대체적으로 시가/고가/저가/종가/거래량 데이터를 가지고 백테스팅해서 전략의 특정 변수들 조정하잖아요.
저같은 경우는 데이터들을 training set, test set 으로 나눠서
training set에 있는 데이터들을 강화학습 시켜서 매매 전략에 있는 변수값들을 찾아내고,
그걸 test set에 있는 데이터로 손익 검증을 합니다.
그런데 주가 데이터 특성만의 문제는 아니겠지만 training set에 있는 가격 데이터 분포와 test set에 있는 가격 분포가 다르잖아요?
예를들면 2017년부터 2019년까지 코로나 이전의 주가데이터 움직임과 2020년부터 코로나 이후의 주가데이터 분포가 상당히 다른데,
이럴 경우 백테스팅을 대체로 어떻게들 하시나요?
전 기간으로 training set을 잡아버리면 과최적화(오버피팅)이 되어버리거든요.
요약) 데이터 분포가 다른 training set과 test set에 대한 학습 방안은?
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댓글 13
현대자동차 · !*********
백테스트는 기간을 길게잡아야되는거 아닌가요. 왜 기간이 긴게 과최적화인지...
한국전력공사 · l*******
ㅇㄷ
나이스디앤알 · 오****
정답 데이터의 양을 늘린다
두산에너빌리티 · l*********
테스트 기간을 꼭 순차적으로 둘 필요는 없잖아요? 코로나 이후를 트레이닝 셋, 2017~19를 테스트 셋으로 해도 되는 거 아님?
카카오 · q***
ㅋ 귀엽네 그게 핵심인데 왜 가르쳐줌
우아한형제들 · l*********
https://youtu.be/BFkPzl1uziE walk-forward testing이나 k-fold cross validation 등등 여러 방법이 있대
카카오 · q***
윽 월가아재 였잖아 퉤 아직 여길 참고하는 사람이 있네
우아한형제들 · l*********
뭐래. 사람이야 어떻든 맞는 얘길하면 들어야지. 틀리면 뭐가 틀리다 얘길 하시든가ㅉㅉ
현대자동차 · i********* 작성자
월가아재 뭔일있나요??
삼성전자 · e*****
뭔일있어?
새회사 · p********
강화학습 시킨다는건 예측형 모델을 구축하려는거 같은데....그 길은 답이 없어
예측 말고 대응으로 관점만 바꿔도 훨씬 의미있는 결과물 나올거야
우아한형제들 · l*********
이 형 말 들어라 ㅋ
삼성디스플레이 · m*********
뜬구름 잡는 이야기네