Phase 2 준비 완료: 검증 스크립트 재작성 & 자동화 도구
- Task 3: phase2_verification_scripts.py 테스트 (샘플 데이터) ✅ - Task 4: 5개 리포트 템플릿 작성 ✅ - Task 5: SQL 쿼리 검증 (실제 데이터) - 메트릭 데이터 미채움 확인 ✅ - Task 6: 자동화 도구 & Go/No-Go 기준 통합 ✅ 발견 사항: • Phase 1: 304개 행 생성 (9일 누적) • 문제: metrics_json 필드 모두 비어있음 (0%) • 영향: Phase 2 검증 불가능 (데이터 필요) • 상태: 2026-11-01 재검증 예정 AGENTS.md v16.0 준수: ✅ 정공법: 근본 원인 분석 (메트릭 미저장) ✅ 현장감: 실제 데이터 검증 ✅ 과유불급: 필요한 준비만 완료 ✅ 재현성: 모든 스크립트 버전 관리 Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# PBO 검증 리포트: Probability of Backtest Overfit
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**Team:** PBO Quantitative Analysis
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**Date:** [실행 날짜]
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**Period:** Phase 1 Shadow Run Data (252+ trading days)
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## 📊 Executive Summary
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### Metric: Probability of Backtest Overfit (PBO)
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- **공식:** PBO = 1 - (OOS_Sharpe / IS_Sharpe)
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- **목표 범위:** < 20%
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- **해석:** PBO가 낮을수록 백테스트 과최적화가 적음
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### Result Status
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PBO: _____ %
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Expected: < 20%
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Status: [✅ PASS] / [❌ FAIL]
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Confidence: _____% (95%+)
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## 📈 Methodology
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### 데이터 소스
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- **기간:** Phase 1 자동 실행 (50-90일 누적)
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- **대상:** 전체 Shadow Run 데이터
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- **포함:** In-Sample (IS) vs Out-of-Sample (OOS) 반환
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### 계산 과정
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**1단계: Sharpe Ratio 계산**
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```sql
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-- In-Sample Sharpe
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IS_Sharpe = mean(IS_return) / std(IS_return)
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-- Out-of-Sample Sharpe
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OOS_Sharpe = mean(OOS_return) / std(OOS_return)
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```
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**2단계: PBO 산출**
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```
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PBO = 1 - (OOS_Sharpe / IS_Sharpe)
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PBO_Percentage = PBO × 100
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### 검증 방법
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- [x] 데이터 null 체크
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- [x] Sharpe 비율 유효성 검증
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- [x] 신뢰 구간 (95%) 계산
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- [x] 월별 추이 분석
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## 📊 Results
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### 핵심 지표
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| 메트릭 | 값 | 해석 |
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| IS Sharpe | _____ | In-Sample 위험조정 성과 |
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| OOS Sharpe | _____ | Out-of-Sample 위험조정 성과 |
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| PBO (%) | _____ | 백테스트 과최적화 확률 |
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| 신뢰도 | _____% | 통계적 신뢰도 |
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### 데이터 품질
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| 항목 | 상태 | 비고 |
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|------|------|------|
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| 데이터 행 수 | _____ | 최소 252+ 필요 |
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| Null 값 | _____ | 0 권장 |
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| 이상치 | _____ | 필터링 여부 |
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| 기간 일관성 | [✅] / [❌] | Trading days 연속성 |
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### 월별 추이
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월 IS Sharpe OOS Sharpe PBO (%) 상태
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[월] _______ _______ ______ [ ]
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[월] _______ _______ ______ [ ]
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[월] _______ _______ ______ [ ]
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```
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## 🎯 Validation & Decision
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### Go/No-Go 기준
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PBO < 20% ?
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YES ✅ → PASS (Phase 3 진행 가능)
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NO ❌ → FAIL (모델 재조정 필요)
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### VERDICT
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**PBO Status:** [✅ PASS] / [❌ FAIL]
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**근거:**
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- PBO 값: _____ %
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- 임계값: 20%
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- 차이: _____% (여유/초과)
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## 🔍 Risk Factors & Mitigation
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### 식별된 위험
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| 위험 요소 | 확률 | 영향 | 대응 방안 |
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|----------|------|------|---------|
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| IS/OOS 성과 큰 차이 | 낮음 | 높음 | 모델 검토 |
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| 데이터 부족 | 낮음 | 높음 | 기간 연장 |
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| 시장 체제 변화 | 중간 | 높음 | 재검증 |
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### 신뢰도 제약
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- Sharpe 비율의 신뢰 구간: _____ ~ _____
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- 필요한 데이터 포인트: 252+ (현재: _____)
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- 부족 기간: _____ 일
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## 📋 Recommendation
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### Phase 3 진행 가능 여부
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**Status:** [GO] / [NO-GO] / [CONDITIONAL]
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**조건** (해당 시):
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- [ ] OOS Sharpe 최소 _____% 개선
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- [ ] 추가 _____일 데이터 수집
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- [ ] 시장 리스크 조정
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### 추가 조치사항
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1. **모니터링:**
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- 월별 PBO 추이 추적
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- IS/OOS 갭 변화 관찰
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2. **재검증:**
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- [날짜]에 PBO 재산출
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- 연간 review 예정
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## ✅ Approval
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**Team Lead:** _________________
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**Date:** ___________
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**Signature:** _________________
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**CTO Review:** [ ] Approved [ ] Conditional [ ] Rejected
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**CFO Review:** [ ] Approved [ ] Conditional [ ] Rejected
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## 📎 Appendix
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### A. 상세 계산식
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Sharpe Ratio = (평균 수익률 - 무위험률) / 표준편차
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(무위험률 = 0 가정)
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PBO = 1 - (OOS Sharpe / IS Sharpe)
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PBO < 0: Over-optimization (OOS > IS)
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PBO > 0: Under-optimization (OOS < IS)
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### B. SQL 쿼리
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```sql
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SELECT
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AVG(is_return) / NULLIF(STDDEV(is_return), 0) as is_sharpe,
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AVG(oos_return) / NULLIF(STDDEV(oos_return), 0) as oos_sharpe
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FROM phase_1_metrics
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WHERE published_at <= @cutoff
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AND is_return IS NOT NULL
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AND oos_return IS NOT NULL;
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### C. Python 검증
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```python
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python phase2_verification_scripts.py <data_file> --metric pbo
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**Report Status:** [DRAFT] / [FINAL]
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**Version:** 1.0
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**Last Updated:** [날짜]
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Reference in New Issue
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