시스템트레이딩에서 로직 성과 평가 방법론

백테스트 성과 평가

시스템 트레이딩 로직의 개발 단계에서 백테스트 성과 평가는 필수입니다. 먼저 수익률 지표들을 살펴봅니다. 누적 수익률은 일정 기간 동안 전략이 얼마나 수익을 냈는지 총합을 보여주고, 연평균 복합 성장률(CAGR)은 시작 자본이 매년 몇 %씩 증가한 것과 같은 효과를 냈는지 나타냅니다​. 예를 들어 5년 동안 100%의 누적 수익률을 냈다면, CAGR은 약 14.9%입니다. 높은 CAGR은 매력적이지만, 이는 위험을 고려하지 않은 수치이므로 반드시 위험 조정 수익률 지표들과 함께 해석해야 합니다.

다음으로 리스크 지표 중 하나인 최대 손실폭(MDD)을 평가합니다. MDD는 백테스트 기간 중 자본곡선이 최고점에서 최저점으로 얼마나 큰 폭으로 떨어졌는지를 나타내며, 전략의 최대 자본 감소율이라고 볼 수 있습니다​. 예를 들어 백테스트 중 자본이 100에서 80으로 떨어졌다면 20%의 MDD를 기록한 것입니다. MDD가 작을수록 좋지만, 손실이 발생한 빈도나 회복 시간은 반영하지 못한다는 한계가 있습니다​. 따라서 MDD와 함께 회복 기간(drawdown recovery time)도 분석하여, 전략이 큰 손실 후 얼마나 빨리 원금 수준을 회복하는지 살펴봐야 합니다.

샤프비율(Sharpe Ratio)과 소르티노비율(Sortino Ratio) 등 위험조정 수익률 지표도 중요합니다. 샤프비율은 전략의 초과수익률(무위험 이자 대비)을 수익률 변동성으로 나눈 값으로, 같은 변동성 대비 얼마나 초과수익을 냈는지를 나타냅니다​. 값이 1이면 변동성 1당 초과수익 1을 냈다는 뜻이며, 일반적으로 1 이상이면 양호한 전략으로 평가합니다. 소르티노비율은 샤프비율과 유사하나 전체 변동성 대신 다운사이드 변동성(손실 변동성)만 고려하여 계산합니다​. 따라서 큰 상승 변동성은 벌점으로 보지 않고, 손실 위험 대비 수익을 평가할 수 있어 수익의 질을 더 잘 파악합니다. 이 밖에도 MAR 비율(Managed Account Ratio)은 CAGR을 MDD로 나눈 값으로, 손실위험 대비 성장률을 보는 지표입니다​. 예를 들어 한 전략(A)이 연복리 30% 수익에 MDD 15%라면 MAR 비율이 2이고, 다른 전략(B)이 연복리 35%에 MDD 20%라면 MAR은 1.75입니다. 절대 수익률은 B가 높지만, 위험 대비 성과는 A가 더 뛰어나다고 평가합니다​. 이러한 지표들을 통해 단순 수익률 이상의 위험조정 성과를 비교합니다. 참고로 백테스트 리포트에는 샤프비율, 소르티노비율, 최대 드로다운, CAR/MDD(CAGR 대비 MDD) 등 다양한 지표가 제시되며, 각각 전략의 수익성, 변동성, 그리고 위험 대비 효율을 다양한 각도에서 조명합니다​.

백테스트 성과를 해석할 때는 거래 빈도와 유동성도 함께 고려해야 합니다. 전략이 너무 잦은 매매를 통해 높은 수익을 냈다면, 실제 시장에서 그 빈도로 거래가 가능한지 확인해야 합니다. 예를 들어 백테스트상 소형주식 1만 주를 한 번에 매수하여 큰 이익을 얻었다고 해도, 실제 시장에서는 거래량 부족으로 동일한 가격에 채워지지 않을 수 있습니다​. 백테스트에서 이는 이상적으로 모두 체결된 것으로 가정되었겠지만, 현실에서는 해당 주문으로 가격이 급등하거나 매수 자체가 불가능해질 수 있습니다. 유동성이 낮은 자산에 대한 대량 주문은 백테스트 수익을 실제로 구현하기 어렵게 만드는 요인입니다​. 또한 거래 비용(수수료, 세금 등)과 슬리피지(호가와 실제 체결가격 차이)도 백테스트에 반영되어야 현실적인 성과가 산출됩니다. 특히 고빈도 매매전략의 경우 건당 수수료와 작은 가격 차이가 누적되면 수익을 크게 잠식할 수 있습니다​. 백테스트에서는 거래 비용을 0으로 두거나 슬리피지를 무시하면 수익률이 부풀려지기 쉽습니다​. 반드시 모델에 슬리피지 모델과 현실적인 수수료를 적용해 실제 시장 충격을 감안해야 하며, 그렇지 않을 경우 백테스트에만 좋고 실전에서는 저조한 “신기루” 성과가 될 수 있습니다​.

