반응형 과최적화2 퀀트 투자, 이런 실수만 피하면 성공한다! 퀀트 투자에서 많이 발생할 수 있는 실수들에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 오류 2) 모델 한계 3) 실행 리스크 데이터 오류 과최적화 문제퀀트 투자에서 흔히 발생하는 오류 중 하나가 과최적화(overfitting)로, 과거 데이터를 기반으로 투자 전략을 설계할 때 특정 데이터 패턴에 지나치게 맞춰진 모델을 만들게 되는 문제다. 모델이 과거 데이터에 너무 밀착되어 설계되면, 실제 시장에서는 효과가 없을 가능성이 높다. 과거 데이터에서는 완벽한 수익률을 보여주지만, 새로운 시장 환경에서는 전혀 다른 결과가 나올 수 있다. 이를 방지하려면 백테스트 과정에서 적절한 검증 데이터(트레이닝, 검증, 테스트 데이터 분리)를 활용하고, 현실적인 제약 조건을 적용해야 한다. 생존 편향 영향생존 편.. 2025. 3. 5. 퀀트 투자 과최적화 방지 방법! 성공적인 모델 구축과 수익률 상승을 이끈다 퀀트 투자에서 과최적화를 방지하는 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 검증 2) 모델 단순화 3) 실전 테스트 데이터 검증 학습, 검증 데이터 분리퀀트 전략을 개발할 때에는 학습 데이터와 검증 데이터를 반드시 분리해야 한다. 학습 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되며, 검증 데이터는 모델의 성능을 평가하는 데 활용된다. 만약 두 데이터가 제대로 분리되지 않으면 모델이 과거 데이터에 과도하게 적응해 실제 시장에서는 기대한 성과를 내지 못할 가능성이 커진다. 일반적으로 데이터는 훈련 데이터(Train Set), 검증 데이터(Validation Set), 테스트 데이터(Test Set)로 나누며, 시계열 데이터를 다룰 때는 시간 순서를 고려하여 분할해야 한다. 미래 데이터를 학습 데이터에.. 2025. 3. 5. 이전 1 다음 반응형
