EA 평가 고급: 샘플 외 테스트로 전략 검증, 과적합 탈피

2025-04-23
FX 배우기, 전문가 어드바이저, 고급 콘텐츠

귀하의 EA 최적화 결과는 신뢰할 수 있나요? 샘플 내(IS)와 샘플 외(OOS) 테스트의 차이점을 이해하세요. OOS 데이터를 사용하여 전략의 견고성을 검증하는 방법을 배우고, 과적합 함정을 피하며, 진정으로 신뢰할 수 있는 거래 신뢰를 구축하세요. 필독!

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샘플 내 테스트 vs 샘플 외 테스트: 어떻게 더 신뢰성 있게 EA를 평가할 수 있을까?

이전 글에서 우리는 어떻게 최적화 (Optimization)하여 전문가 어드바이저 (EA) 의 파라미터 설정을 조정해 과거 데이터에서 더 좋은 성과를 내도록 하는지에 대해 이야기했습니다.
또한 과적합 (Overfitting)의 함정을 조심해야 한다고 언급했는데, 이는 EA가 과거 데이터에 너무 완벽하게 맞춰져 미래에는 성과가 나쁠 수 있다는 뜻입니다.

그렇다면, 최적화로 찾은 '최적' 파라미터 설정이 정말 시장의 규칙을 배운 것인지, 아니면 단순히 과거 데이터를 '암기'한 것인지 어떻게 알 수 있을까요?
이때 샘플 내 테스트 (In-Sample Testing) 와 샘플 외 테스트 (Out-of-Sample Testing) 라는 두 개념이 매우 중요해집니다.
이들은 EA 전략을 더 신뢰성 있게 평가하는 데 도움을 줍니다.

샘플 내 테스트 (In-Sample Testing)란?

간단히 말해:

샘플 내 테스트는 최적화 과정에서 사용한 그 구간의 과거 데이터를 의미합니다.

교과서 복습과 같다:

시험 준비를 위해 선생님이 표시해 둔 교과서 내용을 복습하는 상황을 상상해 보세요.
EA가 최적화할 때도 이 샘플 내 데이터 를 '학습'하며, 이 데이터 구간에서 가장 좋은 성과를 내는 파라미터 설정을 찾습니다.

목적은?

특정 과거 데이터 구간에서 EA가 최고 성과 를 낼 수 있는 파라미터 조합을 찾는 것입니다.

제한점은?

샘플 내 데이터에서 좋은 성과를 냈다고 해서 미래에도 반드시 좋은 성과를 낸다는 보장은 없습니다.
EA가 단지 이 데이터의 특수한 패턴이나 노이즈를 '기억'했을 뿐, 진정한 일반 규칙을 배우지 못했을 수 있기 때문입니다.
이것이 바로 과적합 의 위험입니다.

샘플 외 테스트 (Out-of-Sample Testing)란?

간단히 말해:

샘플 외 테스트는 최적화 과정에서 전혀 사용하지 않은 다른 구간의 과거 데이터 를 이용해 샘플 내 테스트에서 찾은 '최적' 파라미터를 검증하는 것입니다.

모의고사 보는 것과 같다:

교과서(샘플 내 테스트)를 복습한 후, 한 번도 본 적 없는 모의고사 문제지(샘플 외 데이터 )로 실력을 점검하는 것과 같습니다.
샘플 외 테스트는 EA가 최적화된 파라미터로 '한 번도 본 적 없는' 과거 데이터를 테스트하는 과정입니다.

목적은?

그 '최적' 파라미터가 새롭고, 미지의 과거 데이터 에서도 좋은 성과를 내는지 확인하는 것입니다.
이를 통해 EA가 진짜 실력을 갖췄는지, 아니면 샘플 내 데이터에만 맞춘 '암기'인지 판단할 수 있습니다.

어떻게 도움이 되나?

EA가 샘플 외 데이터에서도 괜찮은 성과 를 낸다면(샘플 내만큼 완벽하지 않아도 수용 가능하다면), 이 전략이 과적합이 심하지 않고 비교적 신뢰할 만하다는 자신감을 가질 수 있습니다.
EA가 샘플 외 데이터에서 성능이 크게 떨어진다면 (예: 수익에서 손실로 전환), 이는 강력한 경고 신호 입니다! EA가 심각하게 과적합되었고, 이전에 찾은 '최적' 파라미터가 신뢰할 수 없다는 뜻일 가능성이 큽니다.

왜 이것이 중요한가? (걱정을 해소하는 이유)

손실에 대한 두려움 감소: 샘플 외 테스트는 실제 거래에 가까운 검증을 제공합니다. 만약 전략이 샘플 외 테스트에서 성과가 나쁘면, 실제 자금을 투입하기 전에 경고를 받는 셈입니다. 전략의 실제 위험을 이해하면 기대 관리를 할 수 있어 미래 손실에 대한 두려움을 줄일 수 있습니다.
과적합 함정 방지: 과적합을 피하는 가장 직접적이고 효과적인 방법 중 하나입니다. 많은 사람들이 최적화 후 완벽해 보이는 샘플 내 백테스트 결과에 속기 쉽지만, 샘플 외 테스트가 이 '허상'을 깨뜨려 줍니다.
더 현실적인 신뢰 구축: EA가 샘플 내와 샘플 외 데이터 모두에서 합리적인 성과를 낼 때만, 과적합에 기반한 허위 신뢰가 아닌 실제 신뢰를 전략에 가질 수 있습니다.

이 두 가지 테스트는 어떻게 진행하나? (간단 개념)

일반적으로 보유한 과거 데이터를 두 구간(또는 그 이상)으로 나눕니다:

샘플 내 (In-Sample): 이 구간 데이터를 사용해 최적화를 진행하고 최적 파라미터를 찾습니다.
샘플 외 (Out-of-Sample): 이 구간 데이터는 '숨겨두고' 최적화에 전혀 사용하지 않습니다. 최적화가 끝난 후, 찾은 최적 파라미터로 이 데이터 구간에서 일반 백테스트를 실행해 결과를 확인합니다.

일부 거래 플랫폼(예: MT5 )의 전략 테스터는 포워드 테스트 (Forward Testing) 기능을 제공하여 이 데이터 분할과 테스트 과정을 자동으로 수행할 수 있습니다.

요약: 최적화 결과 검증의 핵심 단계

EA 파라미터 최적화는 전략을 더 좋아 보이게 할 수 있지만, 반드시 검증 이 필요합니다.

샘플 내 테스트 는 '잠재력 있는' 파라미터를 찾아줍니다.
샘플 외 테스트 는 이 파라미터가 정말 '신뢰할 만한지' 검증해 줍니다.

이 두 단계 테스트를 통해 EA 전략의 견고성을 더 깊이 이해하고, 과적합 위험을 효과적으로 줄여 더 현명한 거래 결정을 내릴 수 있습니다.

마지막으로 주의할 점: EA가 샘플 내와 샘플 외 테스트에서 모두 좋은 성과를 내더라도, 이는 여전히 과거 데이터에 기반한 결과입니다.
실제 자금을 투입하기 전 가장 중요한 마지막 단계는 데모 계좌 에서 실시간 테스트 를 진행하는 것입니다.
EA를 현재 시장 환경에서 일정 기간 운용하며 실제 성과를 관찰하는 것이 최종 검증입니다.