8월, 2026의 게시물 표시

돌파 선진입과 RR·승률 균형 해설

이 글은 X 계정 @TheShortBear가 강한 돌파·추세 후보에 대한 선진입(preemptive starter)을 두고 승률, 손익비(RR), 참여율, 피라미딩 앵커를 어떻게 맞춰야 하는지 정리한 게시물을 자료로 삼아, 주장과 전제·확인할 점을 분리해 해설한 글입니다. 게시물이 말하는 핵심 주장 원문은 ‘돌파를 기다릴 것인가, 미리 자리를 잡을 것인가’라는 이분법을 넘어서는 세 번째 입장을 제시합니다. A급 돌파나 큰 추세 기회에서는 선진입으로 승률이 다소 낮아지더라도, 잠재 RR이 충분히 크면 그 손실이 상대적으로 덜 중요해질 수 있다는 논리입니다. 대기형은 확정 신호를 우선시하지만 야간 갭, 유동성, 체결 속도 때문에 기회를 놓칠 수 있습니다. 선진입 후 확인 시 비중을 키우는 쪽은 체결을 확보하기 쉽지만 승률 부담을 집니다. 원문은 후자를 ‘무작정’이 아니라 등급과 잠재력이 높은 셋업에 한정할 때 의미가 있다고 봅니다. 승률보다 평균·앵커를 강조하는 근거 글쓴이는 승률 수치 자체보다 강한 평균 손익, 피라미딩의 기준점(앵커), 그리고 ‘포지션에 들어가 있는 상태’를 더 자주 중시한다고 밝힙니다. 초기에 작게 들어가 두면, 이후 확인 구간에서 규모를 키울 기준점이 생기고, 이른바 긴 꼬리 수익(하키 스틱형 분포)에 참여할 여지가 생긴다는 설명입니다. 다만 그 전제로 ‘셋업 품질’과 ‘상승·추세에 대한 확신’을 처음부터 더 엄격히 조여야 한다고 못 박습니다. 등급 구분 없이, 큰 잠재력도 없는 모든 차트에 같은 방식으로 선진입하면 손실이 반복되어 계좌가 무너질 수 있다는 경고가 함께 있습니다. 즉 선진입 옹호가 아니라, 선별 강도를 높인 조건부 선진입에 가깝습니다. 원문이 제시하는 균형 축 게시물 말미에 정리된 균형 요소는 RR, 승률, 참여율, 피라미딩 앵커입니다. 하나만 극대화하기보다 네 축을 동시에 보는 프레임입니다. 예를 들어 승률만 높이려 대기하면 참여율이 줄고 앵커가 약해질 수 있고, 참여율만 높이면 승률과 RR 관...

TheShortBear 감사 응답 게시물 확인 포인트

본 글은 X 계정 @TheShortBear가 올린 짧은 감사·호응 게시물의 문면과 확인 가능한 범위를 정리한 해설입니다. 원문은 특정 종목 전망이나 수치 근거를 담지 않은 Recip 인사에 가깝습니다. 원문에서 확인되는 내용 게시 시각은 2026-08-29T14:27:50Z로 표기되어 있으며, 문장은 “Glad to hear it! Thank you” 두 구절뿐입니다. 상대방의 선행 발언에 대해 기쁨을 표하고 감사를 전하는 일상적 응대 형태입니다. 종목명, 가격, 포지션 방향, 수익률, 차트 해석, 매크로 수치 등은 문면에 없습니다. 따라서 이 게시물 자체만으로는 ‘어떤 시장 판단이 바뀌었다’거나 ‘특정 전략을 권한다’는 주장을 추출할 수 없습니다. 확인 가능한 사실은 작성자가 누군가의 말에 긍정적으로 응답했다는 점, 그리고 공개 URL과 타임스탬프가 존재한다는 점 정도입니다. 주장과 근거의 분리 주장으로 볼 수 있는 부분은 사실상 “상대 이야기에 만족한다”는 태도 표명뿐입니다. 근거 자료, 데이터 링크, 리포트, 거래 기록 첨부도 없습니다. 소셜 미디어 트레이딩·리서치 계정에서 흔히 보이는 짧은 리플라이 패턴과 유사하며, 정보 밀도가 낮은 상호작용으로 분류하는 것이 타당합니다. 독자가 오해하기 쉬운 지점은 ‘유명 계정의 짧은 호응 = 시장 시그널’로 확대 해석하는 습관입니다. 문면에 시그널 정의, 진입·청산 조건, 리스크 한도가 없으므로 알고리즘·규칙 기반 매매 관점에서는 입력값으로 쓰기 어렵습니다. 호응의 대상이 무엇이었는지는 이 게시물 단독으로는 확정할 수 없고, 스레드 상위 맥락을 별도로 열람해야 합니다. 추가로 확인할 점 첫째, 이 답글이 어떤 원 게시·어떤 주장에 달린 것인지 스레드 전체를 확인하는 것이 우선입니다. 둘째, 동일 계정의 최근 게시 패턴(단순 인사 비중, 분석 글 비중)을 구분해 보면 정보 가치를 과대평가하는 일을 줄일 수 있습니다. 셋째, 스크린샷·요약 전달 과정에서 문장이 과장되거나 종목과 임의 연결되...