또한 롤링 윈도우 분석을 통해 시간에 따른 성과 추이를 평가합니다. 이는 전체 기간의 지표만 보는 것이 아니라, 예를 들어 3개월씩 기간을 이동하며 CAGR, 샤프비율 등의 변화를 살펴보는 것입니다. 이렇게 하면 전략의 일관성 있는 성과 유지 여부와 시간에 따른 지표의 안정성을 파악할 수 있습니다. 롤링 샤프비율이나 롤링 수익률을 보면 전략이 특정 기간에만 운 좋게 성과를 냈는지, 아니면 대부분 기간에 꾸준히 좋은지 알 수 있습니다. 특히 시장 환경 변화에 따라 전략 성과가 어떻게 달라지는지를 롤링 분석으로 확인할 수 있습니다​. 예를 들어 6개월 롤링 샤프비율이 시간이 지날수록 점차 떨어진다면, 이는 전략의 유효성이 약해지는 퍼포먼스 드리프트(성능 저하)의 신호일 수 있습니다.

퍼포먼스 드리프트 감지는 말 그대로 시간이 지남에 따라 전략의 성과가 처음 기대와 비교해 변질되는지를 탐지하는 것입니다. 롤링 윈도우의 지표 추세를 보거나, 백테스트 분포 대비 실제 성과의 위치를 살펴봄으로써 가능하죠. 한 가지 방법으로 몬테카를로 예측 구간을 활용할 수 있습니다. 과거 백테스트 결과의 분포로 앞으로 나올 성과의 신뢰구간(예측 밴드)을 만들고, 최근 실적이 그 범위 밖으로 벗어나는지 확인하는 것입니다​. 예컨대 과거 트레이드들의 확률분포로 95% 신뢰수준의 수익곡선 범위를 그렸는데, 최근 실제 수익곡선이 최하위 밴드 아래로 내려갔다면 전략 성능이 통계적으로 유의미하게 악화되었다고 볼 수 있습니다​. 이런 방식으로 성능 붕괴(failing strategy) 조짐을 조기에 포착하여 전략 중단이나 개선을 검토할 수 있습니다. 요약하면, 백테스트 단계에서는 수익성과 안정성, 그리고 현실 반영 여부를 다각도로 평가하여 실전 적용 가능성을 면밀히 살핍니다.

 

실거래 성과 비교

백테스트에서 유망한 결과가 나왔다면, 다음으로 실거래에서의 성과를 백테스트와 비교하여 검증해야 합니다. 실거래에 돌입하면 흔히 백테스트 대비 성과 저하가 발생하는데, 그 원인을 분석하는 것이 중요합니다. 우선, 백테스트와 실거래의 차이점으로는 심리적 요소와 실행상의 제약을 들 수 있습니다. 백테스트에서는 두려움이나 탐욕 등의 감정이 개입되지 않지만, 실거래에서는 투자자가 연속 손실 후 위축되거나 계획과 달리 매매를 망설이는 등 심리적 변수가 성과에 영향을 미칩니다​. 또한 백테스트 환경에서는 매매 신호대로 모든 주문이 체결된다고 가정하지만, 실제 시장에서는 호가 미끄러짐(슬리피지), 체결 지연과 미체결 등이 빈번합니다​. 예를 들어 급등주에 진입하는 전략의 경우, 백테스트에서는 당일 시가에 매수했다고 가정했더라도 실제로는 호가 변동으로 진입 가격이 높아지거나 아예 체결되지 않을 수 있습니다. 이런 슬리피지로 인해 예상했던 가격과 실제 체결가격 간의 차이가 발생하면, 백테스트에서 계산한 수익률이 실제로는 실현되지 못하고 줄어드는 경우가 많습니다​. 특히 시장가 주문을 쓸 경우 빠른 가격 움직임 속에서 생각보다 불리한 가격에 체결되기 쉽고, 지정가 주문을 쓸 경우 원하는 가격에 거래가 안 되어 기회를 놓치는 경우가 생깁니다.

