Paper Trading은 참여자의 자금으로 실제 매수나 매도를 하지 않고 의사결정, 체결, 잔액을 기록하는 모의 거래입니다. 순차적 운영에서는 들어오는 시장 정보를 사용하지만, 주문 실행과 회계상 결과는 시뮬레이션이 결정합니다.
QuantConnect는 알고리즘이 계속 들어오는 시장 데이터를 받으면서 가상 자본과 모의 체결로 작동하는 방식을 설명합니다. 이 항목의 자체적인 구분에 따르면 Paper Trading은 수동 연습과 자동 시스템 모두에 사용할 수 있습니다. 여기서는 시간이 흐르며 이루어지는 의사결정을 살펴봅니다. 반면 Backtesting은 저장된 과거를 재생합니다. 오늘의 호가를 사용한다고 모의 계좌가 실제 거래로 바뀌지는 않습니다. 결과는 설정된 시뮬레이터와 실험 규칙에 속하며, 시장에서 달성 가능한 실행에 자동으로 해당하는 것은 아닙니다. [QuantConnect — QuantConnect Paper Trading]
Alpaca는 모의 계좌와 실제 계좌의 접근 키와 인터페이스 주소를 분리합니다. 자체 운영 요건은 주문 전에 애플리케이션과 자동화 설정 모두에서 계좌 식별 정보, 모드, 대상 환경을 확인하는 것입니다. 파일명이나 프로그램의 의도한 용도로 이 확인을 대체할 수는 없습니다. 테스트 설정에는 명확한 표시와 별도의 실행 기록이 있어야 합니다. 환경을 전환하면 주문의 결과가 달라지므로 설정을 복사하는 과정에서 눈치채지 못한 부수 효과로 전환되어서는 안 됩니다. [Alpaca — Paper Trading]
Alpaca는 자사 시뮬레이션에 자기 주문의 시장 영향, 지연으로 인한 Slippage, 즉시 체결할 수 없는 지정가 주문의 대기열 순위가 포함되지 않는다고 명시합니다. 자체적인 결론은 표시된 가격에 닿았다는 사실이 의도한 수량을 거래소에서 우리가 확보할 수 있었다는 일반적인 증거가 아니라는 것입니다. 평가에서는 주문 수량과 시뮬레이터가 실제로 배정한 체결을 구분해야 합니다. 유리한 실행 모형에 기초한 수익은 해당 가정의 결과로 설명해야 합니다. [Alpaca — Paper Trading]
Interactive Brokers는 시장 깊이를 반영하지 않고 호가창의 최우선 가격 수준에서 모의 체결을 하며 일부 복잡한 주문은 다르게 처리된다고 설명합니다. 자체 요건은 데이터 출처, 호가 시각, 지원 주문 유형, 사용한 실행 모형을 기록하는 것입니다. 이 정보 없이 서로 다른 플랫폼의 결과를 비교하면 전략 변화와 시뮬레이터 변화를 혼동할 수 있습니다. 인터페이스를 충실히 재현해도 모든 작업의 동작이 같다고 보장할 수는 없습니다. 다른 주문이 작동했다는 이유만으로 미지원 기능까지 테스트되었다고 할 수는 없습니다. [Interactive Brokers — About Paper Trading Accounts]
QuantConnect의 기본 모형은 Slippage를 반영하지 않고 시장가 주문을 즉시 전량 체결합니다. 다만 이용 가능한 매수 호가와 매도 호가의 차이는 가격에 사용할 수 있습니다. 따라서 자체 점검에서는 체결 가격, 수수료, 그 밖에 모형에 반영한 비용을 구분합니다. 시뮬레이터의 지출이 없다고 미래 계좌의 지출도 없다는 뜻은 아닙니다. 무엇을 포함했고 무엇이 빠졌는지 밝히고, 동일한 가격 효과를 별도 수수료로 다시 더하지 않습니다. 모형 설정은 결과의 일부입니다. [QuantConnect — QuantConnect Paper Trading]
Alpaca는 순차적 운영 중 미체결 주문과 네트워크 연결 중단에 주의를 환기합니다. 자체 테스트 시나리오에는 접수, 부분 체결, 잔량 취소 확인, 중단 후 현황 파악의 복구가 포함됩니다. 응답이 없다는 사실만으로 주문이 접수되지 않았다고 증명할 수는 없습니다. 따라서 기록은 주문 식별자를 확인된 사건 및 계좌 상태와 연결합니다. 무작정 반복하면 주문 수가 왜곡될 수 있습니다. 장애 없이 성공한 실행만으로 아직 시험하지 않은 실패 상황을 처리할 수 있다고 증명되지는 않습니다. [Alpaca — Paper Trading]
NFA는 결과를 순차적으로 얻은 것이라고 표시해도 그 가상적 성격을 가릴 수 있다고 지적합니다. 자체 편집 절차에서는 규칙 버전, 관찰 시작과 끝, 개입 조건, 측정 지표를 사전에 기록합니다. 규칙 변경, 중단, 새 모의 계좌도 이력에 남겨야 합니다. 가장 보기 좋은 구간을 전체 실험인 것처럼 제시해서는 안 됩니다. 결과에 따라 전략을 수정하면 그 관찰은 이미 개발에 영향을 준 것입니다. 다음 테스트는 이전 기록을 소급해서 덮어쓰지 않고 별도로 표시합니다. [NFA — Use of Promotional Material Containing Hypothetical Performance Results]
NFA는 가상 거래가 실제 위험 아래에서 손실을 견디고 절차를 지키는 능력을 완전히 담지 못한다고 강조합니다. 자체 결론은 Paper Trading이 규칙, 조작, 기록의 오류를 드러낼 수 있지만 양의 합계가 수익성이나 실제 계좌로 전환할 준비가 되었음을 자동으로 확인해 주지는 않는다는 것입니다. 보고서는 검증한 시나리오와 시험하지 않은 상황을 구분하고 남은 한계를 밝힙니다. 또한 모의 포지션 자체로 Bitcoin 소유권이나 자기 지갑으로 출금할 수 있는 권리가 생기는 것도 아닙니다. [NFA — Use of Promotional Material Containing Hypothetical Performance Results]
주문 수량은 체결된 포지션이 아닙니다
더 정확히 이해하려면 이 항목과 함께 다음도 읽어 보세요 Backtesting, Slippage, Trading Plan, Trading Journal, Risk Management. 다음 항목에서도 이 글을 참조합니다 Overfitting, Look-ahead Bias, Survivorship Bias.
01실시간 가격을 사용하면 실제 거래인가요?+
아닙니다. 계속 갱신되는 가격은 시뮬레이션의 입력일 수 있으며 주문은 모의 환경에 남아 있을 수 있습니다. 중요한 것은 계좌, 주문 전달 경로, 체결 방식이지 그래프의 최신성 자체가 아닙니다.
02모의 계좌의 수익만으로 전략을 검증할 수 있나요?+
아닙니다. 체결 가정, 비용, 수정 이력, 테스트한 상황의 범위를 알아야 합니다. 또한 시뮬레이션은 실제 유동성, 자기 주문의 시장 영향, 실제 금전적 손실에 대한 사람의 반응을 완전히 담지 못합니다.