피라미딩 트레이딩 기대값·승률 논리 해설

이 글은 X 계정 @TheShortBear가 올린 피라미딩(pyramiding) 관련 게시물의 주장, 근거, 실무에서 따로 확인해야 할 지점을 구분해 정리한 해설입니다. 원문을 문장 단위로 옮기지 않고, 논리 구조만 재구성했습니다. 원문이 말하는 핵심 주장 게시물은 우량 기회가 처음부터 여유 있는 진입가를 잘 주지 않으며, 한 번 올랐다 끝나는 한 구간이 아니라 여러 구간(대략 3~5 leg)으로 이어지는 경우가 많다는 전제에서 출발합니다. 그 전제 위에서 피라미딩은 ‘좋은 아이디어에 규모를 단계적으로 키워 전체 기대값을 키우는 방식’으로 제시됩니다. 또한 경로상 변동성·분산을 상대적으로 낮게 유지하면서, 최초 앵커 포지션이 만든 평균단가와 구조적 버퍼를 기준으로 승률에 대한 확신을 높이려 한다고 설명합니다. 다만 그 대가로 최종 승률은 다소 낮아질 수 있고, 그 하락폭이 승자 구간의 손익 개선분보다 작다는 균형 감각을 강조합니다. 주장 뒤에 깔린 근거 구조 근거는 통계 수치의 제시가 아니라 시장 구조에 대한 해석에 가깝습니다. 첫째, 가장 유리한 구간은 진입 기회가 희소하므로 ‘아예 못 타거나, 작게만 타는’ 상태가 기대값을 깎는다는 점입니다. 둘째, 우량 추세·아이디어는 단발 급등이 아니라 연속 leg로 확장되는 경우가 있어, 초기 비중만으로는 전체 알파를 흡수하기 어렵다는 점입니다. 셋째, 추가 진입을 경로상의 구조(지지·돌파·리테스트 등 게시물이 말한 ‘structural builds’)와 묶으면 개별 애드온의 손익비와 전체 트레이드의 손익비가 한 덩어리로 설계된다는 점입니다. 넷째, 거래 성과 분포를 ‘대다수는 본전 근처, 소수만 비용을 회수, 극소수만 비선형 수익’으로 보는 프레임이 깔려 있습니다. 이른바 하키 스틱 형태의 성과 곡선을 만들려면 최상위 구간에 의도적으로 커져야 한다는 결론으로 이어집니다. 해설 관점에서 분리해 볼 점 이 논리는 ‘언제 피라미딩이 기대값에 플러스인가’를 조건부로 보여 주지만, 조건 자체는 게...

벤치마크 선택이 알파를 바꾸는 과정: 비교 기준 점검

벤치마크 선택이 알파를 바꾸는 과정: 비교 기준 점검 이 글은 벤치마크을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 벤치마크은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 벤치마크을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖...

낙폭 제어 규칙이 반등 구간을 놓치는 이유와 검증법

낙폭 제어 규칙이 반등 구간을 놓치는 이유와 검증법 이 글은 낙폭제어을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 낙폭제어은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 낙폭제어을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 ...

