수익 곡선과 주요 성과 지표는 전략의 핵심 성과를 보여줍니다. 이 지표들을 통해 전략의 장단점을 파악할 수 있습니다. 수익 곡선은 자산 변화를 시각적으로 나타냅니다. 주요 성과 지표는 전략의 효율성을 수치화합니다. 이 섹션에서는 수익 곡선과 주요 성과 지표를 분석하는 방법을 설명합니다. 객관적인 분석을 통해 전략 개선 방향을 설정할 수 있습니다.
수익 곡선 이해
수익 곡선은 백테스팅 결과의 핵심입니다. 시간 경과에 따른 자산 가치 변화를 보여줍니다. 횡축은 시간, 종축은 자산 가치를 나타냅니다. 수익 곡선의 형태는 전략의 성격을 반영합니다. 안정적인 전략은 부드러운 곡선을 가집니다. 공격적인 전략은 변동성이 큰 곡선을 가집니다.
수익 곡선을 통해 다음 정보를 얻을 수 있습니다.
- 총 수익: 곡선의 최종 높이는 총 수익을 나타냅니다. 초기 자본 대비 얼마나 증가했는지 알 수 있습니다.
- 수익 추세: 곡선의 기울기는 수익 추세를 나타냅니다. 꾸준히 상승하는지, 횡보하는지, 하락하는지 파악합니다.
- 변동성: 곡선의 굴곡은 변동성을 나타냅니다. 굴곡이 심할수록 위험도가 높다고 판단할 수 있습니다.
- 최대 낙폭 (MDD): 곡선에서 가장 큰 하락폭을 의미합니다. 투자자가 감내해야 할 최대 손실을 보여줍니다.
수익 곡선은 전략의 직관적인 이해를 돕습니다. 하지만 숫자 데이터만으로는 파악하기 어려운 정보를 제공합니다.
주요 성과 지표 분석
수익 곡선 외에도 다양한 성과 지표가 있습니다. 이 지표들은 전략의 성능을 객관적으로 평가합니다. 주요 성과 지표는 다음과 같습니다.
- 총 수익률 (Total Return): 초기 자본 대비 최종 자본의 증가율입니다. 전략의 전반적인 수익성을 나타냅니다.
- 연간 수익률 (Annualized Return): 1년 기준으로 환산한 수익률입니다. 서로 다른 기간의 전략을 비교할 때 유용합니다.
- 최대 낙폭 (Maximum Drawdown, MDD): 자산이 최고점에서 최저점까지 하락한 비율입니다. 전략의 위험 수준을 나타냅니다. MDD가 낮을수록 안정적인 전략입니다.
- 샤프 지수 (Sharpe Ratio): 위험 대비 수익성을 나타내는 지표입니다. 무위험 자산 수익률을 고려하여 계산합니다. 샤프 지수가 높을수록 효율적인 전략입니다.
- 승률 (Win Rate): 총 거래 횟수 중 수익을 낸 거래의 비율입니다. 승률이 높다고 반드시 좋은 전략은 아닙니다. 손익비와 함께 고려해야 합니다.
- 손익비 (Profit Factor): 총 수익 합계를 총 손실 합계로 나눈 값입니다. 손익비가 1보다 크면 수익이 손실보다 크다는 의미입니다.
- 거래 횟수 (Number of Trades): 백테스팅 기간 동안 발생한 총 거래 횟수입니다. 거래 횟수가 너무 많으면 수수료 부담이 커질 수 있습니다.
각 지표는 전략의 다른 측면을 보여줍니다. 모든 지표를 종합적으로 고려해야 합니다.
분석 방법 및 예시
수익 곡선과 성과 지표를 함께 분석해야 합니다. 수익 곡선에서 얻은 직관적인 이해를 바탕으로, 성과 지표를 통해 객관적인 평가를 합니다.
예시:
이동평균선 교차 전략을 백테스팅했습니다. 결과는 다음과 같습니다.
- 총 수익률: 50%
- 연간 수익률: 10%
- 최대 낙폭 (MDD): -20%
- 샤프 지수: 0.8
- 승률: 60%
- 손익비: 1.2
- 거래 횟수: 100회
수익 곡선은 우상향하지만, 중간에 하락폭이 크게 나타납니다. 총 수익률은 높지만, MDD가 상대적으로 높습니다. 샤프 지수는 1보다 낮아, 위험 대비 수익성이 높지 않다고 판단할 수 있습니다. 승률은 높지만, 손익비가 낮아 한 번의 큰 손실이 전체 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 거래 횟수는 적절한 수준입니다.
분석 결과:
이 전략은 수익성이 있지만, 위험 관리 측면에서 개선이 필요합니다. 손절매 설정을 강화하여 MDD를 줄여야 합니다. 샤프 지수를 높이기 위해, 수익성을 높이거나 위험을 줄이는 방법을 찾아야 합니다. 손익비를 개선하기 위해, 수익을 극대화하고 손실을 최소화하는 방법을 모색해야 합니다.
실습: 파이썬 코드 예시
파이썬을 사용하여 수익 곡선과 성과 지표를 계산하고 시각화하는 예시를 제시합니다.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def analyze_backtest_result(df, initial_capital=1000000):
"""백테스팅 결과 분석 및 시각화"""
# 자산 변화 계산
df['equity'] = initial_capital
position = 0
buy_price = 0
for i in range(1, len(df)):
if df['signal'][i] == 1 and position == 0: # 매수 신호
buy_price = df['close'][i]
position = 1
elif df['signal'][i] == -1 and position == 1: # 매도 신호
sell_price = df['close'][i]
profit = (sell_price - buy_price) / buy_price
df['equity'][i] = df['equity'][i-1] + df['equity'][i-1] * profit # 수익 계산
position = 0
else:
df['equity'][i] = df['equity'][i-1]
# 총 수익률 계산
total_return = (df['equity'].iloc[-1] - initial_capital) / initial_capital
# 최대 낙폭 (MDD) 계산
df['peak'] = df['equity'].cummax()
df['drawdown'] = (df['equity'] - df['peak']) / df['peak']
mdd = df['drawdown'].min()
# 샤프 지수 계산 (무위험 이자율 0% 가정)
returns = df['equity'].pct_change().dropna()
sharpe_ratio = returns.mean() / returns.std() * (252**0.5) # 연율화
# 결과 출력
print(f"총 수익률: {total_return:.4f}")
print(f"최대 낙폭 (MDD): {mdd:.4f}")
print(f"샤프 지수: {sharpe_ratio:.4f}")
# 수익 곡선 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['equity'])
plt.title("수익 곡선")
plt.xlabel("시간")
plt.ylabel("자산 가치")
plt.grid(True)
plt.show()
# 예시: 백테스팅 결과 데이터프레임
data = {'close': [100, 102, 105, 103, 101, 104, 106, 105, 103, 100],
'signal': [0, 0, 1, 0, -1, 0, 1, 0, -1, 0]} # 1: 매수, -1: 매도, 0: 유지
df = pd.DataFrame(data)
analyze_backtest_result(df)
위 코드는 백테스팅 결과를 분석하고 시각화하는 예시입니다. 실제 백테스팅 시스템에서는 더 많은 지표를 계산하고, 다양한 시각화 도구를 활용할 수 있습니다.
결론
수익 곡선과 주요 성과 지표는 전략 분석의 핵심입니다. 객관적인 분석을 통해 전략의 강점과 약점을 파악해야 합니다. 분석 결과를 바탕으로 전략을 개선하고, 실전 적용 가능성을 높여야 합니다. 다음 섹션에서는 백테스팅 결과의 함정을 이해하고 극복하는 방법을 알아봅니다.