GOGAby BibaMoney · Tvijo AIOS
Strategy Optimizer Manual · v2 — деда4

전략 최적화기: the honest parameter search.

A complete guide to the GOGA Strategy Optimizer — how it searches, what it rejects, and how to read the results. For admins, traders, and curious users. No profit promises, no financial advice.

Educational content. The optimizer runs backtests on historical data — past performance does not guarantee future results. Nothing here is financial advice.

What is the Optimizer?

The Strategy Optimizer is a parameter-search engine for crypto trading strategies. It takes a strategy (like Donchian channels, EMA crossover, RSI reversal), a universe of coins, and a grid or genetic search space — then runs thousands of backtests to find configurations that survive honest testing.

Key principle: the optimizer never lies. It models fees, slippage, leverage, and splits data into In-Sample (IS) for tuning and Out-of-Sample (OOS) for validation. A configuration that looks great on IS but fails on OOS is overfit — and the optimizer tells you so.

деда4 Preset

The деда4 preset button (⚡ in the admin optimizer) sets the search axes to the exact specification from the деда4 requirements:

  • Stop-loss: 0.5% → 1.5%, step 0.03%
  • Take-profit: 0.5% → 5%, step 0.03%
  • Slippage: 10 bps per side (0.1%)
  • Max DD cap: 15% (discard)
  • Objective: mathematical expectation (avg trade return)
  • Mode: genetic, host = niko2
Percentages are entered as percentages: 0.5 means 0.5%, not 0.005. This matches how traders think, not how code stores fractions.

Slippage Input

The Slippage (bps/side) input controls how much price slippage is modeled per trade side. Default: 10 bps = 0.1% per side, matching деда4. An empty field preserves legacy behavior — old jobs are not repriced.

Slippage is a real cost. A strategy that looks profitable at 0 slippage may be unprofitable at 10 bps. The optimizer applies it symmetrically to entry and exit, in both realistic and plain modes.

Fitness Functions

The optimizer can rank trials by several fitness objectives. Choose the one that matches your goal:

ObjectiveWhat it measuresWhen to use
is_netNet profit %Maximize total return
is_expectancyAvg trade returnдеда4 default — reward per trade
sharpeReturn / volatilitySmoother equity curve
sortino하방 위험만 고려한 샤프비대칭 위험
calmar연간 수익률 / 최대 낙폭고통 단위당 보상
profit_factor총 수익 / 총 손실승자는 패자보다 커야 함
fitness복합 점수 + 하드 게이트균형 기본값

Sortino와 기대값이 이제 트레일 열(IS 및 OOS 모두)에 기록되어 결과 테이블과 CSV 내보내기에서 확인할 수 있습니다.

최대 낙폭 한도(폐기)

The 최대 낙폭 %(폐기) 입력값은 계정 하락에 대한 하드 한도를 설정합니다. 기본값: 15%. IS 낙폭이 이 한도를 초과하는 코인은 실패하여 폐기됨 — 해당 시도는 objective = NULL 결코 승자가 될 수 없습니다. 이것이 데다4 규칙입니다: "통과하지 못한 반복은 폐기됩니다."

In the 검증 단계에서, 캡은 데이터를 숨기지 않습니다 — 위반만 표시합니다(dd_cap_exceeded = true). 검증은 진실 보고서이며, 게이트는 이미 손실을 처벌합니다.
실제 예: ARB + 5개 코인에 대한 Donchian20@1h의 유전적 실행 1357회 시도 중 15% 캡이 모든 1357개 구성을 폐기했습니다. Donchian20@1h는 모든 코인에서 57–130%의 계정 손실을 보입니다. 이것은 기능입니다: 이 시간대에서는 그러한 구성이 존재하지 않습니다. 4h(예: ATOM)의 경우 가능성이 더 높습니다.