리스크 패리티를 동일가중과 비교할 때 필요한 조건

리스크 패리티를 동일가중과 비교할 때 필요한 조건 이 글은 리스크패리티을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 리스크패리티은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 리스크패리티을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. ...

공분산 축소 추정이 분산투자 안정성에 주는 영향

공분산 축소 추정이 분산투자 안정성에 주는 영향 이 글은 공분산을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 공분산은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 공분산을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 구간을 남...

레짐 분류 모델이 미래를 맞힌 것처럼 보이는 함정

레짐 분류 모델이 미래를 맞힌 것처럼 보이는 함정 이 글은 레짐분류을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 레짐분류은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 레짐분류을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 구...

전략 수용력과 거래대금: 규모가 커지면 생기는 변화

전략 수용력과 거래대금: 규모가 커지면 생기는 변화 이 글은 전략수용력을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 전략수용력은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 전략수용력을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본...

회전율을 낮췄는데 성과가 좋아졌다면 확인할 항목

회전율을 낮췄는데 성과가 좋아졌다면 확인할 항목 이 글은 회전율을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 회전율은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 회전율을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 구간을 남...

몬테카를로 경로가 단일 백테스트보다 알려주는 것

몬테카를로 경로가 단일 백테스트보다 알려주는 것 이 글은 몬테카를로을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 몬테카를로은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 몬테카를로을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖...

부트스트랩으로 수익률 평균의 불확실성을 보는 방법

부트스트랩으로 수익률 평균의 불확실성을 보는 방법 이 글은 부트스트랩을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 부트스트랩은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 부트스트랩을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 ...

데이터 스누핑을 줄이기 위한 가설 등록과 검증 분리

데이터 스누핑을 줄이기 위한 가설 등록과 검증 분리 이 글은 데이터스누핑을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 데이터스누핑은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 데이터스누핑을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5....

매매일지를 전략 개선 도구로 만드는 최소 기록 항목

매매일지를 전략 개선 도구로 만드는 최소 기록 항목 이 글은 매매일지을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 매매일지은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 매매일지을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 ...

주식 수 증가가 주당가치에 미치는 영향: 희석 체크리스트

주식 수 증가가 주당가치에 미치는 영향: 희석 체크리스트 이 글은 희석을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 희석은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 희석을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 구간을...

PER 대신 이익수익률·현금흐름을 함께 확인하는 방법

PER 대신 이익수익률·현금흐름을 함께 확인하는 방법 이 글은 가치평가을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 가치평가은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 가치평가을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖...

상관계수는 고정값이 아니다: 시장 레짐별 분산효과 점검

상관계수는 고정값이 아니다: 시장 레짐별 분산효과 점검 이 글은 상관관계을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 상관관계은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 상관관계을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 ...

변동성 타기팅과 포지션 사이징을 같은 말로 보면 안 되는 이유

변동성 타기팅과 포지션 사이징을 같은 말로 보면 안 되는 이유 이 글은 포지션사이징을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 포지션사이징은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 포지션사이징을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니...

팩터 노출을 분해하면 종목선정 실력을 구분할 수 있을까

팩터 노출을 분해하면 종목선정 실력을 구분할 수 있을까 이 글은 팩터투자을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 팩터투자은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 팩터투자을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 ...

