이 질문은 계속 나오지만 제대로 답하는 사람은 거의 없어요. 짧게 답하면, 몇 년 치를 가졌느냐보다 그걸 몇 조각으로 나누느냐가 더 중요해요 — 여기 저희 사례가 있어요. 반으로 나누었더니 결정이 바뀌었고, 그다음엔 저희에게 불리한 쪽으로 다시 바뀌었어요.
저희 시스템의 개선 두 가지가 전체 결과를 12 %, 17 % 올렸어요. 같은 데이터를 두 절반으로 나누자, 둘 다 앞쪽 절반에서는 개선되지 않았어요. 그리고 결국 시스템에 들어간 건 그중 하나예요.
저희 시스템은 주식을 거래해요. 여기에 시장 전체의 상태를 보고 하루하루를 세 가지 상황으로 분류하는 부품을 더했어요: 정상, 불안, 나쁨. 시장이 불안할 때는 위험을 줄이고, 나쁠 때는 거래하지 않는 데 이 분류를 쓰려는 생각이었어요.
쓰는 방법은 두 가지이고, 저희는 두 가지를 따로, 전혀 쓰지 않는 경우와 함께 측정했어요:
결과는 R로 측정해요. 여기서 자연스러운 단위예요: 1 R은 그 거래에서 잃을 각오를 한 금액이에요. 3 R을 번다는 건 건 금액의 세 배를 번다는 뜻이에요. 그리고 위험을 덜 거는 버전은 덜 떨어지기도 하니까, 모든 수치를 같은 최대 낙폭에 맞춰 조정했어요. 그래야 비교가 단지 덜 뛰어드는 쪽에 상을 주지 않아요.
| 버전 | 전체 기간 | 앞쪽 절반 | 뒤쪽 절반 |
|---|---|---|---|
| 부품 없이 (기준) | 251,66 | 139,24 | 113,17 |
| 전체 버전 | 282,60 | 106,19 | 142,45 |
| 짧은 버전 | 293,40 | 135,30 | 134,60 |
나머지 두 열을 보면, 두 버전 중 어느 것도 두 절반 모두에서 이기지 못해요. 전체 버전은 앞쪽 절반에서 아무것도 쓰지 않는 경우에 확실히 져요(106.19 대 139.24). 그리고 모든 우위가 뒤쪽 절반에 있어요. 시스템에 들어간 짧은 버전도 앞쪽 절반에서는 이기지 못해요: 135.30 대 139.24.
3.94라는 차이는 작아요 — 같은 시스템을, 같은 날 나온 마크를 처리하는 순서만 바꿔 스물다섯 번 돌리면 그 구간에서 16에서 19 사이를 오가요 — 그러니 정직하게 말하면 짧은 버전이 더 나쁘다는 게 아니라, 앞쪽 절반에서는 아무것도 쓰지 않는 것과 구별되지 않는다는 거예요. 이 규칙이 확인하라고 요구하는 게 바로 그것이고, 그걸 개선이라고 내세우지 못하게 막는 것도 바로 그것이에요.
시스템에 들어간 건 짧은 버전이었어요. 전체 합계 숫자가 가장 좋았던 전체 버전은 빠졌어요. 이 숫자들을 앞에 두고 보면, 짧은 버전은 저희가 생각한 것보다 적은 근거로 들어갔어요: 그 우위도 뒤쪽 절반에 있어요.
정정 — 2026년 8월 17일
절반을 나타낸 두 열이 틀려 있었고, 그와 함께 결론도 틀렸어요. 첫 번째 열 — 전체 기간 — 은 정확히 재현돼요(251.66 · 282.60 · 293.40). 절반들은 아니었어요: 보고서는 어디서 잘랐는지도 말하지 않았고, 그 숫자를 만든 실행 기록도 저장돼 있지 않았어요. 다시 측정하자 — 같은 엔진, 같은 데이터, 같은 낙폭 조정, 데이터의 중간 날짜(2018-04-26)에서 자르고 그걸 밝히면서 — 위의 숫자들이 나왔어요.
그리고 해석이 바뀌어요. 저희는 짧은 버전이 두 절반 모두에서 이긴다고, 앞쪽 절반에서 12 % 이긴다고 발표했어요. 이기지 않아요: 135.30 대 139.24로, 잡음 범위 안이에요. 즉 저희가 고른 버전도 다른 버전에서 보던 똑같은 문제를 안고 있어요 — 우위가 한쪽 절반에만 있어요. 보고서의 교훈은 바뀌지 않고 오히려 더 강해져요: 데이터를 나누자 결정이 바뀌었고, 이번에는 저희에게 불리하게 바뀌었어요. 조용히 고치는 대신 글로 남겨 둡니다.
합계는 평균이고, 평균은 여러 방식으로 만들어질 수 있어요. 특정 구간 — 이제는 없는 종류의 시장이 이어진 몇 년 — 에 아주 잘 통하는 규칙은, 나머지 기간에는 방해가 되더라도 합계를 끌어올려요. 그럴 때 측정한 건 규칙이 통한다는 게 아니라, 그 규칙이 통하던 시기가 있었다는 거예요.
