모든 퀀트는 이 의식을 압니다: 과거 가격을 수집하고, 특징을 설계하고, 백테스트를 실행합니다. 하지만 동일한 백테스트를 거래량이 적은 주식이나 프론티어 시장에 적용하면 결과가 무너집니다. 누락된 데이터 포인트, 유동성 부족, 규제 변화, 그리고 노골적인 왜곡이 스며듭니다. 백테스트는 종이 위에서는 우아해 보이지만, 실제 운영 환경에서는 즉시 실패합니다. 문제는 전략 자체만이 아닙니다. 바로 데이터셋 자체입니다. 인도, 동남아시아 또는 선진 경제의 소규모 자본 시장과 같은 시장은 미국 주식에 기반한 모델이 가정하는 깨끗하고 고빈도 데이터셋을 제공하지 않습니다. 이러한 취약성은 개발자들을 새로운 접근 방식으로 이끌고 있습니다: 합성 데이터 생성입니다. 변동성, 유동성 부족, 그리고 정권 변화를 모방하는 엔지니어링된 데이터셋을 구축함으로써, 퀀트들은 통제된 환경에서 현실을 연습할 수 있습니다.