Lab notes | geonulab

전략 연구에서 쓰는 용어와 개념, 기대수익의 원천, 그리고 실험이 반복해서 보여준 교훈을 모았습니다. 모든 노트에는 근거 등급이 붙어 있어 어디까지 믿을 수 있는지 함께 읽을 수 있습니다.

정의: 정의나 계산식
외부 지식: 아직 우리 데이터로 확인하지 않음
관찰: 우리 데이터에서 한 번 관찰
반복 관찰: 서로 다른 실험에서 같은 방향
게이트 확인: 사전등록 게이트가 직접 판정
반증: 사전등록 실험에서 기각

엣지 원천 · 왜 돈이 될 수 있는가

Edge sources

—

엣지 원천외부 지식

엣지 원천 분류 (Edge Source Taxonomy)

기대수익이 0이 아닌 이유를 다섯 가족으로 나누고, 지금까지 시도한 전략을 그 위에 배치한 지도.

개념 · 무엇을 어떻게 재는가

Concepts

C-001

개념관찰

추세·평균회귀 성격 (Trend vs Mean-Reversion Character)

variance ratio로 잰 자산의 추세·평균회귀 성격. BTC는 일관되게 평균회귀, ETH는 랜덤워크에 가깝다.

C-002

개념관찰

레짐 (Regime)

레짐은 사후 설명이 아니라 진입 시점 측정과 지속성이 있어야 쓸모 있다. 우리 데이터에서는 둘 다 없었다.

C-003

개념관찰

Fee drag (수수료 마찰)

1R당 수수료를 계산하는 법과, 추세 전략의 거래당 엣지가 수수료의 약 1.5배뿐이었던 결과.

실험 교훈 · 실험이 반복해서 보여준 것

Lessons

L-001

실험 교훈반복 관찰

거래 빈도는 엣지보다 빠르게 비용을 키운다

거래당 엣지가 작으면 빈도를 올리는 모든 변경이 비용부터 키운다.

L-002

실험 교훈반복 관찰

거래 수가 줄었다고 진입이 좋아진 것은 아니다

상위 클럭, 큰 fractal, 진입 필터가 좋아 보인 이유는 대부분 거래가 줄어든 것이었다.

L-003

실험 교훈관찰

트리거 크기와 리스크 단위가 맞아야 한다

진입 신호가 의미하는 움직임과 손절 단위가 맞지 않으면 노이즈 진입이 늘어난다.

L-004

실험 교훈반복 관찰

타이트한 trail은 추세추종의 오른쪽 꼬리를 자른다

이익을 빨리 잠그는 청산은 추세추종의 소수 큰 승리를 잘라낸다.

L-005

실험 교훈반복 관찰

손실 쪽 장치는 payoff보다 왼쪽 꼬리를 바꾼다

진입 직후 손실을 줄이는 장치는 총 R보다 큰 손실의 빈도와 drawdown을 바꾼다.

L-006

실험 교훈관찰

자산의 통계적 성격이 전략 원형을 먼저 정한다

어떤 원형을 쓸지는 아이디어보다 자산의 통계적 성격이 먼저 정한다.

L-007

실험 교훈관찰

점 최적화된 파라미터는 절벽 가장자리에 있다

최고 성과 값은 위험 경사와 성과 절벽 사이의 가장자리에 놓이는 경우가 많다.

L-008

실험 교훈반복 관찰

전체 구간 결과는 레짐 의존과 단위 착시를 숨긴다

전체 구간 합계는 레짐별 성과, 복리 효과, 종료 처리를 섞어 결론의 부호를 바꾼다.

L-009

실험 교훈반복 관찰

기준선을 이기는 것은 엣지가 아니다

약한 기준선은 거의 모든 후보에게 진다. 엣지는 절대 기준으로 판단한다.

L-010

실험 교훈반복 관찰

진단 통계의 드리프트가 트레이드로 수확되지는 않는다

평균 수익이 양수인 상태도 손절·비용·체결을 붙인 거래로는 손실이 될 수 있다.

용어집 · 쓰는 말의 정확한 뜻

Glossary

—

용어집정의

용어집 (Glossary)

리스크, 성과 지표, 진입·청산 구조, 레짐, 검증 방법론, 비용에서 실제로 쓰는 용어와 계산식.