백테스팅 기본 사항 및 일반적인 통계적 함정

백테스팅이란 무엇인가요?

백테스팅은 과거 시장 데이터를 사용하여 거래 또는 투자 전략을 평가하는 과정입니다. 전략의 과거 성과를 시뮬레이션하여 미래의 움직임을 파악하는 것이 목표입니다. 백테스팅을 올바르게 구현하면 전략의 강점, 약점, 위험 및 수익 잠재력에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

백테스팅의 핵심은 과거 가격 및 거래량 데이터를 수집하고 미리 정의된 거래 규칙 또는 알고리즘을 적용하는 것입니다. 총 수익률, 변동성, 손실률, 거래 횟수, 승률과 같은 결과를 분석하여 성과를 측정합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 양적 금융, 알고리즘 트레이딩, 규칙 기반 포트폴리오 관리의 기반이 됩니다.

백테스트의 핵심 구성 요소

유효한 백테스트 프레임워크를 구축하는 데 필수적인 몇 가지 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 과거 데이터: 정확하고, 정확하며, 충분히 세분화된 데이터가 매우 중요합니다. 갭, 오류 또는 생존 편향은 결과를 크게 왜곡할 수 있습니다.
• 전략 규칙: 명확한 진입 및 청산 규칙은 모호성을 제거하고 거래 시점을 정의합니다.
• 거래 비용: 현실적인 상황을 시뮬레이션하기 위해 슬리피지, 수수료, 매수/매도 호가 스프레드를 반영해야 합니다.
• 포지션 크기: 각 거래에 할당되는 자본 규모를 결정하며, 이는 위험과 수익 모두에 영향을 미칩니다.
• 위험 관리: 손절매, 최대 손실 한도, 노출 한도는 허용 가능한 손실의 경계를 정의합니다.

백테스팅의 장점

백테스팅은 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 성과 검증: 전략이 과거에 수익성 있는 결과를 창출했을지 여부를 검증하는 데 도움이 됩니다.
• 위험 식별: 백테스트는 저조한 성과, 높은 손실률 또는 변동성이 나타난 기간을 파악합니다.
• 전략 비교: 여러 전략을 벤치마킹하고 가장 견고한 전략을 선택할 수 있도록 합니다.
• 행동 정렬: 투자자는 과거 데이터를 검토하여 전략의 변동성을 심리적으로 감당할 수 있는지 파악합니다.

백테스팅의 한계

백테스팅은 그 가치에도 불구하고 미래를 예측할 수 있는 수정구슬이 아닙니다. 변화하는 시장 역학으로 인해 과거 실적이 미래 시장 상황을 반영하지 못할 수 있습니다. 저금리 시대에 효과적이었던 전략이 인플레이션 충격이나 지정학적 변동성 상황에서는 실패할 수 있습니다. 따라서 백테스팅은 더 광범위한 평가 도구의 한 부분으로 간주되어야 합니다.

통계적 함정 이해하기

백테스팅은 강력하지만, 몇 가지 일반적인 함정과 통계적 오류에 취약합니다. 이러한 함정은 잘못된 성과 추정, 잘못된 전략 실행, 그리고 잘못된 재무적 결정으로 이어질 수 있습니다. 트레이더와 분석가는 잘못된 결론을 내리지 않도록 항상 경계해야 합니다.

과거 데이터에 대한 과적합

과적합은 모델이나 전략이 과거 데이터에 과도하게 맞춰져 신호가 아닌 노이즈만 포착할 때 발생합니다. 트레이딩에서 과적합은 다시는 발생하지 않을 수 있는 과거 시장 이벤트에 맞춰 매개변수를 최적화하는 것을 의미합니다. 백테스팅이 훌륭해 보일 수 있지만, 실제 성과는 종종 실망스럽습니다.

예를 들어, 특정 데이터 세트에서 가장 좋은 성과를 보인다는 이유만으로 18.7일 이동 평균을 설정하는 것은 종종 과적합의 한 형태입니다. 이러한 과도하게 최적화된 전략은 견고성이 부족하고 보이지 않는 데이터에서는 성능이 떨어집니다.

미래 예측 편향

이는 미래의 정보가 (의도적이든 아니든) 백테스트에 포함될 때 발생합니다. 예를 들어, 진입 신호에 종가를 사용하거나 소급적으로 업데이트되는 펀더멘털 데이터를 사용하는 것은 불공정한 이점을 초래합니다. 효과적인 백테스팅 엔진은 시간순 데이터 흐름을 엄격하게 준수해야 합니다.

생존 편향

생존 편향은 현재 상장된 자산만 과거 데이터 세트에 포함할 때 발생합니다. 파산, 상장 폐지 또는 인수된 기업은 고려하지 못합니다. 실패한 종목은 체계적으로 제외되므로, 성과가 왜곡되어 상향 조정됩니다.

이를 방지하기 위해 트레이더는 해당 시점의 지수 또는 자산 유니버스 구성을 반영하는 특정 시점 데이터를 사용해야 합니다.

데이터 스누핑 및 다중 검정 편향

'최상의' 전략을 찾기 위해 분석가들은 종종 수십, 심지어 수백 가지의 전략을 테스트합니다. 위험은 무작위적인 성공을 진정한 우위로 오인하는 것입니다. 데이터 스누핑 또는 다중 검정 편향이라고 하는 이러한 현상은 취약한 전략에 대한 과신으로 이어집니다.

