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[퀀트 스터디] 익숙한 트랙 기록에 속지 마라: 진짜 실력을 증명하는 IS와 OOS [핵심 요약]데이터를 '훈련용(In-Sample)'과 '실전용(Out-of-Sample)'으로 철저히 분리하는 것이 백테스트의 자기기만을 막는 첫걸음입니다.익숙한 과거 데이터에 억지로 꿰맞춘 훈련 기록은, 처음 마주하는 실전(미래) 앞에서는 여지없이 무너집니다.가장 중요한 원칙: 실전용 데이터는 맨 마지막에 단 한 번만 열어봐야 합니다. 결과를 보고 전략을 고치는 순간, 그것은 더 이상 실전이 아닌 두 번째 훈련장이 되어버립니다.지난 글에서 우리는 백테스트 최대의 적, '오버피팅(과최적화)'이라는 무서운 함정을 확인했습니다. 이를 피하기 위한 첫 번째 처방전은 의외로 간단명료합니다. 바로 '데이터를 반으로 쪼개는 것'입니다. 이 단순한 행동 하나가 계좌를 갉아먹는 착각의 90%를 걸러냅니다.동네 트랙 연.. 2026. 9. 2.
[퀀트 스터디]만질수록 예뻐지는 수익 곡선의 함정 (오버피팅의 해부) [핵심 요약]수익률을 높이려 파라미터를 이리저리 만지는 행위는 전략을 개선하는 것이 아니라, 과거의 '운 좋은 값'을 외우는 자기기만입니다.과거의 데이터(점)를 억지로 꿰맞춘 구불구불한 곡선(오버피팅)은 과거에는 완벽해 보이지만 새로운 미래 앞에서는 반드시 무너집니다.전략에 예외 조건이 자꾸 늘어나거나 미세한 값 변화에 성과가 심하게 출렁인다면, 과적합(Overfitting)되었다는 강력한 적신호입니다.지금부터 다룰 내용은 모든 퀀트 투자자와 백테스터들이 가장 빠지기 쉬운 유혹이자 최대의 적, '오버피팅(과최적화)'에 대한 이야기입니다. 똑똑한 사람일수록, 도구를 잘 다룰수록 이 함정에 더 깊이 빠지곤 합니다.함정 1. 점 잇기 비유: "모든 점을 지나는 화려한 곡선"종이 위에 10개의 점이 흩어져 있다.. 2026. 9. 1.
[퀀트 스터디] 완벽한 백테스트가 실전에서 박살 나는 진짜 이유 (비용의 진실) [핵심 요약]화려한 백테스트 수익률이 실전 계좌에서 처참하게 무너지는 가장 큰 이유는 '보이지 않는 비용' 때문입니다.수수료, 슬리피지, 세금이라는 3마리의 기생충은 오직 '잦은 거래 횟수(회전율)'를 먹고 자랍니다.엑셀과 파이썬에 매매당 0.1%의 현실적인 비용을 얹어보면, 내 전략이 진짜 야생용인지 온실 속 화초인지 곧바로 판가름 납니다. 우리가 처음 백테스트를 돌려보고 환호하며 바라보는 수익 곡선은, 사실 세금도 수수료도 없는 아주 '이상적인 무균실' 안에서 만들어진 결과물입니다. 하지만 이제 환상에서 깨어나 현실의 무게를 짊어질 시간입니다.실전 투자에는 내 피 같은 복리 수익을 야금야금 갉아먹는 수수료, 슬리피지, 세금이라는 세 마리의 기생충이 살고 있습니다. 이 녀석들이 곡선을 어떻게 주저앉히는.. 2026. 8. 31.
[부록 2] 구글 시트로 핵심 성과 지표(CAGR, 샤프, 칼마) 완벽하게 계산하기 [핵심 요약]CAGR(연평균 수익률): 시작일과 종료일, 그리고 누적 자산의 변화만 알면 엑셀 수식 하나로 계산할 수 있습니다.샤프 비율(Sharpe): 매일의 수익률 평균을 흔들림(표준편차)으로 나누고, 1년 치 거래일(252일)을 곱해줍니다.칼마 비율(Calmar): 구해둔 CAGR을 MDD의 절댓값으로 나누어주기만 하면 완성됩니다.MDD를 구하셨다면 이미 절반은 성공입니다! 이제 내친김에 내 전략의 엔진 성능(CAGR), 승차감(샤프 비율), 그리고 맷집 대비 타격감(칼마 비율)까지 엑셀로 깔끔하게 뽑아보겠습니다.※ 전제: A열에는 '날짜', F열에는 '내 전략의 일일 수익률', H열에는 '내 전략의 누적 자산'이 들어있고, 본격적인 데이터가 202행부터 시작하여 마지막 행(예: 5000행)까지 채.. 2026. 8. 14.
