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투자 자동화를 넘어 시스템 트레이딩으로 — 규칙, 데이터, 백테스트, 사이징, 워크포워드

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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 수행 하는 거래 전략입니다. 단순한 알림 수준을 넘어서, 진입 → 청산 → 중단 → 복귀 의 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 범위 에 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 성능 을 검증해야 합니다. 수익률만큼 중요한 것은 변동성과 손실 입니다. 성과 지표 : CAGR, MDD, Sharpe, 승률, 평균 손익비 비용 반영 : 수수료·슬리피지 포함 검증구간 : 훈련 2년(IS) / 테스트 1년(OS) / 워크포워드 2년(WF) 워크포워드 테스트 는 전략이 실제로 지속 가능할지를 확인하는 핵심 과정입니다. 사이징: 리스크의 핵심 포지션 크기는 수익률보다 리스크 제어 를 위해 존재합니다. 대표 방식은 아래와 같습니다. 1R 기준 : 계좌 가치의 0.5~1% 손실이 1R Kelly Formula : 기대수익률...

백테스트로 수익률과 리스크 확인하는 법 — 데이터 구간·비용·워크포워드까지

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첫 백테스트에서 저는 승률 62%, 연 28% 수익률을 만들었습니다.  입꼬리가 슬쩍 올라갔죠. 하지만 실거래 한 달, 결과는 딴판이었습니다. 그때 깨달았습니다. 문제는 전략이 아니라 검증 방식 이었다는 것을요. 그 뒤로 저는 ‘멋진 곡선’이 아니라 의사결정에 도움 되는 숫자 만 남기는 백테스트로 바꿨습니다. 오늘 그 방법을 공유합니다. 백테스트의 목표와 흔한 오해 목표 : (1) 전략의 기대값 이 플러스인지, (2) MDD 가 감내 범위 안인지, (3) 실행 가능한 리듬 (거래 빈도·회전율)인지 확인. 오해 1 — 승률 집착: 승률이 낮아도 손익비가 높으면 기대값이 좋을 수 있습니다. 오해 2 — 파라미터 놀이: 수십 번의 튜닝은 과최적화로 곧장 연결됩니다. 오해 3 — 비용 무시: 수수료·슬리피지·체결 제약을 빼면 ‘그림의 떡’입니다. 데이터 구간 설계 — In/Out 분리와 캘린더 좋은 백테스트는 구간 설계 가 절반입니다. 저는 아래 순서를 고정합니다. In-Sample 로 전략을 설계(예: 2016–2021). Out-of-Sample 로 성능을 확인(예: 2022–2023). 워크포워드 : 2년 학습 → 1년 테스트를 롤링 으로 반복(여러 구간에서 일관성 확인). 캘린더·정합성 체크 휴장·조기폐장·서머타임 반영(거래 캘린더 테이블 고정). 상장폐지/분할/배당 조정가격(Adjusted) 사용. 생존편향 제거(퇴출 종목 포함 데이터셋). 지표는 모두 과거 시점 으로 계산(미래 정보 누출 금지). 비용·체결 제약을 현실적으로 반영 수수료 : 매수·매도 각각 bps로 반영(시장·브로커 요율 기준). ...