TQQQ 단순보유 vs 200일선 필터: 수익을 줄이면 낙폭도 줄어들까

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TQQQ를 오래 보유하면 큰 수익을 얻을 수 있다는 이야기는 흔하다. 하지만 실제 전략을 평가하려면 마지막 수익뿐 아니라 그 과정에서 얼마까지 무너졌는지도 같이 봐야 한다. 이번 알고갱즈 전략 실험실은 TQQQ 단순보유 와 200일 이동평균 아래에서 현금으로 피하는 규칙 을 같은 기간에 비교했다. 알고갱즈 전략 실험실 #01 동영상 재생을 지원하지 않는 브라우저입니다. MP4 영상 열기 계산 규칙 대상: TQQQ 수정주가 기간: 2010-11-24부터 2026-08-14까지 초기자금: $10,000 단순보유: 첫날 매수 후 계속 보유 200일선 필터: 전일 종가가 전일 200일선 위일 때만 다음 거래일 보유 현금 수익률 0%, 세금·수수료·슬리피지·환율 제외 신호를 하루 늦춰 적용한 이유는 오늘 종가를 본 뒤 같은 종가로 거래했다고 가정하는 미래정보 오류를 막기 위해서다. 배당과 분할은 `auto_adjust=True` 수정주가에 반영된 값을 사용했다. 최종 수익은 단순보유가 압도했다 단순보유의 $10,000는 약 $2.27M , 즉 227.0배 가 됐다. 연환산수익률은 약 41.2% 다. 같은 기간 200일선 필터는 약 $691,007 , 69.1배 , 연환산 약 30.9% 를 기록했다. 상승 추세가 길고 강했던 TQQQ에서는 시장 밖에 머무른 시간이 복리 수익을 크게 깎았다. 200일선 규칙이 위험을 줄였다고 해서 최종 수익까지 높여준 것은 아니다. 대신 견뎌야 할 낙폭은 달랐다 단순보유의 최대낙폭은 약 -81.7% 였다. $100이 고점에서 약 $18 수준까지 줄어드는 과정이다. 200일선 필터의 최대낙폭은 약 -50.0% 로 완화됐다. 필터 전략의 시장 참여 비율은 약 78.3% 였다. 여기서 중요한 판단은 “어느 전략이 정답인가”가 아니다. 단순보유는 더 큰 최종 보상을 만들었지만, -80%대 낙폭을 실제 계좌에서 버텨야 했다. 필터는 손실 폭을 줄인 대신 상승 추세 재진입이 늦어지면서 큰 복리를 포기했다. 이 ...

워크포워드 검증으로 과최적화 신호를 찾는 순서

워크포워드 검증으로 과최적화 신호를 찾는 순서 이 글은 워크포워드을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 워크포워드은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 워크포워드을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 ...

수수료·슬리피지 반영 전후 전략 수익률이 달라지는 이유

수수료·슬리피지 반영 전후 전략 수익률이 달라지는 이유 이 글은 거래비용을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 거래비용은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 거래비용을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 ...

생존자 편향과 미래정보 참조가 백테스트를 망치는 과정

생존자 편향과 미래정보 참조가 백테스트를 망치는 과정 이 글은 백테스트편향을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 백테스트편향은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 백테스트편향을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5...

리밸런싱 주기를 정할 때 달력보다 먼저 볼 세 가지

리밸런싱 주기를 정할 때 달력보다 먼저 볼 세 가지 이 글은 리밸런싱을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 리밸런싱은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 리밸런싱을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5. 표본 밖 ...

CAGR만 보면 놓치는 것: 변동성과 최대낙폭을 함께 읽는 법

CAGR만 보면 놓치는 것: 변동성과 최대낙폭을 함께 읽는 법 이 글은 성과측정을 수익 약속이 아니라 검증 절차로 다루는 투자 교육 자료입니다. 특정 종목의 매수·매도 추천이 아니며, 모든 투자 판단과 손실 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 확인일은 2026년 8월 17일입니다. 성과측정은 전략을 비교하는 데 유용하지만 지표 하나가 투자 판단을 대신할 수는 없습니다. 저는 화려한 과거 수익률보다 비용을 높이고 검증 구간을 바꿔도 결론이 유지되는지를 더 중요하게 봅니다. 독립 표본과 중단 규칙이 없다면 참고용 분석을 넘어 실전 전략으로 받아들이기 어렵습니다. 1. 질문을 계산 가능한 문장으로 바꾸기 성과측정을 검증하려면 먼저 무엇을 비교할지 한 문장으로 고정해야 합니다. 대상 자산, 관측 기간, 리밸런싱 시점, 현금 처리, 벤치마크를 적지 않으면 결과를 보고 유리한 해석을 붙이기 쉽습니다. 전략을 실행하기 전에 가설과 실패 조건을 함께 기록하는 것이 출발점입니다. 2. 데이터 시점을 보존하기 오늘 알게 된 정보를 과거에도 알았던 것처럼 사용하면 미래정보 참조가 생깁니다. 재무제표 발표일, 지수 편입일, 상장폐지 종목, 수정주가 처리 규칙을 구분해야 합니다. 데이터 공급자가 과거 값을 사후 수정하는지도 확인하고 원본 스냅샷 또는 수집 시각을 남겨야 재현이 가능합니다. 3. 비교 기준을 하나 이상 두기 복잡한 전략은 현금, 단순 보유, 동일가중 또는 관련 지수와 비교해야 의미를 읽을 수 있습니다. 절대수익만 높고 위험과 회전율이 훨씬 크다면 개선이라고 단정하기 어렵습니다. 같은 기간과 같은 비용 가정으로 CAGR, 변동성, 최대낙폭, 회복기간을 함께 봅니다. 4. 거래비용과 실행 제약 반영하기 신호가 종가에 만들어졌는데 같은 종가로 체결됐다고 가정하면 현실보다 유리해질 수 있습니다. 수수료, 세금, 매수·매도 호가 차이, 거래대금, 주문 지연을 반영하세요. 소형주나 잦은 매매 전략일수록 비용 가정을 두세 단계로 바꾼 민감도 분석이 필요합니다. 5....

