딩에 사용할 수 없습니다. 과연 어떻게 성능을 측정하는 것이 알고리즘 트레이딩 시스템의 성능을 적절히 측정하는 것인지는 아무도 명확하게 이야기 할 수 없습니다. 

과거 데이터 만을 사용해 평가한 결과가 좋다면 테스트한 알고리즘 트레이딩 시스템은 미래에 높은 수익을 가져온다고 할 수 없습니다. 반대로 평가 결과가 좋지 않다 하더라도, 미래에 손실을 초래할 것이라고 할 수도 없습니다. 

과연 성능 평가는 어떠한 식으로 해야할까요?

구현 시스템의 수익성 평가

가장 기본적인 것입니다. 어느 정도 수익률을 기록할 수 있을 지 알아보아야 합니다.

구현 모델별 비교

시스템에 적용된 모델별 수익성 비교와 특성을 파악하기 위함입니다. 특성이란 해당 모델의 매수 매도 포지션이 어떻게 변화하는지, 포지션 변화의 수는 얼마나 되는 지 등을 뜻합니다. 

모델별 특성을 아는 것은 복수 개의 알파 모델을 적용할 때 중요한 문제입니다. 알파 모델을 하나만 사용할 때와 복수 개를 사용할 때, 어느 쪽이 더 높은 수익률을 보여줄 수 있을 지 고민해보아야 합니다.

시스템에 대한 자신감

알고리즘 트레이딩 시스템의 사용 여부는 결국 사람이 결정합니다. 개발한 알고리즘 트레이딩 시스템은 수익을 내는 데 오랜 시간이 걸릴 수도 있습니다. 수익과 손실의 등락폭이 클 수도 있습니다. 오랫동안 계속 손실을 만들 수도 있습니다. 중요한 것은 알고리즘 트레이딩 시스템의 믿음입니다. 수익을 낼 수 있다는 것을 믿어야, 가혹한 시련을 이겨내고 따듯한 봄을 맞이할 수 있습니다. 

개발한 시스템에 대한 자신감이 없을 수 있습니다. 그렇다면, 약간의 손실만으로 알고리즘 트레이딩 시스템을 중지하고 싶을 것입니다. 이러한 고민을 안하기 위해서는 자신감이 중요한 것입니다.