투자 성과를 높이는 데이터 수집 전략 — 신뢰도 있는 데이터로 기대값 올리기

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“지표를 이렇게 바꿨더니 백테스트 성과가 확 좋아졌어요.”  그런데 실거래에선 숫자가 달랐습니다. 문제는 전략이 아니라 데이터 였죠. 그때 깨달았습니다. 성과를 좌우하는 건 ‘얼마나 많이 모았나’가 아니라 ‘얼마나 정확히 모았나’ 라는 사실을요. 이번 글에선 제가 현장에서 부딪히며 정리한 데이터 수집 전략 을 공유합니다. 원칙→소스 지도→품질 관리→파이프라인→대시보드까지, 실전에서 바로 쓰는 체크리스트와 템플릿을 드릴게요. 왜 수집 전략이 성과를 바꾸는가 시점 오류 하나면 백테스트는 과장이 되고, 실거래는 손실이 됩니다. 서바이버십 바이어스 (퇴출 종목 제외)는 ‘좋아 보이는’ 전략을 만들어냅니다. 정의 불일치 —예: ‘거래대금’ 단위가 다르면 필터가 엇나갑니다. 즉, 데이터는 전략의 연료이자 브레이크입니다. 품질이 낮으면 속도를 내도 더 멀리 가지 못합니다. 수집 원칙 5가지(핵심) 목표 우선 : “무엇을 예측/판단할 건가?”를 먼저 정의합니다(모멘텀/가치/변동성/이벤트 등). 지표 사양서 : 지표마다 정의·단위·윈도우·리샘플링 규칙 을 문서로 고정. 한 소스=한 진실(SSOT) : 동일 지표는 가능한 한 하나의 공식 소스 에서만 공급. 변환은 코드로 : 수동 엑셀 편집 대신 재현 가능한 스크립트 로 ETL. 로그와 버전 : “언제/어디서/무엇을/얼마나”를 남기고 데이터셋에 버전 태그 를 부여. 데이터 소스 지도(현실적 분류) 시세/체결 : OHLCV, 틱/분/일. 거래소/브로커/데이터 벤더. 기초재무/밸류 : 재무제표, 컨센서스, 배당·분할 이력. 뉴스/공시/캘린더 : 실적 발표, 거시지표, 배당락/권리락. 대체데이터 : 검색 트렌드, 웹 트래픽, 위성·물류, 소셜 ...

국내외 투자 자동화 플랫폼 TOP 5

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플랫폼 선택은 기능이 아니라 업무 흐름 의 선택입니다.  아래는 현업에서 널리 쓰이는 5가지 유형과 대표 예시, 적합한 투자자 프로필입니다(예시는 정보 출처를 참고). 실사용 전 약관·수수료·지원시장·API 한도를 꼭 확인하세요. 국내외 투자 자동화 플랫폼 TOP 5 IBKR (글로벌 브로커 API) 다자산 문서 풍부 확장성↑ 무엇 : TWS/Client Portal API로 주문·시세·계좌 제어. 장점 : 시장 범위 넓고 자료 충실. 적합 : 해외/다자산, 자체 서버 운영. 참고: 공식 API 문서·가이드 확인. Alpaca 등(API-first) 간결 API 알고리즘 친화 무엇 : REST/웹소켓 기반의 개발자 친화형 브로커. 장점 : 셋업 간단. 주의 : 자산/지역 지원 범위 확인. 참고: 요금·지원시장·약관 필수 확인. 국내 오픈API (키움·한국투자·이베스트) 국내시장 조건검색 무엇 : 각 증권사 OpenAPI로 국내(일부 해외) 자동화. 포인트 : 사용등록/접속정책, 호출 한도·약관 체크. 참고: 각사 개발자 센터 문서. QuantConnect / LEAN 연구↔실거래 오픈소스 엔진 무엇 : 연구–백테스트–라이브를 잇는 파이프라인. 장점 : 다자산·클라우드/온프레미스. 난이도 : 중~상. 참고: LEAN 문서·커뮤니티. TradingView Webhook 노코드 시...

자동매매 프로그램, 어떻게 활용할까?

