파이썬으로 만드는 나만의 퀀트 백테스트 시스템 – 기초부터 시작

퀀트 플랫폼의 사용 비용이 부담스럽고 엑셀보다 좀 더 깊이 있는 나만의 투자 전략과 백테스트를 해보고 싶다라고 생각하시는 분은 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 활용하여 퀀트 시스템을 만드는 것을 추천 드립니다.

처음엔 엑셀이나 퀀트 플랫폼(젠포트, 퀀트킹 등)을 이용해 전략을 설계합니다.
하지만 조건이 복잡해지거나, 자유도가 필요해질수록 **프로그래밍 언어 ‘파이썬(Python)’**이 강력한 도구로 떠오릅니다.

파이썬은 문법이 간결하고, 데이터를 불러오고 계산하고 시각화하는 기능이 강력해
비전공자도 일정 수준 이상 퀀트 전략을 직접 구현할 수 있는 장점이 있습니다.

이번 글에서는 파이썬으로 백테스트 시스템을 만들기 위한 기초 개념부터 실습 흐름까지 초보자 중심으로 정리해드리겠습니다.

 

1. 백테스트란? – 전략이 유효했는지 과거를 통해 검증하는 과정

백테스트(Backtest)는
**"내가 짠 투자 전략이 과거 시장에서도 수익을 냈을까?"**를 확인하는 과정입니다.

예를 들어, PER(주가수익비율, Price to Earnings Ratio)이 10 이하인 종목을 사는 전략을 세웠다고 가정해보겠습니다.
이 전략이 2015년부터 2023년까지 코스피 시장에서 어떤 성과를 냈는지 확인하는 것이 바로 백테스트입니다.

백테스트의 핵심은 아래 두 가지입니다:

• 과거 데이터: 시가, 종가, PER, PBR(주가순자산비율), ROE(자기자본이익률) 등
• 전략 조건: 어떤 기준으로 매수/매도할지, 리밸런싱 주기 등

이 과정을 엑셀로 하면 수동 작업이 많고
조건이 조금만 복잡해져도 어렵습니다.
반면 파이썬은 반복 계산과 조건 필터링에 매우 효율적입니다.

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2. 백테스트 시스템에 필요한 파이썬 라이브러리(기능 모음)

파이썬으로 퀀트 시스템을 만들기 위해선
**몇 가지 필수 라이브러리(기능을 모아둔 확장 도구)**를 설치해야 합니다.

1. pandas – 표 형태의 데이터를 불러오고, 정렬하고, 계산하는 데 사용
2. numpy – 수학 및 통계 계산에 사용
3. matplotlib / seaborn – 결과를 그래프로 시각화
4. yfinance / investpy – 야후파이낸스나 글로벌 사이트에서 주가 데이터를 가져올 수 있음
5. datetime – 날짜 계산 (리밸런싱, 기준일 등)

아래는 설치 방법입니다 (터미널 또는 주피터 노트북에 입력):

pip install pandas numpy matplotlib yfinance

 

데이터를 가져와서 전략 조건을 적용하고
성과지표를 계산하는 일련의 흐름을 이 도구들이 도와줍니다.

초보자도 한 줄씩 따라 하다 보면
생각보다 빠르게 자신만의 시스템이 갖춰지는 경험을 하게 됩니다.

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3. 실전 전략 예시: PER + ROE 전략

이제 간단한 퀀트 전략을 파이썬으로 백테스트하는 흐름을 예시로 보여드리겠습니다.
전략은 아래와 같이 설정합니다:

• 조건: PER(Price to Earnings Ratio, 주가수익비율) 10 이하 + ROE(Return on Equity, 자기자본이익률) 10% 이상
• 리밸런싱 주기: 매년 1월
• 투자 대상: KOSPI200
• 성과 지표: 연간 수익률, 누적 수익률, CAGR, MDD 등

※ 용어 설명

• CAGR (Compound Annual Growth Rate) = 연복리 수익률. 매년 수익이 일정할 경우, 누적 수익률을 환산한 비율
• MDD (Maximum Drawdown) = 최대 낙폭. 투자 중 가장 깊은 손실 구간을 의미
• 승률 = 총 리밸런싱 횟수 중 수익이 났던 비율

전략 흐름은 다음과 같습니다:

1. yfinance로 KOSPI200 종목의 주가 및 재무지표를 가져옴
2. 조건에 맞는 종목 필터링
3. 포트 구성 (예: 상위 10개 종목 균등 투자)
4. 리밸런싱 주기에 맞게 재구성
5. 연도별 수익률, 누적 수익률, 지표 계산

처음에는 코드를 그대로 복사해 실습하고
조금 익숙해지면 조건을 바꾸거나, 지표를 추가해보면 됩니다.

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4. 실전 시스템 구축 시 유의할 점과 확장 방향

파이썬 퀀트 시스템은 확장성이 매우 높습니다.
하지만 초보자가 가장 많이 실수하는 부분도 분명히 존재합니다.

1. **과최적화(Overfitting)**에 주의하세요

• 조건을 너무 많이 걸면 과거에는 수익이 좋아 보여도
  미래에는 작동하지 않을 수 있습니다.
• 백테스트는 ‘예측’이 아니라 ‘검증’입니다.

1. 데이터 품질이 핵심입니다

• 오래된 재무데이터, 상장폐지 종목, 액면분할 등 오류를 자동으로 거르는 기능이 필요합니다.

1. 백테스트에서 끝나지 말고 리포트를 작성해보세요

• 연도별 수익률 그래프, 리스크 지표, 손익 구간 시각화
• 전략을 ‘말’로 설명할 수 있어야 실전에서도 신뢰가 생깁니다.

그리고 충분히 기초를 익혔다면
백테스트 프레임워크 ‘bt’, ‘backtrader’, ‘QuantConnect’ 등도 활용할 수 있습니다.

하지만 시작은 언제나 단순한 전략, 단순한 코드부터!
중요한 건 ‘완성도 높은 전략’보다 ‘반복 가능한 루틴’입니다.