머신러닝
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백테스트를 고칠수록 실전에서 멀어지는 이유 — 초보가 공부한 과최적화와 워크포워드 검증
코딩도 매매 로직도 초보인 필자가 자동매매 봇 개발 일지에서 마주친 과최적화(오버피팅)를 공부해 정리한 학습 노트. 시도 횟수가 왜 중요한지, 워크포워드 검증이 무엇인지 쉬운 말로 공유합니다.
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자동매매 봇에게 ‘정답’을 가르치는 법, 트리플 배리어 라벨링 개념
자동매매 봇의 예측 모델을 학습시키려면 과거 신호마다 ‘정답 라벨’을 붙여야 합니다. 단순 기간 기준 라벨링의 한계와, 익절·손절·시간 세 개의 경계로 정답을 정하는 트리플 배리어 라벨링의 개념을 20년 현장 관점에서 초보 눈높이로 정리했습니다.
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자동매매 점수를 ‘확률’로 바꿔야 하는 이유
자동매매 봇이 매긴 점수를 그대로 믿으면 안 되는 이유와, 점수를 확률로 변환(캘리브레이션)해야 하는 근거를 설명합니다. 순위와 확률의 차이, 변환의 사고 순서, 초보가 반복하는 실수를 실전 관점에서 정리했습니다.