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AI 트레이딩, 시장 분석, 그리고 DeFi의 미래에 대한 심층적인 분석.

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July 9, 2026
#algotrading

정직한 부정적 결과: 수만 번의 백테스트, 메이저 다섯 개, 견고한 엣지는 없다

서치와 과적합 아크의 정점이며, 부정적 결과로 끝납니다 — 그것이 올바른 결과입니다. ETHUSDT에 대한 단일 심볼 듀얼 타임프레임 서치는 아웃오브샘플 테스트 +16.35%, 손대지 않은 홀드아웃 +2.62%짜리 구성을 찾아냈습니다; ~37,000번의 시행을 반영한 디플레이티드 샤프 비율은 이를 0.00으로 디플레이트했습니다. 아웃오브샘플 중앙값으로 선택하는 메이저 다섯 개(ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, 각 ~1.18M개의 1분봉)에 대한 종목 간 패스가 이를 완전히 끝장냅니다: 듀얼 DSR 0.24 / PBO 0.264, 트리플 DSR 0.14 / PBO 0.327 — 둘 다 게이트에서 탈락합니다. 챔피언은 5개 심볼 중 1개에서만 수익을 내고 나머지에서는 손실입니다. 이것이 반과적합 장치의 존재 이유입니다: 노이즈의 최선을 알파로 배포하는 것을 막기 위해서입니다.

#algotrading#backtest#overfitting
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July 8, 2026
#알고트레이딩

멀티 타임프레임 백테스트에서 선행 참조(look-ahead) 없음을 증명하기: 미래를 흔들어 과거가 그것을 볼 수 없음을 증명한다

멀티 타임프레임 백테스트는 아직 최종 종가가 존재하지 않는, 형성 중인 상위 타임프레임 봉을 통해 미래를 누출한다. 코드 리뷰만으로는 확신을 얻을 수 없다 — 직접 테스트해야 한다. 우리는 라이브 봇의 마감 봉(closed-bar) 규칙을 정확히 재현한 뒤, 미래 이동(shifted-future) 프로브로 누출이 없음을 증명한다: 미래의 모든 봉을 교란시키고 과거의 모든 시그널과 트레이드가 비트 단위로 변하지 않음을 확인한다. 25개 항목 중 25개 정합성 검사를 통과했으며, 이 프로브는 실질적인 검증력을 갖추고 있다.

#알고트레이딩#백테스트#선행 참조 편향
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July 7, 2026
#algotrading

GPU가 값어치를 하는 순간: 파라미터 스윕의 루프라인, 헤드라인 167배는 사실 27배 알고리즘 곱하기 6.2배 하드웨어다

GPU가 CPU에 대해 갖는 우위는 배치 크기와 함께 커집니다 — 우리의 멀티 타임프레임 지표 사전 계산에서 호출당 콤보 하나일 때 54.5배부터 예순한 개일 때 359.6배까지 — 작은 스윕은 커널 실행과 전송 오버헤드를 상각할 수 없기 때문입니다. 헤드라인 167배를 CPU에도 도움이 되는 27배의 알고리즘 승리와 6.2배의 하드웨어 승리로 분해하고, 진짜 GPU 대 최선의 CPU 우위는 단일 타임프레임에서 겨우 3.2배, 멀티에서 6.2배임을 보이며, GPU를 사들일 값어치가 생기려면 스윕이 얼마나 넓어야 하는지에 대한 결정 가이드를 제시합니다.

#algotrading#backtest#performance
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July 6, 2026
#알고리즘 트레이딩

GPU 정밀도 함정: Apple Metal에서 fp32 백테스트가 조용히 쓰레기 값을 반환하는 방법

Apple의 Metal GPU에는 float64가 없습니다. 벡터화된 백테스트를 순진하게 이식하면, 유혹적인 접두사 합(prefix-sum) WMA가 fp32에서 오버플로를 일으킵니다 — 최대 상대 오차 211배 — 그런데도 코드는 멈추지 않고 그럴듯한 숫자를 계속 반환합니다. 해법은 더 높은 정밀도가 아니라 다른 방식의 합산입니다: 직접 윈도우 컨볼루션은 fp32에서 8×10⁻⁷까지 안전하며 단일 스레드 numba보다 55.9배 빠릅니다. 이 함정의 정체, 그 산술적 원인, 그리고 여러분이 거기 빠지지 않았음을 증명하는 방법을 다룹니다.

#알고리즘 트레이딩#백테스트#GPU
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July 5, 2026
#알고리즘 트레이딩

충실도 게이트(Fidelity Gate): 저비용 프록시가 고비용 평가와 같은 순위를 매기지 않는 한, 성긴 것에서 정밀한 것으로(Coarse-to-Fine) 진행하는 백테스팅은 당신을 더 빨리 속인다

드릴다운/다중 충실도 탐색(ASHA, successive halving, Hyperband)은 수천 개의 설정(config)을 저렴하게 걸러내고, 살아남은 것만 비용이 큰 전체 평가로 승격시킨다. 이는 실질적인 속도 향상이지만, 저충실도 순위가 고충실도 순위와 어긋나면 조용히 무너진다. 우리는 폴드 간 순위 상관관계를 측정했다. 폴드가 1개일 때 스피어만(Spearman) ρ는 0.03까지 낮아질 수 있으며(거의 무작위로 순위를 매기는 수준), 폴드가 누적됨에 따라 0.43, 0.67, 0.78, 0.91로 상승한다. 해결책은 하나의 필수 게이트다. 먼저 ρ(저렴한 것, 전체)를 측정하고, ρ ≥ 0.5가 되는 첫 번째 단계로 최소 충실도를 자동으로 높이는 것이다.

#알고리즘 트레이딩#백테스트#다중 충실도
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July 4, 2026
#알고리즘 트레이딩

무작위 탐색 vs 스마트 탐색: 교차점은 알고리즘이 아니라 평가 비용에 있다

백테스트 한 번이 저렴할 때는 단순히 뒤섞은 Sobol 시퀀스가 원시 처리량에서 모든 "스마트" 샘플러를 압도한다 — TPE, CMA-ES, ASHA는 파이썬 ask/tell 세금을 물어 속도가 20배 떨어지고, 동일한 실제 소요 시간에 훨씬 적은 지점을 평가하여 패배한다. 각 평가를 비싸게 만들면(다중 타임프레임 + walk-forward 폴드) 이 교차점은 뒤집힌다. 우리는 두 체제를 모두 측정했고, 폴드 순위 충실도(ρ@1이 0.03→0.43으로 상승)가 왜 가지치기가 효과를 보기 위한 전제 조건인지 살펴본다.

#알고리즘 트레이딩#백테스트#하이퍼파라미터 최적화
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July 3, 2026
#알고리즘 트레이딩

이축 파라미터 공간: 왜 스윕의 대부분은 거의 공짜여야 하는가

모든 파라미터가 탐색 비용이 같은 것은 아니다. 전략의 파라미터는 비싼 축(지표 — 전체 시계열에 대해 재계산)과 싼 축(의사결정 임계값 — 미리 계산된 시그널에 대한 O(n) 패스)으로 나뉜다. 지표는 임계값에 대해 불변이므로 한 번만 계산한 뒤 초당 약 5,600개 설정 속도로 수천 개의 임계값 조합을 스윕할 수 있다 — 설정마다 재계산하는 것보다 약 1,600배 저렴하다. 차원의 저주를 다시 가격 매기다.

#알고리즘 트레이딩#백테스트#파라미터 탐색
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