거래 전략 백테스트: 과거에 맞춘 착시를 피하는 방법

반박 가능한 질문부터 시작하기

“차트가 강해 보일 때 산다”는 재현 가능한 규칙이 아닙니다. 시장, 시간, 데이터 간격, 신호, 진입과 청산, 규모, 거래를 쉬는 조건까지 정하세요. 예를 들어 15분 봉이 완전히 닫힌 뒤 신호를 판정하고 다음 봉에서 주문합니다. 예정한 가격을 뛰어넘으면 어떻게 할지도 미리 씁니다.

성과표를 보기 전에 이 아이디어의 경제적 근거를 기록하세요. 개장 때 반복되는 유동성 변화는 검증할 가설이지 수익 약속이 아닙니다. 여러 해에 걸쳐 시험하세요. 손실 거래를 본 다음 손절 가격을 바꾸면 새로운 전략이므로 이전 규칙과 변경 이유를 남겨야 합니다.

수익 거래를 집계하기 전에 규칙을 고정하기

종목, 정확한 날짜, 시간대와 서머타임, 결측 데이터, 포지션 크기와 동시 보유 수, 손절·익절 우선순위, 주말과 거래소 장애를 명시합니다. 같은 기간의 BTC 보유나 현금 유지처럼 비교 기준도 정하세요. 파라미터 열 가지를 시험했다면 가장 좋은 하나만 공개해서는 안 됩니다.

원본 데이터, 규칙의 버전, 고정한 날짜를 저장합니다. 그래프를 망치는 연도나 자산, 손실 거래를 조용히 빼면 선택 편향입니다. 미리 정한 기준으로 잘못된 시세를 제외하는 것은 합리적이지만 수익을 본 뒤 이유를 만들어선 안 됩니다. 불리한 거래도 재계산할 수 있어야 합니다.

정보가 알려진 시간을 지키기

이미 확정된 일봉 종가는 다음 날 주문에 쓸 수 있지만 같은 봉의 앞선 가격에 체결시킬 수 없습니다. 경제지표에는 발표 시각이 있고 수정된 숫자는 최초 발표와 다를 수 있습니다. 15분 봉이 닫혀야 생기는 신호로 그 봉의 이전 저가에 매수했다고 기록하면 미래 정보를 사용한 셈입니다.

가상자산은 UTC 같은 기준과 주말 처리 방식을, 외환은 거래 세션과 서머타임 전환을 정하세요. 누락 가격, 종목 코드 변경, 상장 폐지된 자산도 중요합니다. 현재까지 살아남은 코인만 과거의 투자 대상으로 고르면 미래를 알고 종목을 고른 셈입니다.

차트의 이상적인 가격 대신 실제 주문 조건을 모형화하기

주문 종류, 발주 시점, 체결 조건을 정합니다. 스톱 주문은 지정 수준을 지나 불리하게 체결될 수 있고, 봉이 지정가를 잠깐 스쳤다고 체결이 보장되지는 않습니다. 한 OHLC 봉에 손절과 익절이 모두 들어가면 더 세밀한 데이터 없이 어느 쪽이 먼저인지 모릅니다. 보수적으로 계산하거나 불확실한 거래로 표시하세요.

Ask 가격 없이 Bid만 제공하는 외환 시세로는 당시 ask나 실제로 부담한 스프레드를 알 수 없습니다. 거래소 캔들의 시가가 포지션 전량의 체결 가격이었다고 단정할 수도 없습니다. 가정을 명시하고 가능한 경우 실제 기록과 비교하며 미체결 주문도 허용해야 합니다.

비용으로 겉보기 우위를 검증하기

다음은 실제 시장 수익률이 아닌 자체 산술 예시입니다. 가상 거래 100건 중 52건이 +1R, 48건이 −1R이면 비용 전 합계는 52R−48R=+4R, 거래당 +0.04R입니다. 스프레드·수수료·슬리피지를 합친 왕복 비용이 건당 0.05R이라면 4R−100×0.05R=−1R로 바뀝니다.

