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GPU가 CPU에 대해 갖는 우위는 배치 크기와 함께 커집니다 — 우리의 멀티 타임프레임 지표 사전 계산에서 호출당 콤보 하나일 때 54.5배부터 예순한 개일 때 359.6배까지 — 작은 스윕은 커널 실행과 전송 오버헤드를 상각할 수 없기 때문입니다. 헤드라인 167배를 CPU에도 도움이 되는 27배의 알고리즘 승리와 6.2배의 하드웨어 승리로 분해하고, 진짜 GPU 대 최선의 CPU 우위는 단일 타임프레임에서 겨우 3.2배, 멀티에서 6.2배임을 보이며, GPU를 사들일 값어치가 생기려면 스윕이 얼마나 넓어야 하는지에 대한 결정 가이드를 제시합니다.

Apple의 Metal GPU에는 float64가 없습니다. 벡터화된 백테스트를 순진하게 이식하면, 유혹적인 접두사 합(prefix-sum) WMA가 fp32에서 오버플로를 일으킵니다 — 최대 상대 오차 211배 — 그런데도 코드는 멈추지 않고 그럴듯한 숫자를 계속 반환합니다. 해법은 더 높은 정밀도가 아니라 다른 방식의 합산입니다: 직접 윈도우 컨볼루션은 fp32에서 8×10⁻⁷까지 안전하며 단일 스레드 numba보다 55.9배 빠릅니다. 이 함정의 정체, 그 산술적 원인, 그리고 여러분이 거기 빠지지 않았음을 증명하는 방법을 다룹니다.

드릴다운/다중 충실도 탐색(ASHA, successive halving, Hyperband)은 수천 개의 설정(config)을 저렴하게 걸러내고, 살아남은 것만 비용이 큰 전체 평가로 승격시킨다. 이는 실질적인 속도 향상이지만, 저충실도 순위가 고충실도 순위와 어긋나면 조용히 무너진다. 우리는 폴드 간 순위 상관관계를 측정했다. 폴드가 1개일 때 스피어만(Spearman) ρ는 0.03까지 낮아질 수 있으며(거의 무작위로 순위를 매기는 수준), 폴드가 누적됨에 따라 0.43, 0.67, 0.78, 0.91로 상승한다. 해결책은 하나의 필수 게이트다. 먼저 ρ(저렴한 것, 전체)를 측정하고, ρ ≥ 0.5가 되는 첫 번째 단계로 최소 충실도를 자동으로 높이는 것이다.

백테스트 한 번이 저렴할 때는 단순히 뒤섞은 Sobol 시퀀스가 원시 처리량에서 모든 "스마트" 샘플러를 압도한다 — TPE, CMA-ES, ASHA는 파이썬 ask/tell 세금을 물어 속도가 20배 떨어지고, 동일한 실제 소요 시간에 훨씬 적은 지점을 평가하여 패배한다. 각 평가를 비싸게 만들면(다중 타임프레임 + walk-forward 폴드) 이 교차점은 뒤집힌다. 우리는 두 체제를 모두 측정했고, 폴드 순위 충실도(ρ@1이 0.03→0.43으로 상승)가 왜 가지치기가 효과를 보기 위한 전제 조건인지 살펴본다.

모든 파라미터가 탐색 비용이 같은 것은 아니다. 전략의 파라미터는 비싼 축(지표 — 전체 시계열에 대해 재계산)과 싼 축(의사결정 임계값 — 미리 계산된 시그널에 대한 O(n) 패스)으로 나뉜다. 지표는 임계값에 대해 불변이므로 한 번만 계산한 뒤 초당 약 5,600개 설정 속도로 수천 개의 임계값 조합을 스윕할 수 있다 — 설정마다 재계산하는 것보다 약 1,600배 저렴하다. 차원의 저주를 다시 가격 매기다.

8개의 백테스트 엔진을 완전히 동일한 파라미터 스위프로 벤치마크했다 — 150k 바, 80개의 HMA 크로스 조합, 거래 수 패리티를 2707로 고정. 가장 인기 있는 이벤트 기반 프레임워크 중 두 개가 손으로 짠 pandas 루프보다 느린 결과를 냈고, 벡터화/컴파일 엔진은 같은 작업을 약 13,000배 빠르게 실행했다. 인기 라이브러리가 애초에 분할 상각하도록 만들어지지 않은, 바당 오버헤드에 대한 연구.

디플레이티드 샤프 비율은 승리한 전략의 값을 매기고, PBO는 그것을 골라낸 서치의 값을 매깁니다. 조합적 대칭 교차검증은 1000x200 성과 행렬에 대해 C(16,8) = 12,870번의 훈련/테스트 분할을 실행하고 묻습니다: 인샘플 승자가 아웃오브샘플에서 하위 절반에 떨어지는가? 거의 모두가 놓치는 함정 — PBO의 null은 1이 아니라 0.5입니다. 제로 엣지 전략 200개에서 최고 인샘플 연율화 샤프 1.98은 아웃오브샘플에서 0.06으로 무너지고 PBO = 0.476: 동전 던지기, 완전한 과적합입니다. 진짜 엣지(연율화 샤프 2.38)를 심으면 PBO는 0.001로 떨어지고, 인샘플 3.73은 아웃오브샘플 2.34로 살아남습니다. 순수한 랜덤 워크 위의 이동평균 그리드 역시 아웃오브샘플 스킬이 전혀 없습니다 — 60개 행렬에 걸쳐 평균낸 PBO 0.463은 통계적으로 null과 구별되지 않습니다 — 그리고 하나의 대표 행렬에서는 그 신기루가 생생합니다: 최고 인샘플 샤프 2.33이 아웃오브샘플 중앙값 -0.22로 무너지고, PBO 0.573, 손실 확률 63%.