성과 다른 표현: WFA, 워크포워드 테스트, 표본 외 테스트

워크포워드 분석

EA 매개변수를 학습 구간에서 반복적으로 최적화하고 바로 뒤따르는 보지 못한 데이터 구간에서 테스트하여 실제 운용 조건을 모방하는 검증 방법.

왜 중요한가

표준 백테스트는 전체 과거 기간에 걸쳐 매개변수를 최적화한 다음 같은 데이터에서 성과를 측정한다. 워크포워드 분석은 최적화와 테스트를 별도 구간으로 분리하여 진정한 표본 외 결과를 제공한다.

일반적인 절차

1~12개월에서 매개변수를 최적화한다.
13~14개월에서 테스트한다(표본 외).
구간을 이동한다: 3~~14개월에서 최적화하고 15~~16개월에서 테스트한다.
전체 데이터셋에 걸쳐 반복한다.
결합된 표본 외 성과를 보고한다.

표본 외 성과가 표본 내 성과에 가까우면 전략이 견고하다. 큰 격차는 과최적화를 시사한다.