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과최적화 (Overfitting)
과거 데이터에 너무 잘 맞춘 나머지, 미래에는 통하지 않는 전략을 만드는 실수입니다.
규칙과 파라미터를 이것저것 바꿔가며 과거 수익률이 가장 좋은 조합을 고르면, 그 전략은 과거의 우연까지 외워버립니다. 백테스트 성과는 화려하지만, 실제 미래에서는 힘을 잃습니다.
시도한 조합이 많을수록 우연히 좋아 보이는 것을 고를 확률이 커집니다. 그래서 “얼마나 좋은 결과가 나왔는가”만큼 “몇 번을 시도해서 나온 결과인가”가 중요합니다.
과최적화를 줄이려면 규칙을 단순하게 두고, 표본 밖 기간에서 검증하며, 좋은 숫자를 볼 때마다 데이터 스누핑을 의심하는 습관이 필요합니다.