백테스트 제대로 이해하기 — CAGR·MDD·생존편향

작성·검수: 투자모아팀 · 최종 검토 2026-09-21 · 편집·검수 정책

백테스트(Backtest)는 어떤 투자 전략을 과거 데이터에 적용해 '만약 그때 이 규칙대로 투자했다면' 성과가 어땠을지 시뮬레이션하는 것입니다. 전략의 특성을 파악하는 유용한 도구지만, 결과를 그대로 미래 수익으로 믿으면 큰 실수를 하게 됩니다.

핵심 지표 두 가지

• CAGR(연평균 복리 수익률): 기간 전체 수익을 연 단위 복리로 환산한 값. 서로 다른 기간의 전략을 공정하게 비교할 때 씁니다.
• MDD(최대 낙폭): 고점 대비 가장 크게 하락한 폭. 전략을 실제로 견딜 수 있는지를 보여주는 '고통의 크기'입니다. CAGR이 높아도 MDD가 -60%라면 대부분의 투자자는 중간에 포기합니다.

좋은 전략은 높은 CAGR뿐 아니라 감당 가능한 MDD를 함께 갖춰야 합니다. 수익률만 보고 전략을 고르는 것은 위험합니다.

숫자로 이해하는 CAGR과 MDD

가령 원금 1,000만 원이 10년 뒤 2,000만 원이 되었다면, 총수익은 두 배지만 CAGR로 환산하면 연 약 7%입니다. 복리로 매년 같은 비율로 불어났다고 가정했을 때의 속도입니다. 한편 그 10년 사이 어느 해에 계좌가 1,500만 원까지 올랐다가 900만 원까지 떨어진 적이 있다면, 그 구간의 낙폭은 고점 대비 -40%이고 이것이 그해의 MDD가 됩니다. 최종 성과가 좋아도 중간에 -40%를 버티지 못하고 팔았다면 그 CAGR은 내 것이 아니게 됩니다. 숫자는 설명용 가정입니다.

백테스트의 4대 함정

1. 생존편향(Survivorship Bias)

상장폐지된 기업을 데이터에서 빼고 계산하면, 망한 종목의 손실이 사라져 성과가 부풀려집니다. 실제로는 보유 중 상장폐지되면 큰 손실이 나므로, 상장폐지 종목의 손실을 반영해야 현실적인 결과가 나옵니다.

2. 룩어헤드 편향(Look-ahead Bias)

그 시점에 아직 공시되지 않은 미래 정보를 사용하면 성과가 과장됩니다. 예를 들어 12월 결산 실적은 이듬해 봄에 공시되므로, 그 이전에 그 숫자로 종목을 골랐다면 현실에서는 불가능한 선택입니다.

3. 거래비용·슬리피지 무시

잦은 리밸런싱은 수수료·세금·호가 슬리피지를 발생시킵니다. 이를 반영하지 않은 백테스트는 실제보다 좋게 나옵니다. 회전율이 높은 전략일수록 비용의 영향이 큽니다.

4. 과최적화(Overfitting)

과거 데이터에 딱 맞도록 파라미터를 조정하면 백테스트 성과는 화려해지지만, 미래에는 재현되지 않습니다. 예컨대 '보유 기간 7개월, 상위 13종목'처럼 이상하게 구체적인 값에서만 성과가 튀어나온다면, 그것은 규칙이 좋은 게 아니라 과거의 우연에 맞춰진 신호일 가능성이 높습니다. 파라미터를 조금 바꿔도 성과가 완만하게 변하는지, 아니면 특정 값에서만 급등하는지를 확인하면 과최적화 여부를 어느 정도 가려낼 수 있습니다. 규칙이 단순할수록 견고합니다.

💡 백테스트의 목적은 '미래 수익 예측'이 아니라 '전략의 성격(변동성·낙폭·회전율)을 이해'하는 것입니다. 과거 성과가 미래 수익을 보장하지 않습니다.

결과를 읽는 실전 체크포인트

화려한 CAGR 하나에 현혹되지 않으려면 몇 가지를 함께 봐야 합니다. 좋은 백테스트일수록 수익만이 아니라 위험과 재현성을 함께 보여줍니다. 특히 최근 몇 년의 성과만 강조된 짧은 기간의 결과라면, 그 구간이 마침 그 전략에 유리한 국면이었을 뿐일 수 있으니 더 긴 기간과 여러 시장 국면을 함께 확인하는 것이 안전합니다.

• 특정 한두 해가 전체 성과를 다 만든 것은 아닌지, 연도별로 고르게 벌었는지 본다.
• 종목 수가 너무 적어 몇 종목의 운에 좌우된 결과는 아닌지 확인한다.
• 파라미터를 조금 바꿔도 성과가 크게 무너지지 않고 안정적인지 살핀다.
• 거래비용·세금을 반영한 결과인지, 비교 기준(벤치마크)이 무엇인지 확인한다.

투자모아의 백테스트

투자모아는 직전 연도 재무자료, 월별 가격, 거래비용·리밸런싱 설정으로 결과를 계산합니다. 다만 실제 공시일을 종목별로 대조하는 방식은 아니어서 전년도 실적을 쓴다는 이유만으로 룩어헤드 편향이 없어지지는 않습니다. 연초 리밸런싱과 정정공시 자료 이용에 특히 주의해야 합니다. 가격이 이후 계속 없을 때 적용하는 손실률(haircut)도 실제 상장폐지 회수금액을 재현하는 값이 아니라 모형의 가정입니다.

💡 월별 가격으로 계산한 MDD는 월중 급락을 놓칠 수 있습니다. 또한 비교선은 데이터 내 매수 가능한 종목의 동일가중 포트폴리오이며 코스피 지수 자체가 아닙니다. 실제 지수와 비교할 때는 배당·비용·표본 구성을 맞춰야 합니다.

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본 글은 개념 설명이며 투자 자문이 아닙니다. 백테스트 결과는 과거·가정에 기반한 모의 성과로, 미래 수익을 보장하지 않습니다.