그 자산 곡선은 실력이었나, 운 좋은 순서였나?
백테스트는 분포에서 뽑은 단 한 번의 표본입니다. 같은 승률과 같은 손익비를 수천 번 섞으면 그 전략이 만들어낼 수 있었던 곡선의 범위가 나옵니다. 당신이 끄고 싶어졌을 곡선까지 포함해서요.
진단
분포는 무엇을 해야 하는지 말해 주지 않습니다. 아래 점검들은 그것을 파산 한계와, 꼬리의 깊이와, 당신이 실제로 관측한 단 하나의 결과와 견줍니다.
결과의 범위
바깥 열은 «스무 회차 중 한 번 이런 일이 있었다»로, 가운데 열은 «전형적인 회차는 이랬다»로 읽으십시오. 둘 사이의 간격이 바로 단 한 번의 백테스트가 보여 줄 수 없는 부분입니다.
| 지표 | 하위 5% | 중앙값 | 상위 5% | 최악 회차 |
|---|---|---|---|---|
| 최종 잔고 초기 잔고의 배수 | — | — | — | — |
| 최대 낙폭 한 회차 안에서 고점에서 저점까지의 가장 깊은 하락 | — | — | — | — |
| 최장 연속 손실 한 회차 안에서 연속된 손실 거래 수 | — | — | — | — |
회차들이 시간에 따라 어떻게 벌어지는가
가운데 열이 전형적인 경로이고, 바깥 두 열은 양쪽 각각 스무 번에 한 번의 경우입니다. 회차가 진행될수록 벌어지며, 짧은 백테스트가 거의 무엇처럼도 보일 수 있는 이유가 이것입니다.
| 거래 이후 | 하위 5% | 중앙값 | 상위 5% |
|---|---|---|---|
| — | — | — | — |
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계산 방식
시뮬레이션되는 각 거래는 손익비 배수를 얻거나 리스크 한 단위를 잃으며, 서로 독립적으로 뽑힙니다. 그 독립성이 이 모형의 가장 큰 단순화입니다. 실제 전략은 손실을 뭉치게 만듭니다. 전략을 망가뜨리는 조건이 몇 주씩 이어지기 때문입니다. 여기 나오는 꼬리는 보수적이 아니라 낙관적이라고 보십시오.
핵심은 중앙값이 아닙니다. 중앙값에서는 어떤 전략도 괜찮아 보입니다. 계속 돌릴지를 결정하는 것은 스무 번에 한 번의 경로입니다. 준비하지 않았던 낙폭이, 방금 크기를 늘린 그 달에 찾아옵니다.
승률과 손익비는 유한한 표본에서 얻은 점 추정치인데, 시뮬레이션은 그것을 정확한 값으로 취급합니다. 승률을 2포인트 옮기면 시드를 바꾸는 것보다 이 분포 전체가 더 크게 움직입니다. 여기의 어떤 숫자를 믿기 전에 시도해 볼 만합니다.
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