옵션 전략 백테스트: 도구, 데이터, 흔한 함정

백테스트(Backtesting)는 과거 시장 데이터에 거래 전략을 적용하여 그 전략이 어떻게 성과를 냈을지를 확인하는 과정입니다. 옵션 트레이더에게 백테스트는 실제 자본을 투입하기 전에 거쳐야 할 중요한 단계로, 아이디어의 타당성을 평가하고 매개변수를 다듬으며 다양한 시장 조건에서의 위험 프로파일을 이해할 수 있게 해줍니다. 그러나 옵션 전략의 백테스트는 옵션 계약이 지닌 복잡하고 시간 가치가 감소하는 특성 때문에 단순 주식 매수 백테스트와 근본적으로 다릅니다.

잘 설계된 백테스트는 유용한 통찰을 제공할 수 있지만, 잘못 설계된 백테스트는 잘못된 자신감을 심어주어 상당한 금전적 손실로 이어질 수 있습니다. 목표는 절대 손실이 없는 전략을 찾는 것이 아닙니다—그런 전략은 존재하지 않습니다—실제 매매가 과거 시뮬레이션과 다르게 움직일 때 대처할 수 있을 만큼 전략의 움직임을 철저히 이해하는 것입니다. 이 글에서는 백테스트에 필수적인 도구, 데이터 요건, 그리고 백테스트 작업을 망칠 수 있는 가장 흔한 함정들을 안내하겠습니다.

핵심 과제: 데이터가 곧 전부다

백테스트의 품질은 데이터의 품질에 정비례합니다. 주식 백테스트에는 주로 과거 가격과 거래량 데이터가 필요합니다. 반면 옵션의 경우 데이터 요건은 훨씬 더 복잡합니다. 행사가격(strike price), 만기일, 콜옵션과 풋옵션의 프리미엄을 포함한 옵션 체인(option chain)의 완전한 과거 기록이 필요합니다.

가장 이상적인 표준은 모든 옵션 계약에 대해 매수호가(bid), 매도호가(ask), 시가, 고가, 저가, 종가를 포함한 일중 종가(EOD, End-of-Day) 데이터입니다. 더 정교한 백테스트는 장중(intraday) 데이터를 사용하지만, 이는 데이터 용량이 크고 계산 비용이 많이 듭니다. 흔히 쓰는 비용 효율적인 절충안은 시장 마감 시점의 매수-매도 호가 스프레드 중간값(mid-point)을 기준으로 한 데이터를 사용하는 것입니다. 이러한 데이터는 학계에서 널리 사용되는 OptionMetrics와 같은 공급업체나 Cboe DataShop, Polygon.io처럼 접근성이 높은 플랫폼에서 쉽게 구할 수 있습니다.

무엇보다도 주식 분할(stock split)이나 특별 배당과 같은 기업 행위(corporate action)를 반드시 조정해야 합니다. 주식이 2:1로 분할되면 옵션 행사가격과 계약 조건도 그에 맞게 조정됩니다. 이를 고려하지 않으면 거래와는 무관한 인위적인 가격 급등이 백테스트를 오염시키게 됩니다. 옵션은 옵션청산공사(OCC, Options Clearing Corporation)를 통해 청산되기 때문에, 이러한 조정이 과거 기록에 정확히 반영되도록 보장하는 엄격한 표준화 규칙이 적용됩니다(출처: OCC, 2024).

백테스트에 필수적인 도구

도구 선택은 프로그래밍 능력, 예산, 그리고 테스트하려는 전략의 복잡성에 따라 달라집니다. 절대적인 ‘최고’의 도구는 존재하지 않으며, 단지 자신의 특정 요구에 맞는 올바른 도구가 있을 뿐입니다.

1. 스프레드시트 소프트웨어(Excel 또는 Google Sheets)

가장 접근하기 쉬운 출발점입니다. 과거 옵션 가격을 수동으로 입력하거나 애드인(add-in)을 사용해 공급업체로부터 데이터를 가져올 수 있습니다. 거래 수가 적은 단순한 단일 다리(single-leg) 전략을 테스트하는 데 매우 적합합니다. 예를 들어, 특정 주식의 콜옵션 가격을 2년 동안 매월 첫 거래일에 수동으로 기록한 뒤 만기까지 보유했다고 가정했을 때의 손익을 계산할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 시간이 매우 많이 들고 수동 오류가 발생하기 쉬우며, 다중 다리(multi-leg) 전략이나 수백 건의 거래를 테스트할 때는 감당하기 어려워집니다. 주로 교육 목적이나 단일 거래를 이해하는 용도로 적합하며, 완전한 매매 시스템을 검증하는 데는 적합하지 않습니다.

