Kiploks Robustness Score가 대부분의 전략을 무력화한다 (그게 바로 요점) 파트 2
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Part 2 – Continuation of
Part 1 – Why 90 % of Trading Strategies Fail: A Deep Dive into Analytical Guardrails
Part 1에서는 전략 실패의 이론적 “왜”를 탐구했습니다.
이번 포스트에서는 전술적으로 접근하여, 그 분석 가드레일을 Kiploks 앱 내부의 구체적인 모듈로 전환합니다.
이 블록들은 여러분의 원시 백테스트와 “Deploy” 버튼 사이에 위치합니다. 이들의 역할은 시장이 전략을 거부하기 전에 전략을 거절할 이유를 찾는 것입니다.
견고성의 5가지 기둥
우리는 “너무 좋아서 믿을 수 없는” 백테스트를 현실적인 평결로 전환하는 다섯 개의 분석 블록을 구축했습니다:
| Pillar | Purpose |
|---|---|
| Benchmark Metrics | Out‑of‑Sample (OOS) 현실 검증 |
| Parameter Robustness & Governance | 민감도와 “취약성” 테스트 |
| Risk Metrics (OOS) | 보지 못한 데이터에서 위험 측정 |
| Final Verdict Summary | 최종 Go/No‑Go 결정 |
| Kiploks Robustness Score | 모든 것을 규정하는 하나의 수치 (0 – 100) |
1. Benchmark Metrics – OOS 현실 검증
The Problem – 백테스트는 거의 항상 과최적화됩니다. 전략이 조정되지 않은 데이터에 적용될 때 얼마나 많은 “엣지”가 살아남는지 확인해야 합니다.
What we track
| Metric | Description |
|---|---|
| WFE Distribution | 최소 / 중간 / 최대 효율성 (예: 0.32 / 0.40 / 1.54) |
| Parameter Stability Index (PSI) | 변수 변화에 따라 논리가 유지되는지 측정 |
| Edge Half‑Life | 알파가 감소하기까지 몇 개의 윈도우가 걸리는지 (예: 3 윈도우) |
| Capital Kill Switch | 하드 “레드 라인” 규칙 – 다음 OOS 윈도우가 마이너스이면 봇이 자동으로 꺼짐 |
Verdict: INCUBATE – 전략은 높은 OOS 유지율(0.92)을 보이지만 알파 반감기가 짧습니다. 동적 재최적화에 적합하며, “설정 후 방치” 배포에는 부적합합니다.
2. Parameter Robustness & Governance
The Problem – 많은 전략이 “유리한 대포”입니다. 파라미터 하나를 아주 조금만 바꿔도 엣지가 사라집니다.
What we show
-
각 파라미터에 대한 세밀한 분해 – Signal Lifetime부터 Order Book Score까지 – 다음 기준으로 구분:
- Sensitivity – 그리드 서치 없이 파라미터가 얼마나 위험한지 (예:
0.92는 “취약함”) - Governance – “Liquidity Gated” 혹은 “Time‑decay enforced”와 같은 안전 가드레일 적용 여부
- Sensitivity – 그리드 서치 없이 파라미터가 얼마나 위험한지 (예:
-
Audit Verdict는 Surface Gini를 제공해 취약성이 한 지점에 집중돼 있는지를 보여줍니다. 예시에서는 인‑샘플에서 OOS로 이동하면서 **High Performance Decay (64.2 %)**가 발생해 REJECTED 상태가 됩니다.
3. Risk Metrics (Out‑of‑Sample)
The Problem – 최적화된 데이터로 계산한 표준 위험 지표(Sharpe, Drawdown)는 거짓말입니다. 이는 “최선의 경우”를 나타낼 뿐 “실제 경우”는 아닙니다.
