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Invest Helper
국내주식 퀀트 백테스트. 20년치 KOSPI/KOSDAQ 데이터 기반의 백테스트 솔루션 ; 자산배분 백테스트. 국내주식, 국내ETF, 미국ETF 자산배분 백테스트 솔루션 ; 국내주식 모의 …
Source: backtest.kr
Date Published: 6/21/2021
View: 7925
미국 주식 백테스트하는 방법 | 백테스트 예제 및 사이트 추천
백테스트란 현재 결정한 투자전략을 과거에 사용했다면 어느 정도 수익을 낼 수 있었는지 검증하는 작업입니다. 현재의 아이디어와 전략이 타당한지, 이를 …
Source: webruden.tistory.com
Date Published: 11/10/2022
View: 4376
국내 주식 미국 주식 무료 백테스트 방법 3가지
무료로 주식 투자 백테스트를 할 수 있는 방법과 백테스팅 사이트를 알려드리려고 합니다. 과거 어느 시점에서 특정 투자 전략대로 투자를 했을 때 …
Source: quantchobo.tistory.com
Date Published: 5/12/2022
View: 9840
미국 주식 백테스트(Backtest ) 해보는 방법 – 부자사람의 투자 공부
Backtest는 주어진 포트폴리오로 과거의 역사에 대입해보고 주가의 흐름이나 수익률을 볼 수 있는 방법이다. 아래의 사이트를 이용하면 편리하게 …
Source: richhuman.tistory.com
Date Published: 11/27/2022
View: 3256
미국주식 ETF 백테스트(Backtest) 하는법 – 마이다스의 열무적세계
마이다스입니다. 마이다스의 글들을 보면 마이다스가 미국주식 투자를 수행하면서 계속해서 “백테스트” 라는 것을 수행했습니다. 이 백테스팅 결과를 …
Source: b-time.tistory.com
Date Published: 11/6/2021
View: 3733
국내 주식 투자자를 위한 백테스트 사이트 (Invest Helper)
해외 주식 투자를 할때 유용한 백테스트 사이트에 ‘PortfolioVisualizer.com’이 있다면 국내용 백테스트 사이트에는 ‘Invest …
Source: free00life.tistory.com
Date Published: 6/17/2022
View: 9071
02) 백테스팅 – 파이썬을 이용한 실전 주식투자
02) 백테스팅. 사전 준비; 코스피 지수 데이터 다운로드; 할로윈 전략 구현; CAGR (Compounded Annual Growth Rate) 계산; 함수로 구성하기 …
Source: wikidocs.net
Date Published: 5/28/2021
View: 6125
미국주식 가치투자 백테스트 – finterstellar
미국주식 가치투자 백테스트. 가치투자 전략을 백테스트 합니다. 1) VALUE부터 SPECIALTY까지에서 종목선정 기준 선택 2) ELIGIBILITY에서 소형주, 손실기업제외, …
Source: finterstellar.com
Date Published: 5/3/2021
View: 5006
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- Author: 할 수 있다! 알고 투자
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- Date Published: 2020. 10. 15.
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백테스트 예제 및 사이트 추천
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미국주식 백테스트하는 방법 백테스트 예제 및 사이트 추천
백테스트란?
백테스트란 현재 결정한 투자전략을 과거에 사용했다면 어느 정도 수익을 낼 수 있었는지 검증하는 작업입니다. 현재의 아이디어와 전략이 타당한지, 이를 통해 향후 수익을 창출할 수 있는지 알아볼 수 있습니다. 백테스팅의 기본 전제는 과거에 효과가 있었던 방법론이 미래에도 효과가 있을 수 있다는 것입니다. 그렇기 때문에 이런 판단은 시장 상황이나 여러 다양한 변수로 인해 전혀 들어맞지 않는 판단이 될 수 있습니다.
백테스트 방법
해외 주식과 같은 경우 포트폴리오 비주얼라이저(PortFolio Visualizer)를 통해 무료로 백테스트를 할 수 있습니다.
포트폴리오 비주얼라이저
백테스트 메뉴로 이동하기 위해 메인 메뉴의 백테스트 포트폴리오(Backtest Portfolio) 항목에서 Backtest Portfolio를 선택하거나, 상단 메뉴 Tools에서 선택하세요.
백테스트 포트폴리오 예시
백테스트를 진행하기 위한 페이지로 이동하면, 아래와 같이 백테스트를 위한 다양한 옵션들을 확인할 수 있습니다. (어렵지 않습니다! 겁먹지 말세요. 천천히 하나씩 설명드리겠습니다.)
다양한 옵션이 있지만 몇 가지 핵심 기능만 조작하면 됩니다. 저는 기간(Time Period), 초기자본(Initial Amount), 현금 흐름(Cashflows), 배당 재투자(Reinvest Dividends) 정도만 옵션으로 설정하는 편입니다.
Time Period (기간) Month-to-Month(월단위)
Year-to-Year(연단위) Initial Amount(초기자본) Cashflows(현금흐름) None(초기자본 이후 추가 납입 없음)
Contribute fixed amount(주기적으로 일정 금액 납입)
Withdraw fixed amount(주기적으로 일정 금액 인출)
Withdraw fixed percentage(주기적으로 일정 % 인출) Benchmark(비교 대상 벤치마크) Contribution Frequency (적립 빈도) Monthly(월)
Quarterly(분기)
Annually(년)
예를 들어, 2002년부터 2020년까지 초기자본 1,000달러, 월 800달러씩 적립식으로 VTI ETF에 투자했을 경우를 백테스트해보면 과정과 결과는 아래와 같습니다.