유동성 부족 문제도 실거래 성과에 영향을 줍니다. 거래량이 적은 자산을 대상으로 한 전략은 실제로는 원하는 시점에 충분한 물량을 매매하지 못해 백테스트만큼의 수익을 내기 어려울 수 있습니다​. 백테스트에서 수백 주 매매로 가정한 것이 현실에서는 일부분만 체결되고 나머지는 가격을 밀어버리는 상황이 벌어질 수 있습니다. 이처럼 체결률을 분석해 보면, 백테스트 시도 대비 실제 몇 %의 주문만 체결되는지 알 수 있습니다. 예를 들어 백테스트상 100번 매매 기회가 있었는데 실거래에서는 슬리피지나 유동성 문제로 80번만 체결되었다면, 체결률 80%로 볼 수 있습니다. 낮은 체결률은 전략이 이론적으로는 좋아도 실현이 어렵다는 신호이므로, 이러한 차이를 분석하여 전략을 개선하거나 목표 자산 규모(capacity)를 하향 조정해야 합니다.

또 다른 실전과 백테스트의 차이로 거래 비용과 실행 딜레이를 들 수 있습니다. 앞서 언급한 대로 백테스트에서 비용을 간과했다면 실전 수익은 자연히 낮아집니다​. 그리고 백테스트에서는 같은 시간대에 여러 거래를 일괄 처리할 수 있지만, 실제 주문은 순차적으로 전송되므로 빠른 연속 주문 시 다음 신호로 넘어가는 사이에 시장 상황이 바뀌어버릴 수 있습니다. 예컨대 고빈도 전략의 경우, 프로그래밍 지연이나 브로커 지연으로 몇 밀리초~몇 초 늦게 주문이 나가면서 의도한 가격을 놓치는 일도 발생합니다. 실거래 단계에서 이러한 기술적 지연(latency)에 따른 성과 저하가 발견된다면, 주문 인프라를 개선하거나 전략 빈도를 낮추는 등의 대응이 필요합니다.

전략 개발자는 실거래 데이터와 백테스트 결과를 면밀히 대조하여, 어디서 차이가 발생했는지 원인을 규명해야 합니다. 실제 예로, 한 백테스트에서는 승률이 98.7%에 달하는 전략이 있었지만 데이터 오류와 과최적화 탓에 실거래에서는 수익이 거의 나지 않았던 사례도 보고되었습니다​. 이처럼 극단적으로 백테스트와 실전 결과가 차이나는 경우 데이터 스누핑이나 오버피팅을 의심해야 합니다(이에 대해서는 뒤에서 자세히 다룹니다). 대부분의 경우 백테스트 대비 실전 수익률은 낮아지는 것이 정상이며, 중요한 것은 그 차이가 허용 범위 내인지, 아니면 전략의 유효성을 의심해야 할 정도로 큰지를 판단하는 것입니다. 예컨데 백테스트 CAGR이 20%인데 실전 1년 해보니 CAGR 5%에 그쳤다면, 무엇이 원인인지 분석해야 합니다. 슬리피지가 큰 비중을 차지했는지, 시장 환경이 바뀌었는지, 또는 백테스트에 포함되지 않은 예외적 상황(예: 거래정지, 호가 급변)이 발생했는지 등을 따져봐야 합니다. 이러한 피드백 과정을 통해 전략을 수정하거나, 필요하다면 실전 성과가 검증될 때까지 포트폴리오 내 비중을 줄이는 등의 조치를 취하게 됩니다.

마지막으로, 주문 체결률과 미체결 주문의 특성도 분석 대상입니다. 예를 들어 전략이 낸 주문 중 몇 %가 부분 체결되었거나 아예 체결 안 되었는지 비율을 산출하면, 전략의 실현 가능성을 수치화할 수 있습니다. 만약 미체결 비중이 높다면, 주문 방식을 시장가로 바꾸거나 진입 기준을 완화하는 등 로직 조정이 필요할 수 있습니다. 실거래 단계의 분석을 통해 백테스트 가정과 현실의 괴리를 좁혀 나가야 하며, 이를 바탕으로 전략에 현실성을 더하거나 기대수익을 재산정하는 것이 바람직합니다. 즉, 백테스트는 출발점일 뿐이고 실제 시장에서 검증하고 보정해나가는 과정이 성공적인 시스템 트레이딩을 위해 반드시 뒤따라야 합니다.

