Futures Replay · Backtesting · Walk-Forward Validation해외선물 Replay · Backtest · Walk-Forward

Train your decisions on real markets. Validate your strategy on unseen data. 판단은 실제 시장에서 훈련하고, 전략은 실데이터로 검증하세요.

BTReplay replays real futures market data bar by bar so you can practice trading decisions, then evaluates the same strategy through backtesting and walk-forward validation.Strategy selection and final evaluation are kept separate, while every parameter and execution setting remains traceable. BTReplay는 실제 해외선물 데이터를 한 봉씩 재생해 매매 판단을 훈련하고, 동일한 전략을 백테스트와 워크포워드 검증으로 평가합니다.전략을 선택하는 구간과 최종 성과를 평가하는 구간을 분리하고, 모든 파라미터의 출처와 실행 조건을 기록합니다.

This demo runs on sample data generated in your browser. The full product replays connected real market data.
Shortcuts: B Buy · S Sell · X Close · Space Pause현재 데모는 브라우저에서 생성한 샘플 데이터로 동작합니다. 정식 제품에서는 연결된 실제 시장 데이터를 Replay합니다.
단축키: B 매수 · S 매도 · X 청산 · Space 일시정지

01 — The problem문제

Making the numbers look good is not the same as building a good strategy. 좋은 숫자를 만드는 것과
좋은 전략을 만드는 것은 다릅니다.

When parameters are optimized on the full dataset and performance is measured on that same data, the results will naturally look better.A strategy with only a handful of trades may rank above one backed by a meaningful sample. And when both a stop and target are touched within the same bar, a single execution assumption can change the outcome. 전체 데이터에 맞춰 파라미터를 조정한 뒤 같은 데이터로 성과를 측정하면 결과는 자연스럽게 좋아집니다.거래 횟수가 지나치게 적은 전략이 우연히 최상위에 올라갈 수도 있고, 한 봉 안에서 손절과 목표가가 모두 체결 가능한 상황에서는 작은 체결 가정 하나가 결과를 바꿀 수도 있습니다.

These problems rarely trigger an error.
They simply make the backtest look better than it really is. 이런 문제는 오류 메시지를 만들지 않습니다.
대신 백테스트 결과를 실제보다 더 좋아 보이게 만듭니다.

The strategy did not suddenly break. The parameters were simply fitted to conditions that no longer exist.전략이 갑자기 망가진 것이 아닙니다. 과거 데이터에 맞춰진 값이 새로운 시장에서는 더 이상 통하지 않는 것입니다.

Separate the data used to choose a strategy from the data used to judge it. 전략을 고르는 데이터와
전략을 평가하는 데이터를 분리합니다.

Each fold searches for candidate strategies on the training set, selects one on the validation set, and only then evaluates it on the test set.Thresholds are recalculated using only the training window of each fold. They are never derived from the entire dataset and reused as if they were out-of-sample.The test set remains sealed until final evaluation.
Once you inspect it and adjust the strategy based on what you saw, it is no longer truly out-of-sample. 각 Fold에서 Train 구간으로 후보 전략을 탐색하고, Validation 구간에서 하나를 선택한 뒤에야 Test 구간에서 최종 평가합니다.전략의 임계값 역시 각 Fold의 Train 데이터만으로 다시 계산합니다. 전체 데이터를 한 번에 사용해 값을 만든 뒤 테스트에 적용하지 않습니다.Test 구간은 최종 검증 전까지 열지 않습니다.
한 번 확인한 Test 결과를 보고 다시 파라미터를 수정했다면, 그 구간은 더 이상 완전한 Out-of-Sample 데이터가 아닙니다.

No hidden assumptions. 숨겨진 가정을 남기지 않습니다.

A backtest is trustworthy not because the results look good, but because every assumption behind those results can be identified and explained. 백테스트의 신뢰성은 결과가 얼마나 좋아 보이는지가 아니라, 어떤 가정과 조건으로 만들어졌는지를 얼마나 명확하게 설명할 수 있는지에 달려 있습니다.

BTReplay's private beta will open in stages.Leave your email and we'll send you an invitation when access becomes available, along with essential product updates. BTReplay 비공개 베타는 순차적으로 오픈합니다.이메일을 남겨주시면 참여 가능한 시점에 초대장과 주요 제품 업데이트를 보내드립니다.