아래 포트폴리오 자산 항목에 자산 분배와 퍼센트를 기입할 수 있는데 미국 주식 및 ETF는 검색 후 자동 완성이 되기 때문에 굉장히 편리하게 사용할 수 있습니다. VTI 티커를 입력하면 아래 자동완성으로 Vanguard Total Stock Market ETF(VTI)가 뜨는 것을 확인할 수 있습니다.
테스트로 VTI ETF 1개만 자산으로 설정하기 때문에 100%로 설정하고 분석 버튼을 클릭하면 아래와 같이 해당 자산의 비중과 백테스트 결과를 확인할 수 있습니다. (참고로 포트폴리오 비중은 꼭 100%로 맞춰야 분석을 진행할 수 있습니다.)
포트폴리오 자산 비중 Portfolio Allocations & Returns
Initial Balance 초기자산 Final Balance 현재 자산 CAGR(연평균성장률) 시간이 지남에 따라 일정한 비율의 반환(수익)을 제공하는 복리 수익률 Stdev(표준편차) 주로 위험을 나타날 때 쓰는 지표
적을 수록 안전한 포트폴리오 Best Year / Worst Year 가장 수익률 좋은 해 / 가장 수익률 안 좋은 해 Max. Drawdown 최대 하락폭, 약자로 MDD라고도 하며 백테스트에서 손실을 가늠하는 중요한 지표. Sharpe ratio 위험대비 수익률이라고 하는데 즉, 투자의 효율성을 따지는 것으로, 위험이 적을수록(변동성이 작을수록), 그리고 수익률이 높을수록 샤프지수는 커지게 됨 Sortino Ratio 부정적인 요소만을 반영하여 자산의 수익률 대비 변동성을 확인하는 지표 US Mkt Correlation 미국시장지수와 상관관계를 표현하는 지표. (1이면 미국 시장 그 자체)
Annual Returns
매년 포트폴리오가 어느정도 수익률을 기록했는지 확인할 수 있습니다.
연도별 포트폴리오 수익률 현황
Drawdowns
하락폭을 보기 쉽게 그래프와 수치로 보여주는 페이지입니다. 유심히 봐야될 점은 시장 가격이 큰 폭으로 하락한 위기들이 나타나는데 (서브프라임, COVID-19) 해당 시기에 주가가 어느정도 하락폭으로 떨어졌는지 확인할 수 있습니다. 이는 앞으로의 미래에 이러한 금융위기나 다른 외부적 요인으로 인한 시장에 강한 충격이 가해졌을 때 어느정도 하락할지 가늠해볼 수 있는 좋은 지표입니다. 추가적으로 우리가 구성한 포트폴리오가 이렇게 하락한 가격을 회복하는데 걸리는 기간도 확인할 수 있습니다.
Drawdowns
Rolling Returns
백테스트를 진행했을 때 우리가 선택한 구간에서 특정 n년을 보유했을 때 얻을 수 있는 수익률이 얼마인지를 확인할 수 있습니다. (예를들면 2000.1월~2001.1월 / 2003.5월~2004.5월/…./2016.4월~2017.4월까지 등) 모든 경우의 수를 분석했을 때 Roll Period 평균, 최고, 최저 수익률을 확인할 수 있습니다. VTI ETF를 장기간 보유했을 때 10년부터 최저수익률이 4%가까이 보장되는 것을 알 수 있네요. 장기투자 복리의 마법입니다.
Rolling Returns
벤치마크 테스트
좀 더 재밌는 테스트를 위해 전체 시장 주식을 추종하는 VTI ETF와 미국 글로벌 시가총액 상위 기업 개별 주식과 벤치마크를 해보도록 하겠습니다. 벤치마크하는 방법은 아래와 같이 벤치마크 옵션에서 개별 티커를 선택하시면 됩니다.
벤치마크하는 방법
시기별 글로벌 시가총액 상위 기업 변화는 아래와 같습니다. VTI ETF는 2001년에 상장된 ETF라서 2001년 이후 주식들과 비교해보도록 하겠습니다.
글로벌 시가총액 상위 기업 변화
2001년 시가총액 1, 3위를 지키고 있던 제너럴일렉트릭과 엑슨모빌을 적립식으로 장기투자했을 때 미국 전체 주식을 추종하는 VTI ETF에 비해 GE는 약 4배, 엑슨모빌은 약 2.5배정도 낮은 수익률을 보이고 있습니다. 이처럼 미국 주식 시장에서 영원한 강자, 영원한 1위는 없다는 것을 다시금 깨닫게 되네요. 한때 정말 유망하고, 수익을 잘 내는 기업도 10년, 20년 뒤 어떻게 변할지 모르기 때문에 분산투자가 굉장히 중요합니다.
GE, 엑손모빌
심지어 우리가 익히 잘 알고 있는 월마트와 비교해도 VTI ETF 수익률이 월등히 좋습니다.
월마트 vs VTI ETF
2001~2006년 사이에 시가총액 4위였던 시티그룹에 꾸준히 적립식으로 투자해도 VTI 수익률의 반도 못미칩니다. 이처럼 장기투자 관점으로 꾸준히 투자했을 때 개별주식에 투자하면 인덱스 ETF 투자 수익률보다 높게 가져가기 굉장히 어렵습니다.
씨티그룹 vs VTI ETF
하지만 제가 너무 부정적인 면만 말씀드렸고, 실제로 개별주식 옥석가리기에 성공한 투자자라면 마켓 수익률보다 월등히 높은 수익률을 가져갈 수 있습니다. 개별 주식 투자의 매력이죠. 2002년부터 꾸준히 애플을 적립식 매수했다면 현재 약 207억 2871만원의 수익을 냈겠네요. (역시 킹플… 엄청납니다..) 근데 솔직히 2001년부터 애플이라는 기업에 적립식으로 20년동안 매수할 수 있는 일반 투자자가 있을까요ㅠㅠ 있다면 진짜 존경합니다. 마이크로소프트는 이미 2001년부터 시가총액 2위로 최상위에 위치했기 때문에 충분히 가능성이 있어보이네요. 마이크로소프트의 경우 28억정도 수익을 냈음을 알 수 있습니다.