The Solution – OOS 데이터만을 엄격히 사용해 만든 전용 위험 블록.
| Metric | Value | Interpretation |
|---|---|---|
| Tail‑Risk Profile – Kurtosis | 6.49 | 두꺼운 꼬리 행동을 나타냄 |
| ES/VaR Ratio | 1.29× | 꼬리 위험 심각성을 강조 |
| Temporal Stability – Durbin‑Watson | (test result) | 잔차의 자기상관을 검사; 낮은 값은 엣지가 운에 의한 것일 수 있음을 시사 |
Recommendation – 초기 규모를 축소해 배포 가능. Edge Stability가 1.50 이하로 떨어지면 재평가 필요.
4. Final Verdict Summary – The Moment of Truth
The Problem – 정량적 보고서는 너무 복잡합니다. 명확한 답이 필요합니다: Launch, Wait, 혹은 Drop?
Deployment Gate는 통과·실패 항목을 이진 체크리스트 형태로 제공합니다:
| Criterion | Measured | Required | Result |
|---|---|---|---|
| Statistical Significance | 0.46 | 1.96 | FAIL |
| Execution Buffer | ‑4.4 bps | 15 bps | FAIL |
| Stability (WFE) | 0.75 | 0.5 | PASS |
논리는 안정적이지만 Execution Buffer가 실패했으므로 전체 평결은 FAIL — Execution Limited입니다. 전략은 비용이 모든 엣지를 잠식하기 때문에 단순히 “거래소에 공급”하는 수준에 머뭅니다.
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5. Kiploks 견고성 점수 (0 – 100)
Framework: Multiplicative penalty logic – 하나의 기둥(Validation, Risk, Stability, Execution)이라도 점수가 0이면 전체 전략 점수도 0이 됩니다.
| Pillar | Weight | Score (example) |
|---|---|---|
| Walk‑Forward & OOS | 40 % | 88 (Stable) |
| Risk Profile | 30 % | 47 (Acceptable) |
| Parameter Stability | 20 % | 48 (Moderate) |
| Execution Realism | 10 % | 0 (Edge eroded) |
Final Score: 0 / 100 – 전략이 10 bps 슬리피지를 견디지 못해 Execution Realism 모듈에 의해 차단되었습니다.
(replace with the correct image URL if needed)
Bottom line: 다섯 기둥 프레임워크는 약한 전략을 시장에 진입하기 전에 체계적이고 데이터 기반으로 거부할 수 있는 방법을 제공해 자본과 시간을 절약합니다. Kiploks Robustness Score를 빠른 건강 체크 도구로 활용하되, 항상 개별 기둥을 깊이 파고 들어 실행 가능한 인사이트를 도출하세요.
요약: 점들을 연결하기
흐름은 필터입니다:
- Benchmark Metrics – 엣지를 테스트합니다.
- Parameter Governance – 논리를 테스트합니다.
- Risk Metrics – 하방 위험을 테스트합니다.
- Verdict와 Score – 결정을 최종 확정합니다.
이 블록들을 함께 사용하면 백테스트를 전문적인 트레이딩 플랜으로 전환할 수 있습니다.
이들은 What‑If Analysis에 직면하도록 강제합니다—주파수가 떨어지거나 슬리피지가 상승할 경우 정확히 어떤 일이 일어나는지 보여줍니다—실제 자본을 위험에 투입하기 전에.
다음에 할 수 있는 일
- 보고서 실행: 현재 전략을 이 다섯 가지 필터에 적용하세요.
- 매개변수 감사: 설정 중 취약한 것이 무엇인지 파악하고 더 엄격한 관리가 필요합니다.
- 심층 탐구 요청: Part 3의 견고성 점수 공식 뒤에 있는 구체적인 수학을 더 깊이 파고들고 싶으신가요? 댓글로 알려주세요!
저는 Radiks Alijevs이며, Kiploks의 수석 개발자입니다. 소매 알고리즘 트레이딩에 기관 수준의 엄격함을 제공하기 위해 이 도구들을 만들고 있습니다. Part 3을 보려면 저를 팔로우하세요. 최종 견고성 점수를 보여드릴 예정입니다.