백테스팅 플랫폼 선택이 중요한 이유
백테스트는 일련의 거래 규칙을 과거 데이터에 적용하고 어떤 일이 일어났을지 측정합니다. 테스트를 실행하는 데 사용되는 플랫폼은 세 가지를 결정합니다. 데이터가 저장되고 정렬되는 방식, 주문과 체결이 시뮬레이션되는 방식, 그리고 기반 로직을 얼마나 쉽게 읽고 검증할 수 있는지입니다. 이 주제에 대한 학습 노트는 실용적인 선택지를 네 가지 계열로 분류합니다. Excel과 같은 스프레드시트, MATLAB과 같은 범용 수치 환경, TradeStation과 같은 브로커 통합 소매 플랫폼, 그리고 고급 기관용 제품군입니다. 여러 기준이 이 계열들을 구분합니다. 첫째는 데이터 소싱입니다. 일부 플랫폼은 과거 데이터를 함께 제공하지만, 다른 플랫폼은 사용자가 외부에서 파일을 가져와야 합니다. 둘째는 타임스탬프 정렬입니다. 백테스트는 각 신호가 그 시점에 실제로 이용 가능했던 정보를 사용하여 계산될 때만 의미가 있습니다. 서로 다른 출처의 가격 시계열이 약간 다른 날짜에 병합되면 의도치 않은 미래 참조 편향이 나타날 수 있습니다. 셋째는 플랫폼이 처리할 수 있는 모델 복잡성 수준으로, 단일 상품 규칙 집합부터 수백 개 주식의 포트폴리오까지 다양합니다. 넷째는 통계 및 수학 모듈의 가용성으로, 알고리즘이 맞춤 코드보다 확립된 수치 방법에 의존할 때 중요합니다. 다섯째는 비용이고, 여섯째는 동일한 환경에서 실시간 주문을 라우팅할 수 있는지, 아니면 별도의 실행 시스템을 구축해야 하는지입니다. 노트는 이러한 모든 트레이드오프에 조용히 영향을 미치는 한 가지 관찰을 제시합니다. 단순한 전략이 종종 최고의 전략이라는 것입니다. 이 관점을 받아들인다면 매우 복잡한 모델을 실행하는 능력은 덜 결정적이 되고, 더 저렴하고 투명한 도구가 많은 트레이더에게 여전히 실행 가능한 선택으로 남습니다. 이는 트레이드오프를 없애지는 않지만, 각각에 얼마나 비중을 둘지 바꿉니다.
Excel: 가장 기본적이고 가장 널리 사용되는 플랫폼
Excel은 노트에서 가장 기본적이고 가장 널리 사용되는 백테스팅 도구로 설명되며, 소매 트레이더와 기관 트레이더 모두 사용합니다. VBA 매크로를 사용하면 기능이 상당히 확장되지만 매크로는 선택 사항입니다. 핵심 워크플로에는 수식과 데이터 테이블만 필요합니다. 핵심 장점은 노트에서 WYSIWYG라고 부르는 것입니다. 데이터와 프로그램이 같은 화면에 있고 숨겨진 로직이 없습니다. 일반적인 레이아웃은 한 열에 날짜를, 다음 열에 원시 가격을, 그 옆에 지표 수식을, 해당 지표에서 파생된 포지션 또는 신호 열을, 기간별 수익률 열을, 마지막으로 차트에 공급되는 누적 자산 열을 배치합니다. 모든 단계가 눈에 보입니다. 시트를 검토하는 사람은 셀을 클릭하여 어떤 입력이 어떤 출력을 생성했는지 정확히 확인할 수 있습니다. 이 투명성에는 두 번째 이점이 있습니다. 매크로를 사용하지 않는 한 Excel에서는 미래 참조 편향이 거의 존재하지 않습니다. 그 이유는 이론적이라기보다 실용적입니다. 두 데이터 시계열을 결합해야 할 때 정렬된 열에 배치하고 날짜를 셀 단위로 맞추기 쉬우므로, 계산에 사용되는 값은 그 시점에 존재했던 값입니다. 미래 정보를 조용히 포함할 수 있는 별도의 데이터 객체가 없습니다. 그러나 VBA 매크로가 계산을 담당하게 되면 그 가시성이 사라지고 같은 위험이 다시 나타납니다. 세 번째 장점은 백테스팅과 실시간 거래를 동일한 스프레드시트에서 수행할 수 있어 전략을 두 번 작성할 필요가 없다는 것입니다. 과거 행을 평가하는 동일한 수식을 최신 행에 적용하여 현재 신호를 생성할 수 있습니다. 주요 단점은 상대적으로 단순한 모델만 백테스트할 수 있다는 것입니다. Excel은 대량 포트폴리오 시뮬레이션, 과도한 최적화 또는 대규모 데이터 처리를 위해 만들어지지 않았습니다. 노트는 이 한계가 많은 트레이더에게 치명적이지 않다고 관찰합니다. 단순한 전략이 종종 최고의 전략이기 때문입니다. 규칙을 몇 개의 열로 표현할 수 있는 트레이더는 스프레드시트에 머무르는 데서 거의 손해를 보지 않습니다.
MATLAB: 기관급 수치 백테스팅
MATLAB은 대형 기관의 퀀트 연구자와 트레이더가 백테스팅에 가장 흔히 사용하는 플랫폼 중 하나로 설명됩니다. 특히 많은 수의 주식을 포함하는 포트폴리오 전략을 테스트하는 데 매우 적합하며, 여기서는 계산이 많은 상품과 많은 날짜에 걸쳐 반복되어야 합니다. 그 가치는 통합에서 나옵니다. MATLAB은 고급 통계 모듈과 수학 모듈을 함께 제공하므로, 트레이딩 알고리즘이 복잡하지만 표준적인 수학 개념에 의존할 때 함수가 이미 존재하여 처음부터 작성할 필요가 없습니다. 또한 온라인에서 사용할 수 있는 무료 타사 애드인의 큰 라이브러리를 제공하며, 그중 많은 것이 퀀트 트레이딩에 직접 유용합니다. 데이터 처리도 지원됩니다. MATLAB은 인터넷에서 금융 정보를 검색하여 유용한 형식으로 변환할 수 있습니다. 노트는 기본 기능이 정말 배우기 쉽다고 강조합니다. 완전한 백테스팅 프로그램을 상당히 빠르게 작성할 수 있으며, 이는 플랫폼이 전문 프로그래밍 팀을 넘어 일반 연구 용도로 퍼진 이유 중 하나입니다. 두 가지 단점이 강조됩니다. 첫째는 비용입니다. 단일 라이선스는 상당한 가격을 가집니다. 시장에는 코드가 MATLAB과 매우 유사하고 가격이 수백 달러이거나 심지어 무료로 제공되는 많은 대안이 있습니다. 노트는 유용한 세부 사항을 추가합니다. 대안이 비쌀수록 MATLAB 코드와의 호환성이 더 좋으며, 이는 가격과 재작성 필요량 사이의 슬라이딩 스케일을 시사합니다. 둘째 단점은 아키텍처입니다. MATLAB은 백테스팅에는 적합하지만 실시간 실행 플랫폼으로는 부적합합니다. 전략을 테스트한 후에는 일반적으로 프로덕션 요구 사항에 더 적합한 다른 프로그래밍 언어로 별도의 실행 시스템을 구축해야 합니다. 이는 연구 환경과 트레이딩 환경이 동일하지 않으며 전략을 다시 구현해야 함을 의미합니다. 노트는 이것이 MATLAB이 퀀트 트레이딩에서 널리 사용되는 것을 막지 못했다고 관찰합니다.
