투자 전략들의 과최적화 오류에 대하여...
오늘 글 주제는 일반 투자자분들께는 생소한 주제인 "투자전략 그리고 과최적화"라는 주제로 이야기드리고자 합니다. 과거와는 달리 일반 개인투자자분들도 체계적으로 투자하시는 분들도 크게 늘었고, 전략적매매, 퀀트, 시스템트레이딩,로보어드바이저와 같은 투자 방식을 사용하는 비중도 은근히 늘고 있습니다.
그런데, 개인투자자이든 전문적인 퀀트 연구회사든 간에 한가지 경계해야할 것이 있습니다.
그것은 바로 "과최적화 오류"입니다.
ㅇ 과최적화의 오류?
가치투자 방식으로 투자 전략을 만들거나, 기술적 분석으로 투자 전략을 만들거나 어떤 새로운 개념으로 투자전략을 만들든지 간에 "최적화"라는 검증 과정을 거치게 됩니다.
가장 높은 수익률을 만들거나, 가장 변동성이 낮은 과거 수익률을 만드는 변수를 찾는 등의 과정 속에서 가장 높은 수익률을 거두는 변수의 수치를 찾게 되지요.
[변수최적화의 사례]
보통은 기술적분석을 사용한 시스템트레이딩에서 변수 최적화가 자주 사용됩니다. 이렇게 해서 검증 과정을 해보며 특정 변수가 과거에 엄청난 수익률을 냈다는 것을 찾아낼 수 있습니다.
혹은 변수 최적화 과정 속에 가장 매끈한 우상향 수익률 곡선을 만드는 변수도 찾아낼 수 있습니다.
가치투자라면, 밸류에이션 수치를 어떤기준으로 잡을지가 변수가 될 수 있겠지요?
적절한 최적화의 과정은 반드시 필요한 과정이긴 합니다.
어떤 전략최적화든 이렇게 최적화된 변수값이 미래를 보장할 수 없다는 함정에 빠질 수 있습니다.
즉, 과거의 수익률을 가장 아름답게 만든 전략변수가 오히려 실전투자에서는 손실을 만드는 상황이 발생되는데 이를 "과최적화의 오류"라 합니다.
ㅇ 과최적화 : 개인투자자, 전문투자자,전문 연구자 모두에게서 관찰된다.
일반개인투자자는 이런 전문적인 분석을 하지 않기에 과최적화의 오류에 빠지지 않으실거라 생각하시겠습니다만, 은근히 과최적화된(혹은 옛날에 알려진)변수를 많이 사용하곤 합니다. 예를들어 이동평균선을 사용할 때 5일 이평선을 생명선처럼 여기는 것도 일종의 과최적화 사례일 것입니다.
과거에는 잘 맞았거나 특정 종목에서는 잘 맞았겠지만 대부분의 경우에서는 유의미한 시그널로 사용하기에는 무리가 있지요.
전문투자자나 전문 연구자의 경우는 스스로가 많은 백데이터를 가지고 있고, 다양한 노우하우와 스킬을 가지고 있다보니 오히려 과도한 연구가 과최적화 오류를 만들 수 있습니다.
새로운 전략필터를 And 나 Or 논리연산자로 추가하고, 그 추가하는 과정에서 전략코드가 무한정 길어지게 되지요. 과거의 수익률은 그 무엇보다도 아름답게 피팅할 수 있지만 이상하게도 실전에서는 손실만 발생하는 과최적화의 오류에 빠지는 경우가 빈번합니다.
ㅇ 과최적화를 막기 위해 : 수익률에 쫓기지 마시라.
[과최적화로 과거수익률을 아름담게 할 수는 있지만]
작년, 2016년의 경우 그 이전에 수익률을 높게 만들어온 퀀트(가치전략) 중에 다수가 부진한 성과를 보였습니다. 그러다보니 가치투자를 계량적으로 해오던 투자자들 중에는 자신의 투자 전략에 대한 회의감을 느끼고 새로운 변수를 추가하여 최적화를 시도하는 경우를 주변에서 왕왕 보게 되었습니다.
논리적으로는 하나하나 말이 될 수 있겠지만 그 부분부분 각각의 논리가 하나로 모였을 때는 오히려 자기모순에 빠질 수 있음에도 수익률을 다시 만들어야한다는 압박감에 과최적화의 함정에 빠지게 됩니다.
특히, 회사 소속 직원으로서 전략을 개발하는 경우 혹은 회사자금이나 펀드자금을 운용하는 매니저의 경우는 수익률에 대한 외부압박이 강하기에 이런 최적화의 함정에 빠질 수 있습니다.
급한 마음에 짧은 시간안에 전략을 개발하기 떄문에 논리적 검증 시간도 없이 실전에 전략을 투입하지만 원하는 수익률 곡선이 만들어지기는커녕 원치않는 마이너스 수익률을 경험할 수 있습니다.
오히려, 전략론칭 이전에 차분히 수년간에 걸쳐서 검증하고 Robust를 확인한 전략의 경우는 잠시 부침 후에도 다시 제자리를 찾아갈 가능성이 높습니다만, 급하게 과최적화로만 만들어진 전략은 실망감 속에 또 다시 급하게 전략을 개발하는 악순환에 빠지게 합니다.
ㅇ Simple is Smart
투자전략은 합리적이고 논리적인 개념이어야 합니다.
단, 그 전략 자체는 코드 몇줄로 설명될 정도로 간단한 것이 좋습니다.
Simple is Smart... 단순한게 오히려 장기적으로는 답이 될 것입니다.
단순한 변수로 만들어진 전략이 자신이 거래하는 시장 뿐만 아니라 다른 나라의 증시, 상품, 주식 등에서도 유의미한 성과를 만들어 내는 강건함(Robust)를 가지고 있습니다.
최근 시스템트레이딩, 퀀트, 로보어드바이저 단계를 거치고 있는 계량적 투자자들과의 대화와 이야기 속에서 과최적화의 자기 함정이 빠진 것을 보고 오늘 글을 적어보았습니다.
절대 단기 수익률에 쫓기지 마시고, 전진분석검증과 실전검증을 모두 감안하여 천천히 단순하게 생각 해 본다면 원하는 궁극의 답에 가까워 질 것입니다.
2017년 1월 23일 월요일
lovefund이성수(KCIIA, 국제투자분석사,한국증권분석사회 정회원 및 CIIA 합격)
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