기저율 (Base Rate)
특정 자산이 특정 기간 동안 상승할 사전 확률(0~1)로, LDBD의 스킬 레이팅이 예측을 평가할 때 기준으로 삼는 기댓값이다.
공식
base_rate_up = (과거 이 기간에 오른 횟수) / (전체 관측 기간 수) # 0~1 expected = 상승 예측이면 base_rate_up, 하락 예측이면 (1 − base_rate_up)
기저율은 어떤 자산이 정해진 기간 동안 과거에 얼마나 자주 올랐는지를 0에서 1 사이 확률로 나타낸 값이다. 완전히 반반이면 0.5지만, 실제 자산은 상승이 더 잦기도 하고 덜하기도 해서 종목마다 다른 기저율을 가진다.
이 값이 중요한 이유는 예측을 평가할 때 '애초에 오르기 쉬운 자산이었나'를 감안해야 공정하기 때문이다. 자주 오르는 자산에 상승을 거는 건 쉬운 예측이고, 잘 안 오르는 자산의 상승을 맞히는 건 더 어려운 예측이다. LDBD는 이 기저율을 자산의 조정 종가(adj_close) 과거 데이터에서 주기적으로 계산해 스킬 레이팅의 기댓값으로 쓴다. 다만 개별 자산의 과거 가격 표본이 100개보다 적으면 값이 흔들려 신뢰하기 어렵기 때문에, 같은 섹터의 평균 기저율로 대신한다.
예시
base_rate_up이 0.55인 자산에 '상승'을 걸어 맞히면 1개월물(K=16) 기준 skill_delta = 16 × (1 − 0.55) = +7.2점. 반대로 기저율이 낮은(잘 안 오르는) 자산의 상승을 맞히면 기댓값이 낮아 더 큰 점수를 준다.
LDBD에서는
LDBD의 보조 지표인 스킬 레이팅(Elo)이 이 기저율을 기댓값으로 쓴다. skill_delta = K × (실제 − 기대) 공식에서 상승을 걸면 기댓값이 base_rate_up, 하락을 걸면 1 − base_rate_up이 된다. 그래서 남들이 잘 못 맞히는, 기저율상 불리한 방향을 맞힐수록 스킬 점수가 크게 오른다. 표본이 100건 미만인 자산은 섹터 평균으로 대체해 초기 값의 노이즈를 줄인다.
자주 묻는 질문
판정 기록이 적은 새 자산은 기저율을 어떻게 정하나요?
개별 자산의 과거 가격 표본이 100개 미만이면 그 종목 하나만으로는 확률이 불안정하기 때문에, 같은 섹터에 속한 자산들의 평균 기저율을 대신 사용한다. 그 자산의 가격 이력이 충분히 쌓이면 자산 고유의 기저율로 넘어간다.