전략 매개변수 최적화

종료 매개변수(손절, 목표, 트레일) 외에도, 최적화기는 진입 매개변수 — 전략 자체의 기간과 임계값을 검색할 수 있습니다. 실행 양식은 전략 레지스트리(60개 전략)에서 카탈로그를 가져와 선택한 전략의 매개변수에 대한 시작/단계/중지 행을 그립니다:

  • Donchian: n (채널 기간)
  • EMA 크로스오버: e_fast, e_slow
  • RSI 반전: rsi_period, rsi_lo, rsi_hi

유전자가 이를 다음과 같이 전달합니다 e_fast 등. Before→After 자본 곡선은 신호를 정직하게 재계산합니다 새로운 매개변수로. 확인됨: e_fast=5 기본 설정의 38건 대비 79건의 거래를 생성했습니다 — 실제 변화이지, 표면적인 덧씌우기가 아닙니다.

2D 히트맵 및 CSV 내보내기

작업 상세 보기에는 두 가지 TradingView 스타일 편의 기능이 제공됩니다:

  • 2D 매개변수 히트맵: 두 개의 X/Y 선택기를 사용하여 임의의 두 변동 매개변수를 선택할 수 있습니다. 각 셀은 최적 목표 를 다른 모든 매개변수에 걸쳐 표시합니다. 폐기된(DD 제한) 시행은 제외됩니다. 녹색 고원은 밝은 단일 셀보다 우수합니다 — 부드러운 녹색 영역은 가장자리가 견고함을 의미합니다.
  • CSV 내보내기: 모든 시행(검색 + 검증)을 모든 열(목표, IS/OOS 지표, 소르티노, 기대값, 유전자 JSON, 게이트 판정, 노이즈 플래그)과 함께 다운로드합니다. Excel 또는 Python에서 오프라인 분석용입니다.

MACD 및 RSI 지표 패널

Z-Score 패널 아래에서 MACD 및 RSI 칩은 동일한 수학 을 보여줍니다 — 백테스트가 거래에 사용하는 — _ema / _rsi 함수, 정직한 워밍업 갭, Gate.io의 실시간 데이터 꼬리. 이는 장식용 지표가 아니라 전략이 실제로 사용하는 신호입니다.

설계상 Z-Score + MACD/RSI는 사용자 최적화 도구에서도 /app/optimizer (로그인 게이트 프록시를 통해 /app/api/*).

사례 연구: ATOM

설정

ATOM (Cosmos)은 하락하는 코인이었습니다 — 대부분의 트레이더가 피하는 종류였죠. 하지만 Donchian20은 양방향으로 거래합니다: 하락 시 숏으로 수익을 냅니다. 하락하는 코인은 롱 전용 보유자에게만 손실입니다.

승리 구성

전략donchian20 @ 4h
손절매5%
이익 실현16%
트레일링 스탑3%
레버리지
이전 (기본 파라미터)−361%
이후 (최적화)+296%
OOS (표본 외)+290%

두 가지 솔직한 경고

1. 노이즈 기준치를 넘지 못함. 샤프 1.16 < 노이즈 기준치 1.41 (144회 시행) → 판정 PAPER_ONLY. 우위는 그리드 운과 구별되지 않습니다. 순방향 확인이 필요합니다 — 다른 백테스트로는 아무것도 증명되지 않습니다.
2. 파라미터가 전이되지 않음. SOL/LINK/AVAX에서 동일한 설정으로 OOS -35%, 폭 1/3. 이는 하나의 코인에 맞춘 곡선 맞춤일 뿐, 보편적인 우위가 아닙니다.

배운 점 (EDGE 지식 베이스)

ATOM 캠페인의 6개 연구 노트가 KB에 저장되어 있으며 (이중 언어, DeepSeek 자동 번역) 공개적으로 표시됩니다: /crypto/ATOM 그리고 연구소에서:

  • 노이즈 기준치: 샤프가 √(2·ln N · 365/일)을 넘어야 하는 이유
  • 파라미터 전이: 단일 코인 승자가 의심스러운 이유
  • 수수료: ema9_21이 614건 거래에서 증거금의 184%를 소비함
  • 히스토리 깊이: 200개 이상의 캔들이 최소인 이유
  • "이전→이후는 과장됨 — OOS가 유일한 시험"
  • 최대 손실이 정직한 제거 기준

User Optimizer

이용 가능: /app/optimizer (로그인 필요, 무료):

