2026년 3월부터 자동매매 — GSDAQ 전략 검증법

백테스트는 왜 실제보다 좋아 보이나요?

대개 규칙을 평가받을 바로 그 데이터를 보고 골랐기 때문입니다. 이동평균 기간이나 청산 규칙을 충분히 여러 번 바꿔 보면 그중 하나는 운만으로도 과거에 잘 맞습니다. 백테스트는 현실에서 치르는 비용도 빠뜨리기 쉽습니다. 나중에 상장폐지된 기업, 신호와 체결 사이의 지연, 스프레드와 슬리피지가 그렇습니다. Harvey·Liu·Zhu는 수십 년의 데이터 마이닝을 감안하면 새로 보고된 수익률 요인은 관례적인 t값 2.0이 아니라 3.0을 넘어야 한다고 주장합니다. 그래서 저희는 모든 백테스트 결과를 예측이 아닌 상한으로 읽습니다. 저희 사내 에이전트 시스템은 2026년 3월부터 전략을 자동매매로도 운용해 왔기 때문에, 규칙은 과거 데이터뿐 아니라 실제 시장에서도 평가받습니다. 이 글은 2026년 9월 27일 기준 GSDAQ의 리서치 절차를 설명하며, 어떤 전략의 성과도 제시하지 않고 투자 조언이 아닙니다. Harvey·Liu·Zhu (NBER w20592): … and the Cross-Section of Expected Returns

매매 규칙의 사전 등록이란 무엇인가요?

테스트를 돌리기 전에 가설·데이터·비용·정확한 합격선을 적어 두고, 결과를 본 뒤 그 선을 옮기지 않는 것입니다. Center for Open Science는 사전 등록을 연구 계획을 미리 명시해 계획한 분석과 계획하지 않은 분석을 구분하는 일로 설명하며, 같은 데이터로 가설을 만들면서 동시에 검증할 수는 없다고 말합니다. 저희 리서치에서는 합격선을 실행 전에 스터디 파일에 적습니다. 후보가 선에 못 미치면 현행 규칙을 유지합니다. 기준이 잘못됐다고 판단하면 그 항목을 닫고 새 항목으로 다시 등록하며, 조용히 고치지 않습니다. 이 기록은 공개 등록부나 외부 감사가 아닌 내부 기록이며, 저희가 전략 수익률을 공개하지 않는 이유 중 하나입니다. Center for Open Science: 사전 등록이란(영문)

좁은 화면에서는 표를 좌우로 스크롤하세요. 키보드로 표에 초점을 맞춘 뒤 방향키를 사용할 수 있습니다.

홀드아웃이란 무엇이고 왜 한 번만 쓰나요?

홀드아웃은 규칙과 설정을 고르는 동안 손대지 않고 남겨 두었다가 판정에 한 번만 쓰는 데이터 구간이며, 보통 가장 최근 몇 년입니다. 들여다보고 설정을 바꾼 뒤 다시 보면 그 구간은 이미 학습 데이터가 됩니다. 저희 스터디에서는 홀드아웃 시작일을 실행 전에 코드에 고정하고, 후보는 학습 구간과 같은 방향의 결과를 홀드아웃에서도 보여야 합니다. 일부 스터디는 학습·홀드아웃 분할을 바꿔 가며 여러 번 반복합니다. 이웃한 설정값도 같은 방향인지 확인해, 고른 값이 우연히 튄 봉우리가 아니라 평평한 고원 위에 있는지 봅니다. 홀드아웃만으로는 부족합니다. Bailey·Borwein·López de Prado·Zhu는 일반적인 홀드아웃 기법이 투자 백테스트에서는 신뢰하기 어려울 수 있다고 지적합니다. 그래서 다음 단계가 전방 테스트입니다. Bailey·Borwein·López de Prado·Zhu: 백테스트 과최적화 확률(PDF, 영문)

도표를 글로 읽기

• 1 · 먼저 적기: 가설 + 합격선
• 2 · 학습 구간: 설정 고르기
• 3 · 홀드아웃 한 번: 같은 방향인가?
• 4 · 전방 페이퍼 테스트: 최소 거래일 + 거래 수
• 5 · 사람이 결정: 통과 = 후보일 뿐

왜 전방 결과가 최종 판정을 하나요?

