계약 거래 백 테스트 방법 : 전략의 과거 성과를 확인하는 방법은 무엇입니까?

역사적 데이터를 통한 계약 거래 전략을 백 테스트하면 거래자가 성과를 평가하고, 과적 해지지 않으며, 수수료, 미끄러짐 및 시장 영향을 설명하는 데 도움이됩니다.

2025/06/19 13:49

계약 거래 백 테스트의 기본 사항 이해

백 테스트는 계약 거래 전략 , 특히 휘발성 암호 화폐 세계 내에서 평가하는 데 중요한 단계입니다. 이를 통해 거래자는 과거 데이터를 사용하여 전략이 어떻게 수행되었는지 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이 과정은 실제 자본을 위험에 빠뜨리기 전에 강점과 약점을 식별하는 데 도움이됩니다. 백 테스트의 핵심 아이디어는 전략을 과거 시장 조건에 적용하고 그것이 수익을 창출했는지 확인하는 것입니다.

cryptocurrency contract traders의 경우 여기에는 특정 기간 동안 가격 변동, 볼륨 및 개방형이자를 분석하는 것이 포함됩니다. 백 테스트의 정확도는 사용 된 과거 데이터의 품질과 테스트중인 전략의 논리에 크게 의존합니다. 거래자는 수수료, 미끄러짐 및 실행 지연과 같은 모든 변수가 시뮬레이션에 고려되도록해야합니다.

중요한:

Binance, Bybit 또는 FTX API와 같은 신뢰할 수있는 소스의 깨끗하고 신뢰할 수있는 과거 데이터를 항상 사용하십시오.

백 테스트를위한 올바른 도구를 선택합니다

효과적인 백 테스트를 수행하려면 과거 데이터 분석 및 전략 구현을 지원하는 적절한 도구가 필요합니다. 인기있는 플랫폼에는 TradingView , Python 기반 라이브러리 (Backtrader 또는 Pyalgotrade와 같은) 및 일부 거래소에서 제공하는 독점 거래 소프트웨어가 포함됩니다.

각 도구에는 고유 한 장점이 있습니다.

• TradingView는 코딩 전략을위한 Pine 스크립트와 시각적 인터페이스를 제공합니다.
• Python 프레임 워크는 라이브 시장 데이터와 더 깊은 사용자 정의 및 통합을 허용합니다.
• 교환 별 도구는 주문서 및 수수료 구조에 직접 액세스하여보다 정확한 시뮬레이션을 제공 할 수 있습니다.

도구가 계약 거래에 중요한 레버리지 설정 , 위치 크기 및 수수료 모델링을 지원하는지 확인하십시오. 일부 플랫폼은 또한 워워드 분석을 허용하여 여러 역사적시기에 걸쳐 테스트하여 전략 견고성을 향상시킬 수 있습니다.

전략 매개 변수 설정

백 테스트를 실행하기 전에 계약 거래 전략 의 모든 매개 변수를 명확하게 정의하십시오. 일반적으로 다음은 다음을 포함합니다.

• 입력 조건 : 예 : 이동 평균 크로스 오버, RSI 발산, 탈주 패턴
• 종료 조건 : 이익을 가져 가고, 손실 수준을 중지하고, 후행 정류장
• 위치 크기 : 고정 금액, 자본 비율 또는 위험 기반
• 레버리지 : 변동성에 따라 고정되었는지 또는 역동적인지 지정

이 규칙은 명확하고 프로그래밍 가능해야합니다. 예를 들어,“트렌드가 반전 될 때 판매”라고 말하는 대신 다음과 같이 말합니다.

또한 시장 영향 및 미끄러짐 모델을 고려하십시오. 높은 수준의 시나리오에서는 작은 편차조차도 수익성에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 지나치게 낙관적 인 결과를 피하기 위해 이러한 요소에 대한 현실적인 가정을 설정하십시오.

백 테스트를 실행하고 결과를 해석합니다

전략이 코딩되고 구성되면 관련 히스토리 데이터 세트에서 백 테스트를 실행하십시오. 주요 성능 메트릭에 중점을 둡니다.

• 총 수익
• 승리
• 위험 보상 비율
• 최대 드롭 다운
• 샤프 비율
• 평균 거래 기간

기본 자산을 보유하거나 간단한 이동 평균 전략과 같은 벤치 마크에 대한 절대 숫자와 상대 성능을 모두 살펴보십시오.