마이크로소프트, 애플 vs VTI ETF
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국내 주식 미국 주식 무료 백테스트 방법 3가지
무료로 주식 투자 백테스트를 할 수 있는 방법과 백테스팅 사이트를 알려드리려고 합니다. 과거 어느 시점에서 특정 투자 전략대로 투자를 했을 때 어느 정도의 수익이나 손실이 발생할 수 있었는지 시뮬레이션 해볼 수 있는데 이를 백테스트라고 합니다. 저는 현재 주식 투자를 퀀트 투자 로 진행하고 있습니다. 백테스트를 통해 과거 성과를 확인하고 전략의 강점 및 약점 등을 미리 알아볼 수 있는 점이 퀀트 투자의 가장 큰 메리트라고 생각합니다.
목록
1. 엑셀을 이용한 백테스트
2. 코딩을 통한 백테스트
3. 백테스팅 툴을 통한 백테스트
4. 저의 주력 백테스팅 툴 5가지 소개
5. 요약
국내 및 미국 주식 대표적인 백테스트 방법과 장단점
1. 엑셀을 이용한 백테스트
날짜와 가격, 거래량 등이 나와있는 데이터를 이용하여 백테스트합니다. 일부 사이트에서 무료로 다운로드하실 수 있습니다.
장점
– 대부분의 자료를 무료로 구할 수 있습니다. 엑셀만 준비하시면 됩니다.
– 국내 및 해외 주식 시장 데이터, 채권과 금 같은 다양한 자산군도 데이터만 있다면 직접 백테스트를 해볼 수 있습니다.
– 엑셀에 능숙하다면 간단한 전략(ex. 이평선 이상일 때에만 매수)은 빠른 시간 안에 결과를 얻을 수 있습니다.
단점
– 데이터를 직접 가공해야 합니다. 엑셀 실력이 부족하면 백테스트에 많은 시간에 걸리게 됩니다.
– 엑셀의 한계상 복잡한 전략을 테스트해볼 수 없습니다.
– 더 자세한 데이터나 오래된 데이터는 유상으로 구매해야 합니다.
2. 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 이용한 백테스트
프로그래밍 언어인 파이썬을 이용하여 자동으로 백테스팅 및 직접 투자가 가능합니다.
장점
– 다양한 전략들을 내 입맛에 맞게 조합하여 백테스트해볼 수 있습니다.
– 백테스트를 넘어 실제 자동매매가 가능하게 구현할 수 있습니다.
단점
– 파이썬 언어를 다룰 줄 알아야 합니다. 진입장벽이 높습니다.
– 데이터는 직접 구해야 합니다.
3. 백테스트 툴을 이용한 백테스트
웹사이트 상의 백테스트 툴 또는 개별 프로그램을 통하여 백테스트를 실행합니다.
장점
– 데이터를 직접 구하지 않아도 됩니다.
– 자산 배분 전략부터 개별주 퀀트까지 다양한 전략을 손쉽고 빠르게 테스트 해볼 수 있습니다.
단점
– 부분 유료 또는 유료입니다.
– 제공되는 기능이나 팩터 이외의 테스트는 어렵거나 불가능합니다.
제가 주로 사용하는 백테스팅 툴 5가지입니다.
개별주 중장기 퀀트 전략 및 초단기 트레이딩까지 모두 백테스트가 가능합니다.
백테스트 결과가 매우 자세하게 제공되지만 시간이 오래 걸리는 편(제 컴퓨터 기준 10분 이상)입니다.
수식을 배워야 하기 때문에 처음에는 약간 난이도가 있습니다.
키움증권을 통해 자동매매가 가능합니다.
미국 주식도 일부 백테스트가 가능합니다.
1일 1회 무료로 백테스트가 가능하며 그 이상은 유료입니다. (일 10회/월 29,000원 수준)
젠포트 백테스트 결과
국내 주식 개별주 퀀트전략에 특화된 백테스트 프로그램입니다.
백테스트 결과는 간단하게 제공되지만 소요되는 시간은 5초 내외 로 매우 짧습니다.
매우 직관적이고 쉽게 사용 가능합니다.
백테스트 결과가 일 단위가 아닌 월 단위 결과가 제공되어 MDD가 실제보다 낮게 나오고 있습니다.
백테스트뿐 아니라 개별 종목의 10년간의 재무제표도 확인이 가능합니다.
1년 기준 160달러의 비용이 소요됩니다. (2년 288달러)
매년 4월 15일, 6월 15일, 9월 15일, 12월 15일은 프리오픈데이로 퀀트킹의 모든 기능을 무료로 사용해보실 수 있습니다.
퀀트킹 백테스트 결과
정적 자산 배분, 동적 자산 배분에 특화된 백테스트 툴입니다.
개별 종목의 백테스트는 제공하지 않지만 백테스트 소요 시간은 1초입니다.
해외 기반이라 다양한 자산군들 그리고 대부분의 ETF들을 백테스트해볼 수 있습니다.
해외사이트라서 한글을 지원하지 않습니다.
백테스트는 무제한 무료이나 추가 기능 사용 시 19~39$/월 가 소요됩니다.
Portfoliovisualizer 백테스트 결과(영구 포트폴리오)
국내 및 해외 주식 개별주 퀀트전략에 특화된 백테스트 프로그램입니다.
20~30초 내외의 매우 빠른 백테스팅 속도를 보여줍니다.
퀀트 초보자도 쉽게 사용 가능한 매우 간편한 UI를 제공합니다.
한국, 미국뿐 아니라 다양한 국가의 주식 스크리닝 및 백테스팅 기능을 제공합니다.
