1년 동안 저희는 단일 전략을 최적화해서 뭔가 눈부신 것으로 만들려고 했습니다. 정직한 천장은 늘 같은 자리에 있었습니다. 한 시장에서 좋은 추세 시스템은 8년 중 대략 6-7년을 이기고, 그 사이에 -5%에서 -8%의 손실 연도가 끼어 있습니다. 파라미터를 더 세게 밀어붙이면 백테스트는 좋아지고 미래는 나빠집니다. 이 거래는 언제든 가능하고, 언제나 손해입니다.
그래서 저희는 최적화를 멈추고 조합을 시작했습니다.
저희는 정말로 서로 다른 이유로 움직이는 시장들 위에서, 하드 스탑이 걸린 추세추종을 돌립니다. 금리 차에 의해 움직이는 JPY 크로스 추세와, 자체 사이클로 움직이는 암호화폐 추세입니다. 개별적으로 보면 각 구성 요소에는 여전히 손실 연도가 있습니다. 그런데 동일 리스크로 조합하면, 단순하고 화려하지 않은 일이 일어납니다. 나쁜 해들이 서로 다른 달력에 떨어지는 것입니다.
저희의 결합 테스트에서, 비상관 구성 요소들의 포트폴리오는 테스트한 모든 해에 양의 수익을 냈고, 최악의 해도 여전히 두 자릿수 플러스였으며, 연간 수익률의 표준편차는 가장 강한 단일 구성 요소 대비 대략 절반으로 줄었습니다. 그 결과를 위해 어떤 구성 요소도 더 최적화되지 않았습니다. 개선은 전적으로 상관 행렬에서 왔습니다. 그리고 상관 행렬은 파라미터 세트와 달리, 옵티마이저가 무엇을 원했는지에 관심이 없습니다.
왜 이것이 또 한 번의 튜닝보다 나은가
1. 파라미터 엣지는 부식됩니다. 구조적인 상관관계 엣지는 그 자산이 무엇인지에 관한 것입니다.
2. 분산투자는 최악의 경우를 개선합니다. 계좌를 게임에서 퇴출시키는 것이 바로 최악의 경우입니다. 최적화는 주로 과거의 평균적인 경우를 개선할 뿐입니다.
3. 정직하게 검증할 수 있습니다. 각 구성 요소를 실제 틱으로 따로 검증하고 나면, 조합은 산수이지 또 하나의 피팅이 아닙니다.
어떤 트레이더든 쓸 수 있는 실전 버전
이 아이디어를 쓰는 데 저희 제품이 필요하지는 않습니다. 이미 신뢰하는 전략 두세 개를 골라, 손실 구간이 겹치지 않는지 확인한 뒤, 리스크를 균등하게 나누세요. 전체는 어떤 부분보다도 차분해집니다. 저희가 패키지로 만든 버전을 원하신다면: https://www.mql5.com/en/market/product/182751
전체 제품과 무료 유틸리티: https://www.mql5.com/en/users/app.develop.sk/seller
