[투자] Walk Forward Test

투자 전략을 세운 후 전략에 들어가는 각종 parameter 최적화를 진행합니다. 개인적으로 parameter 최적화를 선호하지는 않지만 필요한 경우도 있습니다.

최적화된 파라미터로 실전에 바로 적용하기에는 좀 부족함이 있습니다.

이를 보완하기 위한 test 방법으로 walk forward test가 있습니다. 딥러닝 app 개발할 때 많이 사용하는 방식인데요. test set를 학습용과 test용으로 나누어서 적용하는 방법입니다.

파라미터 최적화는 test set 만 사용하고, 그 결과를 test용 set에 적용하는 방식입니다.
주식 데이타는 그 양이 많지 않기 때문에 이런 방식을 적용하기에는 조금 부족한 면이 있기는 합니다만, 현재로써는 가장 많이 사용하는 방식인 듯 합니다.

참고한 글

https://quantoasis.tistory.com/m/entry/%ED%8A%B8%EB%A0%88%EC%9D%B4%EB%94%A9-Optuna%EB%A1%9C-%EB%B3%80%EB%8F%99%EC%84%B1-%EB%8F%8C%ED%8C%8C-%EC%A0%84%EB%9E%B5-Foward-walk-testing-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EA%B8%B0