2. 백테스트 플랫폼

여러 상용 플랫폼이 내장된 옵션 백테스트 엔진을 제공합니다. 전략 규칙을 정의할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하고 데이터를 처리해 주기 때문에 가장 빠르게 시작할 수 있는 방법인 경우가 많습니다. TradeStation, MultiCharts, 그리고 thinkorswim(찰스 슈왑)의 일부 고급 기능과 같은 플랫폼은 자체 전용 언어로 전략을 코딩하고 과거 옵션 데이터에 대해 실행할 수 있게 해줍니다. 장점은 거래 비용과 슬리피지(slippage)를 포함한 더 현실적인 시뮬레이션을 제공한다는 점입니다. 주요 단점은 내장된 과거 옵션 데이터의 깊이나 기간이 제한적일 수 있고, 대개 플랫폼이 제공하는 데이터에만 제한된다는 것입니다.

3. 프로그래밍 언어(Python, R)

진지하고 엄격한 백테스트를 위해서는 Python과 같은 프로그래밍 언어가 업계 표준입니다. 시뮬레이션의 모든 측면을 완전히 통제할 수 있게 해줍니다. 데이터 처리에는 Pandas 같은 라이브러리를, 백테스트 엔진 자체에는 backtrader나 Zipline을 사용할 수 있습니다. Python을 사용하면 복잡한 전략을 엄격하게 테스트하고, 자체 데이터베이스를 관리하며, 정교한 리스크 관리 규칙을 구현할 수 있습니다. 학습 곡선이 가파르지만 유연성은 비교 대상이 없습니다. 대부분의 전문 퀀트 트레이더와 연구자들이 바로 이 방식으로 분석을 수행합니다. 플랫폼의 한계에 얽매일 필요 없이, 필요한 것을 정확히 구축할 수 있습니다.

실전 예시: 커버드 콜 전략 테스트하기

커버드 콜(covered call) 전략의 단순화된 백테스트를 단계별로 살펴보며 과정을 설명하겠습니다. 전략은 다음과 같습니다: 어떤 주식 100주를 보유하고, 매달 현재가 대비 2~3% 높은 외가격(OTM, Out-of-the-Money)인 30일물 콜옵션을 매도합니다. 이해를 돕기 위해 가상의 주식 ‘TechCorp’를 사용하겠습니다.

• 데이터 준비: TechCorp의 과거 일중 종가(EOD) 데이터를 공급업체로부터 내려받습니다. 각 거래일에 주식의 종가가 필요하며, 매도할 특정 콜옵션의 종가도 필요합니다. 행사가격과 만기가 매달 바뀌기 때문에 전체 옵션 체인 데이터가 필요합니다.
• 규칙 정의: 알고리즘은 매달 세 번째 금요일(표준 월물 옵션의 만기일)에 실행됩니다. 현재 주가보다 약 2.5% 높은 행사가격 중 가장 가까운 행사가격을 찾습니다. 그런 다음 해당 옵션의 종가 중간값을 사용하여 그 행사가격에서 콜옵션 1계약(100주 해당)을 매도하는 것을 시뮬레이션합니다.
• 거래 관리: 알고리즘은 만기까지 이 포지션을 보유합니다. TechCorp의 가격이 행사가격보다 낮으면 옵션은 무가치하게 만료되고, 프리미엄 전체를 수익으로 가져갑니다. 가격이 행사가격보다 높으면 옵션이 배정되어 ‘콜 어웨이(called away)’됩니다—즉, 100주를 행사가격에 매도해야 합니다. 이때 수익은 받은 프리미엄과 행사가격까지의 주가 상승에서 발생한 자본 이득의 합입니다.
• 성과 지표: 이 시뮬레이션을 5년(월 60회 거래) 동안 실행한 후, 평균 월간 수익률, 총 수익률, 그리고 최대 낙폭(maximum drawdown, 자본 곡선에서 정점 대비 저점의 최대 하락)을 계산합니다. 또한 TechCorp 주식을 단순히 보유하는 매수 후 보유(buy-and-hold) 전략과도 비교합니다.

