백테스팅(Backtesting) 이란?

백테스팅(Backtesting) 이란?

 

 백테스팅은 새로운 시장과 전략을 탐색할 때 사용할 수 있는 도구로, 데이터를 기반으로 초기 아이디어가 유효한지 여부를 알려주는 귀중한 피드백을 제공합니다. 또한, 시뮬레이션 환경에서 백테스팅 소프트웨어를 사용하면 시장에 대한 특정 접근법을 구축하고 최적화할 수 있어서, 효율적으로 투자를 계획하고 실행하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

 

 

1. 백테스팅(Backtesting) 은 무엇인가?

 

 백테스팅은 금융 분야에서 과거 데이터를 기반으로 트레이딩 전략이 어떤 성과를 냈는지 테스트하여 실행 가능성을 살펴보는 것입니다. 좋은 결과는 해당 전략이 잠재적 수익성과 최소한의 위험을 가진 것으로 나타났을 때를 의미합니다. 또한 백테스트를 통해 해당 전략이 실제 트레이딩 환경에서 실행될 수 있다는 확신을 얻을 수 있습니다. 트레이딩 전략 백테스팅은 특히 알고리즘 트레이딩 전략의 경우 절대적으로 필요하며, 테스트한 시장 상황을 고려하는 것도 중요합니다.

 

 

2. 백테스팅(Backtesting) 은 어떻게 작동하는가?

 

 백테스팅은 과거에 효과가 있었던 것이 미래에도 효과가 있을 수 있다는 전제로 진행되지만, 이를 판단하기는 까다로울 수 있습니다. 잘못된 데이터 세트로 백테스팅을 수행하면 이상적인 결과를 얻지 못할 수 있으며, 백테스팅 소프트웨어도 비용이 많이 들 수 있다는 점도 유의해야 합니다. 전략을 백테스트하기 전에 정확히 무엇을 알아보고 싶은지 결정하는 것이 중요하며, 테스트 결과가 편견에 영향을 받지 않도록 주의해야 합니다. 백테스팅은 단지 테스트일 뿐이며, 과거 데이터를 기반으로 훌륭한 결과를 도출하더라도 반드시 성공할 것이라는 보장은 없습니다.

 

 벡테스팅을 위한 여러 가지 전략을 세울 수 있습니다. 20주 이동평균을 상회 및 하회하는 첫 번째 주간 종가에 비트코인을 매수 및 매도했을 때 수익성 분석, 볼린저밴드 15분 봉 매매 전략을 세우고 볼린저밴드 하단·상단에서 매수·매도 수익성 분석 등을 통해 더 좋은 투자전략을 이끌어내기 위한 수단입니다. 더 많은 시간을 거슬러올라가 더 많은 가격변동을 테스트해 보며, 더 많은 지표를 통해 신뢰성을 높일 수도 있습니다. 이 모든 것은 각자의 생각과, 투자기간 등에 달려 있습니다.

 

볼린저밴드를 이용한 벡테스팅

3. 백테스팅(Backtesting) 단계

 

  1) 트레이딩 전략을 정의 : 트레이딩 전략을 정의하는 것으로서, 여기에는 진입 및 청산 규칙, 손절매 수준, 수익 목표 설정이 포함됩니다.

  2) 과거 데이터 수집 : 거래하려는 상품의 과거 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 트레이딩 전략을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.

  3) 전략 백테스트 : 과거에 전략이 어떤 성과를 냈는지 확인하기 위해, 백테스팅 소프트웨어 또는 스프레드시트를 사용하여 전략을 백테스트할 수 있습니다.

  4) 결과를 분석 : 전략을 백테스트한 후에는 결과를 분석하여 전략이 수익성이 있고 트레이딩 목표를 달성했는지 확인해야 합니다. 전반적인 수익성, 손실 및 기타 핵심 성과 지표를 살펴봅니다.

  5) 전략을 최적화 : 전략이 수익성이 없거나 트레이딩 목표를 달성하지 못하면 진입 및 청산 규칙, 손절매 수준, 수익 목표를 조정하여 전략을 최적화해야 할 수 있습니다.

 

4. 백테스팅(Backtesting) 시 주의할 점

벡테스팅

  1) 과적합: 과적합은 과거 데이터를 사용하여 전략이 최적화되어 과거에는 실적이 좋았지만 실시간 트레이딩에서는 실적이 좋지 않을 때 발생합니다. 과적합을 방지하려면 표본 외 데이터로 전략을 테스트해야 합니다.

  2) 곡선 피팅(curve fitting) : 곡선 피팅은 전략이 과거 데이터에 완벽하게 맞도록 최적화되었지만 실시간 트레이딩에서 실적이 좋지 않을 때 발생합니다. 곡선 피팅을 방지하려면 더 간단한 트레이딩 전략을 사용하고 전략을 과도하게 최적화하지 않아야 합니다.

*곡선 피팅 (curve fitting)은 데이터를 분석하고 모델링하는 기술로, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 곡선을 찾아내는 것을 말합니다. 이는 데이터를 분석하여 해당 데이터에 대한 예측 모델을 만들기 위해 사용됩니다. 

 

  3) 데이터 품질 : 과거 데이터의 품질은 백테스팅 결과의 정확성에 영향을 줄 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 출처의 고품질 데이터를 사용해야 합니다.

 

  4) 백테스팅은 실제 자본을 투입하지 않고 트레이딩 전략을 테스트한다는 점에서 데모 트레이딩과 유사합니다. 하지만 백테스팅은 과거 데이터를 사용해 거래를 시뮬레이션하는 반면, 데모 트레이딩은 실시간으로 시뮬레이션된 트레이딩 플랫폼을 사용합니다.