네오클라우드 테마 종목 되돌림 시도 해설

이 글은 X 계정 @TheShortBear가 남긴 게시물을 자료로 삼아, 네오클라우드(Neocloud) 테마와 $NBIS·$IREN·$CRWV 등의 단기 되돌림 주장, 그리고 수동 노출 수단으로 언급된 $NCLD를 주장·근거·확인 포인트로 나누어 정리한 독립 해설입니다. 원문 문장을 옮기거나 매매를 권하는 글이 아닙니다. 게시물이 내세운 주장 작성자는 $NBIS, $IREN, $CRWV가 저항 구간을 되찾아 가며 상방으로 움직이려 한다고 보았습니다. 공통 테마로는 ‘네오클라우드’를 제시했고, 개별 종목 대응이 부담스러울 때 참고할 수 있는 수단으로 네오클라우드 지수 성격의 $NCLD를 언급했습니다. 본인 대응으로는 시초 저항 부근 눌림을 활용해 $NBIS의 재탈환·돌파 흐름을 追いかけ며, 시장에 걸어 둔 조건부 매도(wish orders)로 일부를 정리하는 방식이라고 적었습니다. 여기서 중요한 점은 근거가 공개된 수급·실적 표가 아니라, 해당 계정의 장중 가격 행동 해석과 개인 포지션 설명에 가깝다는 사실입니다. ‘되돌림 후 밀어올림’은 차트 해석의 한 갈래일 뿐, 테마 전체가 같은 방향으로 간다는 검증된 결론은 아닙니다. 언급 티커와 테마를 가르는 기준 네오클라우드라는 표현은 시장에서 AI·고성능 연산 수요와 연결된 클라우드·인프라 관련 서사를 묶을 때 쓰이는 말로 보입니다. 다만 게시물만으로는 각 티커가 그 서사에 얼마나 직접 연결되는지, 매출·가이던스·고객 구성이 테마와 일치하는지 확인할 수 없습니다. $NCLD를 지수형·바스켓형 노출로 소개한 부분 역시, 구성 종목·가중 방식·추적 오차·거래량·스프레드를 문서로 대조하기 전까지는 ‘수동 대안’이라는 표현을 그대로 받아들이기 어렵습니다. $NBIS·$IREN·$CRWV를 한 묶음으로 본 이유도 원문에는 상술되어 있지 않습니다. 상관하게 움직인 구간이 있었는지, 같은 뉴스·섹터 ETF 흐름에 반응한 것인지는 별도 차트와 공시 확인이 필요합니다. 테마 라벨이 붙었다고 해서 변동성·유동성·...

