12장 도입. 전략 시뮬레이션으로 예측을 거래에 연결하기

같은 신호가 서로 다른 계좌 결과를 만드는 이유

연구원이 월말 종가를 받아 다음 달에 오를 것으로 예상되는 상장지수펀드 세 개를 골랐다고 하자. 순위표는 그날 저녁에 완성됐고, 실제 매수 주문은 다음 거래일 아침에 낼 수 있다. 그사이 가격이 오르면 종가부터 시가까지의 상승분은 계좌에 들어오지 않는다. 매수와 매도 때 비용도 생긴다. 예측 순위가 같아도 언제, 얼마를, 어떤 가격에 거래했는지에 따라 계좌 수익은 달라진다.

1. ●월말 종가 공개
   당시 거래 가능했던 자산과 가격으로 점수를 계산한다.↓
2. ●다음 거래일 주문
   목표 비중을 수량으로 바꾸고 체결 가격과 비용을 기록한다.↓
3. ●보유와 청산
   실제 보유 수량으로 손익을 계산하고 기준 전략과 비교한다.

가격이 움직여도 체결 전에는 새 포지션의 손익이 발생하지 않는다.

이 과정을 과거 데이터에서 재현하는 것이 Backtesting(백테스트)이다. 연구원은 먼저 Trading Protocol(거래 규약)을 작성한다. 어떤 데이터가 언제 공개되고, 어떤 주문을 얼마에 체결한다고 가정하고, 비용을 계좌에서 언제 빼는지 정한다. 이 기록 덕분에 다른 사람이 수익이 생긴 시점과 거래의 근거를 확인할 수 있다.

수익 곡선을 보고 확인할 네 가지

먼저 같은 거래 규약을 구현할 수 있는 시뮬레이터를 고른다. 월별 목표 비중과 수익률만으로 계좌를 계산할 수 있는 경우가 있다. 반대로 매도 주문이 체결돼야 다음 매수에 쓸 현금이 생기는 경우에는 체결 순서부터 추적해야 한다.

그다음 Machine Learning(머신러닝)을 쓰지 않는 간단한 기준 전략도 같은 방식으로 돌린다. 비용 전후 수익, 고점에서 내려간 폭, 거래 규모와 시장 상태별 성과를 비교하면 복잡한 예측 모델이 추가로 기여했는지 살펴볼 수 있다.

마지막으로 기록이 얼마나 길고 얼마나 많은 규칙을 시험했는지 확인한다. 한 규칙을 미리 정해 5년 동안 관측한 결과와 수십 개 규칙을 돌려 그중 성과가 가장 높은 것을 고른 결과는 수치가 같아도 증거의 강도가 다르다. 검증에서 살아남은 거래 규약은 이후 자산 배분, 세부 비용 모델과 위험 관리 규칙을 하나씩 바꿔 비교할 때 기준이 된다.