"퀀트 투자 입문 — 감 없이 시스템으로 매매하는 법"

**결론 먼저:** 백테스팅은 "과거에 이 전략이 작동했다"를 보여주는 도구다. 그런데 백테스팅이 좋아도 실전에서 실패하는 경우가 많다. 왜 그런지, 어떻게 제대로 검증할지 — 함정을 먼저 알아야 한다.

## 1. 백테스팅이란

백테스팅(Backtesting)은 과거 데이터를 이용해 투자 전략을 시뮬레이션하는 방법이다. 전략의 역사적 성과, 리스크, 최대 낙폭 등을 확인할 수 있다.

기본 구조:

```
1. 유니버스 설정 (어떤 종목들을 대상으로 할 것인가)
2. 팩터 스코어 계산 (매월/매분기 재계산)
3. 종목 선별 (상위 N% 또는 상위 N개 종목)
4. 포트폴리오 구성 및 리밸런싱
5. 수익률·리스크 지표 계산
```

## 2. 필수 성과 지표

백테스팅 결과를 볼 때 연간 수익률 하나만 보는 건 위험하다. 리스크를 함께 봐야 한다.

| 지표 | 의미 | 기준 |
|------|------|------|
| CAGR | 연평균 복합 수익률 | 코스피 CAGR과 비교 |
| MDD (최대 낙폭) | 고점에서 저점까지 최대 손실 | -30% 이하면 장기 유지 어려움 |
| 샤프 비율 | 위험 대비 수익 | 1.0 이상이면 양호 |
| 승률 | 수익 발생 기간 비율 | 60% 이상이면 안정적 |
| 알파 | 시장 대비 초과수익 | + 이어야 전략에 의미 있음 |

```python
# 기본 백테스팅 지표 계산 예시
import pandas as pd
import numpy as np

def calc_backtest_stats(returns):
    cagr = (1 + returns).prod() ** (252/len(returns)) - 1
    mdd = (returns.cumsum() - returns.cumsum().cummax()).min()
    sharpe = returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(252)
    return {'CAGR': cagr, 'MDD': mdd, 'Sharpe': sharpe}
```

## 3. 반드시 피해야 할 세 가지 함정

### 함정 1: 생존 편향 (Survivorship Bias)

현재 코스피 상장 종목만 사용해서 10년 치 백테스팅을 하면 편향이 생긴다. 10년 전에 상장했다가 이미 상장폐지된 종목들은 데이터에서 사라졌기 때문이다. 살아남은 종목들은 대부분 성과가 좋았던 종목이다.

이를 보정하려면 **점진적 유니버스(Expanding Universe)** 방식을 써야 한다 — 해당 시점에 실제로 존재했던 종목들만 포함.

> ⚠️ 생존 편향을 무시하면 백테스팅 수익률이 실제보다 **2~3%p** 과장되는 경우가 흔하다.

### 함정 2: 룩어헤드 바이어스 (Look-Ahead Bias)

2015년 1월 포트폴리오를 구성할 때 2015년 3월에 발표된 실적 데이터를 사용하는 실수다. 실전에서는 그 데이터를 1월에 알 수 없었다.

재무 데이터는 발표 일자를 반드시 확인하고, 해당 시점 이후에만 사용해야 한다.

### 함정 3: 과적합 (Overfitting)

파라미터(종목 수, 팩터 가중치, 리밸런싱 주기 등)를 조정하다 보면 백테스팅 수익률이 계속 올라간다. 이것은 과거 데이터에 **과최적화**된 것이지, 미래에 통할 전략을 찾은 게 아니다.

| 과적합 증상 | 대처법 |
|-----------|--------|
| 파라미터가 너무 많음 | 파라미터 3개 이하로 단순화 |
| 조정할 때마다 수익 상승 | 아웃오브샘플 검증 |
| 테스트 기간이 짧음 | 최소 10년 이상 검증 |

## 4. 올바른 검증 방법 — 워크포워드 분석

과거 데이터를 두 구간으로 나눈다.

```
전체 데이터 (예: 2010~2025)
├── 인샘플 (2010~2019): 전략 개발·최적화에 사용
└── 아웃오브샘플 (2020~2025): 검증 전용 (손대지 말 것!)
```

전략을 개발할 때는 인샘플만 보고, 완성된 전략을 아웃오브샘플에서 한 번만 검증한다. 아웃오브샘플을 수십 번 보며 수정하면 그것도 결국 과적합이 된다.

> ⚠️ 좋은 전략의 기준: 아웃오브샘플에서도 인샘플과 비슷한 수준의 성과가 나온다.

→ 다음 챕터에서는 검증된 전략을 어떻게 **실제 포트폴리오로 구성하고 리밸런싱**할지 다룬다.

"백테스팅 — 전략의 실력을 검증하는 법과 피해야 할 함정"

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