Python으로 시작하는 백테스팅 실전 가이드

백테스팅이란?

백테스팅(Backtesting)은 과거 데이터를 사용하여 투자 전략이 실제로 수익을 냈을지 검증하는 과정입니다. 실제 돈을 투자하기 전에 전략의 유효성을 확인하는 필수 단계입니다.

• 실전 투자 전 전략 검증
• 최대 낙폭(MDD) 파악
• 샤프 비율 등 리스크 지표 계산
• 전략 개선 방향 도출

필요한 사전 지식

Python 기초

• 변수, 함수, 클래스
• 조건문 (if), 반복문 (for, while)
• 리스트, 딕셔너리

• pandas: 데이터 처리
• numpy: 수치 계산
• matplotlib: 시각화

금융 기초

• 주식 가격 데이터 (Open, High, Low, Close, Volume)
• 수익률 계산
• 이동평균, RSI 등 기술적 지표

백테스팅 라이브러리 비교

| 라이브러리 | 난이도 | 기능 | 추천 대상 |

|-----------|--------|------|----------|

| Backtrader | 중간 | 강력함 | 초중급자 |

| Zipline | 어려움 | 매우 강력 | 고급자 |

| Backtesting.py | 쉬움 | 간단 | 초보자 |

| QuantConnect | 중간 | 클라우드 | 모두 |

환경 설정

1. Python 설치

Python 3.8 이상 설치 (python.org)

2. 라이브러리 설치

터미널에서 실행:

pip install backtrader

pip install pandas

pip install yfinance

pip install matplotlib

3. 개발 환경

• Jupyter Notebook: 초보자 친화적
• VS Code: 전문가용
• PyCharm: 통합 개발 환경

첫 번째 백테스팅: 이동평균 크로스오버 전략

전략 설명

• 골든 크로스: 단기 이동평균이 장기 이동평균을 상향 돌파 → 매수
• 데드 크로스: 단기 이동평균이 장기 이동평균을 하향 돌파 → 매도

• 단기 이동평균: 50일
• 장기 이동평균: 200일

코드 작성

import backtrader as bt

import yfinance as yf

전략 클래스 정의

class GoldenCross(bt.Strategy):

params = (

('fast', 50), # 단기 이동평균

('slow', 200), # 장기 이동평균

)

def __init__(self):

# 이동평균 계산

self.fast_ma = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.fast)

self.slow_ma = bt.indicators.SMA(self.data.close, period=self.params.slow)

# 크로스오버 시그널

self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.fast_ma, self.slow_ma)

def next(self):

# 현재 포지션이 없을 때

if not self.position:

# 골든 크로스 발생 시 매수

if self.crossover > 0:

self.buy()

else:

# 데드 크로스 발생 시 매도

if self.crossover < 0:

self.sell()

Cerebro 엔진 생성

cerebro = bt.Cerebro()

전략 추가

cerebro.addstrategy(GoldenCross)

데이터 다운로드 (S&P 500 ETF)

data = yf.download('SPY', start='2020-01-01', end='2024-01-01')

Backtrader 데이터 형식으로 변환

data_bt = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

데이터 추가

cerebro.adddata(data_bt)

초기 자본금 설정

cerebro.broker.setcash(100000)

수수료 설정 (0.1%)

cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

백테스팅 실행 전 자본금 출력

print(f'시작 자본금: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')

백테스팅 실행

cerebro.run()

최종 자본금 출력

print(f'최종 자본금: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')

차트 표시

cerebro.plot()

코드 설명

• __init__: 초기화 시 지표 계산
• next(): 매일 실행되는 로직

• Backtrader의 핵심 엔진
• 전략, 데이터, 설정을 관리

• yfinance로 Yahoo Finance에서 데이터 다운로드
• SPY: S&P 500 ETF

• 초기 자본금: 10만 달러
• 수수료: 0.1%

백테스팅 결과 분석

주요 지표

• (최종 자본금 - 초기 자본금) / 초기 자본금

• 복리 수익률

• 고점 대비 최대 하락폭
• 리스크 측정 지표

• 위험 조정 수익률
• (수익률 - 무위험 수익률) / 변동성
• 1 이상: 양호, 2 이상: 우수

• 수익 난 거래 / 전체 거래

Analyzer 추가

cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe')

cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown')

cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='returns')

results = cerebro.run()

strat = results[0]

결과 출력

print(f'샤프 비율: {strat.analyzers.sharpe.get_analysis()["sharperatio"]:.2f}')

print(f'최대 낙폭: {strat.analyzers.drawdown.get_analysis()["max"]["drawdown"]:.2f}%')

print(f'연평균 수익률: {strat.analyzers.returns.get_analysis()["rnorm100"]:.2f}%')

