주기적 최적화
지난달부터 나스닥 전략들이 다소 부진했다. 시장이 애매하게 움직이고 있는 거라고 생각했다. 그런데 생각을 조금 바꿔봤다. 마지막으로 나스닥 전략들의 최적화를 마친 시점이 언제인지 곰곰이 생각해 봤다. 위 전략의 마지막 변경로그는 5월경이었다. 그렇다면 대략 반년쯤 지난 거라고 볼 수 있다. 현재 변수최적화 결과로는 최근 Drawdown과 Equity curve의 변동성이 커지고 있는 느낌이 드는데 시간이 지나면 다시 정상궤도로 올라올 수도 있겠지만 마지막 최적화로부터 반년(?)쯤 지났다는 측면에서 추가적인 최적화를 하기에 나쁘지 않은 시점이라고 생각했다.
여러 번 반복된 실패에서 배운 것은 트레이딩에서 돈을 벌지 못하고 있을 때 시장을 원망하게 기다리기만 해서는 안된다는 것이다.
어쨌든 그건 잘못된 생각이다. 시장은 무조건 옳다. 내가 틀린 것이다.
변수들을 하나씩 바꿔가면서 테스트해본 결과 애초에 설정해 놓은 청산조건이 지나치게 엄격하게 작용하고 있다는 것을 발견했다. 청산조건을 하나씩 바꿔가면서 최적의 값을 찾아볼 수도 있겠지만 조금 다른 방법을 적용해 봤다.
가까운 미래의 가격 변동성은 가까운 과거의 패턴과 유사하게 움직일 가능성이 높다고 가정해 본다면 전진최적화를 할 때 내가 주로 쓰는 방법은 Anchored 방식이기 때문에 특히 최근 구간의 성과가 그다지 좋지 못하게 나올 수도 있다. 그래서 최초 전체 구간을 대상으로 Anchored 방식의 최적화한 변숫값들을 가지고 시계열 데이터 중 마지막 최근 구간 중 일부분을(1~2년) 잘라서 최적화를 진행한 후에 거꾸로 전체 기간에 적용하면서 equity curve가 안정되는 값을 찾아갔다.
일단 바뀐 변수값들을 적용한 이후 바로 수익이 나긴 났다. 두 버전의 차이를 12월말쯤 꺼내서 열어보려고 하는데 결과가 기대된다.