 

로직의 안정성 및 일관성 분석

전략이 실전에서 가동되면서, 그리고 다양한 시장 상황을 겪으면서 로직의 안정성과 일관성을 지속적으로 평가해야 합니다. 우선 전략의 시장 변화 적응력을 살펴봅니다. 이는 전략이 다양한 시장 국면(강세장, 약세장, 횡보장 등)에서 일관되게 작동하는지 여부입니다. 백테스트 단계에서도 강세장과 약세장 데이터 모두를 포함해보았다면 좋지만, 실전에서는 예기치 못한 새로운 환경이 닥칠 수 있습니다. 예를 들어 추세 추종 전략이라면 뚜렷한 상승장이나 하락장에서는 좋은 성과를 내겠지만, 횡보장세에서는 수익이 정체되거나 잦은 실패 매매로 손실을 볼 수 있습니다. 반대로 역추세(Mean Reversion) 전략은 횡보장에서 유리하지만 급격한 추세장(폭등/폭락)에서 큰 손실을 볼 수 있습니다. 따라서 전략이 어느 한 시장 상황에 성과가 편중되지 않았는지 점검해야 합니다. 실제로 많은 퀀트 트레이더들은 시장을 몇 가지 레짐(regime)으로 구분하고, 각 구간에서 전략의 수익률을 따로 계산해보곤 합니다​. 강세장(지속 상승 국면), 약세장(지속 하락 국면), 변동성 확대 국면, 횡보 국면 등으로 나누어 전략의 적응력을 평가하면, 특정 환경에서만 통했던 전략인지 판별할 수 있습니다​. 이상적인 시스템 트레이딩 로직은 시장 여건이 변해도 크게 성능이 훼손되지 않는 것이며, 그렇지 않다면 별도의 대응책(예: 시장 필터링, 헤지 전략)을 고민해야 합니다.

전략의 기간별 성과 변화도 일관성 평가의 한 부분입니다. 예를 들어 분기별, 연도별 수익률을 나열해보아 일정한 수준을 유지하는지, 아니면 들쭉날쭉한지 확인합니다. 만약 첫 해에 50% 수익, 둘째 해에 -10%, 셋째 해에 5%… 이런 식으로 변동이 크다면 평균적으로 괜찮더라도 일관성이 낮은 전략입니다. 반면 매년 10~15% 수익을 꾸준히 내는 전략이라면 신뢰도가 높겠죠. 일반적으로 기관 투자자들은 안정적인 분기별 성과를 선호하기 때문에, 전략의 분기별 샤프비율이나 승률 등이 큰 차이가 없는지 살펴봅니다. 이때 t-검정 등 통계적 방법을 활용해 “성과 차이가 우연인지” 검정하기도 합니다. 또한 성과의 평균 회귀 여부도 흥미로운 분석 지표입니다. 가령 어느 분기에 유난히 높은 수익을 냈다면 다음 분기에는 평소 수준으로 다시 낮아지는 경향(평균 회귀)이 있는지, 혹은 계속 관성이 이어지는지 살펴보는 것입니다. 만약 특정 시기의 대박 성과가 이후에 재현되지 않고 평균으로 돌아온다면, 그 성과는 일시적 행운이었을 가능성이 있습니다. 반대로 일정한 주기나 조건에서 반복적으로 높은 성과가 나타난다면 전략의 알파 요인이 지속적으로 작동하는 것이라고 볼 수 있습니다.

상관관계 분석도 안정성 평가에서 중요한 부분입니다. 두 가지 측면의 상관성을 고려해야 하는데, (1) 전략과 시장 전체 혹은 다른 자산과의 상관관계, (2) 전략 내부 구성 요소 간의 상관관계입니다. 먼저 전략의 성과가 벤치마크 지수(예: KOSPI200, S&P500)와 얼마나 독립적인지 살펴봅니다. 상관계수가 1에 가까우면 사실상 시장 베타에 의존한 전략일 수 있고, -1에 가깝다면 시장 대비 헤지 역할을 하는 전략일 수 있습니다. 예를 들어 롱숏 시장중립 전략이라면 이상적으로 시장과 상관관계 0에 가까워야 독립적인 수익원을 제공하는 것입니다. 상관관계가 낮을수록 포트폴리오 다변화에 유리하며, 시스템 트레이딩 전략이 기존 전략들과 어떤 상관성을 가지는지 파악하면 포트폴리오 편입 여부 및 비중 결정에 도움이 됩니다​. 다중 전략 운용 시에는 서로 다른 전략들 간 손익이 동시에 나쁘지 않도록 비상관 포트폴리오를 구성하는 것이 중요합니다​. 예를 들어 추세 추종 전략과 역추세 전략은 서로 상관관계가 낮을 수 있어 동시에 운용하면 위험 분산에 이점이 있습니다. 한편, 동일 전략 내 요소 간 상관성은 말 그대로 전략이 여러 신호나 자산으로 구성되어 있을 때 그 내부 구성 요소들이 얼마나 유사하게 움직이는가입니다. 예컨대 한 전략이 5개의 기술적 지표 신호를 종합한다면, 그 중 몇 개는 사실상 서로 상관도가 높아 비슷한 정보를 중복 반영할 수 있습니다. 그렇다면 모델을 단순화하여 유효 신호만 남기고 중복 신호는 제거하는 편이 안정성에 유리합니다. 상관관계 분석을 통해 불필요하게 겹치는 요소나 전략을 걸러내고, 실제로 분산투자 효과를 주는 조합인지 확인할 수 있습니다.

