여러분이 볼 수 없는 것
2차 세계대전 당시 미군은 복귀한 폭격기의 총알 구멍 패턴을 분석하여 어디에 장갑을 추가할지 결정하려 했습니다. 처음에는 총알 구멍이 가장 많은 부위를 보강하고자 했습니다. 통계학자 Abraham Wald는 오류를 지적했습니다. 그 구멍들은 비행기가 맞고도 돌아올 수 있었던 위치를 보여주었다는 것입니다. 다른 부위에 맞은 비행기들은 돌아오지 못했습니다. 그들은 총알 구멍이 없는 곳에 장갑을 대야 했습니다.
이것이 생존 편향이며, 금융 시장에서 끊임없이 작동합니다. 여러분은 언제나 돌아온 비행기를 보고 있는 것입니다.
암호화폐에서의 생존 편향
암호화폐 시장은 금융에서 가장 생존 편향이 심한 환경 중 하나입니다. Bitcoin의 전 기간 차트를 보고 60,000% 이상의 수익률을 볼 때, 여러분은 2009년 이후 출시된 수천 개 암호화폐 중 가장 큰 단일 승자를 보고 있는 것입니다. 2017년과 2018년에 출시된 토큰의 대다수는 제로로 갔습니다. 그들은 CoinMarketCap에 나타나지 않습니다. 여러분의 백테스트 데이터에도 나타나지 않습니다. 보이지 않는 것입니다.
"상위 50개 암호화폐 토큰을 매수한다"는 전략을 백테스트하면, 그 백테스트는 현재의 상위 50개가 생존자이기 때문에 편향되어 있습니다. 3년 전에는 상위 50에 있었지만 이후 빠진(그리고 아마도 제로로 간) 토큰은 여러분의 데이터에 없습니다. 여러분의 백테스트는 전략이 실제로 냈을 성과보다 더 나은 성과를 보여줍니다. 생존한 것들만 포함되기 때문입니다.
펀드 성과에서의 생존 편향
같은 편향이 펀드 성과 데이터에도 영향을 미칩니다. 성과가 나쁜 헤지펀드는 청산되고 데이터베이스에서 사라집니다. 남은 펀드의 평균 성과는 펀드가 더 나아졌기 때문이 아니라, 최악의 성과자들이 더 이상 계수되지 않기 때문에 개선됩니다. 연구는 이 효과가 보고된 헤지펀드 수익률을 연 1~3% 부풀린다고 추정합니다.
트레이딩 신호에서의 생존 편향
누군가 "이 패턴이 형성될 때마다 가격이 20% 상승했다"는 차트를 보여주면, 그 패턴이 이후 제로로 가서 더 이상 데이터셋에 없는 자산에서 몇 번이나 형성되었는지 물어보십시오. 패턴은 100번 나타났을 수 있으며, 생존한 자산에서는 60번이 양의 결과, 더 이상 존재하지 않는 자산에서는 40건이 나왔을 수 있습니다. 진정한 성공률은 생존자만 본 100%가 아니라 60%입니다.
자신을 보호하는 방법
시점별(point-in-time) 데이터가 황금 표준입니다. 제대로 된 백테스트는 각 역사적 시점에 이용 가능했던 자산 전체, 이후 실패한 것들을 포함한 범주를 사용합니다. 이는 더 어렵게 소싱하고 처리해야 하지만, 그 없이는 여러분의 결과가 체계적으로 과대 평가됩니다.
어떤 전략, 시스템, 또는 역사적 분석을 평가할 때 물으십시오: 내가 보지 못하고 있는 것은 무엇인가? 당시 이 범주에 있었지만 지금은 여기 없는 자산, 펀드, 트레이더는 무엇인가? 생존자만이 아니라 전체 범주를 포함하면 결과는 어떻게 보일까? 이 질문이 항상 정확한 답을 가지는 것은 아니지만, 묻는 행위 자체가 분석적 자기 기만의 가장 흔한 형태로부터 여러분을 보호합니다.