아웃라이어는 금융 데이터 상에 존재하는 이상치를 의미합니다. 이러한 이상치를 어떻게 처리할 것인지를 결정하는 것은 백테스팅을 하는 과정에서 매우 중요한 과정입니다. 결국 어떤 트레이딩 전략이던 가장 현실에 가까운 형태의 백테스팅 결과를 도출하기 위해서는 좋은 데이터가 들어와야 되기 때문입니다. 머신러닝과 딥러닝에서도 마찬가지로 결국 모델보다도 더 중요하다고 여겨지는 것이 양질의 데이터이기에 데이터 전처리 과정은 까다로운 동시에 귀찮기도 하고 무엇보다 중요하지만 손이 많이 갈 수밖에 없습니다. 금융 시계열 데이터 또한 이러한 아웃라이어들을 적절히 관리해주지 않게 되면 매우 이상한 결과가 나올 수 있게 되어 실제 성과를 크게 왜곡하기도 합니다.