다른 백테스트 툴에서 제공하지 않는 매우 유니크한 팩터가 제공됩니다.
데이터베이스에 상장 폐지 기업도 포함하여 생존 편향, 미래 참조 편향을 없앴습니다.
현재 데모 버전 제공 중이고 일 사용 가능 횟수에 제한이 있습니다.
한국 주식 및 미국 주식 개별주 퀀트전략에 특화된 백테스트 프로그램입니다.
백테스트 속도가 빠릅니다. (10~20초 내외)
백테스트 결과를 파일로 저장할 수 있습니다.
벤치마크와의 비교 그래프, MDD, 샤프 지수, 변동성, 연도별, 월별 수익률 등 매우 다양한 결괏값이 제공됩니다.
10 분위 백테스트 가능합니다. 전략의 유효성을 제대로 검증해볼 수 있습니다.
20년 이상의 사후 편향이 없는 데이터를 기반으로 하고 있습니다.
1일 100회의 백테스트가 가능합니다.(현재 베타 테스트 기간, 추후 부분 유료화 예정입니다.)
퀀터스 초기 화면
요약
이미 좋은 백테스팅 툴이 나와 있고 기능은 점점 좋아지고 있습니다. 이 툴들만 잘 활용해도 개별주 퀀트 전략, 동적 자산 배분, 정적 자산 배분 전략 등의 주요 전략들 대부분을 백테스팅 할 수 있습니다.
기존 툴의 기능에 만족을 못하시면 직접 파이썬을 공부하여 백테스트하시면 됩니다.
저는 젠포트와 퀀트킹은 유료로 사용하고 있고 매우 만족하며 사용 중에 있습니다. Portfoliovisualizer는 가끔 쓰기 때문에 무료로 사용 중입니다.
미국 주식 백테스트(Backtest ) 해보는 방법
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Backtest는 주어진 포트폴리오로 과거의 역사에 대입해보고 주가의 흐름이나 수익률을 볼 수 있는 방법이다. 아래의 사이트를 이용하면 편리하게 포트폴리오를 세가지로 구성해보고 비교할 수 있다.
(사이트에 변경된 내용이 있어 설명을 조금 업데이트 하였습니다. 2021년 7월)
www.portfoliovisualizer.com/backtest-portfolio
ETF나 주식 등을 선택할 수 있으며, 아래 항목들을 조정 또는 볼 수 있다.
– 투자 시기
– 초기 투자금
– 적립식 투자금 (월, 분기, 년 단위로 입력가능)
– 리밸런싱 주기
– 배당금/분배금 수입
위의 사이트에 접속하면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다. 주요 항목들을 살펴보면..
#1. Time Period
Backtest할 기간을 Year-to-Year 또는 Month-to-Month로 조정할 수 있다.
– Year-to-Year 선택시 시작 연도(Start Year)와 종료 연도(End Year)를 선택 가능
– Month-to-Month 선택시 시작 연도 및 월, 종료 연도와 월 조정이 가능
Include YTD는 잘 동작하지 않는 것 같다. 시작연도는 1985년부터 가능하다. ETF를 비교해보기 위해 백테스트 비주얼라이저를 이용해보았는데, 최근에 만들어진 ETF는 당연히 과거자료가 없어서 백테스트가 안 된다. 한계일 수도 있지만, 백테스트를 해볼 수 있다는 것은 검증된 ETF만 본다는 장점이 될 수도 있다고 생각한다.
#2. Initial Amout
최초 투자금이다.
#3. Cashflows
주기적으로 투자를 할 경우(매달 특정 금액을 투자할 경우 contribute, 돈을 빼 쓸 경우 withdraw), 금액과 투입 주기를 설정할 수 있다. 월적립식으로 투자를 하는 것을 가정한다면 drop-box 메뉴에서 Contribute fixed amount를 선택하면 Contribution Amount(매월 투자할 금액), Inflation Adjusted(투자금에 inflation을 반영해 뻥튀기를 할지 여부로 보인다), Contribution Frequency(월,분기,연 단위 설정이 가능) 메뉴가 생긴다.
자산의 성격에 따라 적립식/거치식 투자의 투자 성과도 달라지므로 자신의 투자 방향에 따라 잘 조정할 필요가 있다.
$333씩 매월 투자하는 것으로 설정해보았다.
#4. Rebalancing
리밸런싱은 포트폴리오 전략의 핵심적인 부분이다. 포트폴리오의 자산 중 어떤 자산은 자산 가치가 많이 증가해 비중이 증가해있을 것이고, 어떤 자산은 자산 비중이 줄어들어 있을 수 있다. 이 툴에서는 1년, 반년, 분기, 월 등으로 주기를 선택할 수 있는데, 해당 주기마다 원래 정해둔 포트폴리오 비중대로 다시 비중을 맞추는 것이다. 리밸런싱을 통해 자산 가격이 많이 오른 것은 수익 실현을 하게 되고, 자산 가격이 하락한 것은 주식수가 늘어나게 될 것이다. 포트폴리오 구성 및 리밸린성 주기에 따라 투자성과가 달라지기도 하니 주기를 잘 설정하는 것이 중요하다. 단, 세금에 대한 고려는 없으므로 투자자 개인이 개별적으로 판단해야한다.
#5. Reinvest Dividends
주식의 배당금 또는 ETF의 분배금을 재투자할지를 결정하는 메뉴이다
#6. Display Income
주식의 배당금 또는 ETF의 분배금을 보여줄지 말지를 결정하는 메뉴다. 굳이 안 볼 이유가 없으니 Yes로 두면 될 것 같다.
#7. Benchmark
벤치마크할 지수나 종목 티커를 넣으면 비교해볼 수 있다. 만만한 SPY를 benchmark로 넣어보았다.
