백테스팅은 전략 성능을 객관적으로 평가하는 핵심 단계입니다. 단순히 수익률만 확인하는 것으로는 충분하지 않습니다. 다양한 지표를 활용하여 전략의 강점과 약점을 심층적으로 분석해야 합니다. 이 섹션에서는 백테스팅 결과를 상세하게 분석하는 방법을 제시합니다. 다양한 지표를 소개하고, 실제 분석 과정을 예시와 함께 설명합니다. 백테스팅 결과를 통해 전략을 개선하고, 실전 적용 가능성을 높이는 방법을 제시합니다.
수익 곡선 및 주요 성과 지표 확인
수익 곡선은 시간 경과에 따른 자산 변화를 시각적으로 보여줍니다. 안정적인 우상향 곡선은 전략의 꾸준한 수익성을 의미합니다. 수익 곡선 분석은 전략의 전반적인 흐름을 파악하는 데 유용합니다. 수익 곡선과 함께 주요 성과 지표를 확인해야 합니다. 주요 성과 지표는 전략의 수익성, 안정성, 효율성을 정량적으로 평가합니다.
다음은 주요 성과 지표와 그 의미를 정리한 표입니다.
| 지표 | 설명 | 해석 |
|---|---|---|
| 총 수익률 | 백테스팅 기간 동안의 총 수익률입니다. | 높을수록 좋습니다. |
| 연평균 수익률 | 연간 기준으로 환산한 평균 수익률입니다. | 높을수록 좋습니다. 서로 다른 기간의 전략을 비교할 때 유용합니다. |
| 최대 낙폭 (MDD) | 최고점에서 최저점까지의 최대 하락폭입니다. | 낮을수록 좋습니다. 전략의 위험 수준을 나타냅니다. |
| 샤프 지수 | 위험 대비 수익률을 나타냅니다. | 높을수록 좋습니다. 일반적으로 1 이상이면 양호하다고 판단합니다. |
| 승률 | 총 거래 횟수 대비 수익을 낸 거래 횟수의 비율입니다. | 높을수록 좋습니다. 하지만 승률만으로는 전략의 성과를 판단할 수 없습니다. |
| 손익비 | 평균 수익과 평균 손실의 비율입니다. | 높을수록 좋습니다. 승률이 낮더라도 손익비가 높으면 수익을 낼 수 있습니다. |
| 거래 횟수 | 백테스팅 기간 동안의 총 거래 횟수입니다. | 적절한 수준을 유지해야 합니다. 과도한 거래는 수수료 부담을 증가시킬 수 있습니다. |
수익 곡선 분석 예시:
다음은 가상으로 생성한 두 전략의 수익 곡선입니다.
(이미지 설명: 전략 A와 전략 B의 수익 곡선을 나타내는 그래프. 전략 A는 꾸준히 우상향하는 반면, 전략 B는 변동성이 크고 중간에 큰 폭의 하락을 겪음)
전략 A는 꾸준히 우상향하는 안정적인 수익 곡선을 보여줍니다. 반면 전략 B는 수익률은 높지만, 중간에 큰 폭의 하락(MDD)을 겪었습니다. 투자 성향에 따라 전략 A 또는 전략 B를 선택할 수 있습니다. 위험 회피적인 투자자라면 전략 A를 선호할 것입니다.
매매 내역 검토 및 분석
매매 내역은 전략의 작동 방식을 이해하는 데 중요한 자료입니다. 각 거래의 진입 시점, 청산 시점, 수익/손실 등을 상세하게 검토해야 합니다. 특정 패턴이 존재하는지 확인하고, 전략 개선에 활용해야 합니다.
다음은 매매 내역 분석 시 고려해야 할 사항입니다.
- 진입/청산 근거: 각 거래가 어떤 근거로 이루어졌는지 확인합니다. 전략의 규칙에 따라 정확하게 실행되었는지 검토합니다.
- 수익/손실 원인: 수익을 낸 거래와 손실을 낸 거래의 원인을 분석합니다. 특정 시장 상황에서 전략이 어떻게 작동하는지 파악합니다.
- 거래 빈도: 거래 빈도가 적절한지 평가합니다. 과도한 거래는 수수료 부담을 증가시키고, 전략의 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
- 포지션 유지 시간: 평균 포지션 유지 시간을 확인합니다. 전략의 성격(단기/장기)과 일치하는지 평가합니다.
매매 내역 분석 예시:
특정 전략의 매매 내역을 분석한 결과, 다음과 같은 패턴이 발견되었습니다.
- 상승 추세 초기에 진입하는 경향이 있지만, 추세가 꺾이는 시점에 늦게 청산하는 경향이 있습니다.
- 횡보장에서는 잦은 거짓 신호로 인해 손실이 발생하는 경우가 많습니다.
이러한 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 개선 방안을 고려할 수 있습니다.
- 추세 추종 지표를 추가하여 청산 시점을 개선합니다.
- 횡보장을 감지하는 지표를 추가하여 거짓 신호를 필터링합니다.
파라미터 변경에 따른 성능 변화 관찰
매매 전략은 다양한 파라미터를 가집니다. 이동평균선 기간, RSI 과매수/과매도 기준 등이 있습니다. 파라미터 값에 따라 전략의 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 다양한 파라미터 조합으로 백테스팅을 수행해야 합니다. 파라미터 변경에 따른 성능 변화를 관찰해야 합니다. 최적의 파라미터 조합을 찾아야 합니다.
다음은 파라미터 최적화 시 고려해야 할 사항입니다.
- 과최적화 방지: 과거 데이터에만 맞춰진 파라미터는 미래 시장에서 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 검증 데이터셋을 사용하여 성능을 평가해야 합니다.
- 파라미터 범위 설정: 탐색할 파라미터 값의 범위를 적절하게 설정해야 합니다. 너무 넓은 범위는 계산 시간을 증가시키고, 너무 좁은 범위는 최적의 해를 놓칠 수 있습니다.
- 최적화 방법 선택: Grid Search, Random Search 등 다양한 최적화 방법을 사용할 수 있습니다. 전략의 특성과 계산 자원을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.
파라미터 변경에 따른 성능 변화 관찰 예시:
RSI 과매수/과매도 전략에서 과매수 기준값을 변경하면서 백테스팅을 수행했습니다.
| 과매수 기준 | 총 수익률 | 최대 낙폭 (MDD) | 샤프 지수 |
|---|---|---|---|
| 70 | 15.2% | -8.5% | 1.25 |
| 80 | 12.8% | -6.2% | 1.48 |
| 90 | 8.5% | -4.1% | 1.62 |
과매수 기준값이 높아질수록 총 수익률은 감소하지만, 최대 낙폭과 샤프 지수는 개선되는 것을 확인할 수 있습니다. 투자 목표와 위험 감수 수준에 따라 적절한 과매수 기준값을 선택해야 합니다.
이 섹션에서는 백테스팅 결과를 상세하게 분석하는 방법을 설명했습니다. 다음 섹션에서는 백테스팅 결과의 함정을 이해하고 극복하는 방법을 알아봅니다.