Equity curve example

 

다양한 시장 환경에서의 성과 유지 여부를 평가할 때는, 실제 사례를 참고하면 이해가 쉽습니다. 아래 그림은 한 멀티-전략 펀드의 성과(빨간 선)와 주식시장 지수(회색 선, MSCI 월드 인덱스)의 2002~2020년 자본곡선 비교입니다. . 빨간 선의 펀드는 중간중간 조정 국면에도 비교적 완만한 곡선으로 성장했지만, 회색 선의 지수는 2008년 금융위기 등의 시기에 큰 급락을 겪은 후 회복하는 등 훨씬 변동성이 큽니다. 두 자산의 최종 수익은 비슷하지만, 전략에 따라 수익을 얻는 경로의 안정성에 큰 차이가 있음을 보여줍니다. 전문 트레이더들은 이처럼 더 부드러운(red line) 자본곡선을 선호하는데, 변동성이 낮고 드로다운이 작다는 것은 다양한 시장 상황에서도 전략이 꾸준히 작동했음을 의미하기 때문입니다.​ 실제로 대부분의 펀드 매니저들은 높은 수익률의 전략보다는 다소 수익이 낮더라도 일관성이 높은 전략을 선호합니다​. 그러므로 시스템 트레이딩 로직도 시장 국면 전환기에 성과가 급변하지 않고 안정적으로 유지되는지를 중시해야 합니다. 만약 성과 드리프트 징후나 특정 환경에서의 취약성이 발견되면, 시장 필터 추가(예: 변동성 너무 높을 때 트레이딩 중지), 포트폴리오 헤지(다른 자산으로 위험 상쇄), 로직 수정 등을 통해 안정성을 보완해야 합니다. 요컨대, 시간과 환경을 넘어 지속적으로 유효한 전략인지를 판단하기 위해 위와 같은 다양한 각도의 안정성 및 일관성 분석이 수행됩니다.

 

전략별 리스크 평가

아무리 수익률이 높아도 리스크 관리가 되지 않는 전략은 장기 생존이 어렵습니다. 따라서 각 전략별로 잠재 위험 요인을 평가하고 관리하는 것이 필수인데, 여기에는 최대 손실 및 회복력, 포지션 익스포저, 그리고 극단적 상황에 대한 대비 등이 포함됩니다.

먼저 최대 드로다운과 회복 기간을 자세히 분석합니다. 앞서 MDD로 최대 낙폭을 확인했다면, 이제 그 낙폭에서 원금 회복까지 걸린 시간을 보는 것입니다. 예를 들어 어떤 전략이 2020년 3월에 25%의 낙폭을 기록하고 나서 6개월 만에 회복했다면, 투자자는 반년을 견디면 복구될 손실을 감내할 수 있어야 합니다. 반면 또 다른 전략은 30% 하락 후 회복하는 데 3년이 걸렸다면, 이는 투자 심리적으로 매우 힘든 기간일 수 있습니다. 회복 기간이 길수록 투자자가 중도에 이탈하거나 전략을 포기할 가능성이 높으므로, 전략의 실용성은 떨어집니다. 따라서 백테스트 구간에서 발생한 모든 주요 드로다운 이벤트를 목록화하여, 각각 낙폭과 저점 시점, 그리고 재고점 돌파까지의 기간을 정리합니다. 이를 통해 전략의 리스크 프로파일을 이해할 수 있습니다. 예컨대 어떤 전략은 드로다운이 자주 발생하지만 금방금방 회복하는 패턴일 수 있고(잦은 소규모 손실), 다른 전략은 좀처럼 손실은 안 나지만 일단 한번 큰 손실이 나면 수년간 회복을 못 하는 패턴일 수도 있습니다. 전자의 경우 손실 빈도가 높아 스트레스가 있을 수 있지만 유동성만 충분하면 복구 가능하고, 후자의 경우 오랫동안 자본이 묶일 위험을 안고 갑니다. 이러한 정보는 투자자의 성향과 맞는 전략을 선택하고, 포트폴리오 내 위험균형을 잡는 데 활용됩니다​

. 특히 여러 전략을 운용하는 경우, 동시에 최대 손실을 겪지 않도록 드로다운 기간이 겹치지 않는 전략들을 조합하는 것이 중요하죠.

