두 개의 백테스트 엔진, 하나의 파이프라인

탐색과 검증은 서로 정반대의 것을 원합니다. 탐색은 거대한 파라미터 공간 전반의 처리량을 원하고, 검증은 소수의 생존자에 대한 완전한 현실성을 원합니다. 우리는 하나의 엔진으로 타협하는 대신 목적에 특화된 두 개의 엔진을 운영하며, 둘 다 필요할 만큼 복잡한 경우에는 이를 결합합니다.

벡터 엔진

하나의 파라미터 그리드를 한 번에 실행——바 단위가 아니라.

전략 전체가 배열 연산과 컴파일된 커널로 표현되며, 바 단위 루프는 전혀 없습니다. 추세 추종 시나리오와 모든 거친 파라미터 스윕에 가장 적합합니다. 전체 히스토리에 걸친 수천 가지 지표/임계값 조합을 몇 초 만에 순위화합니다. 그 역할은 최종 답을 내는 것이 아니라, 거대한 탐색 공간을 후보 설정의 최종 후보 목록과, 자세히 볼 가치가 있는 시장 구간(레짐, 시간대)으로 좁히는 것입니다.

오픈소스 엔진보다 빠름

159×
보다 빠름 vectorbt
7,000×
보다 빠름 backtesting.py
82,000×
보다 빠름 backtrader
150,000×
보다 빠름 bt

동일한 파라미터 스윕에서 체결 수를 같은 값으로 고정했을 때——우리 엔진이 각 오픈소스 엔진보다 몇 배 빠르게 실행하는지.

벡터화 / 컴파일됨 바 단위 루프 없음 추세 시나리오 시장 구간 사전 필터

이벤트 엔진

바 단위로, 틱 단위로——모든 체결이 제 자리를 얻습니다.

체결과 완전한 호가창에 대해 바 단위/틱 단위로 리플레이하며, 필요에 따라 캔들, 풋프린트(가격대별 주문 흐름), 볼륨 프로파일을 겹쳐 놓습니다. 여기서 전략은 현실적인 체결, 슬리피지, 증거금, 대기열 위치를 마주합니다——그리고 AI 또는 뉴스 분석 에이전트는 실제 운영과 똑같이 캔들마다 하나의 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 호가창과 지연 시간 자체가 전략이 되는 HFT 전략에 대해 우리가 신뢰하는 유일한 엔진이기도 합니다. 설계상 더 느립니다. 이벤트당 비용은 현실성의 대가이며, 최종 후보로 살아남은 목록에 대해서는 무시할 만한 수준입니다.

완전한 L2/L3 호가창을 체결 단위로 리플레이
캔들마다 하나의 AI 또는 뉴스 결정——시간 단위부터 틱 수준까지
최종 후보에 오른 모든 후보는 실전 투입 전에 완전한 세부 사항으로 재검증
체결 + 호가창 풋프린트 / 볼륨 프로파일 캔들별 AI / 뉴스 HFT 지원

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