#8. Portfolio names
선택사항이다. 최대 세 개까지 포트폴리오를 비교할 수 있다. Custom을 선택하고 각각의 이름을 지정하면 된다.
#9. Portfolio Assets
마지막으로 포트폴리오를 구성하는 단계다 돋보기를 눌러 원하는 티커를 입력하고 각 포트폴리오별 자산을 배분하면 된다. 아래 예에서는 포트폴리오 1은 QQQ 100%, 포트폴리오 2는 QQQ 50%, SPLG 50%, 포트폴리오 3은 SPLG 100%로 구성했다. 성격이 다른 자산들을 믹스하면, 때로는 단점만 보이던 자산이 포트폴리오에선 훌륭한 구성 자산이 될 수도 있어 백테스트 해보는 것이 의미를 가진다.
구성이 끝나면 Ananlyze Portfolios를 누르면 끝!
#10. 결과 보기
아래와 같이 PDF나 Excel로 볼 수 있는 기능도 제공되고 여러가지 탭이 제공된다. 예전에는 파일 저장이나 포트폴리오 저장이 무료 기능이었는데, 유료화되었다. (처음 가입하면 trial 기간 중에는 사용 가능) 대부분의 경우 Summay만 봐도 충분하지 않을까 생각된다.
#11. Summary 탭애서 각 항목의 의미
– Final Balance : 해당 기간(위에서는 2006.01~2020.10) 투자했을 때 최종 평가금액이다.
– CAGR : 연평균 성장률, CAGR만큼 매년 성장한 것을 복리로 계산했을 때 이런 투자 성과가 나온다는 뜻
– TWRR : 자금이 투입 또는 인출될 때마다 그 때까지의 수익률을 구하고, 모든 기간에 대한 수익률을 곱한 것을 수익률로 사용 (예. 기간 A의 수익률 = +10%, 기간 B의 수익률 = -5% 라면 (1+0.1) * (1-0.05) = 1.045, TWRR = 4.5%)
– MWRR : 내부수익률(IRR)로 현금흐름(배당금)이 있을 때 고려하면 좋겠다.
(* 현재-2021년7월 기준- TWRR, MWRR은 제공되지 않는 것으로 바뀌었다.)
– Stdev : 표준편차
– Best Year/Worst Year : 가장 좋았던 해와, 가장 안 좋았던 해의 수익률
– Max Drawdown : 가장 많이 하락한 시기에 몇%까지 하락했는지를 뜻한다. 검정색 (i)를 클릭하면 Max drawdown으로 산정한 시기를 알 수 있다.
– Sharp Ratio : 위험 대비 초과수익률 (변동성 자체를 위험으로 봄)
– Sortino Ratio : 하방리스크 대비 초과수익률 (수익률이 마이너스 구간에서의 변동성만 위험으로 봄)
* Sharp Ratio와 Sortino Ratio 모두 무위험 자산에 투자한 경우에 대비해 얻을 수 있는 초과 수익률로 “(펀드 수익률 – 무위험 수익률) / 펀드의 표준편차”로 구한다. Sharp Ratio는 분모의 표준편차를 구할 때 전체 구간을 사용하는 반면, Sortino Ratio는 수익률이 마이너스인 구간에서의 표준편차만 사용한다. 편차 큼 = 변동성 큼 = 낮은 초과 수익률
– US Mkt Correlation : 미국 주식시장과의 상관계수
SPLG는 SPY와 동일한 흐름이어서 묻혔다.
전체 수익을 표와 그래프로 볼 수 있다.
마지막으로 분배금 수익을 확인해보았다.
잘 활용하면 편하게 백테스트를 해볼 수 있는 훌륭한 툴이다. 어제 QQQ와 SPLG를 월적립식으로 투자하는 것을 고려하다, 백테스트 툴 사용법도 정리해두면 좋을 것 같아 정리해보았다.
richhuman.tistory.com/102
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미국주식 ETF 백테스트(Backtest) 하는법 – 포트폴리오 비주얼라이저
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마이다스입니다. 마이다스의 글들을 보면 마이다스가 미국주식 투자를 수행하면서 계속해서 “백테스트” 라는 것을 수행했습니다. 이 백테스팅 결과를 기반으로 기업의 성장 가능성을 살펴보기도 했고, 투자 계획을 잡아보기도 했습니다.
오늘은 미국주식이나 ETF를 백테스트 (Back Test) 하는 방법을 살펴보려고 합니다.
가장 간단한 방법은 “포트폴리오 비주얼라이저”라는 사이트를 활용하는 방법입니다. 많이 대중화된 방법이고, 요즘은 유튜버들도 이 포트폴리오 비주얼라이저를 통해 얻은 백테스팅 결과를 가지고 이야기를 진행하는 경우도 많습니다. 저 역시도 자주 이용하는 사이트구요. (회원가입 필요 없음)
▶ 포트폴리오 비주얼라이저 사이트 바로가기
사이트에 들어가게 되면, 일단 헉 하게 됩니다.
영어로 쓰여져 있거든요 ㅋㅋㅋㅋ
크롬으로 들어가시면 한국어로 번역해서 보실수 있긴 하지만, 영어를 몰라도 어렵지 않게 사용하실수 있습니다.
우선 간단한 사용법 영상으로 한번 보시면 이해가 쉬우실것 같습니다.
여러 사항들이 나오지만, 제가 건드린 부분들만 거의 신경 쓰시면 됩니다.
영상에 보시면
1. 사이트 좌측 상단에 Backtest Portpolio 라고 적힌 부분으로 들어갑니다.
2. 백테스트 기간을 설정합니다. 저는 10년간. 2011년부터 2021년까지로 진행했습니다.
3. 최초 투자금 설정 : 10000불로 그대로 뒀습니다.
