jaffray woodriff 인터뷰

책보다가 아주 인상적인 인터뷰를 하나 봐서 대강 글을 올립니다.
jaffray woodriff 라는 사람이고 인터뷰어는 잭 슈웨거 입니다.
제목이 the 3rd way 입니다.

1. 

어릴때부터 남들처럼 하는게 싫었다.

2. 

그래서 trend following은 정말 하기 싫었고, 

counter-trend는 다른 사람들도 그게 다 뭔지 아니까 하기 싫었다.

3. 

trend-neutral 방식을 사용하고, 향후 24시간내의 가격변화를 예측하는게 기본이다.

4. 

일봉의 h, l, o, c 만을 raw-data로 사용한다.

5. 

'더많은 변수를 사용하면, 자연스레 데이터에 그럴듯하게 맞는 패턴을 찾게 되고, 

이것은 매우 위험하고.. 어쩌고 저쩌고...'  대개 이렇게 생각하지만, 전혀 그렇지 않다. 

사람들 말이 맞다면 나는 망해야하는데, 그렇지 않으니 재밌는 일이다. 

보통 '이 생각은 그럴듯해. 이걸 시장에 넣고 검증해보자' 라고 하지만,
나는 그저 맹목적으로 데이터를 이용한다. 

위와 같은 생각은 많은 가능성을 제한한다.
내가 생각해낼 수 있는 100가지 아이디어보다 

컴퓨터가 랜덤조합하는 100억개의 아이디어에 더 보석이 많을거라고 본다.

6. 

한가지 수동으로 하는 연구과정이 있는데, volatility나 price acceleration 같은 

price-derived data를 어떻게 만드느냐 하는 것이다.
이건 내가 직접 아이디어를 가지고 만들고, 

아무렇게나 만드는게 아니고 한마디로 make sense 해야한다.
이 중의 어떤것이 작동하는지는 컴퓨터가 조합한다.
[어떤 식으로 컴퓨터가 조합해서 연구하는건지 물으니, '그걸 말해줄 수는 없다. 하하']

7. 

만약에 문제를 정말로 명확히 할 수 있고, cross-validation 을 제대로 할줄 안다면 

과최적화는 전혀 문제가 되지 않는다.

8. 

사람들은 in-sample data로 개발하고 out-of-sample data로 검증하면 괜찮다고 생각하는데, 

결국 이렇게 하면 out-of-sample data를 in-sample data로써 사용한게 된다. 

이게 사람들이 data-mining을 망치는 가장 흔한 이유이다.

9. 

랜덤데이터를 생성하고 그 데이터에서의 best performance로 base line을 잡는다.

10. 

30년 정도의 데이터를 사용하고 가끔은 최근 데이터에 가중을 주기도 하지만, 

옛날 데이터도 아주 중요하다. 대부분의 패턴은 변하지 않는다.

11. 

수천개의 시스템을 사용하고 있고, 1년정도 망했다고 시스템을 버리지 않는다.
왜냐하면 30년 전체의 기록이 중요한 것이고, 1년은 고작 3%에 지나지 않는다.