데이터를 둘로 나누면 이 두 가지가 분리돼요. 우위가 두 절반 모두에 나타나면 반복되는 무언가에서 오는 거예요. 한쪽에만 나타나면 그 시기에서 오는 것이고, 미래가 그 시기를 닮아야 할 이유는 없어요.
그리고 이 오류가 이렇게 흔한 이유가 있어요: 아무도 일부러 저지르지 않아요. 여러 버전을 시험하고, 숫자가 가장 높은 것을 고르면, 그 선택이 이미 운 좋은 시기를 안에 넣어 버려요. 아무도 그렇게 결정하지 않았는데도요.
10분이면 적용할 수 있고 통계를 몰라도 되는 규칙을 줘요: 과거 데이터를 반으로 나눠 두 부분을 보세요. 전략이 한쪽에서만 통한다면, 검증된 전략을 가진 게 아니라 전략 하나와 시대 하나를 가진 거예요.
게다가 원래 질문에 몇 년이라는 숫자보다 더 잘 답해요. 20년 치 데이터를 한 번에 보는 것은, 8년 치를 4년씩 두 구간으로 보는 것보다 정보가 적어요. 검증해 주는 건 양이 아니라, 우위가 다시 나타나는가예요.
그리고 세 번째로, 가장 많이 아껴 주는 것: 누가 곡선을 보여 주면, 쓸모 있는 질문은 얼마나 오르냐가 아니에요. 어느 구간에서 오르냐예요. 답이 «주로 몇 년부터 몇 년 사이»라면, 무엇을 보고 있는지 이미 아는 거예요.
전체 버전이 나쁘다고도, 앞으로 통하지 않을 거라고도 말하지 않아요. 이 데이터로는 그게 기여한다고 단언할 수 없다고 말해요. 그건 다른 얘기예요. 두 절반이면 충분하다고 말하지 않아요: 최소한의 확인이지 최종 확인이 아니고, 데이터가 있다면 셋이나 넷으로 나누는 게 더 좋아요. 누가 자기 돈으로 무엇을 해야 하는지에 대해 아무것도 말하지 않아요. 그리고 수치는 포지션을 하룻밤 넘겨 보유하는 비용 없이 측정했어요. 실제 계좌에서는 그 비용을 내야 하고, 작지 않아요.
직접 해 볼 수 있는 확인 하나: 과거 데이터를 가운데서 둘로 나누고 각 조각의 결과를 따로 계산하세요. 부호가 바뀌거나, 한쪽 절반이 아무것도 하지 않는 것보다 아래라면, 시작하기 전보다 더 많이 알게 된 거예요.
그리고 이 구체적인 부품이 무너져도 통하는 생각 하나: 전체 결과는 그게 어디서 오는지를 감춰요. 그걸 알아내는 가장 싼 방법은 나눠 보는 것이고, 거의 아무도 쓰지 않아요. 전체 숫자가 언제나 더 예쁘니까요.
실마리를 더 따라가고 싶다면
이 시리즈의 다른 두 보고서는 같은 것을 다른 쪽에서 측정해요: 왜 높은 적중률이 좋은 소식이 아닌가, 그리고 왜 같은 테스트를 스물다섯 번 반복하면 스물다섯 가지 다른 결과가 나오는가. 모두 sophronepsis.com/informes.html에 있어요.
그리고 이런 것을 스스로 보는 법을 배우고 싶다면, 6일 과정이 app.sophronepsis.com/empieza에 있습니다.
보고서는 하루의 사진입니다. 플랫폼 안에서는 새 데이터가 들어오면 측정을 다시 하고, 모든 전략 옆에 그 검증이 붙어 있으며, 멘토는 몇 시든 묻는 것에 답합니다. sophronepsis.com/mentoria.html
이것은 훈계가 아니라 조사입니다. 방법이나 계산에서 오류를 찾으면 hola@sophronepsis.com으로 알려 주세요. 공개적으로 정정하겠습니다. Sophronepsis · 기다린다. 관찰한다. 실행한다.
148개 종목, 16.6년의 일봉 데이터(2010-01-04 ~ 2026-08-12), 3 R 청산, 설정마다 25회 셔플, 중앙값 공개. R은 버전 간 같은 최대 낙폭에 맞춰 조정했고, 각 절반은 해당 기준의 낙폭에 맞춰 조정했어요. 절반의 경계는 2018-04-26, 데이터의 중간 날짜예요: 총 11,988건의 거래, 앞쪽 절반 5,944건, 뒤쪽 절반 6,046건. 절반들은 2026-08-17에 herramientas/mitades_hmm.py로 다시 측정했고, 결과는 MITADES-HMM-3R.json에 남아 있어요. 148개 종목과 16.6년의 일봉 데이터로 측정했으며, 수수료 0.05 %와 슬리피지 0.05 %의 비용을 반영했고, 포지션을 하룻밤 넘겨 보유하는 데 드는 브로커 비용은 반영하지 않았어요. 각 설정은 같은 날 나온 마크 사이의 순서를 섞어 25번 돌리고, 중앙값을 공개해요. 교육용 콘텐츠이며 투자 자문이 아닙니다. 신호를 팔거나 타인의 자금을 운용하지 않아요. Familia FVR · Sophronepsis.