조건을 고정한 전략 연구

같은 조건에서 백테스트 실행 비교하기

결과를 보기 전에 시장, 데이터, 규칙, 비용, 포지션 크기와 체결 가정을 고정해 공정한 비교를 만드세요.

빠른 답변

두 run은 같은 연구 질문을 답할 때만 비교할 수 있습니다. symbol, provider, timeframe, 날짜, 방향, entry, exit, 초기 자본, size, commission, slippage, stop, target, closed-candle 규칙이 같아야 합니다. 계획하지 않은 차이가 있으면 같은 순위표에 놓지 않습니다.

좋은 실험은 결과를 열기 전에 선언한 변수 하나만 바꿉니다. 같은 BTCUSDT 1시간 EMA(9/21)에 RSI(14)>50 filter를 넣은 run과 넣지 않은 run을 동일 candles와 costs로 비교하세요. 다른 ETH strategy를 섞지 않습니다.

연구 배경

TradingView는 symbol, period, inputs, capital, commission, slippage, margin, broker-emulator 가정을 표시합니다. 각 항목이 simulated trades를 바꿀 수 있기 때문입니다. TimeSeriesSplit은 시간 순서를 보존하고 test 앞에 gap을 둘 수 있습니다.

모든 metric은 특정 strategy, dataset, execution configuration에 조건부입니다. exposure나 candle 수가 다른 run의 높은 return은 더 나은 rule의 증거가 아닙니다. 먼저 fingerprint를 확인하고 나서 performance를 읽으세요.

Backtest 앱 설정 예시

LFL-001을 만드세요. BTCUSDT, 1h, 2026년 1~6월, EMA(9/21), long, USD 10,000, size 2%, SL 2%, TP 4%, commission 0.10%, slippage 5 bps, closed-candle signal을 사용하고 저장합니다.

LFL-002로 복제한 뒤 RSI(14)>50만 추가합니다. 결과를 열기 전에 변경 이유를 기록하세요. provider, candle count, 날짜 경계나 engine version이 바뀌었다면 새 comparison group을 만듭니다.

같은 조건에서 백테스트 실행 비교하기 — Backtest 앱 설정 예시: 결과를 보기 전에 시장, 데이터, 규칙, 비용, 포지션 크기와 체결 가정을 고정해 공정한 비교를 만드세요. — LFL-002로 복제한 뒤 RSI(14)>50만 추가합니다. 결과를 열기 전에 변경 이유를 기록하세요. provider, candle count, 날짜 경계나 engine version이 바뀌었다면 새 comparison group을 만듭니다.

결과를 읽는 방법

먼저 candle count, 기간, direction, costs, sizing, exit mode, rule fingerprint를 맞춥니다. 그다음 trades, exposure, net result, profit factor, average R, drawdown, 연속 손실과 가장 큰 trade 의존도를 함께 읽습니다.

filter가 drawdown을 낮추면서 sample도 줄일 수 있고 높은 win rate가 낮은 expectancy를 숨길 수 있습니다. trade-off를 설명하고 candidate를 보기 전 pass/fail 기준을 작성하세요.

흔한 실수

다른 symbol, timeframe, 기간을 순위화하기
entry, costs, size를 동시에 바꾸기
초기 자본이 다른 percentage를 섞기
missing candle, timezone, engine 차이를 무시하기
return 하나로 winner 정하기
실패한 trial 삭제하기

실전 체크리스트

반증 가능한 hypothesis와 group ID 작성
market, provider, timeframe, 날짜 고정
rules, size, costs, stop, target 고정
계획한 변수 하나만 변경
performance 전 fingerprint 확인
sample, drawdown, profit factor, R 함께 읽기
outlier와 실패 보존
나중 holdout에서 반복

위험 안내

Like-for-like 비교는 연구 혼동 하나를 줄일 뿐 안전이나 미래 성과를 보장하지 않습니다. Backtest는 교육·연구 도구이며 금융 조언, broker, exchange, execution service가 아닙니다. spread, gap, liquidity, partial fill, latency, funding, regime 변화로 실제 손실은 simulation보다 커질 수 있습니다.

연구 자료

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