4. 매월 얼마씩 (3000불) 넣겠다 부분을 추가했습니다. (연별, 월별 선택할수 있습니다.)
5. 벤치마크를 설정했습니다.
6. 특정 티커를 누르고
7. SPY를 벤치마킹하려고 합니다.
8. 두 주식에 투자하는것이 각각 SPY보다 얼마나 더 좋은 성과를 보였는지 확인했습니다. (APPL 과 GOOGL – 갑자기 미국주식 티커들이 생각이 안나서리 ㅋㅋㅋ)
자, 하나씩 살펴보겠습니다.
TIME Period : 연별로도 비교할 수 있고 월별로도 비교할수 있습니다. Year to year를 선택하면 몇년도부터 몇년도까지를 백테스팅할것인지를 고를 수 있습니다. 1985년부터 백테스팅을 진행할 수 있습니다. ETF라는게 생긴지 얼마 되지 않아 ETF는 내가 고를 ETF가 생긴 년도부터 백테스팅이 가능합니다.
START YEAR / END YEAR : 백테스팅 시작 연도와 마감 연도입니다.
Include YTD : 연초누계를 포함할것인지를 묻는데 그냥 그대로 두시면 됩니다.
Initial Amount : 최초 투자금을 묻는 항목입니다. 처음에 얼마를 넣고 시작할것인지 입니다.
Cashflows : 현금흐름. 이 계좌에 돈을 넣을것인지 뺄것인지를 묻습니다. 예를들어 코카콜라에 처음에 1000달러를 넣고 매월 100달러씩 넣고 싶다면 아래와 같이 설정하시면 됩니다. (Contribute fixed amount는 정해진 금액을 넣는다는 뜻이고, withdraw fixed amount는 정해진 액수를 뺀다는 뜻입니다.)
rebalancing : 리벨런싱을 할것인지? 한다면 어떤 주기로 할 것인지를 묻는것입니다. 돈 넣어놓고 아무것도 안했을 때 결과를 알고싶다면 이 항목에서 no rebalancing을 선택하시면 됩니다.
reinvest dividends : 배당금을 재투자할것인지 묻습니다.
display income : 배당금을 보여줄것인지 묻습니다. yes.
factor regression : 위협요소를 보여줄지를 묻는데 걍 놔두세요.
benchmark : 벤치마크할 종목. 예를 들면 APPLE을 사는게 나았을까 google을 사는게 나았을까? 이런게 궁금하다면 벤치마크를 애플, 포트폴리오에 구글. 이렇게 넣으면 양사를 정해진 기간동안 투자했을때 어느쪽 투자가 나았을 지 백테스팅 해줍니다.
portpolio name : 놔두세요.
이렇게 하면 데이터가 나옵니다.
1985년에 코카콜라에 1000달러 넣어놓고 매달 100달러씩 매수했을 경우입니다.
Initial balance : 내가 설정한 최초 투자금이 나옵니다.
final Balance : 내가 정한 기간이 종료된 후 현재 최종액입니다. 위에서는 1000달러가 68만달러가 되었네요.
CAGR : 연 평균 성장률입니다. compound annual growth rate의 약자로, 이 수치가 높을수록 고속성장을 하고 있다는 뜻입니다. 코카콜라는 연 평균 19.73%가 성장했는데, 테슬라가 창업하고 지금까지 CAGR이 80.68%입니다. 산술적으로 보았을 때 코카콜라 대비 거의 4배 빠르게 매출이 증가하고 있음을 알 수 있습니다. 이것만으로 투자결정을 하기는 부적합합니다. 업종 특성이나 마진율도 봐야 하거든요. 코카콜라같은 회사가 80%씩 매출이 성장하기는 이미 너무 전 세계에 높은 점유율을 보이고 있죠. 아무튼 참고자료입니다.
TWRR : 돈이 매월 입출금 되는 등 빈번한 현금흐름이 있을 때 이 현금흐름을 제외하고 순수한 수익률을 계산하기 위한 도구입니다. 배당금이 있다면 배당금 뺀 수익률입니다. 백테스팅에서는 포트폴리오간에 어느쪽이 더 효율이 좋은지를 보통 이 TWRR을 기준으로 비교하는 경우가 많습니다. 이 수치가 높으면 더 효율적입니다.
MWRR : 이자, 배당, 실현된 자본소득, 이체 등을 다 포함한것인데, MWRR까지 비교할 필요는 없어 보입니다.
STDEV : 표준편차
best year / worst year : 가장 좋았던 해의 수익률과 가장 나빴던 해의 수익률입니다.
MAX drawdown : 위에는 가장 나빴던 “해”의 수익률이라면, 맥스 드로우다운은 최악의 순간. 그 순간의 수익률입니다. 1985년부터 현재까지 코카콜라는 최악의 해에 -24%의 수익률을 보였고, 그 안전하다는 코카콜라조차 -50%가 넘게 주가가 떨어졌던 순간이 있었다는것을 알게 됩니다. 이럴때 멘탈 나가서 홀랑 팔면 진짜 울고싶어지는거죠.
sharp ratio : 위험 대비 초과 수익률 – 변동성 자체를 위험으로 보기 때문에 역으로 이 숫자가 작으면 변동성이 낮은 종목으로 볼 수 있습니다.
US Mkt correlation : 미국 시장과 유사성입니다. 미국 지수의 오르내림과 얼마나 유사하게 주가가 움직이는가? 이걸 살펴볼 수 있습니다. 투자에 활용할 가치가 높은 데이터죠.
지금까지 미국 주식 백테스팅하는 방법, 마이다스였습니다.
마이다스의 다른 글도 참조해보시면 도움이 될 듯 합니다.
