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백테스트 결과에서 확인할 것
좋은 과거 수익률 하나만으로 규칙의 성능을 판단하기 어렵습니다. 비교 대상·비용·검증 기간·데이터의 한계를 함께 확인하세요.
과거 재현과 발행 후 기록의 차이
백테스트는 정해진 가격 자료에 과거 규칙을 적용한 재현 실험입니다. 발행 후 모의운용은 판단을 먼저 저장하고 이후 실제로 들어오는 가격으로 결과를 확인합니다. 실제 돈을 거래하지 않는 모의 계좌도 체결가·비용 가정의 영향을 받습니다.
우리 검증 자료실에는 서로 다른 규칙과 연구 후보가 있습니다. 화면의 진입 규칙을 바꾸었다고 과거 모의 계좌가 자동으로 새 규칙의 실적이 되는 것은 아닙니다. 비교할 때 규칙 이름과 버전, 시작일을 확인하세요.
수익률과 위험을 함께 읽습니다
| 항목 | 확인할 질문 |
|---|---|
| 연환산 수익률(CAGR) | 같은 시작·종료일에 비교했는가? 배당과 비용 포함 여부가 같은가? |
| 최대낙폭 | 계좌가 이전 최고점에서 얼마나 내려갔는가? 그 손실을 감당할 수 있는가? |
| 투자 노출 | 시장에 실제로 투자된 비중은 어느 정도였는가? 현금이 많은 전략과 주식 100% 보유를 구분했는가? |
| 기여 집중도 | 수익 대부분이 한 종목이나 한 해에서 발생하지 않았는가? |
| 거래 수와 비용 | 표본이 충분한가? 수수료·슬리피지를 늘렸을 때 결과가 유지되는가? |
방향 적중률만 높을 때의 함정
가상의 평가 사례 100개 중 90개가 상승하고 10개가 하락했다고 가정해봅시다. 모든 사례를 상승이라고 예측한 모델은 방향 적중률 90%지만 하락 포착률은 0%입니다. 전체 방향 점수가 높아도 하락 구분 능력은 없을 수 있습니다.
하락 포착률은 실제 하락 사례 중 하락이라고 예측한 비율입니다. 반대로 모든 사례를 하락이라고 하면 하락 포착은 높아져도 상승 기회를 놓칠 수 있습니다. 항상 상승 기준선과 같은 표본에서 비교하고, 예측한 하락 중 실제 하락의 비율도 함께 확인해야 합니다.
예측 오차는 투자 수익률이 아닙니다
가령 실제 미래 가격이 $120인데 예측 가격이 $132라면 그 사례의 절대 백분율 오차는 |132 − 120| ÷ 120 = 10%입니다. MAPE는 이런 오차를 사례별로 평균한 값입니다. MAPE 10%는 투자 손실 10%나 수익 10%라는 뜻이 아닙니다.
수익률 예측 오차를 %p로 계산하는 MAE는 가격 MAPE와 단위가 다릅니다. 가격을 그대로 유지하는 기준선보다 잘했는지, 같은 날짜와 종목의 독립 표본을 비교했는지 확인하세요.
우리 과거 연구의 한계
현재 구성 종목을 과거에도 동일하게 사용하면 당시 지수에서 빠진 기업이나 사라진 기업을 놓칠 수 있습니다. 현재 종목 목록을 사용하는 연구에는 생존편향이 있습니다. 역사적 신용지표의 당시 공개본을 복원하지 않은 고정 시장 상태 실험도 실제 당시 운용을 그대로 재현한 것이 아닙니다.
판단할 때 오늘 이후의 고점·종가·재무정보를 사용하면 미래 정보가 새어 들어갑니다. 신호를 관측한 시각 이후의 체결을 적용하고, 후보를 많이 시도했는지와 시간 순서에 따른 독립 검증 결과를 확인해야 합니다.
가격 수정·배당·지수 편입 이력·자료 누락 처리도 결과에 영향을 줍니다. 그래서 한 결과가 좋아 보여도 운영 승격이나 수익성 보장으로 표시하지 않습니다.
보고서를 여는 순서
- 대상 종목·가격 자료의 기준본·평가 기간을 확인합니다.
- 같은 표본의 비교 전략과 비용 가정을 확인합니다.
- 전체 수익률 다음에 낙폭·연도별 결과·노출·기여 집중도를 봅니다.
- 연구 결과와 발행 후 기록을 구분하고, 기준 미통과 여부를 확인합니다.