2026 미국 금리 동결 뒤, 어떤 섹터가 먼저 움직였나

처음 초안을 쓸 때는 2026년 금리 인하 뒤 어느 섹터가 먼저 움직였는지 정리할 생각이었습니다. 5월 1일을 인하 발표일로 적어두기까지 했습니다. 그런데 공식 일정을 다시 확인해보니 이날은 FOMC 결정일이 아니었습니다. 2026년에는 7월 29일까지 한 차례도 금리를 내리지 않았습니다. 분석을 보태기 전에 잘못된 전제부터 고쳤습니다. 그래도 확인하고 싶은 것은 남았습니다. 실제 인하는 없었지만 미국 금리 인하 기대가 오가던 구간에 어느 섹터가 먼저 움직였을까요. 가장 최근인 7월 FOMC 동결 전후로 범위를 좁혀 다시 계산해봤습니다. 먼저 공식 결정부터 다시 확인했습니다 연준의 2026년 FOMC 일정 과 각 회의 성명을 대조했습니다. 1월 28일, 3월 18일, 4월 29일, 6월 17일, 7월 29일 회의에서 목표금리는 모두 3.50~3.75%로 유지됐습니다. 가장 최근 7월 29일 성명 은 물가가 2% 목표보다 높다고 설명했습니다. 반대표를 던진 3명도 인하가 아닌 0.25%포인트 인상을 원했습니다. 6월 경제전망 의 2026년 말 정책금리 중간값은 3.8%였습니다. 3월 전망 3.4%보다 높았습니다. 적어도 6월 전망에는 금리 인하보다 높은 금리가 오래 이어질 가능성이 더 짙게 반영됐습니다. 발표 전날과 7거래일 뒤를 비교했습니다 S&P 500은 SPY, 섹터는 11개 SPDR ETF를 대용치로 삼았습니다. 가격은 Yahoo Finance의 배당을 제외한 일별 비조정 종가입니다. 7월 28일 종가를 기준으로 발표 당일인 7월 29일과 발표 7거래일 뒤인 8월 7일 수익률을 계산했습니다. 상대수익률은 각 섹터 ETF 수익률에서 SPY 수익률을 뺀 값입니다. 순위 섹터 ETF 7월 28일~8월 7일 SPY 대비 1 정보기술 XLK +9.87% +5.49%p 2 경기소비재 XLY +6.56% +2.19%p 기준 S&P 500 SPY +4.37% 0.00%p 3 산업재 XLI +1.47% -2.90%p 4 커뮤니케이션 서비스 XL...

반도체 실적 발표 전 체크리스트: 삼성전자·SK하이닉스·엔비디아·TSMC 비교

반도체 실적 기사를 읽을 때마다 같은 문제가 생겼습니다. 삼성전자 실적은 전사와 DS 부문 수치를 오가고 SK하이닉스 실적은 HBM과 메모리 가격을 강조합니다. 엔비디아 실적은 데이터센터 매출, TSMC 실적은 수익성과 다음 분기 가이던스가 먼저 보입니다. 모두 AI 반도체 이야기인데 강조하는 숫자가 달라 한 줄로 순위를 매기기 어려웠습니다. 그래서 최근 실적 발표 자료를 같은 표에 억지로 맞추는 대신, 밸류체인 위치에 따라 질문을 나누는 메모 양식을 만들어봤습니다. 아래 수치는 2026년 8월 10일 기준 각 회사가 공개한 공식 자료에서 옮겼습니다. 아직 발표 전인 엔비디아 FY2027 2분기는 회사가 제시한 일정과 가이던스까지만 적었습니다. 네 회사의 최신 실적을 한 표에 적어봤습니다 회사 밸류체인에서 보는 위치 최신 공식 수치 제가 다음에 확인할 항목 엔비디아 AI 가속기 설계와 플랫폼 FY2027 1분기 매출 816.15억 달러, 데이터센터 매출 752억 달러 8월 26일 발표에서 2분기 매출 가이던스 910억 달러 ±2%와 실제 수치의 차이 TSMC 파운드리 생산 2026년 2분기 매출 402.0억 달러, 매출총이익률 67.7% 3분기 매출 가이던스 446억~458억 달러와 매출총이익률 65.0~67.0%의 동행 여부 SK하이닉스 HBM·DRAM·NAND 메모리 2026년 2분기 매출 79.3187조 원, 영업이익률 76% HBM4 양산 확대와 투자 증가가 출하량·수익성에 미치는 영향 삼성전자 DS 메모리·파운드리·시스템 LSI 2026년 2분기 매출 127.5조 원, 영업이익 89.2조 원 HBM4 판매, HBM4E 샘플, 2나노 수주가 다음 분기 실적으로 이어지는지 표를 만들면서 가장 먼저 버린 방식은 매출 규모와 이익률로 네 회사를 줄 세우는 것이었습니다. 통화부터 다르고 엔비디아는 2026년 4월 26일에 끝난 FY2027 1분기이며 나머지 세 회사는 2026년 6월 말 기준입니다. 삼성전자는 스마트폰과 가전까지 포함한 전사 수치가 따로...

