안녕하세요? 예스스탁입니다. 과최적화는 과거의 시장이 수익이 나도록 꿰어 맞추는 것을 의미합니다. 예를들어 말씀을 드려보겠습니다. 시장의 데이타와 거의 무관한 10년치의 일간 최고 온도데이타가 있다고 가정해 보겠습니다. 최고 온도가 20.5도 인 날을 통계 내어보니 총5번이 발생하였고, 그 다음날 일간의 주가 움직임이 모두 양봉을 만들었다는 결과를 얻었습니다. 그래서 최고온도가 20.5도 인날은 그 다음날 분봉의 첫번째 봉에서 매수하고 종가에 청산하는 식으로 전략을 작성합니다. 최고온도가 20.6도인날은 3일 발생하였는데, 그 다음날 일봉이 음봉을 만들었다면 분봉의 첫번째 봉에서 매도하고 종가에 청산하는 전략을 위 전략에 추가합니다. 이런 방법으로 과거의 일간 최고 온도 데이타를 잘게 쪼개서 그 다음날 매도나 매수를 하도록 하는 전략을 만들 경우 좋은 성과의 시스템 리포트를 얻을 수 있게 됩니다. 즉, 주가 움직임과는 무관한 데이터를 이용하더라도 잘게 쪼개서 전략을 만들면 우상향의 수익을 낼 수 있는 리포트를 만들어 낼 수 있는데, 이것은 과거의 데이터에서 수익이 나도록 꿰어 맞춘 것이라고 할 수 있습니다. 시스템 전략을 만들어 놓고 위와 유사한 방법으로 전략의 내용을 잘게 쪼개서 거래가 별로 없는 내용을 계속 추가하게 되면 시스템의 성과는 점점 좋아지는 것을 볼 수 있습니다. 하지만, 위 예에서 본것과 같이 과거의 시장데이타에 수익이 나도록 꿰어맞추는 것이라서 실제 매매에서는 이 전략을 수익을 낼 것이라는 기대를 갖기 어렵게 됩니다. 이와같은 과최적화를 방지하기 위한 일반적인 규칙은 1. 논리적인 규칙을 사용 2. 최대한 적은 변수를 사용 3.장기간의 데이터에 테스트해보고 4. 복수의 시간주기에 테스트해보고 5.전진분석을 통해 과최적화되었는지 검증을 해보는 방법이 있습니다. 어디까지가 최적화이고 어디까지가 과최적화인지의 구분은 명확하지 않습니다. 또 얼마마다 한번씩 최적화를 진행해야 하는지에 대한 구체적인 답이 있는것도 아닙니다. 따라서 과최적화를 방지하기 위해서는 위의 규칙을 최대한 지킬 수 있도록 전략을 작성해야 합니다. 그리고 전략의 성격에 따라 최적화를 자주 진행해야 되는 경우와 그렇지 않은 경우가 나누어 질 수 있습니다. 예를들어 보조지표와 같이 기간값이 들어가 있고 평활된 지표를 이용할 경우 시장의 변화에 민감하게 반응하므로 최근의 시장 움직임을 계속해서 빠르게 반영해줄 필요가 있을 수도 있습니다. 이런 경우라면 1~3개월 마다 최적화를 진행하는 것도 방법이 될 수 있으며, 특정 전략의 경우는 최적화 없이 수년동안 그냥 사용하기도 합니다. 이것은 전략을 개발하시는 분이 전략의 특성과 시장의 특성을 고려해서 결정해야 될 부분입니다. 감사합니다. > 샐리짱 님이 쓴 글입니다. > 제목 : 과체적화에 관한 질문입니다. > 항상 수고 많으십니다. 시스템 트레이딩에서 "과체적화" 란 말을 많이 합니다. 초보라서 정확한 개념이 들어오지를 않는군요. 가령, 체적화 시키는 변수가 너무 많은 것을 말하는지요? 울퉁 불퉁한 수익 곡선을 좀 더 부드러운 우상향 곡선을 만들기 위해 또 다른 변수를 사용하여 필터링을 하여, 보다 나은 수익률 곡선을 만드는 것을 말하는 것인지 궁금합니다. 또한, 체적화에 이용되는 변수가 몇 개 가 넘으면 최적화된 시스템이라고 할 수 있는지, 무척 궁금합니다. 그리고, 시스템을 최적화 시킬 때 몇 개월이 지나서 다시 최적화 시켜보는 것이 좋은지 궁금합니다. 좋은 답변을 기대합니다. 감사합니다.