백테스팅 주의사항

1. 과적합 (Overfitting)

• 과거 데이터에만 최적화된 전략
• 미래에는 작동하지 않음

• 이동평균 기간을 48일, 197일로 최적화
• 50일, 200일보다 백테스팅 결과 좋음
• 하지만 실전에서 실패

• 단순한 전략 선호
• 아웃오브샘플 테스트 (Out-of-Sample Test)
• 여러 시장에서 테스트

2. 생존 편향 (Survivorship Bias)

• 상장 폐지된 주식 제외
• 수익률 과대평가

• 2000년 닷컴 버블 당시 많은 기업 상장 폐지
• 살아남은 기업만으로 백테스팅하면 수익률 높게 나옴

• 상장 폐지 기업 포함 데이터 사용
• 실제보다 보수적으로 평가

3. 미래 정보 사용 (Look-Ahead Bias)

• 당시에는 알 수 없었던 정보 사용

• 내일 종가를 보고 오늘 매수 결정
• 재무제표는 발표 3개월 후에 알 수 있는데, 발표 전에 사용

• 시점 엄격히 구분
• 데이터 시차 고려

4. 거래 비용 미반영

• 수수료, 세금, 슬리피지 미고려
• 실제 수익률은 백테스팅보다 낮음

• 수수료 0.1~0.3% 반영
• 세금 (국내 주식 0%, 해외 주식 22%) 고려
• 슬리피지 0.05~0.1% 추가

다양한 전략 예시

1. 모멘텀 전략

class Momentum(bt.Strategy):

params = (

('period', 126), # 6개월

)

def __init__(self):

self.momentum = self.data.close / self.data.close(-self.params.period)

def next(self):

if self.momentum[0] > 1.1: # 6개월 수익률 10% 이상

if not self.position:

self.buy()

elif self.momentum[0] < 0.95: # 5% 하락

if self.position:

self.sell()

2. RSI 전략

class RSI_Strategy(bt.Strategy):

params = (

('period', 14),

)

def __init__(self):

self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close, period=self.params.period)

def next(self):

if self.rsi < 30: # 과매도

if not self.position:

self.buy()

elif self.rsi > 70: # 과매수

if self.position:

self.sell()

3. 평균 회귀 전략

class MeanReversion(bt.Strategy):

params = (

('period', 20),

('devfactor', 2),

)

def __init__(self):

self.bbands = bt.indicators.BollingerBands(

self.data.close,

period=self.params.period,

devfactor=self.params.devfactor

)

def next(self):

if self.data.close < self.bbands.lines.bot: # 볼린저 밴드 하단

if not self.position:

self.buy()

elif self.data.close > self.bbands.lines.top: # 볼린저 밴드 상단

if self.position:

self.sell()

포트폴리오 백테스팅

여러 종목 동시 테스트

symbols = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'AMZN']

for symbol in symbols:

data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2024-01-01')

data_bt = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

cerebro.adddata(data_bt, name=symbol)

최적화 (Optimization)

파라미터 최적화

cerebro.optstrategy(

GoldenCross,

fast=range(30, 70, 10), # 30, 40, 50, 60

slow=range(150, 250, 25) # 150, 175, 200, 225

)

모든 조합 테스트 후 최적 파라미터 출력

실전 배포 전 체크리스트

• [ ] 샤프 비율 1 이상
• [ ] MDD 20% 이하
• [ ] 승률 40% 이상
• [ ] 아웃오브샘플 테스트 통과
• [ ] 거래 비용 반영
• [ ] 최소 5년 이상 데이터 테스트
• [ ] 여러 시장 조건에서 테스트 (강세장, 약세장, 횡보장)

추천 학습 자료

책

1. "Algorithmic Trading" - Ernest Chan
2. "Python for Finance" - Yves Hilpisch

온라인 강의

1. Coursera: "Machine Learning for Trading"
2. Udemy: "Algorithmic Trading with Python"

커뮤니티

1. QuantConnect 포럼
2. Backtrader 공식 문서
3. Reddit: r/algotrading

결론

Python 백테스팅은 퀀트 투자의 첫걸음입니다. Backtrader 라이브러리를 활용하면 복잡한 전략도 간단히 테스트할 수 있습니다. 하지만 백테스팅 결과가 좋다고 해서 실전에서 반드시 성공하는 것은 아닙니다.

1. 단순한 전략부터 시작
2. 과적합 경계
3. 거래 비용 반영
4. 아웃오브샘플 테스트
5. 실전 투자는 소액으로 시작

백테스팅은 도구일 뿐, 투자 판단은 투자자의 몫입니다. 데이터와 논리에 기반한 투자를 시작하세요.