원칙: 개발 시간의 절반은 목표에 속한다
시스템 개발은 일반적으로 기술적인 활동으로 상상됩니다: 지표 선택, 규칙 작성, 백테스트 실행, 매개변수 조정. 여기서 논의하는 원칙은 다른 시간 배분을 제안합니다. 전체 개발 노력의 최소 절반은 기술 작업 이전에, 그리고 기술 작업과 함께 목표를 정의하는 데 투입되어야 합니다. 목표는 형식적인 것이 아니라 이후의 모든 결정을 의미 있게 만드는 입력으로 취급됩니다. 그 근거는 동기 부여가 아니라 구조적입니다. 트레이딩 시스템은 시장 데이터를 포지션 결정으로 변환하는 규칙의 집합이며, 그 규칙 하나하나가 선호를 인코딩합니다. 얼마나 많은 레버리지를 사용할지, 손절을 얼마나 멀리 둘지, 얼마나 자주 거래할지, 얼마나 오래 보유할지, 어떤 상품을 거래할지, 아이디어당 얼마나 많은 자본을 위험에 노출할지는 모두 선택입니다. 명시된 목표가 없으면 이러한 선택에는 기준이 없습니다. 남은 유일한 벤치마크는 백테스트 결과가 되는데, 이는 트레이더가 실제로 필요로 하는 것이 아니라 역사적으로 일어난 일을 측정합니다. 목표를 먼저 정의하면 목표는 기준 틀로 작용합니다. 목표는 어떤 지표가 중요한지, 어떤 트레이드오프가 허용 가능한지, 어떤 전략이 코드를 작성하기 전에 실격되는지를 결정합니다. 감내할 수 있는 최대 낙폭, 주당 사용 가능한 시간, 자본의 의도된 용도를 아는 트레이더는 이미 설계 공간을 상당히 좁혔습니다. 남은 기술 작업은 차트에서 인상적으로 보이는 전략을 찾는 개방형 탐색이 아니라, 제한된 영역 내에서의 탐색이 됩니다. 이 원칙은 목표 설정이 눈에 보이는 산출물을 만들지 않기 때문에 간과되기 쉽습니다. 자산 곡선도, 지표 패널도, 최적화된 매개변수 세트도 없습니다. 지연처럼 느껴집니다. 실제로 이 노트는 이를 다른 모든 설계 결정이 기대는 토대이자, 가장 자주 건너뛰는 과정의 일부라고 설명합니다.
기본 습관: 신호와 매개변수로 곧바로 뛰어들기
시스템 개발의 일반적인 순서는 시장 관찰이나 익숙한 도구에서 시작됩니다. 트레이더는 RSI 다이버전스가 반전에 앞서 나타나는 것 같다거나 이동평균 교차가 추세를 포착하는 것 같다고 알아차리고 즉시 명세로 넘어갑니다. 진입 조건을 작성하고, 청산을 추가하고, 전략을 테스트합니다. 결과가 실망스러우면 매개변수를 조정하고 주기를 반복합니다. 이 순서는 즉각적이고 측정 가능한 피드백을 만들어내기 때문에 매력적입니다. 룩백 기간을 14에서 20으로 바꾸면 새로운 숫자가 나오고, 그 숫자는 진전처럼 느껴집니다. 목표 정의는 그런 피드백을 만들어내지 않으므로 심리적으로 유지하기 더 어렵습니다. 문제는 매개변수 최적화에 목적 함수가 필요하다는 점입니다. 명시적인 목적 함수가 없으면 암묵적인 목표는 백테스트가 보고하는 것, 보통 총수익이나 수익 팩터를 최대화하는 것이 됩니다. 그 단일한 암묵적 목표가 레버리지와 포지션 크기를 포함한 모든 매개변수 선택을 이끌게 되는데, 이는 바로 시스템의 생존 가능성을 결정하는 매개변수입니다. 역사적 표본에서 좋은 점수를 받은 구성은 트레이더가 실거래 조건에서 수용할 수 있는 것보다 훨씬 높은 위험 수준을 요구할 수 있으며, 이 불일치는 측정된 적이 없기 때문에 보이지 않습니다. 두 번째 결과는 과최적화입니다. 목표가 단일한 총괄 성과 숫자일 때, 탐색은 표본의 잡음에 맞는 구성으로 향하는 경향이 있습니다. 이 노트는 이를 목표 누락의 증상으로 규정합니다: 제대로 정의된 목표가 있으면 최대 허용 낙폭, 최소 거래 빈도, 최대 보유 기간 같은 기준이 제약으로 작용하여 최적화가 취약한 구성을 이용하기 전에 조기에 배제합니다. 마지막으로, 신호로 곧바로 뛰어들면 평가가 순환적이 됩니다. 트레이더는 전략이 좋은지 말할 수 없고, 단지 이전 시도보다 더 높은 점수를 받았는지만 말할 수 있습니다. 그것은 평가가 아니라 순위입니다.
목표를 시스템 매개변수로 변환하기
이 노트에서 설명하는 핵심 메커니즘은 목표에서 매개변수로의 매핑입니다. 네 가지 매핑이 강조되며, 각각은 서로 다른 차원에서 설계를 제약합니다. 첫째는 수익 기대와 레버리지입니다. 완만하고 꾸준한 성장을 목표로 하는 트레이더는 높은 레버리지를 사용할 이유가 거의 없습니다. 레버리지는 수익뿐 아니라 변동성도 증폭시키기 때문입니다. 공격적인 복리를 목표로 하는 트레이더는 그에 상응하는 변동성을 받아들입니다. 목표는 시스템이 그 스펙트럼의 어디에 위치하는지를 결정하고, 레버리지는 그것을 표현하는 매개변수입니다. 둘째는 위험 감수성과 최대 낙폭입니다. 최대 허용 낙폭은 선호가 아니라 임계값입니다. 일단 적어 두면 하드 제약이 됩니다: 역사적 또는 시뮬레이션 낙폭이 이를 초과하는 모든 구성은 수익과 무관하게 제외됩니다. 낙폭 임계값은 포지션 크기와 손절 배치에도 영향을 줍니다. 손절 거리에 포지션 크기를 곱하면 거래당 손실이 결정되고, 총체적으로 자산 곡선의 모양이 결정되기 때문입니다. 셋째는 시간 가용성과 거래 빈도입니다. 특정 세션 동안 모니터링이 필요한 시스템은 그 시간에 이용할 수 없는 사람이 운영할 수 없습니다. 시간 예산은 빈도의 상한을 정하고, 이는 다시 데이트레이딩, 스윙, 장기 접근법 사이의 실질적 선택에 영향을 줍니다. 넷째는 성격과 보유 기간입니다. 열린 포지션에 대한 내성, 미실현 손익에 대한 편안함, 느린 피드백에 대한 인내는 트레이더가 몇 주에 걸친 추세 추종 접근법을 실행할 수 있는지, 아니면 빠른 평균 회귀 스타일을 실행할 수 있는지를 형성합니다. 종합하면, 이러한 매핑은 높은 승률의 저빈도 시스템과 낮은 승률의 고빈도 시스템이 포지션 크기, 손절 거리, 상품 선택에서 왜 그렇게 크게 다른지를 설명합니다. 그 차이는 스타일의 문제가 아니라 서로 다른 목표에서 비롯됩니다.
