자동매매 전략이 많아질수록 년간 수익률이 우연히 높게 나올 확률이 증가하기때문에 이를 해소하기 위해서는 테스트 데이터를 무한히 늘리거나 전략 수를 줄일 수 밖에 없다.


근데 한정된 테스트 데이터를 늘리거나 단순히 전략수를 줄일수없으니 클러스터링(유명한건 k-menas, EM algorithm 이 있겠지)을 통해 성과가 비슷한 전략을 하나로 묶는 작업을 해야하는데


문제는 이 클러스링을 할려면 공분산행렬(covariance matrix)를 계산해야되는데, 전략이라는게 포지션을 잡고있는 구간이 있고 안잡고있는 구간이 있기때문에


A, B 라는 전략 두개가 비슷한 성격을 갖는 전략이라도 포지션 실행 구간이 다르면 상관계수(correlation) 자체가 씹창이 날수가 있게됨..


이걸 이론적으로 완전히 해결할수있는 방법은 아직까진 없고, 클로드로 리서치 돌려서 확인하는중임 ㅇㅅㅇ;;


https://claude.ai/public/artifacts/e67a72b2-1a0f-4765-aed3-366de9be48c1

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claude.ai