과거 운용 성과가 아닌 산술 예시입니다. 52건에서 각각 +1R, 48건에서 각각 −1R이며, R은 비용 전 거래당 계획한 위험입니다.

승률은 여전히 52%인데 비용 후 기대값은 음수입니다. 건당 비용 0.04R이면 정확히 손익분기점이며 표에서 다른 수준도 볼 수 있습니다. 비용을 계획 손실 R에 대한 비율로 표시하고 평상시와 급변 시기의 비용을 각각 시험하세요. 실제 체결 기록이 없다면 1핍 비용 역시 가정일 뿐입니다.

정말 사용하지 않은 데이터를 남기기

개발과 평가 기간을 시간순으로 나눕니다. 앞 기간으로 규칙을 만들고 뒤의 미사용 기간을 측정하기 전에 고정하세요. 뒤 기간을 반복해서 살펴보고 조정하면 그 기간도 개발 데이터가 됩니다. 이동 구간을 이용한 재최적화라면 일정, 관찰 창, 허용할 설정을 사전에 정해야 합니다.

새 데이터에서 성과가 좋아도 이는 추가 근거이지 증명서가 아닙니다. 여러 시장 국면과 세션, 종목을 확인하세요. 한 달의 이례적인 수익이 수년 성과를 좌우할 수도 있습니다. 이후 날짜가 남는 모의거래 기록을 만들고 예상 체결 및 비용과 관측값을 비교하세요.

최종 수익률뿐 아니라 전체 성적표 읽기

기간, 거래 수, 승률, R로 표시한 평균 이익과 손실, 비용 전후 기대값, 최대 낙폭, 보유 시간, 매매 빈도, 적절한 비교 기준을 공개합니다. 연도별·시장별 결과와 비용 변화도 보여 주세요. 포지션 크기나 낙폭 없이 마지막 수익률만 제시하면 감수한 위험을 가립니다.

작은 표본에는 신중한 결론이 필요합니다. 경제지표 전후의 30건은 약점을 보여 줄 수 있지만 미래의 안정적인 우위를 증명하지는 못합니다. 몇 건이 수익 대부분을 차지하는지, 손실이 몰리는지, 인접한 설정에서도 비슷한지 확인하세요. 한 설정에서만 뛰어나면 과최적화를 의심해야 합니다.

자체 발표한 세 연구와 한계

EUR/USD 런던 돌파 연구는 bid 기준 15분 봉에서 550건의 모형 거래와 왕복 1핍 비용을 가정합니다. 다음 봉 진입 규칙은 검증할 수 있지만 실제 체결은 관측하지 않았습니다. 발표일 32건을 살핀 NFP 연구에서는 비용 1.2핍 가정 후 EUR/USD 16건에 −1.763R, USD/JPY 22건에 −2.236R입니다.

월간 BTC/ETH 교체는 이미 확정된 종가로 과거 90일 수익을 비교하고 다음 시가에 가상 수수료를 포함해 교체합니다. 해당 기간의 성과는 +2,098.14%이고 최대 낙폭은 −71.48%입니다. 성장의 상당 부분은 2022년 이전에 나왔습니다. 특정 규칙과 기간의 결과이지 미래 전망은 아닙니다. 세 내부 연구에서 날짜와 한계를 확인하세요.

포기할 조건을 미리 쓰기

자금을 투입하기 전에 실패 조건을 적습니다. 타당한 비용 증가로 기대값이 음수가 되거나, 새 데이터에서 부진하거나, 낙폭이 감당할 수 없거나, 특정 연도와 종목에 의존하거나, 예상 체결과 관측 체결이 크게 다른 경우 등입니다. 버린 설정도 기록해 승자만 남는 이야기를 막으세요.

유용한 백테스트는 나쁜 전략을 사용하지 않게 해 줍니다. 근거가 엇갈리면 주장을 줄이세요. 어떤 시장과 기간을 실제로 시험했는지, 어떤 가정이 결론을 바꾸는지, 어떤 새 정보가 생각을 바꿀지를 적습니다. 다시 살펴볼 수 있는 판단이 연구의 성과입니다.