익스포저(노출) 관리 역시 핵심 리스크 평가 요소입니다. 이는 전략이 얼마나 자본을 위험에 노출시키는지를 뜻합니다. 예를 들어 한 전략이 항상 자본의 100%를 주식에 투자한다면 시장 익스포저 1.0으로 볼 수 있고, 절반은 현금으로 들고 있다면 익스포저 0.5로 볼 수 있습니다. 레버리지를 쓰는 경우 익스포저가 1보다 클 수도 있습니다. 중요한 것은 전략별 최대 익스포저 한도를 정하고 지키는 것입니다​. 예를 들어 개별 종목에는 포트폴리오의 5% 이상 투자하지 않는다든지, 한 섹터에 20% 넘게 쏠리지 않도록 제한을 두는 식입니다​. 이러한 포지션 한도와 분산 투자 원칙을 백테스트 단계부터 적용하면, 특정 포지션에서 발생한 악재로 전략 전체가 치명타를 입는 일을 막을 수 있습니다. 또한 동시에 열려있는 포지션 수나 총 레버리지 배율도 관리 대상입니다. 많은 시스템 트레이더들이 Value-at-Risk(VaR)나 Expected Shortfall(ES) 같은 지표를 계산하여, 일정 기간 내 최악의 손실 가능 금액을 추정하고 이에 맞춰 포지션 규모를 조절합니다. 즉, 전략당 감내할 수 있는 최대 손실액을 산정하고, 이를 넘지 않도록 포트폴리오를 구성합니다​. 예컨대 일일 99% VaR이 1억 원이라면 하루에 1억 이상 잃을 확률이 1%라는 뜻이므로, 전략의 베팅 크기를 줄이는 등의 결정에 활용할 수 있습니다.

마지막으로 이벤트 리스크 및 블랙 스완 시나리오에 대한 전략의 복원력(resilience)을 평가합니다. 블랙 스완(Black Swan)이란 극히 드물지만 발생하면 엄청난 충격을 주는 사건으로, 과거 데이터에 거의 없었기에 예측이 어려운 경우를 말합니다. 예를 들면 1987년 블랙먼데이의 하루 -22% 폭락, 9.11 테러, 2020년 팬데믹 급락 등의 사건들입니다. 백테스트 기간에 이런 일이 없었더라도, 가정 시나리오를 통해 전략을 테스트해봐야 합니다. 예를 들어 하룻밤 사이에 시장이 20% 갭다운된다면 전략의 포지션은 어떻게 되는지 시뮬레이션해볼 수 있습니다. 만약 전략이 전날 종가에 레버리지 풀 베팅 상태였는데 다음 날 -20% 폭락이 나오면, 계좌가 심각한 손실 또는 마진콜을 당할 수 있습니다. 이때 대응 로직(예: 손절매나 서킷브레이커)이 없다면 전략은 블랙 스완에 취약한 것입니다. 이러한 극단 상황을 가정한 스트레스 테스트를 통해 전략의 한계를 파악하고 대비책을 마련해야 합니다​. 구체적으로, 과거 금융위기 기간 데이터를 별도로 테스트해보는 것도 방법입니다. 예컨대 2008년이나 2020년 3월 같은 기간의 데이터만 뽑아서 전략을 돌려보거나, 혹은 백테스트 시 해당 구간을 아웃오브샘플로 남겨두고 검증하는 것입니다. 일부 툴은 몬테카를로 시뮬레이션으로 임의의 가격 경로를 수천 번 생성하여 전략의 최악의 경우 성과 분포를 추정해주기도 합니다​. 그림으로 표현하면, 몬테카를로로 생성된 수익곡선들 중 하위 5% 수준의 최악 곡선과 상위 5% 수준의 최상 곡선 사이의 범위를 구할 수 있고, 이를 통해 “이 전략은 운 나쁘면 이 정도까지 잃을 수 있다”를 가늠해볼 수 있습니다. 실제 사례로, 일부 전문 트레이더는 과거 50년간 가장 극단적 상황에서도 생존했을 법한 전략만 운용하기 위해, 오래된 데이터(예: 닷컴버블 붕괴, 석유파동 시기 등)를 수집해 테스트하거나, 과거 데이터를 임의로 섞어 만들어낸 가상의 위기 상황까지 실험해 본다고 합니다. 이렇듯 사전에 리스크를 식별하고 완충 장치를 마련해두면 블랙스완이 와도 전략을 완전히 포기하지 않고 버틸 확률이 높아집니다. 궁극적으로 전략별 리스크 평가는 “이 전략이 최악의 상황에서도 존속할 수 있는가”를 묻는 과정이며, 백테스트 단계부터 실거래 모니터링까지 이어지는 지속적인 리스크 관리가 필요합니다.

