모델링 품질

쉽게 말하면

테스터가 사용한 가격이 실제로 있었던 가격과 얼마나 가까운지를 나타낸다. 수치가 낮다는 것은 시뮬레이션이 자신이 아는 가격들 사이의 움직임을 대부분 지어냈고, 전략은 그 지어낸 것을 매매했다는 뜻이다.

왜 중요한가

백테스트의 다른 모든 수치는 테스터가 사용한 가격 계열 위에서 계산된다. 그래서 모델링 품질은 보고서의 나머지가 전략을 재고 있는지 아니면 보간을 재고 있는지를 결정하는 숫자다. 이 값은 EA 마케팅이 가장 시끄러운 바로 그 지점 — 이점 전체가 봉 안에 있는 인트라데이·스캘핑 전략 — 에서 가장 중요하다.

• ✓보고서를 어디까지 믿을 수 있는지의 상한을 정한다. 합성된 봉 내부 움직임 위에서 계산한 손익비는 그 합성에 관한 사실이다.
• ✓피해는 균등하지 않다. 일봉 종가 기반 전략은 차이를 거의 느끼지 못하지만, 목표가 5핍인 전략은 대부분의 거래가 테스터가 지어낸 가격으로 결정될 수 있다.
• ✓가장 자주 비워지는 항목이며, 빈 항목은 낮은 수치보다 나쁠 수 있다. 이 상품 목록 뒤의 스키마가 이 값의 기본값을 99로 두고 있었기 때문에, 생성된 틱으로 돌린 실행이 '99% modelling quality, against a 92% minimum'을 표시했고 그 기본값은 2026-08-06에야 제거되었다.

전략 검증에 쓰는 법

어디에 쓰이나

• 모든 MT5 전략 테스터 보고서 상단에서 읽으며, 모델링 모드와 나란히 'History Quality'로 인쇄된다.
• 공개된 손익비와 낙폭이 무엇 위에서 계산되었는지를 확정하기 위해 EA 상품 페이지에 인용된다.
• 실행 전에 의도적으로 선택한다. 인트라데이라면 «실제 틱 기반의 모든 틱»(모델 4)을 쓰고, 더 빠른 모델은 거친 파라미터 탐색에만 쓴다.
• 같은 EA의 두 실행 사이에서 수치가 왜 어긋나는지 설명하기 위해 비교한다.

백테스트와 실거래의 차이

• 보간된 데이터는 존재한 적 없는 체결을 만들어낸다. 테스터는 알려진 가격 사이를 매끄러운 경로로 가정하므로, 손절과 목표가 시장이 제시한 적 없는 순서로 발동한다.
• 고정 스프레드 모델링은 실계좌가 지불하는 확대분을 없애는데, 그 확대분은 낮은 품질의 모델링이 이미 잘못 가격 매긴 작은 목표에 가장 세게 떨어진다.
• 실제 틱 모델링은 간극을 좁히지만 없애지는 못한다. 지연, 리쿼트, 브로커 자체의 체결 방식은 여전히 시뮬레이션 밖이다.
• 백테스트와 실계좌의 간극 크기는 모델링 품질을 그대로 따라간다고 보면 된다. 데이터가 거칠수록 놀라움도 커진다.

권장 검증 방법

1. 1테스터 모델을 실행 전에 정하고 결과와 함께 기록하라. 마지막 실행이 우연히 무엇을 썼는지 보고하는 방식이 아니라.
2. 2하루 안에 매매하는 전략에는 실제 틱을 쓰되, 먼저 터미널에 틱이 실제로 있는지 확인하라 — 여기 공개된 한 실행 뒤의 ticks.dat는 123 KB였고, 그것은 재고가 없다는 뜻이다.
3. 3완성된 전략을 두 번째 실제 틱 출처에서 다시 돌려 비교하라. 출처 간의 일치가 그 수치를 근거로 만든다.
4. 4공개하는 모든 실행에서 품질 수치와 출처를 함께 밝혀라. 독자가 믿는 대신 재현할 수 있도록.

예시

이 사이트에 공개된 네 건의 실행이며, 모두 테스터의 같은 항목을 읽는다. 그중 셋은 같은 모델 — 모델 0, M1 봉에서 생성한 모든 틱 — 을 같은 브로커 히스토리 위에서 사용했고, 차이는 오직 실행이 몇 개의 종목을 불러와야 했는가뿐이었다.

바스켓 실행은 자신의 작업량 때문에 수치가 끌려 내려가므로, 여기 바스켓 상품은 어느 것도 독자가 오해할 낮은 수치 대신 품질 수치를 공개하지 않는다.