팩터 백테스트, 과최적화는 어디서부터 시작되는가

팩터 백테스트에서 가장 높은 샤프비율을 만든 조합은 눈에 잘 띕니다. 하지만 후보를 많이 시험할수록 과거 데이터에 우연히 잘 맞은 조합을 고를 가능성도 커집니다. 성과 숫자 하나만 보면 전략을 발견한 것인지, 잡음에 이름을 붙인 것인지 구분하기 어렵습니다. 기존 글에는 표본내·표본외 샤프비율 차이 0.5와 파라미터 ±10%라는 두 숫자만 적었습니다. 설명이 짧다 보니 두 값을 통계적으로 검증된 합격선처럼 읽을 여지가 있었습니다. 두 수치는 보편적인 기준이 아닙니다. 이 글에서 검증을 멈추고 원인을 다시 보는 운영 경고선입니다. 과최적화는 최고점보다 선택 과정에서 생깁니다 퀀트 백테스트 과최적화는 결과가 좋아 보인다는 이유만으로 생기지 않습니다. 같은 데이터에서 팩터 정의, 보유 기간, 종목 수, 리밸런싱 주기와 진입 조건을 계속 바꾼 뒤 가장 좋은 조합만 남기는 선택 과정이 문제입니다. 시도한 후보가 많을수록 우연히 높은 성과를 낸 후보가 섞일 여지가 늘어납니다. 최종 표에는 선택한 전략 하나만 적지 않습니다. 시험한 후보 수, 바꾼 조건, 선택 규칙을 함께 남겨야 합니다. 결과를 본 뒤 조건을 추가했다면 그 조건도 새로운 시도로 셉니다. 기록하지 않은 재시도는 백테스트를 실제보다 깨끗하게 보이게 만듭니다. 데이터를 시간 순서대로 세 구간으로 나눕니다 먼저 학습 구간에서 아이디어와 넓은 파라미터 범위를 정합니다. 검증 구간에서는 후보를 비교하고 한 조합을 선택합니다. 마지막 시험 구간은 선택이 끝날 때까지 열지 않습니다. 시험 결과를 보고 조건을 다시 바꿨다면 그 구간은 더 이상 처음 보는 데이터가 아닙니다. 시계열 자료는 무작위로 섞으면 안 됩니다. 미래 정보가 과거 구간에 들어가는 누수를 막고 실제 운용처럼 과거에서 미래 방향으로 검증해야 합니다. 한 번의 분할만 믿기 어렵다면 여러 시점을 굴리는 워크포워드 검증을 더합니다. 다만 구간을 여러 번 확인하면서 다시 조정했다면 그 횟수 역시 선택 과정에 포함합니다. 한 점 대신 파라미터 평원을 봅...