 

과적화 방지 방법론

시스템 트레이딩 로직을 개발할 때 가장 경계해야 할 함정이 과적화(오버피팅)입니다. 이는 전략이 과거 데이터에 지나치게 맞춰져 있어서 미래에는 재현되지 않는 현상을 말합니다​. 과적화가 발생하는 주요 원인으로 데이터 스누핑(Data Snooping), 변수 남용 등이 꼽힙니다. 데이터 스누핑이란 하나의 데이터셋을 가지고 수많은 전략이나 매매 규칙을 실험하여 우연히 들어맞는 것을 선택해버리는 경우를 말합니다. 예를 들어 100개의 규칙을 시험해보면 그 중 운 좋게 과거에 잘 맞아떨어진 것이 몇 개는 나오기 마련인데, 이를 마치 유효한 전략인 양 착각하는 것이죠. 연구에 따르면, 수많은 전략을 테스트해 가장 성과 좋은 것을 골랐을 때 그 백테스트 샤프비율은 실제보다 부풀려져 있을 확률이 높습니다​. 마치 시험문제를 미리 외워서 100점을 맞은 학생이 진짜 실력이 100점 만점이 아닌 것과 같습니다. 따라서 백테스트 단계에서 시행한 실험 횟수(시도한 전략 개수)를 염두에 두고 결과를 해석해야 합니다​. 이를 보정하기 위한 기법 중 하나가 Deflated Sharpe Ratio(DSR)인데, 여러 번의 백테스트 시도 중 최고 성과를 기록한 전략의 샤프비율이 얼마나 신뢰할 만한지 통계적으로 교정해줍니다​. 쉽게 말해 선택 편향(selection bias)을 보정하여, 높은 성과가 운의 산물인지 실력(알파)인지를 가려내는 기법입니다. 실제 Marcos López de Prado 등의 연구에서는 이러한 DSR을 활용해 백테스트 과적합을 판별하고자 했으며​, 이를 통해 무수한 전략 후보들 중 통계적으로 유의한 소수만 선별하는 방식을 제안했습니다.

과적화를 막기 위한 기본 방법론으로는 검증용 데이터 세트 분리가 있습니다. 개발(학습)에 사용한 인샘플(In-sample) 데이터와 검증을 위한 아웃샘플(Out-of-sample) 데이터를 구분하는 것입니다​. 예컨대 20002015년 데이터를 인샘플로 써서 전략을 최적화하고, 20162020년 데이터를 아웃샘플로 남겨둬 전략을 테스트해보는 식입니다. 진정한 실력이라면 인샘플에서 좋았던 전략이 아웃샘플에서도 통할 것이고, 과적화된 전략이라면 아웃샘플 성과가 형편없을 것입니다​. 이때 아웃샘플 데이터는 전략 개발 과정에서 일절 참고하지 않는 것이 중요합니다. 또한 한 번의 훈련-검증으로 끝내지 않고 워크포워드(walk-forward) 분석을 수행하기도 합니다. 워크포워드란 시간을 구간별로 나누어 여러 번의 인샘플/아웃샘플 실험을 연속적으로 진행하는 것입니다. 예를 들어 20002010년으로 최적화해 2011년 검증, 다음엔 20012011년으로 최적화해 2012년 검증… 이런 식으로 슬라이딩 윈도우를 옮겨가며 매번 최신 데이터로 전략을 재훈련하고 다음 기간을 예측해보는 시뮬레이션입니다. 이렇게 하면 특정 시기에만 우연히 맞았던 규칙이 아니라 시간이 지나도 계속 통하는 로직인지 확인할 수 있습니다. 많은 시스템 트레이더들이 실제 운용에서도 매년 혹은 분기별로 데이터를 업데이트해 매개변수를 재조정하는 워크포워드 방식을 채택하고 있습니다.

모델 단순화 기법도 과적화를 줄이는 데 도움이 됩니다. 복잡한 규칙이나 수십 개의 변수로 이루어진 전략은 과거 데이터의 잡음까지 설명해버려서 미래엔 실패할 확률이 큽니다​. 가령 10개의 조건을 모두 만족해야 매매하는 전략보다 2~3개의 핵심 조건만 사용하는 전략이 일반화 성능이 높을 수 있습니다. 따라서 규칙 수를 줄이고, 필요한 파라미터 개수를 최소화하며, 변수들 간 상관관계가 높다면 일부를 제거하는 등 단순화를 시도합니다. 또한 과도한 최적화 횟수를 지양해야 합니다. 변수를 미세하게 바꿔가며 최적 성능 조합을 찾다 보면 언제든 과적화 위험이 커지므로, 최적화는 꼭 필요한 범위 내에서 제한적으로 수행하고 결과 해석에 주의합니다​. 이와 함께 교차검증 개념을 도입해, 데이터 일부가 아니라 여러 조각으로 나눠서 여러 번 검증해보는 방법도 있습니다. 예를 들어 10년 데이터를 5년/5년으로 단순 분할하는 대신, 매년을 번갈아가며 검증 세트로 놓고 10번 실험해 평균 성과를 보는 등 다양한 검증 절차를 거치면 운에 의한 과적합 가능성을 낮출 수 있습니다.

