성과 다른 표현: overfitting, 곡선 적합, 데이터 마이닝 편향

과최적화

EA 매개변수를 과거 데이터에 지나치게 정밀하게 맞춰, 백테스트는 잘 나오지만 실제 시장 패턴이 아니라 잡음을 이용하기 때문에 보지 못한 데이터에서는 성과가 나쁜 전략을 만드는 것.

과최적화가 발생하는 방식

모든 EA에는 조정 가능한 매개변수가 있다. 긴 백테스트에서 이들을 모두 동시에 최적화하면, 기반 시장 역학이 아니라 그 특정 과거 데이터의 고유한 특성에 맞춰진 매개변수가 나온다.

EA 마케팅의 경고 신호

  • 실거래 기록 없이 5년 이상 백테스트에서 90% 초과 승률
  • 의심스러울 정도로 정밀해 보이는 전략 매개변수(예: EMA 기간 37, 손절 23.7핍)
  • 워크포워드나 표본 외 성과 미제시
  • 3년 미만의 백테스트 구간
  • 설명 없는 3.0 초과 샤프 지수

부분적 해결책

더 적고 해석 가능한 매개변수를 사용하라. 게시 전에 워크포워드 분석을 요구하라. 최적화한 통화쌍 외 여러 상품에서 테스트하라.