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국내 주식 투자자를 위한 백테스트 사이트 (Invest Helper)
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https://www.backtest.kr/
해외 주식 투자를 할때 유용한 백테스트 사이트에 ‘PortfolioVisualizer.com’이 있다면 국내용 백테스트 사이트에는 ‘Invest Helper(https://www.backtest.kr/)’가 있다. 모든 서비스는 무료다. 메인 페이지에 들어가면 크게 3가지 솔루션이 제공된다. 각각의 솔루션을 정리하면 아래와 같다. 개인적으로 ‘자산배분 백테스트’ 솔루션을 가장 많이 이용한다.
국내주식 퀀트 백테스트 종목수와 PER범위를 설정하면 해당 종목들의 성과를 코스피, 코스닥 지수와 비교하여 테스트를 진행해줌 자산배분 백테스트 내가 설정한 비중대로 포트폴리오를 구성하여 코스피, 코스닥과 비교하여 결과를 도출해줌 국내주식 모의투자 회원가입이 필요한 서비스. 특정 시점에 모의로 종목에 투자하여 성과가 어떻게 진행되는지 모의 투자 진행 가능
자산배분 백테스트의 아쉬운 점은 포트폴리오간 비교가 다소 어렵다는 점이다. 여러가지 비중으로 구성된 포트폴리오 끼리의 결과도출은 되지 않는다. 추가적으로 상세 서비스와 스크린샷을 정리해봤다
국내주식 퀀트 백테스트
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
위와 같이 설정해서 테스트를 진행할 경우 매 해마다 PER 1~10에 해당하는 종목을 새롭게 추출하여 투자한다는 가정하여 10년간 투자한 결과를 보여준다. 투자 결과는 코스피, 코스닥과 비교하여 여려가지 변동성 지수들과 성과지수를을 표시해준다.
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
물론 각 연도별로 어떤 종목에 투자했는지도 보여준다. 테스트 설정상 리밸런싱을 3월에 한다고 했기 때문에 매년 3월에 새로운 종목들로 교체가된다. 아래는 2010년3월부터 2011년3월까지 투자한 종목의 리스트다.
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
자산배분 백테스트
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
이 기능은 PortfolioVisualizer와 유사하다. 테스트 기간과 리밸런싱 달, 리밸런싱 실시 주기 등을 설정할 수 있다. 다만 PortfolioVisualizer의 경우 내가 설정한 포트폴리오간 비교가 가능하지만 Invest Helper는 아쉽게도 지수와 비교만 가능하다. 자산 검색 및 설정을 클릭하면 현금, 국내주식, 국내ETF, 미국ETF 중에서 상세 종목을 검색할 수 있다. 아래 결과는 삼성전자 60, 미국 제로쿠폰 장기채 ETF EDV 40의 비율로 투자해본 결과다.
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
국내주식 모의 투자
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
국내주식 모의 투자는 회원가입이 필요한 서비스다. 다만 Gmail을 활용하면 아주 쉽고 빠르게 가입이 가능하다. 물론 무료다. 첫 화면에서 시작금액과 시작일을 설정할 수 있는데 시작일은 2001년1월이 가장빠른 시작일이다.
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
이후의 서비스 흐름은 동일하다. PER을 기준으로 종목을 검색하고 해당 종목을 매수/매도해볼 수 있다. 아래는 그 예시화면이다.
출처 : https://www.backtest.kr/quant-backtest
특정 종목을 매수한 뒤에 ‘다음달’ 버튼을 클릭하면 다음달에 해당종목의 가격 변동폭이 적용돼서 내 투자 성과가 어떻게 되는지 확인이 가능하다.
결론
무료서비스임에도 서비스 화면이 깔끔하고 이용에 어려움이 없다. 포트폴리오간 비교가 되지 않고 테스트 기간이 짧은 것이 흠이긴 하지만 그래도 무료로 이정도의 퀄리티로 테스트를 해볼 수 있다는 점에서는 꽤나 만족스러운 서비스라고 할 수 있겠다. 자신이 생각해본 포트폴리오 구성을 테스트 해보기에 강력한 툴이 될 수 있다고 생각한다. 주식투자에 100%는 없다 끊임 없는 연구와 테스트를 통해 더 높은 확률로 더 높은 수익률을 추구할 수 있기를 바란다.
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02) 백테스팅
사전 준비
할로윈 투자 전략을 코스닥 지수를 사용하여 백테스팅을 해보도록 하겠습니다. 코스닥 지수 데이터를 판다스 데이터프레임으로 다운로드 받기 위해 finance-datareader 모듈이 사전에 설치되어 있어야합니다. 만약 설치되어 있지 않다면 다음 명령어를 명령 프롬프트에 입력하여 설치하세요.
$ pip install finance-datareader
코스피 지수 데이터 다운로드
FinanceDataReader 모듈을 사용하여 2000-01-04부터 오늘까지 코스피 지수 데이터를 받아봅니다.
import FinanceDataReader as fdr kospi = fdr.DataReader(‘KS11’, ‘2000’)
다음과 같이 잘 받아지는 것을 확인할 수 있습니다. 데이터프레임에서 컬럼명을 확인합니다. 시가가 Open 종가가 Close 인 것을 확인할 수 있습니다.
할로윈 전략 구현
할로윈 전략은 매년 11월 첫 거래일에 사서 다음 년 4월 마지막 거래일에 매도하는 겁니다. 2000년부터 코스피 지수에 대해서 매년 11월에서 사서 4월에 매도한 경우의 수익률을 계산해보겠습니다.
먼저 매년 11월과 그 다음년 4월을 출력해봅시다.
for year in range(2000, 2020): buy_month = str(year) + ‘-11’ sell_month = str(year+1) + ‘-04’ print(buy_month, sell_month)
다음과 같이 잘 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.