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“시장을 볼 시간이 부족한데도 꾸준히 실행할 방법 없을까?”  자동매매 프로그램은 사전에 정한 규칙 을 코드/툴에 맡겨 반복 가능한 의사결정 을 실행하게 해주는 장치입니다. 핵심은 ‘무엇을 살까’보다 언제·얼마나·어떻게 를 일관되게 수행하는 구조예요. 자동매매의 구성요소 데이터 : 시세·체결·재무·이벤트(캘린더). 지연/실시간 여부와 비용을 구분. 시그널 : 진입/청산 규칙(추세·가치·모멘텀 등)을 if–then 문장으로 명문화. 집행 : 주문 라우팅(지정가/시장가/조건부), 슬리피지/수수료 반영. 리스크 : 1R 정의(계좌%), 섹터/종목 분산, 일·월 손실 한도. 저널/리뷰 : 체결·감정·실수 기록 → 월간 리포트로 개선. 동작 흐름(보이는 그대로) 데이터 수집 → 시그널 판정 → 주문 생성(사이징 반영) → 체결/검증 → 로그/저널 → 주간·월간 리뷰(규칙은 장외에서만 수정) 브로커 API(예: 글로벌 IBKR TWS/Client Portal API, API-first 브로커 등) 또는 노코드 웹훅을 통해 자동화가 이뤄집니다. 일부 증권사는 별도 오픈API 를 제공합니다. 실제 지원 범위·약관은 각사 문서를 확인하세요. :contentReference[oaicite:0]{index=0} 장단점 한눈에 장점 : 일관성·속도·기록 용이·테스트 가능성 ↑ 단점 : 모델 미스매치·과최적화 위험, 초기 세팅/모니터링 비용, 약관/규제 준수 필요 가상의 사례 직장인 A는 주 2회 리밸런싱만 가능한 상황. 추세 돌파(20일 고가+거래대금 상위 30%)에 1R로 진입, -1.5R 손절·+3R 절반익절 규칙을 자동화합니다. 한 달 뒤 승률은 45%지만 손익비 가 2이상이라 기대값이 플러스가 됩니다. 핵심은 ...

투자 시스템, 성공 투자자의 필수 도구

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"수익이 나도 마음이 불안하고, 손실이 나면 계획이 사라진다"—많은 개인 투자자가 겪는 공통된 장면입니다. 문제는 '지식'보다 일관성 에 있고, 그 일관성을 가능하게 만드는 것이 바로 투자 시스템 입니다. 이 글에서는 투자 시스템의 개념을 한 문장으로 정의하고, 핵심 구성 요소와 만들 때의 체크리스트를 순서대로 안내합니다. 복잡한 수식보다 현실적인 실행 에 초점을 맞춰 볼게요. 투자 시스템의 한 문장 정의 투자 시스템 은 사전에 정한 규칙 에 따라 위험을 통제 하면서 반복 가능한 의사결정 을 하도록 돕는 프로세스 세트 입니다. 감정이 강하게 작용하는 순간에도 같은 품질의 결정을 내리게 만드는 장치죠. 핵심 구성 요소 6가지 목표와 제약 : 연간 기대수익률·허용 최대 낙폭(DD)·투입 가능한 시간/자본을 명시. 우주(Universe) : 거래 대상(지수·섹터·개별주·채권·현금·대체자산)과 제외 기준을 정의. 시그널 규칙 : 진입/추가/청산 조건을 if-then 문장으로 문서화. 포지션 사이징 : 종목당 위험(R)과 총 노출 한도. 예) 계좌 대비 1R=1% 손실, 동시 보유 5종목 이내. 실행과 비용 : 체결 방식(시장가/지정가), 수수료·세금 고려, 재밸런싱 주기. 기록과 리뷰 : 거래 저널, 주간/월간 리포트, 규칙 수정 절차(변경은 장외에서 만). 왜 시스템이 필요한가 감정 완충 : 공포/탐욕이 극대화될 때도 규칙이 우선순위를 결정합니다. 재현 가능성 : 운이 아닌 프로세스 로 결과를 설명할 수 있습니다. 리스크 일관성 : 계좌 규모와 변동성에 맞춰 위험을 표준화합니다. 학습 속도 향상 : 기록-피드백-개선의 루프가 돌아갑니다. 가상의 사례: 두 투자자의 30일 A 는...