백테스트는 좋은데 실전은 안 벌리는 이유

안녕하세요, 모아쌤입니다.

백테스트가 좋게 나오면 실전에서도 비슷하게 벌 거라 기대하게 됩니다. 그런데 막상 돌려 보면 두 곡선이 시간이 갈수록 벌어집니다. 전략 규칙은 그대로인데 결과만 갈립니다. 오늘은 그 곡선이 갈라지는 자리들을 짚고, 저희가 검증을 어떻게 다르게 하는지까지 이야기하겠습니다.

신호는 봉이 닫혀야 뜨는데, 체결은 그다음 봉입니다

가장 큰 착각은 신호가 뜬 그 가격에 바로 산다는 가정입니다. 백테스트 엔진은 신호가 난 봉의 종가를 진입 가격으로 기록합니다. 그런데 종가는 봉이 닫히는 순간 확정되는 값입니다. 그 순간이 지나야 신호가 나오고, 실제 주문은 다음 봉에서 체결됩니다. 그 사이에 가격은 이미 움직여 있습니다.

평온할 땐 이 차이가 작습니다. 문제는 변동성이 큰 봉입니다. 큰 폭으로 움직인 봉의 종가에 들어간다고 기록해 놓고, 실전에서는 그다음 봉에서 한참 불리한 가격에 체결됩니다. 특히 추세를 따라가는 전략이 여기서 가장 부풀려집니다. 크게 움직인 봉에서 신호가 나오는 구조라, 신호와 체결 사이가 이미 벌어져 있거든요.

수수료와 슬리피지는 한 번엔 작아도 쌓이면 곡선을 뒤집습니다

한 거래만 보면 수수료는 작습니다. 왕복 0.1% 정도면 무시할 만해 보입니다. 그런데 하루에 다섯 번 매매하면 하루 0.5%, 한 달이면 10%가 수수료로 빠집니다. 일 년이면 100%가 넘습니다. 백테스트에서 이 비용을 0으로 두면 그 100%가 그대로 수익으로 남지만, 실전 계좌에서는 그만큼이 빠져나갑니다.

슬리피지는 더 고약합니다. 주문을 낸 가격과 실제 체결된 가격의 차이인데, 변동성이 커질수록 비선형으로 커집니다. 평소엔 거의 0에 가깝다가, 급락 한복판에서는 호가창이 순식간에 얇아져 훨씬 아래에서 체결됩니다. 그래서 슬리피지를 0으로 둔 백테스트는, 정작 큰 거래가 나오는 변동성 구간에서 실전과 가장 크게 갈립니다.

봉 하나만 보는 백테스트는 봉 안의 순서를 모릅니다

일봉 데이터는 한 봉을 시가·고가·저가·종가 네 값으로만 봅니다. 봉 안에서 가격이 어떤 순서로 움직였는지는 데이터에 없습니다. 이게 손절과 익절을 같이 걸어 둔 전략에서 결정적인 오차를 냅니다.

한 봉 안에서 익절가와 손절가에 둘 다 닿았다고 해 보겠습니다. 실제 결과는 둘 중 어느 쪽이 먼저 닿았느냐로 갈립니다. 그런데 일봉 데이터는 그 순서를 담고 있지 않아서, 백테스트는 한쪽으로 정해진 가정을 따릅니다. 그 가정이 실제 순서와 반대면, 이익 거래를 손실로 거꾸로 기록합니다.

좋아 보이게 만드는 왜곡이 더 위험합니다

앞의 것들이 실전 곡선을 아래로 끌어내리는 비용이라면, 곡선을 위로 부풀리는 왜곡도 있습니다. 지금 살아남은 종목만으로 검증하는 경우가 하나입니다. 사라진 종목의 손실은 데이터에서 빠지니, 과거에 잘 오른 것만 골라 검증한 셈이 됩니다. 아직 확정되지 않은 미래 값을 슬쩍 끌어다 쓰는 경우도 있습니다. 실전에서는 알 수 없던 값으로 계산하니, 현실에선 나올 수 없는 매끄러운 곡선이 그려집니다.

이 두 왜곡이 더 무서운 이유는, 비용을 빠뜨린 것과 달리 곡선을 오히려 좋아 보이게 만든다는 데 있습니다. 검증 단계에서 좋은 성적을 내며 자신감을 키우고, 그 자신감으로 실전 자금을 넣은 뒤에야 곡선이 갈라집니다.

그래서 저희는 검증을 이렇게 합니다

정리하면 백테스트를 실전에 가깝게 만들려면 최소한 이만큼을 반영해야 합니다. 다음 봉 체결로 잡고, 슬리피지와 수수료를 넣고, 봉 안의 경로를 한 단계 잘게 확인하고, 사라진 종목까지 포함하고, 미래 값이 새지 않았는지 봅니다. 이 여섯을 다 넣으면 수익률은 0 비용으로 돌린 곡선보다 낮게 나옵니다. 그 낮아진 곡선이 실전에 더 가깝습니다.

저희가 하이퍼RSI와 하이퍼사이클의 성과를 이야기할 때 조심스러운 이유가 여기 있습니다. 백테스트 숫자를 그대로 실전 기대치로 내밀지 않고, 이 비용들을 반영하고 만들 때 안 쓴 기간으로 다시 확인한 뒤에야 씁니다. 백테스트는 전략의 방향을 검증하는 도구이지, 실전 수익을 미리 약속하는 물건이 아닙니다.

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이 글은 옵티노드 교육자료를 사용 동의를 받아 다시 구성한 것입니다.

이 글은 교육 자료입니다. 언급한 수치와 사례는 과거 데이터를 바탕으로 한 것이며, 과거의 성과가 미래의 수익을 보장하지 않습니다. 모든 판단은 본인 몫입니다.