  • "파라미터 확인" — 동일한 정직한 엔진으로 즉시 백테스트 (수수료, 레버리지 ≤5배, 비관적 체결, IS/OOS). 결과: 가격 + 거래, 자본 전/후, 샤프 + 소르티노, "✓ 기본값 초과 / ✕ 기본값 승리".
  • 실행 기록 ("내 실행"): 모든 실행이 파라미터, IS/OOS, 소르티노와 함께 저장됩니다. ↩ 버튼으로 파라미터를 복원합니다. 일일 한도: 200회 테스트, 초과 시 차단.
  • "전체 최적화 요청" — 전체 검색은 컴퓨팅 비용이 들므로 요청이 운영자 대기열로 전송됩니다. 관리자 실행 패널에서: "📨 사용자 최적화 요청" (▶ 실행 / ✕ 거부 / ✓ 완료).

접근 등급

등급볼 수 있는 내용위치
익명정직한 미리보기: 판정, "이전 -361% → 이후 +296% PAPER_ONLY", 연구 노트, CTA "로그인 — 무료"/crypto/ATOM
로그인 (무료)모든 것: 거래 차트, 자본, 통계, 정확한 파라미터, 사용자 최적화 도구/app/optimizer
관리자전체 최적화 도구: 작업 실행, 유전자 검색, 히트맵, CSV, 프리셋, 사용자 요청 대기열/app/admin/optimizer

EDGE 지식 베이스

The EDGE 지식 베이스 연구 결과를 공개 지식으로 전환합니다. 이중 언어 노트 (DeepSeek 자동 번역)를 저장하는 research_notes 테이블은 코인 페이지와 연구소에 "연구 노트 — 배운 점"으로 표시됩니다.

관리자는 단일 POST로 새 결과를 추가할 수 있습니다 — 번역은 자동입니다. ATOM 캠페인의 현재 노트는 다음을 다룹니다: 노이즈 기준치, 파라미터 전이, 수수료 침식, 히스토리 깊이, OOS가 유일한 시험, 최대 손실이 제거 기준.

용어집

표본 내 (IS)전략을 조정하는 데 사용된 데이터. 이를 맞추면 좋아 보이지만 그 자체로는 아무것도 증명하지 않습니다.
표본 외 (OOS)조정 중에 전략이 본 적 없는 데이터. 우위가 실제인지에 대한 유일한 정직한 테스트.
샤프 비율변동성 단위당 수익. 높을수록 더 매끄러운 위험 조정 수익.
소르티노 비율샤프와 유사하지만 하방 변동성만 패널티를 줍니다. 상승은 좋은 것입니다.
최대 손실최고점에서 최저점까지의 자본 하락폭. 최악의 고통, 평균이 아닙니다.
슬리피지예상 가격과 실제 체결 가격의 차이. 실제 비용입니다.
유전자 검색세대를 거쳐 유망한 파라미터 세트를 변이 및 재조합하는 진화 알고리즘.
노이즈 플로어무작위 그리드 운이 생성하는 샤프 비율. 실제 우위는 이를 넘어야 합니다. √(2·ln N · 365/일).
과적합IS 데이터에 완벽하게 맞지만 OOS에서 실패하는 구성. 최적화 도구의 임무는 과적합되지 않는 구성을 찾는 것입니다.
구성이 작동하는 코인의 수. 1/3 = 세 개 중 하나의 코인. 넓은 우위는 실제이고, 좁은 것은 의심스럽습니다.
손익 비율총 이익을 총 손실로 나눈 값. PF > 1 = 수익성. PF > 2 = 견고함.
칼마 비율연간 수익을 최대 손실로 나눈 값. 최악의 고통 단위당 보상.
돈치안 채널지난 N 기간의 최고 고가와 최저 저가. 돌파 = 진입.
트레일링 스탑가격 상승을 따라가는 손절매 (롱의 경우). 승자를 계속 보유하면서 이익을 고정합니다.
PAPER_ONLY판정: 우위가 노이즈 기준치를 넘지 못했습니다. 실제 고려 전에 순방향 페이퍼 트레이딩이 필요합니다.