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Dev.toAI/ML
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Look-ahead Bias 제거를 통한 실전 지향적 Trading Backtest 설계
Backtesting Trading Strategies: From Theory to Execution – My Quest for the Holy Grail of Profit
AI 요약
Context
단순 Pandas Loop 기반의 백테스트 시 당일 종가 데이터가 당일 거래에 반영되는 Look-ahead Bias 발생. Transaction Cost와 Slippage가 배제된 Naive 설계로 인해 과대평가된 Sharpe Ratio 및 비현실적인 Equity Curve 도출되는 한계 직면.
Technical Solution
- 데이터 처리 시점과 실행 시점을 분리한 Event-Driven 방식의 논리 구조 설계
- Raw Signal 발생 익일 시가(Next Bar Open)에 진입하는
shift(1)로직 적용으로 미래 데이터 참조 원천 차단 - 거래당 5bps의 Slippage와 건당 $1의 Commission을 산입한 비용 모델 구현
- 단순 수익률 계산이 아닌 초기 자본금 기반의 실시간 Position Sizing 및 Cash Flow 트래킹 로직 도입
- Walk-forward Optimization 및 Train/Test Split 적용을 통한 Overfitting 방지 체계 구축
실천 포인트
- 시그널 생성 시점과 주문 실행 시점의 Time-lag이 반영되었는지 검토 - 거래 비용(수수료, 슬리피지)이 포함된 보수적인 수익 곡선 시뮬레이션 수행 - 데이터 셋의 Train/Test 분리 및 Walk-forward 검증으로 과적합 여부 확인 - 대량 주문 시 시장 충격(Market Impact)을 반영한 Volume-based Slippage 모델 검토