백테스팅, 트레이딩 전략의 성패를 가르는 핵심 도구?
CONTENTS
1. 백테스팅(Backtesting)이란?
2. 백테스팅 어떻게 진행될까?
3. 백테스팅 & 모의 트레이딩
4. 수동 백테스팅 & 자동 백테스팅
1️⃣ 백테스팅(Backtesting)이란?
백테스팅이란 트레이딩 전략에 과거의 데이터를 적용하여 수익성을 평가하는 것을 말합니다.
즉, 과거의 데이터를 사용하여 전략이 어떻게 수행되었는지 확인합니다.
트레이더는 백테스팅을 통하여 실제 자금의 위험 부담없이 전략을 테스트해볼 수 있으며, 백테스팅이 좋은 결과를 보여줄 경우, 트레이더 or 투자자는 실제 환경에 이 전략을 적용해볼 수 있습니다.
백테스팅 도구의 목적은 특정 전략의 위험과 잠재적인 수익성을 분석하는 것이며, 잠재적 수익을 극대화하기 위하여 통계적 피드백을 기반으로 투자 전략을 최적화 및 개선할 수 있습니다.
추가로 잘 수행된 백테스트는 해당 전략이 실제 트레이딩 환경에서 구현될 시 이를 실행해 볼 수 있습니다.
백테스팅 플랫폼이나 도구는 특정 전략이 실행 불가하거나 위험하다는 것을 보여주기도 하며, 백테스팅 결과가 최적의 성과를 내지 못할 경우 해당 트레이딩 아이디어는 수정되거나 삭제되어야 합니다.
백테스팅 시에는 테스트가 진행된 시장 상황을 고려하여야 하며, 시장상황이 바뀔 경우 동일한 백테스팅에서 상반된 결과가 나타날 수 있음을 인지하여야 합니다.
특히 알고리즘 트레이딩 전략(자동화 트레이딩)과 같은 비교적 전문적인 수준에서는 트레이딩 전략을 백테스팅하는 것이 필수적이라고 할 수 있습니다.
2️⃣ 백테스팅 어떻게 진행될까?
백테스팅의 기본 전제는 과거에 효과가 있었던 것이 미래에도 효과가 있을 수 있다는 것입니다.
하지만 이는 환경에 따라 다를 수 있습니다. 특정 시장에서는 수익성이 있는 것이 다른 시장 환경에서는 수익성이 없을 수도 있습니다.
잘못된 일련의 데이터를 사용한 백테스팅은 이상적인 결과를 만들어내지 못할 수 있기 때문에, 백테스팅 기간에 적합한 현재 시장 환경을 반영하는 좋은 예시를 찾는 것이 가장 중요합니다. 하지만 시장은 지속적으로 변하기 때문에 이는 쉽지 않습니다.
백테스팅 전략을 결정하기 전 정확히 무엇을 찾고자 하는 지 정하는 것이 좋으며, 트레이딩 및 출금 수수료 등 발생할 수 있는 비용을 고려하여야 합니다.
3️⃣ 백테스팅 & 모의 트레이딩
앞서 백테스팅에 대한 대략적인 이해가 되었다면, 과거의 성과가 미래의 결과를 의미하는 것이 아니라는 것을 알 수 있습니다.
그렇다면 우리는 현재 시장 상황에서 어떻게 체계적인 전략을 최적화할 수 있을까요?
우리는 선행 선능 테스팅, 즉 '모의 트레이딩'을 통하여 실제 자금의 위험부담없이 실제 시장에 이를 시도해볼 수 있습니다.
모의 트레이딩이란 실제 트레이딩 환경에서 전략을 시뮬레이션하는 것을 말합니다.
이는 거래를 문서화하고 기록하지만, 실제 자금은 사용하지 않기 때문에 모의 트레이딩이라고 합니다.
이를 통하여 전략을 개선하고 성능을 파악할 수 있습니다.
이때 주의해야할 점은 '체리 피킹(cherry-picking)입니다. 이는 편향된 관점을 확정하는 일련의 데이터만을 선택하는 것을 뜻합니다. 선행 테스트의 목적은 전략을 실시간으로 테스트하는 것이므로, 시스템이 무언가를 지시할 경우 이를 진행해야 합니다. 만일 여러분의 개인적인 편견에 따라 좋아보이는 거래만을 선택한다면 체계적 전략에 대한 테스트는 무효화 될 것입니다.
4️⃣ 수동 백테스팅 & 자동 백테스팅
수동 백테스팅은 차트 및 과거 데이터를 분석하고 전략에 따라 수동으로 거래를 배치하는 과정을 포함합니다.
자동 백테스팅은 기본적으로는 동일하지만, 진행 과정이 컴퓨터 코드에 의하여 자동화됩니다.
많은 트레이더들은 전략의 성과를 평가하기 위하여 구글 or 액셀 스프레드 시트를 사용하며, 이러한 문서는 전략 테스터 보고서 기능을 합니다. 여기에는 트레이딩 플랫폼, 자산 유형, 승패 거래 수, 샤프 비율, 최대 낙폭, 순수익 등과 같은 모든 종류의 정보가 포함됩니다.
샤프 비율이란 특정 전략의 위험 대비 잠재적인 수익률을 평가하는 것이며, 샤프 비율이 높을수록 투자 또는 트레이딩 전략은 유망하다는 것을 의미합니다.
최대 낙폭은 트레이딩 전략이 가장 최근 정점 대비 낮은 성과를 보이는 순간을 나타냅니다.