경고:

모델을 과거 데이터에 과도하지 않도록하십시오. 백 테스트에서는 예외적으로 성능을 발휘하지만 라이브 시장에서 실패하는 전략은 종종 곡선을 겪는 것으로 고통받습니다.

지분 곡선을 사용하여 성능 추세를 시각화하십시오. 매끄럽고 위쪽 슬로핑 곡선은 일관된 수익을 나타내며, 급격한 방울은 특정 시장 조건에서 취약성을 시사합니다.

전략 견고성 검증

초기 테스트 후 다양한 방법을 통해 전략의 견고성을 검증하십시오.

• 워크 포워드 테스트 : 이전 데이터를 최적화 한 후 과거 데이터를 세그먼트로 나누고 각 세그먼트의 전략을 테스트합니다.
• Monte Carlo Simulations : 다른 시퀀스에서 성능 안정성을 평가하기 위해 무작위로 거래 결과를 무작위로 셔플합니다.
• 샘플 외 테스트 : 최적화 중에 사용되지 않은 데이터의 일부를 최종 전략을 테스트합니다.

이러한 기술은 전략이 다른 시장 단계에서 일관되게 수행되는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. 성능이 크게 다르면 전략에 적응성이 부족하여 추가 개선이 필요할 수 있습니다.

또한 여러 전략을 동시에 관리하는 경우 중복 거래 및 동시 위치를 확인하십시오. 이들은 위험 프로파일과 자본 할당을 왜곡 할 수 있습니다.

일반적인 함정과 피하는 방법

몇 가지 일반적인 실수는 백 테스트 노력의 효과를 훼손 할 수 있습니다.

• 거래 비용 및 미끄러짐을 무시합니다
• 품질이 좋지 않거나 불완전한 데이터를 사용합니다
• 시장 영향을 설명하지 못한다
• 교환 별 뉘앙스가 내려다 보입니다 (예 : 영구 계약의 자금 요금)
• 검은 백조 사건이나 갑작스런 청산을 ​​고려하지 않습니다

이러한 문제를 완화하려면 :

• 보다 정확한 실행 모델링을 위해 가능한 경우 진드기 수준 데이터를 사용하십시오.
• 수수료 및 미끄러짐에 대한 보수적 인 견적을 적용하십시오
• 극한 시장 상황에 대한 스트레스 테스트를 포함하십시오
• 레버리지 및 마진 요구 사항에 따라 청산 시나리오를 시뮬레이션합니다

이러한 함정을 해결함으로써 실제 거래 환경에서 전략이 유지 될 가능성이 높아집니다.

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자주 묻는 질문

Q : 프로그래밍 기술없이 계약 거래 전략을 백 테스트 할 수 있습니까?

예, TradingView 및 Metatrader와 같은 플랫폼은 전략을 구축 및 테스트하기위한 코드가없는 코드 또는 저 코드 솔루션을 제공합니다. 그러나 맞춤형 시스템에 비해 유연성이 부족할 수 있습니다.

Q : 영구적 인 선물 전략을 백 테스트 할 때 자금 조달 요금을 고려해야합니까?

전적으로. 자금 조달 요금은 수익성에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 특히 시간이 지남에 따라 빈번한 지불이 축적되는 옆으로 시장에서는 큰 영향을 줄 수 있습니다. 백 테스터 에이 비용이 포함되어 있는지 확인하십시오.

Q : 계약 거래 백 테스트를위한 과거 데이터를 선택할 때 얼마나 멀리 돌아 가야합니까?

이상적으로는 Bull과 Bear 단계를 포함하여 최소한 하나의 전체 시장주기를 사용하여 포괄적 인 견해를 얻으십시오. 암호화 자산의 경우 일반적으로 2 ~ 3 년의 일일 데이터 이상을 의미합니다.

Q : 계약 시장에서 백 테스트와 종이 거래의 차이점은 무엇입니까?

백 테스트는 과거의 성과를 시뮬레이션하기 위해 과거 데이터를 사용하는 반면, 종이 거래는 실제 자금을 위험에 빠뜨리지 않고 실시간으로 전략을 적용합니다. 둘 다 전략을 검증하는 데 필수적입니다.