규칙을 고정한 뒤에 기록되므로 미래 정보가 섞여 들 수 없기 때문입니다. 저희 전략은 2026년 3월부터 실계좌와 페이퍼 계좌에서 자동매매로 운용돼 왔습니다. 저희 등록부의 페이퍼 테스트는 각각 가설, 예산, 최소 거래일과 거래 수, 충족할 조건, 판정일을 적어 둡니다. 최소 표본에 이르기 전까지 판정은 ‘표본 부족’입니다. 숫자는 보여줄 수 있지만 합격이나 미달이라고 말하지 않습니다. 바꿔 보고 싶은 점이 있으면 원래 규칙을 고치지 않고 같은 날 옆에서 별도 변형으로 돌립니다. 페이퍼 체결도 여전히 낙관적입니다. Alpaca 같은 증권사 문서는 페이퍼 트레이딩이 주문의 시장 충격, 지연으로 인한 슬리피지, 주문 대기열 순서를 반영하지 않는다고 밝힙니다. 과거 시점의 스냅샷이 없는 데이터로 만든 점수처럼 애초에 정직하게 백테스트할 수 없는 입력도 있으며, 이런 것은 전방 기록만이 답할 수 있습니다. Alpaca 문서: 페이퍼 트레이딩과 그 한계(영문)

스스로를 속이지 않으려면 무엇을 하나요?

시도 횟수를 세고, 제안은 별도의 비판적 검토에 부칩니다. 실제 우위가 없는 규칙 20개를 5% 유의수준으로 검정하면 평균 1개는 우연히 유의해 보입니다. 2026년 8월 말 기준 저희 리서치 폴더에서 검정한 변형은 1,600개를 넘었으므로, 가장 좋아 보이는 결과도 그만큼의 시도와 견줘 판단해야 합니다. 규모가 큰 스터디는 이 문제를 위한 지표를 보고합니다. 여러 시도 중에서 고른 선택 편향과 정규분포가 아닌 수익률을 보정하는 디플레이티드 샤프 비율, 그리고 백테스트 과최적화 확률입니다. 일부 스터디는 종목 순위 규칙을 같은 종목 범위에서 무작위로 고른 경우와도 비교합니다. 비판적 검토는 데이터 스누핑·미래 정보 참조·비용·코드 오류를 찾고, 기각한 아이디어는 기록에 남겨 이름만 바꿔 다시 나오지 못하게 합니다. 제안된 변경 대부분은 통과하지 못하며, 통과해도 후보가 될 뿐이고 바꿀지는 사람이 결정합니다. Bailey·López de Prado: 디플레이티드 샤프 비율(PDF, 영문)

GSDAQ의 신호는 검증되나요?

네, 실시간으로 계속 검증됩니다. GSDAQ의 전략 목록은 저희 자동매매가 쓰는 것과 같은 선정 코드로 만들어지며, 각 목록은 거래일마다 전방 추적 장부로도 운용됩니다. 성장 추세 목록과 같은 계열의 규칙은 2026년 3월부터 자동매매로 거래돼 왔습니다. 차트의 롱·숏 표시는 사내 트레이딩 대시보드와 같은 코드로 그려지며, 그 대시보드의 신호는 저희 자동매매 전략 중 하나에 쓰입니다. 다만 검증했다는 것이 통과했다는 뜻은 아닙니다. 화면의 신호는 규칙이 과거 가격과 데이터에서 찾은 것이지 주문·추천·보장이 아닙니다. 종목 상세 화면의 일부 지표에는 ‘관찰 지표’ 표시가 있고, 사전 등록 기준을 통과하지 못한 항목이 포함돼 있다고 적혀 있습니다. 어떤 규칙을 바꿀지는 리서치 테스트가 정하며, 저희는 전략 수익률이나 승률을 공개하지 않습니다. GSDAQ: 신호가 만들어지는 방식(영문)

어떤 전략 주장이든 같은 방식으로 확인하려면?

저희 것을 포함해 어떤 백테스트를 보더라도 같은 질문을 던져 보세요. 아래 표는 점수표가 아니라 점검표입니다. 이 질문에 답하지 못하는 주장은 아직 과거에 맞춘 것 이상을 보여주지 못한 것입니다. 과거 결과와 페이퍼 결과는 미래 결과를 보장하지 않으며, 이 글은 어떤 증권의 매수나 매도도 권하지 않습니다.

좁은 화면에서는 표를 좌우로 스크롤하세요. 키보드로 표에 초점을 맞춘 뒤 방향키를 사용할 수 있습니다.

출처

• Harvey·Liu·Zhu (NBER w20592): … and the Cross-Section of Expected Returns
• Center for Open Science: 사전 등록이란(영문)
• Bailey·Borwein·López de Prado·Zhu: 백테스트 과최적화 확률(PDF, 영문)
• Alpaca 문서: 페이퍼 트레이딩과 그 한계(영문)
• Bailey·López de Prado: 디플레이티드 샤프 비율(PDF, 영문)
• GSDAQ: 신호가 만들어지는 방식(영문)