몬테카를로 시뮬레이션의 활용도 언급할 만합니다. 앞서 리스크 평가에서 몬테카를로로 최악 손실을 보는 법을 이야기했지만, 여기서는 성과의 신뢰성을 판단하는 용도로 씁니다. 방법은 예를 들어 백테스트의 트레이드 순서를 임의로 섞거나(randomization) 약간의 노이즈를 추가해 여러 번 다시 돌려보는 것입니다​. 이렇게 하면 전략이 특정 순서나 특정 며칠의 운에 의해 성과가 좌우되는지 확인할 수 있습니다. 만약 트레이드 순서를 바꿔도 성과 분포가 크게 달라지지 않는다면 전략이 안정적인 구조임을 시사하지만, 순서 변화에 성과가 들쭉날쭉하다면 일부 트레이드에 지나치게 의존했음을 의미합니다. 또한 수익률 분포에 대한 신뢰구간을 추정해 볼 수도 있습니다. 예컨대 백테스트 평균 CAGR이 15%였는데 몬테카를로로 1000번 시뮬레이션해보니 95% 구간 하한이 2%라면, 실제로는 본래 기대보다 저조할 가능성도 상당함을 알 수 있습니다. 이처럼 확률론적 접근은 단 한 번의 백테스트 결과를 절대시하지 않고 불확실성 범위를 인지하게 해 줍니다​.

마지막으로, 샤프비율 과적화 방지 기법에 대해 언급하면, 앞서 말한 Deflated Sharpe Ratio(DSR)가 대표적입니다. 연구자나 트레이더들이 수많은 전략을 시험해보는 현대의 환경에서는, 운 좋게 발견된 전략이 높인 샤프비율이 사실 의미 없을 수 있습니다​. DSR은 발견 과정에서의 시행 횟수와 수익률 분포의 비정규성 등을 고려해 과대평가된 샤프비율을 깎아내는 통계적 보정치입니다​. 예컨대 원 샤프비율 2.0이라도 여러 번 시도해 얻은 결과라면 DSR은 1.0 미만으로 낮아질 수 있습니다. 이는 “이 전략의 진짜 샤프비율은 1도 안 될 수 있다”는 경고로 해석됩니다. 이런 기법을 통해 과적화된 전략을 걸러내고, 과대평가된 성과를 교정할 수 있습니다. 더불어, 여러 전략 중 최고 Sharpe를 보이는 것만 채택하는 우를 범하지 말고 여러 후보들의 통계적 유의성 검정을 병행해야 합니다. 일부 퀀트 펀드는 내부적으로 백테스트 오버피팅 확률(Probability of Backtest Overfitting)을 계산해보기도 하는데, 이는 주어진 샤프비율이 단순 우연 히트일 확률을 추정하는 척도입니다. 이러한 검정들은 결국 재현성 있는 성과인지를 판단하려는 노력이라 할 수 있습니다.

정리하면, 데이터 과대적합을 방지하기 위해서는 (1) 초반부터 검증 데이터를 분리하고, (2) 여러 시기에 걸친 반복 검증으로 운의 영향을 줄이며, (3) 모델 복잡도를 줄이고 단순명료한 규칙을 사용하며, (4) 통계적 검정과 보정지표를 활용해 성과의 신뢰도를 평가해야 합니다​. 실제 사례로, 세계적인 퀀트 펀드들은 이러한 원칙을 매우 엄격하게 적용합니다. 인공지능이나 머신러닝을 활용한 전략 개발에서도, 학습 데이터와 테스트 데이터를 엄격히 분리하고 교차검증을 수행하며, 최종적으로는 소규모 실거래 테스트(파일럿 트레이딩)까지 거쳐서 검증된 모델만 큰 자금을 투입합니다​. 시스템 트레이더 개인도 이러한 과정을 축소해서라도 따라야 하고, 무엇보다 “백테스트는 어디까지나 과거의 산물”임을 항상 염두에 두어야 합니다. 과적화 방지를 통해 비로소 백테스트 성과가 신기루가 아닌 신뢰할 수 있는 나침반이 되어줄 것입니다.