종종 우리는 어떤 사람이 무적불패의 트레이딩 전략을 발견했다고 기뻐하는 모습을 볼 수 있습니다. 또 어떤 사람들은 이렇게 자기가 발견한 트레이딩 전략이 엄청 좋은 성과를 낼 수 있다며, 자신의 전략

종종 우리는 어떤 사람이 무적불패의 트레이딩 전략을 발견했다고 기뻐하는 모습을 볼 수 있습니다. 또 어떤 사람들은 이렇게 자기가 발견한 트레이딩 전략이 엄청 좋은 성과를 낼 수 있다며, 자신의 전략에 돈을 투자하라고 말하기도 합니다. 이는 전형적인 데이터 마이닝의 오류라고 할 수 있습니다. 머신러닝을 금융 데이터에 적용하기가 쉽지 않은 이유 중 하나는 바로 이러한 데이터 마이닝 때문입니다. 금융 영역에서의 데이터 마이닝이란 계속해서 패러미터를 바꾸면서 최고의 결과가 나올 때까지 데이터를 고문하는 것을 의미합니다. 이런 과정을 계속하다보면 머신러닝은 항상 패턴을 찾게 되고, 이것이 최적의 모델이라고 말해줍니다. 하지만 실제로 이 모델을 실제 시장에서 테스트해보면 표본외성과가 좋지 못한 경우가 대부분입니다. 데이터 마이닝의 오류는 결국 과거 데이터에만 잘 맞는 과최적화인 것입니다.