인트라바 / 바별 채결 가정

일봉 또는 시간봉은 시가, 고가, 저가, 종가 네 가지 숫자만 보여줍니다. 이는 해당 가격들이 실제로 발생한 순서를 숨깁니다. 백테스터는 트레일링 스톱 또는 지정가 주문이 채결되었을지 여부를 결정하기 위해 그 순서를 추정해야 합니다. 순진한 추정에서 문제가 시작됩니다.

대부분의 저렴한 백테스팅 엔진은 모든 바 내부에 시가, 고가, 저가, 종가와 같은 고정된 순서를 가정합니다. 실제 가격 움직임은 그 스크립트를 따르지 않습니다. 바는 고가로 급등하고, 저가로 되돌아가고, 시가 근처에서 다시 마감할 수 있으며, 그 순서는 다양하고, 틱 데이터로 확대하면 수십 번 발생할 수 있습니다. 잘못된 순서를 가정하면, 트레일링 스톱은 해당 전략이 그 순간에 결코 도달할 수 없었던 가격으로 청산 채결을 얻게 됩니다. 엔진은 실제가 아닌 거래에 보상을 합니다.

트레일링 스톱 시스템은 가장 큰 피해를 입습니다. 그들의 전체 우위는 움직임을 타고 손실을 빠르게 줄이는 데서 온다고 주장되는데, 이는 정확한 인트라바 순서가 거의 모든 거래의 결과를 결정한다는 의미입니다. 순서가 관대하면 자산 곡선은 부드럽게 보입니다. 현실적으로 만들면 동일한 규칙이 손실을 봅니다. 이는 미래를 문자 그대로 엿보는 것을 제외하면 미래 예측 편향의 가까운 사촌입니다. 단지 과거의 더 친절한 버전이 한 번에 하나의 채결로 전달될 뿐입니다.

우리는 그 차이를 직접 측정했습니다: 순진한 바별 채결 모델에서 트레일링 스톱 전략을 실행하고 틱 데이터로 구축된 현실적인 인트라바 모델과 비교한 결과, 성능이 42~84% 과대평가되었습니다. 이것은 노이즈가 아닙니다. 우리가 테스트하는 전략 중 상당 부분에서 그 차이는 판매되는 전체 우위입니다. 이를 제거하면 전략은 평평하거나 더 나빠집니다. 실제로 결코 이용할 수 없었던 채결은 또한 그것을 얻는 비용을 건너뛰기 때문에 슬리피지는 이를 더욱 악화시킵니다.

더 나은 매개변수도 이것을 구하지 못할 것입니다. 백테스트는 솔직하게 답할 수 없는 질문을 받고 있습니다. 일중 및 단기 시스템은 고가-저가 또는 저가-고가와 같은 동전 던지기 추측이 아니라 캔들을 통해 신뢰할 수 있는 경로를 재구성할 수 있을 만큼 충분히 정밀한 바 데이터가 필요합니다. 그 이하의 데이터로는 백테스트가 실제로 발생하지 않은 채결을 평가하는 것입니다.