해석하는 법

모델링 품질을 보고서의 다른 모든 수치에 붙어 있는 조건으로 다루고, 그 비중을 정하기 전에 전략의 보유 시간을 먼저 읽어라.

• 데이터를 전략의 시간대에 맞춰라. 목표가 촘촘할수록 결과의 더 많은 부분이 테스터가 알던 가격들 사이에서 결정되었다.
• 출처가 없는 높은 수치는 절반짜리 주장이다. 그것을 재현 가능하게 만드는 것은 출처다.
• 같은 EA의 두 실행이 어긋나면 규칙에서 버그를 찾기 전에 모델링 모드부터 확인하라.

여기 있는 30개 EA 상품 중 6개가 모델링 품질을 밝힌다. 모두 100 %이고 모두 실제 틱으로 돌린 실행이다. 나머지 24개는 아무것도 밝히지 않는다 — 12개는 모델 0으로 돌았는데, 이는 테스터가 기록된 틱을 재생하는 대신 M1 봉에서 모든 틱을 만들어내는 방식이다. 보고서에 72 %가 찍힌 두 건의 바스켓 실행도 여기에 든다. 그리고 실제 틱으로 돌린 나머지 12개는 아무 수치도 밝히지 않는다. 빌드 게이트는 소스 대신 배포된 페이지를 읽는데, 기본값 99가 스키마 안에 살고 있었고 소스 텍스트를 보는 검사는 그것이 되돌아오는 다음 경로를 놓칠 것이기 때문이다.

흔한 오해

자주 묻는 질문

EA 백테스트의 모델링 품질은 어느 정도여야 하나요?

하루 안에 진입하고 청산하는 전략이라면 히스토리 품질이 100 % 또는 그에 가까운 실제 틱이어야 합니다. 일봉 종가 기반 시스템이라면 봉에서 보간한 90 % 안팎의 데이터로도 대체로 충분합니다. 이 수치는 전략의 결과가 테스터가 알던 가격들 사이에서 얼마나 많이 결정되는지에 비례해 중요해집니다.

실제 틱 데이터인데도 모델링 품질이 100 % 미만인 이유는 무엇인가요?

테스터가 히스토리로 요청 구간을 얼마나 완전하게 덮었는지를 보고하기 때문입니다. 브로커가 저장한 틱의 구멍, 봉에서 메운 초기 연도, 틱 히스토리 시작 이전부터 시작하는 구간, 또는 여러 종목을 동시에 불러와야 하는 실행 — 실행 자체가 실제 틱을 쓰더라도 이 모두가 수치를 낮춥니다. 마지막 항목 때문에 다종목 실행의 수치는 단일 종목 실행의 수치와 비교할 수 없습니다.

90 %짜리 백테스트는 쓸모없나요?

쓸모없지는 않지만 제한적입니다. 느린 전략을 거르는 데는 합리적인 필터이고, 빠른 전략의 수치를 공개하는 근거로는 나쁩니다. 보간이 공급하는 것이 바로 짧은 목표의 전략이 매매하는 봉 내부 경로이기 때문입니다.

관련 용어

• 백테스트 백테스트는 EA의 매매 규칙을 과거 가격 데이터에 적용해 그 전략이 과거에 어떤 성과를 냈을지 추정하는 시뮬레이션이다.
• 틱 데이터 틱 데이터는 한 종목에서 일어난 모든 개별 가격 변화를 시각과 매수·매도 호가까지 그대로 남긴 기록이며, MT5는 봉과 봉 사이의 경로를 지어내는 대신 «실제 틱 기반의 모든 틱» 모델에서 바로 이 기록을 재생한다.
• 과최적화 과최적화는 EA 파라미터를 과거 데이터에 지나치게 정밀하게 맞추어, 백테스트에서는 뛰어나지만 처음 보는 데이터에서는 부진한 전략을 만드는 일이다. 실제 시장 패턴이 아니라 잡음을 이용하기 때문이다.
• 워크포워드 분석 워크포워드 분석은 히스토리의 한 창에서 전략을 다시 최적화하고, 그 설정을 손대지 않은 채 바로 뒤따르는 창에서 매매한 다음, 두 창을 함께 앞으로 밀며 그 일을 반복하는 검증 방법이다 — 인용하는 수치는 손대지 않은 창에서만 나온다.

관련 자료

• MT5 백테스트 하는 법 — 리포트에 찍힌 두 개의 낙폭 중 어느 쪽을 믿어야 하는가가이드
• MT5 파라미터 최적화 — 조합 116개, 실행 252회, 채택한 설정 0개가이드
• MT5 백테스트 리포트 읽는 법 — 리포트 23건, 대표 수치가 빼놓는 것가이드