화이트의 현실 확인(White's Reality Check)이나 p-값 조정 방법과 같은 통계 기법이 이러한 함정을 해결하는 데 도움이 될 수 있지만, 가장 중요한 방어책은 자제력과 표본 외 검정입니다.

시장 마찰 무시

마찰 없는 거래는 환상입니다. 실제로 유동성 제약, 슬리피지, 주문 실행 지연, 매수-매도 스프레드는 수익률을 저하시킵니다. 이러한 요소들을 적절하게 모델링하지 못하는 백테스트는 비현실적인 기대치를 산출하게 됩니다.

기관 투자 전략의 경우, 현실적인 영향 비용과 체결 비율을 모델링하는 것이 필수적입니다. 개인 투자자의 경우에도 브로커 수수료와 스프레드를 고려하는 것이 필수적입니다.

인지 편향

확증 편향, 사후 확신 편향, 최신성 편향과 같은 인간의 편향은 종종 분석에 영향을 미칩니다. 투자자는 자신의 신념을 뒷받침하는 백테스트 결과를 선택적으로 강조하거나, 최근 결과를 과장하거나, 장기적인 저조한 성과를 축소할 수 있습니다.

규율 있는 규칙 기반 테스트 환경과 동료 검증 또는 코드 검토를 병행하면 이러한 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

강력한 백테스트 구축

신뢰할 수 있는 백테스트 프레임워크를 구축하려면 단순히 알고리즘을 코딩하고 숫자를 분석하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 체계적인 방법론, 검증 프로세스, 그리고 데이터 중심적인 사고방식이 필요합니다. 강력한 백테스트는 불확실성을 줄이고 전략의 실행 가능성에 대한 확신을 높여줍니다.

표본 외 검증 활용

전략의 일반화 가능성을 테스트하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 표본 외 테스트입니다. 여기에는 데이터 세트를 학습 기간과 테스트 기간으로 나누는 것이 포함됩니다.

• 표본 내 데이터: 전략 논리 및 매개변수 개발에 사용됩니다.
• 표본 외 데이터: 검증 및 성능 테스트용으로 사용됩니다.

전략이 두 기간 모두에서 좋은 성과를 보인다면, 곡선 적합 특성보다는 실제 예측력을 가질 가능성이 더 높습니다.

워크 포워드 분석 수행

워크 포워드 최적화는 표본 외 테스트의 동적 확장입니다. 이 경우, 전략은 최근 데이터의 롤링 윈도우를 사용하여 주기적으로 재최적화되고 다음 기간에 적용됩니다. 이는 실제 전략 개선이 이루어지는 방식을 모방한 것입니다.

예를 들어, 2년의 훈련 기간을 사용하여 전략 매개변수를 최적화한 다음, 향후 6개월의 데이터에 대해 순방향 테스트를 수행하고 이 과정을 여러 기간에 걸쳐 반복할 수 있습니다.

통계 지표는 신중하게 활용하세요.

샤프 비율, 최대 손실률, 승률과 같은 일반적인 지표는 유익할 수 있지만, 맥락에 따라 해석해야 합니다.

• 높은 샤프 비율은 꼬리 위험을 숨기거나 인위적으로 평활화된 결과에 의존할 수 있습니다.
• 높은 승률은 매력적이지만, 거래가 잘못될 경우 치명적인 손실을 숨길 수 있습니다.
• 낮은 손실률은 종종 불충분한 위험 감수로 인해 낮은 수익률로 이어집니다.

통계적 견고성은 경제적 논리와 함께 이루어져야 합니다. 질문: "이 결과가 타당한가?"

현실적인 조건 시뮬레이션

시뮬레이션은 해당 전략이 현실 세계에서 어떻게 운영될지 반영해야 합니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 주문 라우팅 지연 및 시간 지연
• 변동성 높은 시장에서 매수-매도 호가 스프레드 확대
• 규제 제약 또는 패턴 데이 트레이딩 규칙

몬테카를로 시뮬레이션과 같은 도구를 사용하여 무작위 시나리오를 모델링하여 불확실성 하에서의 견고성을 테스트할 수도 있습니다.

모든 테스트 문서화 및 버전 관리

가정, 매개변수 값, 데이터 출처 및 결과를 철저히 문서화하여 반복성과 동료 검토를 가능하게 합니다. 버전 관리(예: Git 사용)는 반복적인 개선 사항을 추적하고 변경 사항을 기록하지 않고 변경된 데이터에 대한 테스트를 다시 실행하는 것과 같은 실수를 방지하는 데 도움이 됩니다.

위험 기반 평가 적용

단순 성과 외에도 자본 위험 관점에서 전략을 평가하는 것이 필수적입니다. 다음과 같은 기법이 있습니다.

• 위험 가치(VaR)
• 예상 손실(CVaR)
• 조건부 손실 분석

이러한 도구는 최악의 시나리오에 대한 통찰력을 제공하고 투자자의 전반적인 위험 선호도에 맞춰 전략을 조정하는 데 도움이 됩니다.

마무리

성공적인 백테스팅은 궁극적으로 분석적 엄격성과 실질적인 구현 간의 균형을 맞추는 것입니다. 핵심 원칙을 이해하고, 통계적 함정을 인식하고, 견고한 워크플로를 유지함으로써 트레이더와 투자자는 더욱 확신과 안정성을 가지고 전략을 개발할 수 있습니다.