[퀀트 배우기 01] 퀀트란 무엇인가

퀀트를 배우기로 했지만 첫 질문에서 막혔습니다. 퀀트가 정확히 무엇인지 한 문장으로 설명하기 어려웠기 때문입니다. 어떤 사람은 수학과 통계를 말하고 어떤 사람은 자동매매 프로그램을 말합니다. 또 어떤 사람은 팩터 투자나 백테스트를 퀀트라고 부릅니다. 이 글에서는 정답을 고르기보다, 투자에 관한 문장을 검증 가능한 형태로 바꾸는 연습부터 해보겠습니다. 오늘의 질문 “좋은 전략이다”라는 말을 데이터로 확인하려면 무엇을 정해야 할까요? 예를 들어 “오르는 주식을 사면 유리하다”는 문장은 그럴듯하지만 아직 검증할 수 없습니다. 어떤 주식인지, 오르는 기준이 며칠인지, 언제 사는지, 언제 파는지, 무엇과 비교할지가 빠져 있기 때문입니다. 주장을 규칙으로 바꾸기 저는 일단 문장을 아래처럼 쪼개보려고 합니다. 정해야 할 것 예시 질문 대상 어떤 시장과 어떤 종목을 볼 것인가? 신호 ‘오른다’를 어떤 가격이나 지표로 정의할 것인가? 시점 신호를 확인한 뒤 언제 매수할 것인가? 보유 얼마나 오래 보유하고 어떤 조건에서 매도할 것인가? 비교 시장 전체나 단순한 보유 전략과 비교할 것인가? 비용 수수료, 세금, 슬리피지를 어떻게 반영할 것인가? 이 표를 채우지 않은 상태에서 나온 수익률은 전략의 결과라기보다, 빠진 가정이 섞인 숫자일 수 있습니다. 먼저 해볼 검증 이번에는 완성된 매매전략을 만들지 않습니다. 아래 검증 카드를 직접 채워보는 것이 첫 과제입니다. 검증할 문장을 한 문장으로 적습니다. 대상 시장, 종목 범위, 관찰 기간을 적습니다. 신호와 매수·매도 시점을 날짜 기준으로 적습니다. 비교할 기준을 하나 정합니다. 수수료와 슬리피지를 아직 모르면 ‘미반영’이라고 적습니다. 예시는 다음 정도면 충분합니다. 예를 들어 “미국 대형주 중 최근 12개월 수익률이 높은 종목을 매월 말에 고르면, 같은 기간 S&P 5...

시리즈 안내

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안녕하세요. 앞으로 이 블로그에서 어떤 내용을 공부할지 한곳에 모아두려고 합니다. 주제를 나누기 전에 몇 가지 기준을 먼저 정했습니다. 종목을 먼저 정해놓고 좋은 이야기만 찾지 않을 것 가능하면 원문과 숫자를 직접 확인할 것 확인하지 못한 내용은 확인한 것처럼 쓰지 않을 것 처음 생각이 틀리면 바뀐 이유를 남길 것 이 기준에 맞춰 시장, 전략, 산업, 사람에 관한 공부를 차례로 정리해보려고 합니다. 질문을 적고 원자료를 찾고 직접 확인한 뒤 다시 점검하는 순서입니다. 글을 쓰는 순서 먼저 궁금한 점을 질문 으로 적습니다. 곧바로 결론을 내리지 않고 공식 원자료 를 찾아봅니다. 숫자로 확인할 수 있는 내용은 직접 계산 합니다. 여기까지 확인한 내용을 바탕으로 현재 판단 을 적고 새로운 자료가 나오면 다음 재검증 을 해보려고 합니다. 백테스트가 좋아 보여도 거래비용을 넣으면 달라질 수 있습니다. 회사의 발표가 좋아 보여도 실제 매출은 따라오지 않을 수 있습니다. 이런 차이가 어디서 생기는지 구체적인 사례로 확인해보겠습니다. 앞으로 다룰 시리즈 1. 시장 레짐 성장, 물가, 금리의 방향에 따라 자산이 어떻게 달라졌는지 살펴보려고 합니다. 경제 뉴스에 매번 판단이 흔들리지 않도록 같은 지표를 같은 순서로 확인해보겠습니다. 2. 퀀트 배우기 답을 먼저 받기보다 질문을 만들고 직접 검증하는 방법을 배워보려고 합니다. 수익률과 팩터, 데이터 편향, 백테스트, 재무지표와 기술적 신호를 작은 실험으로 하나씩 확인하겠습니다. 3. 퀀트 검증 논문이나 책에서 본 전략을 같은 조건으로 다시 계산해보려고 합니다. 생존편향, 거래비용, 데이터 오염을 넣어도 결과가 남는지 확인해보겠습니다. 4. 섹터 분석 좋다는 이야기보다 산업에서 실제로 돈이 움직이는 과정을 따라가 보려고 합니다. 3-1. 조선 수주가 매출과 이익으로 바뀌는 시간, ...