2000-11 2001-04 2001-11 2002-04 2002-11 2003-04 2003-11 2004-04 2004-11 2005-04 2005-11 2006-04 2006-11 2007-04 2007-11 2008-04 2008-11 2009-04 2009-11 2010-04 2010-11 2011-04 2011-11 2012-04 2012-11 2013-04 2013-11 2014-04 2014-11 2015-04 2015-11 2016-04 2016-11 2017-04 2017-11 2018-04 2018-11 2019-04 2019-11 2020-04 2020-11 2021-04
판다스의 데이터프레임에서 행에 대한 접근은 iloc나 loc 속성을 사용합니다. 매년 11월과 4월의 첫 거래일과 마지막 거래일의 날짜를 알기 어렵기 때문에 이 경우에는 행 번호를 사용하는 iloc 속성을 이용하는 것이 좋습니다. 다음과 같이 반복문 내에서 11월 첫 거래일의 시가와 4월 마지막 거래일의 종가를 사용하여 각 년도별 수익률을 계산합니다. 이때 투자 기간 동안의 누적 수익률을 계산하기 위하여 수익률을 배(ratio) 형태로 구하는 것이 좋습니다.
누적수익률 = 1.0 for year in range(2000, 2021): buy_month = str(year) + ‘-11’ sell_month = str(year+1) + ‘-04’ 매수가 = kospi[buy_month].iloc[0][‘Open’] # 11월 첫 거래일 시가 매도가 = kospi[sell_month].iloc[-1][‘Close’] # 4월 마지막 거래일 종가 수익률 = 매도가/매수가 누적수익률 = 누적수익률 * 수익률 print(누적수익률)
누적 수익률은 6.31배 정도가 나왔습니다.
CAGR (Compounded Annual Growth Rate) 계산
이번에는 CAGR을 계산해보겠습니다. 일단 보수적으로 투자 기간을 21년으로 하겠습니다. 할로윈 투자는 11~4월에 주식에 투자하고 다른 기간에는 현금을 보유하거나 또는 채권에 투자할 수 있습니다. 여기에서는 현금을 보유하는 것으로 가정합니다.
CAGR = (누적수익률 ** (1/21))-1 print(CAGR * 100)
투자 기간 21년 동안 CAGR은 9.17% 정도입니다. 만약 6개월만 투자한 것으로 가정하면 투자 기간은 더 짧아지게 됩니다. 이 경우 투자 기간은 10.5 년을 사용하면 됩니다. 투자기간을 절반으로 줄여주면 CAGR이 연 19.19%가 나옵니다.
CAGR = (누적수익률 ** (1/21))-1 print(CAGR * 100)
그렇다면 단순히 21년동안 존버를 한 경우에는 CAGR이 어떻게 될까요? 계산해보니 약 5.7%가 나옵니다. 할로윈 투자 전략이 우위에 있는 것을 알 수 있습니다.
존버수익률 = kospi.iloc[-1][‘Close’] / kospi.iloc[0][‘Open’] 존버CAGR = (존버수익률 ** (1/21))-1 print(존버CAGR * 100)
함수로 구성하기
11월에사서 4월에 파는 것이 5월에서 사서 10월에 파는 것 보다 정말 좋은지를 비교해보면 좋겠습니다. 이를 위해서는 앞서 작성했던 코드를 함수로 변경하면 좋을 것 같습니다. 함수 원형은 다음과 같습니다. 매수월만 넣어주면 알아서 매도월이 계산됩니다. 매년 매수월과 매도월은 같기 때문에 반복하기 전에 앞서 한 번만 구해두면 될 것 같습니다.
def 투자6개월(df, 시작년=2000, 종료년=2021, 매수월=11): 누적수익률 = 1.0 매도월 = 매수월 + 5 if 매도월 > 12: 매도월 = 매도월 – 12 print(매수월, 매도월)
이제 앞서 작성한 반복문을 함수 안으로 가져와 줍니다. 함수의 인자를 df로 사용했으므로 kospi 대신 df로 변경해야합니다. 매수월과 매도월 변수를 사용하도록 적당히 코드를 수정합니다. 함수니깐 print 대신 return을 해주도록 변경합니다.
def 투자6개월(df, 시작년=2000, 종료년=2020, 매수월=11): 매도월 = 매수월 + 5 if 매도월 > 12: 매도월 = 매도월 – 12 누적수익률 = 1.0 for year in range(시작년, 종료년): # 매수년, 매도년 매수년 = year if 매수월 >=8: 매도년 = 매수년 + 1 else: 매도년 = 매수년 buy_month = str(매수년) + ‘-‘ + str(매수월) sell_month = str(매도년) + ‘-‘ + str(매도월) 매수가 = df[buy_month].iloc[0][‘Open’] 매도가 = df[sell_month].iloc[-1][‘Close’] 수익률 = 매도가 / 매수가 # 1.1 누적수익률 = 누적수익률 * 수익률 return 누적수익률
다음과 같이 작성된 함수를 사용하여 앞서 계산했던 조건으로 그대로 다시 구해봅니다. 함수 구현에 문제가 없다면 동일한 값이 출력될 겁니다.
투자6개월(kospi, 시작년=2000, 종료년=2021, 매수월=11)
이제 간단한 백테스팅을 할 준비가 모두 되었습니다. 매수월을 1~12월까지 반복하면서 21년 동안 투자했을 때 수익률을 출력해봅시다. 이 글을 쓰는 시점에는 이번에는 2021-05월 데이터가 없어서 종료년을 2020으로 설정했습니다.
for month in range(1, 13): 수익률 = 투자6개월(kospi, 시작년=2000, 종료년=2020, 매수월=month) print(month, 수익률)
모두 같은 투자 기간을 같기 때문에 따로 CAGR을 구하지 않더라도 출력되는 값을 통해 가장 성과가 좋은 투자월을 확인할 수 있습니다.
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