[부록1] 구글 시트로 MDD(최대 낙폭) 완벽하게 계산하기 [핵심 요약]MDD를 구하려면 먼저 과거의 영광인 '누적 최고점'을 매일매일 추적해야 합니다.그다음, 오늘 내 자산이 그 최고점 대비 얼마나 부서졌는지 '일간 낙폭'을 계산합니다.수많은 낙폭 중 가장 끔찍한(가장 마이너스가 큰) 숫자 하나를 뽑아낸 것이 바로 MDD입니다.지난 편에서 원리만 짚고 넘어갔던 MDD를 구글 시트에서 직접 계산하는 방법입니다. 코딩 없이 엑셀 함수 2개(MAX, MIN)만 알면 내 전략의 뼈아픈 고통을 아주 정확하게 수치화할 수 있습니다. 지난 편에서 만들었던 백테스트 표(H열에 내 전략의 '누적 자산'이 계산되어 있다고 가정)를 그대로 사용하겠습니다.1단계: '지금까지의 최고점' 기록하기 (I열)낙폭을 구하려면 기준점이 필요합니다. "내 계좌가 과거부터 오늘까지 겪어본 가장 .. 2026. 8. 13.
[퀀트 스터디] 수익률에 눈먼 자들의 최후 (진짜 성적표를 해독하는 법) [핵심 요약]수익률(CAGR) 하나만 쳐다보는 것은 가장 위험한 반쪽짜리 분석입니다. 그 이면에 숨겨진 험난한 과정은 보여주지 않기 때문입니다.투자의 진짜 출발점은 '내가 얼마나 벌고 싶은가'가 아니라, '내 계좌가 반토막 나는 고통(MDD)을 두 눈 뜨고 버틸 수 있는가'입니다.어떤 단일 지표도 완벽한 진실을 말하지 않습니다. 수익, 고통, 가성비, 이김의 구조를 반드시 하나의 세트로 묶어서 확인해야 합니다.지난 편에서 우리는 백테스트의 화려한 겉모습을 의심하는 법을 배웠습니다. 용의자(전략)를 똑바로 취조하려면, 우선 그들의 진술(성과)을 정확하게 측정할 줄 알아야 합니다.그런데 성과 지표들은 저마다 예쁜 숫자들로 우리를 홀리려 듭니다. 오늘은 퀀트 투자에서 가장 자주 쓰이는 핵심 지표 5가지를 해부.. 2026. 8. 12.
[퀀트 스터디 ] 내 전략이 실전에서 박살 나는 진짜 이유 (과거 데이터의 착시) [핵심 요약]과거 데이터로 만든 전략이 눈부신 수익률을 내는 것은 너무나 당연한 결과입니다. '정답지를 미리 외우고 치르는 시험'과 같기 때문입니다.엑셀 시뮬레이션은 세금도, 수수료도, 시장의 공포도 반영하지 못하는 '온실 속의 화초'입니다.전략을 만들 때 사용한 익숙한 훈련장(In-Sample)의 성적표는 찢어버리세요. 진짜 실력은 한 번도 겪어보지 못한 낯선 야생(Out-of-Sample)에서 증명해야 합니다.지금까지 우리는 데이터의 치명적인 함정을 걸러내고, 마침내 내 전략의 첫 번째 과거 성적표(수익 곡선)를 띄워보았습니다. 자, 이제 오류 하나 없는 무결점 데이터를 썼다고 가정해 보겠습니다. 그런데도 백테스트 결과는 여전히 우리에게 새빨간 거짓말을 늘어놓습니다.이번에는 데이터 자체의 결함이 아닙.. 2026. 8. 11.
[퀀트 스터디] 백테스트 완성하기 (수익 곡선 읽는 방법) [핵심 요약]전편에서 만든 3가지 조각(매수 타이밍, 매도 타이밍, 베팅 규모)을 합치면 드디어 내 전략의 과거 성적표인 '수익 곡선(Equity Curve)'이 완성됩니다.추세추종 전략의 핵심은 상승장에서 더 많이 버는 것이 아니라, 2008년이나 2020년 같은 대폭락장에서 덜 깨지고 살아남는 것입니다.단, 오늘 처음 그려볼 이 수익 곡선은 수수료와 슬리피지(Slippage)가 빠진 '살짝 거짓말을 섞은' 이상적인 결과물임을 명심해야 합니다.전편에서 우리는 매수 타이밍, 매도 타이밍, 베팅 규모라는 세 가지 뼈대를 정의했습니다. 오늘은 이 조각들을 하나로 합쳐, 지난 20년간 이 전략이 시장에서 어떤 궤적을 그렸는지 '수익 곡선(Equity Curve)'으로 화면에 띄워볼 차례입니다. 내 매매 룰이 .. 2026. 8. 10.

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