과거 가격 데이터로 가격 기반 실험 전략을 시뮬레이션한 결과와, 현재 스냅샷의 지표 구조를 단면 분석한 방법론 감사입니다 · 현재 종합 점수의 성과를 검증한 결과는 아닙니다.
먼저 읽기 · 이 실험의 한계와 주의점 확인 →이 백테스트는 현재 지표와 다른 시점의 실험실 결과입니다. 현재 종합 점수의 성과 검증이 아니라, 과거 가격 데이터로 규칙을 점검한 참고 자료로 보세요.
아래 “확인 가능” 항목은 현재 스냅샷의 지표 구조를 단면(cross-sectional)으로 본 것이며, 성과(수익률) 검증이 아닙니다. “확인 불가” 항목은 현재 데이터로 만들 수 없어 추정으로 대체하지 않고 표시하지 않습니다.
로컬 재현: python scripts/methodology_audit.py → docs/methodology-audit.md
백테스트는 아이디어 검증용 시뮬레이션이며 현재 종합 점수의 성과 검증 결과가 아닙니다.
가격 기반 실험 전략을 과거 데이터로 돌려본 결과예요. 현재 종합 점수나 미래 수익률을 검증한 결과가 아닙니다.
수익(왼쪽)과 위험(오른쪽)을 함께 보세요. 수익률이 높아도 낙폭·변동성이 크면 체감 위험은 커집니다. 이 전략 MDD -41.4%(벤치 -28.0%) · Sharpe 0.89(벤치 0.98).
직전 고점 대비 하락폭. 0 아래로 깊을수록 손실 구간이 크고 길었습니다.
연도(행) × 월(열) 격자. 각 칸의 숫자는 그 달의 수익률(%)입니다. 붉을수록 상승 · 푸를수록 하락 · 회색은 0%/미보유. 빈 칸은 데이터 없음.
⚠ 총수익률은 벤치마크보다 높았지만, 최대낙폭이 더 크고 위험조정 성과(Sharpe)가 더 낮습니다. 수익률만 보지 말고 낙폭·변동성을 함께 확인하세요.
전체 기간 누적 손익에 기여한 종목. % = 전략 총손익 대비 비중. 이익·손실을 함께 봅니다.