과최적화(오버피팅)(이)란 무엇인가요?Overfitting
파라미터를 과거 데이터에 지나치게 맞춰, 새 데이터에서는 성과가 형편없어지는 거예요.
애니메이션 레슨에서 ‘과최적화(오버피팅)’ 배우기
- 퀀트 입문표본 외 검증: 백테스트에 속지 마세요
과거 데이터에서 가장 좋은 파라미터를 고르는 건 쉬워요. 어려운 건 본 적 없는 데이터에서도 통하느냐예요. 워크포워드 분석은 실제처럼 ‘먼저 파라미터를 고르고, 그다음 실전에 나가는’ 과정을 흉내 내요.
- 오실레이터와 모멘텀 지표파라미터와 기준선: 민감도의 맞바꿈
기간을 7로 할까요, 21로 할까요? 기준선은 70/30일까요, 80/20일까요? 같은 시세에서 파라미터를 바꿔 가며 신호의 수와 질이 어떻게 맞바뀌는지 봐요.
- 지표 실전과 백테스트파라미터 최적화와 과최적화
파라미터를 과거 기준 ‘최고’로 맞추면 잡음을 외운 것에 불과한 경우가 많아요. 진짜 시험은 표본 외 테스트예요.
관련 용어
드래그하고 재생할 수 있는 애니메이션으로 ‘과최적화(오버피팅)’의 원리를 직접 확인해 보세요.
‘표본 외 검증: 백테스트에 속지 마세요’ 레슨 듣기