투자 자동화를 넘어 시스템 트레이딩으로 — 규칙, 데이터, 백테스트, 사이징, 워크포워드
자동화가 단순히 매수·매도만을 자동으로 실행하는 것이라면, 시스템 트레이딩은 그보다 한층 더 구조적인 접근입니다. 이 글에서는 규칙, 데이터, 검증, 계산 방식까지 명확한 기준을 갖춘 ‘시스템’의 틀을 설명합니다.
시스템 트레이딩이란?
시스템 트레이딩은 일정한 규칙과 조건에 따라 의사결정을 자동으로 수행하는 거래 전략입니다. 단순한 알림 수준을 넘어서, 진입 → 청산 → 중단 → 복귀의 흐름을 하나의 논리로 구성합니다.
- 진입: 예) RSI 30 이하 & 이동평균 상향 돌파 시 매수
- 청산: 예) +2R 익절 또는 -1.5R 손절
- 중단: 누적 손실 -3R 초과 시 신규 거래 중지
- 복귀: 10일 수익률 회복 시 거래 재개
데이터: 전략의 토대
시스템 전략은 데이터의 품질과 범위에 따라 성능이 결정됩니다. 주요 검토 항목은 다음과 같습니다.
- 정제 데이터: 스플릿, 배당, 거래정지 반영
- 편향 제거: 생존자 편향 제거, 거래가능 종목만 추출
- 지연 고려: 가격/지표 신호 후 1~2틱 지연 적용
- 시장 캘린더: 휴장일·데이터 결측일 제거
백테스트: 과거에서 검증
전략이 실행되기 전, 반드시 백테스트로 과거 성능을 검증해야 합니다. 수익률만큼 중요한 것은 변동성과 손실입니다.
- 성과 지표: CAGR, MDD, Sharpe, 승률, 평균 손익비
- 비용 반영: 수수료·슬리피지 포함
- 검증구간: 훈련 2년(IS) / 테스트 1년(OS) / 워크포워드 2년(WF)
워크포워드 테스트는 전략이 실제로 지속 가능할지를 확인하는 핵심 과정입니다.
사이징: 리스크의 핵심
포지션 크기는 수익률보다 리스크 제어를 위해 존재합니다. 대표 방식은 아래와 같습니다.
- 1R 기준: 계좌 가치의 0.5~1% 손실이 1R
- Kelly Formula: 기대수익률·분산 기반 계산
- Equal Risk: 모든 자산이 같은 리스크 비중
과도한 레버리지는 단기 수익률을 높일 수 있지만, 장기적 생존을 위협합니다.
마무리하며
시스템 트레이딩은 단순한 자동화가 아니라 계획된 의사결정의 자동화입니다. 규칙·데이터·검증·사이징이 하나로 엮일 때, 비로소 신뢰할 수 있는 자동화가 완성됩니다.
다음 글 예고
다음 글에서는 “내 자산이 자동화에 적합한가?”를 검토하는 체크리스트와 점검법을 소개합니다. 실제 포트폴리오를 기준으로 테스트하고 점검하는 방법까지 함께 다룰 예정입니다.
지금의 자동화 전략, 과연 제대로 작동 중일까요? 다음 글에서는 자동화를 시작하기 전 또는 실행 중인 전략의 상태를 객관적 수치와 체크리스트로 점검하는 방법을 안내합니다.
예고: 자산 점검 체크리스트 구성
- ✅ 최근 1년 수익률, 변동성, 최대낙폭
- ✅ 비중 초과 종목·섹터·자산군 여부
- ✅ 리밸런싱 기록·간격 일관성
- ✅ 데이터 결측률 및 자동 업데이트 확인
자동화 전략은 한 번 설정한 뒤 방치해서는 안 됩니다.