이 백테스트에서 이 전략은 횡보하거나 완만한 상승장에서는 꾸준하지만 작은 수익을 창출하는 반면, 상승 여력을 차단하기 때문에 강한 상승장에서는 크게 부진한 성과를 낸다는 사실을 발견할 수 있을 것입니다. 또한 이 전략이 하방 리스크로부터 보호해 주지 않는다는 점도 알 수 있습니다. TechCorp의 주가가 폭락하면 주식 포지션에서 여전히 손실을 보게 되며, 콜옵션에서 얻은 소액의 프리미엄으로는 그 손실을 거의 상쇄하지 못합니다. 이것이 이 백테스트에서 얻는 핵심 통찰입니다: 커버드 콜은 ‘안전한’ 수익 전략이 아니라, 작은 수익이 나올 확률을 높이는 대신 상승 잠재력을 맞바꾸는 전략입니다(출처: Hull, Options, Futures, and Other Derivatives, 2022).

백테스트 유효성을 무너뜨리는 흔한 함정

백테스트는 그 전제(가정)만큼만 좋습니다. 오해를 불러일으키는 결과를 초래하는 가장 빈번한 오류들은 다음과 같습니다.

1. 전방 편향(Look-Ahead Bias)

이것은 가장 위험한 함정입니다. 거래 시점에 이용할 수 없었던 정보를 백테스트가 사용할 때 발생합니다. 옵션에서 전형적인 예는 그 달 시작 시점에 옵션의 ‘공정 가치’를 계산할 때 해당 달 전체의 실제 역사적 변동성을 사용하는 것입니다. 미래의 변동성을 알 수 없기 때문에, 이는 백테스트를 비현실적으로 수익성 있게 만듭니다. 또 다른 흔한 오류는 다음날 시가에 실행하려고 한 거래를 판단할 때 우연히 해당 주식의 종가를 사용하는 것입니다. 시뮬레이션은 반드시 거래가 실행되기 이전에 이용 가능했던 데이터만 엄격하게 사용해야 합니다.

2. 거래 비용과 슬리피지 무시

옵션에는 매수자가 지불할 의사가 있는 가격(매수호가, bid)과 매도자가 요구하는 가격(매도호가, ask) 사이의 차이인 매수-매도 호가 스프레드가 있습니다. 옵션을 매수할 때는 매도호가를 지불하고, 매도할 때는 매수호가를 받습니다. 이 스프레드는 실제 비용입니다. 백테스트가 진입과 청산 모두에 중간값 가격을 사용한다면, 개인 트레이더가 좀처럼 얻기 어려운 거래 조건을 가정하는 셈입니다. 또한 수수료와 비용도 고려해야 합니다. 매달 거래하는 전략의 경우 이러한 비용 때문에 겉보기에 수익성 있는 전략이 쉽게 손실 전략으로 바뀔 수 있습니다. 좋은 기준은 스프레드를 항상 건너뛴다고(크로스) 가정하는 것, 즉 모든 거래에서 스프레드 비용 전액을 부담한다고 가정하는 것입니다.

3. 생존 편향(Survivorship Bias)

데이터 세트에 오늘날에도 거래되고 있는 주식만 포함되어 있을 때 발생합니다. 주요 지수 구성 종목을 대상으로 풋옵션을 매도하는 전략을 백테스트한다고 가정해 봅시다. 현재의 지수 구성 종목 목록을 사용하면 테스트 기간 동안 파산하거나 인수되거나 상장 폐지된 모든 기업을 무시하게 됩니다. 이렇게 실패한 기업들이 아마도 가장 큰 손실의 원천이었을 것입니다. 따라서 백테스트는 실제로 겪었을 상황보다 훨씬 낙관적인 그림을 보여줄 것입니다. 이를 피하려면 현재 상태와 관계없이 각 과거 시점에 거래 중이던 모든 주식을 포함하는 특정 시점(point-in-time) 데이터베이스를 사용해야 합니다.

현실적인 기대와 리스크 관리

완벽한 데이터와 흠잡을 데 없는 백테스트가 있다 하더라도 과거의 성과가 미래의 결과를 보장하지는 않습니다. 시장 국면은 변합니다. 2017년의 저변동성 환경에서 훌륭하게 작동했던 전략도 2022년과 같은 고변동성 약세장에서는 형편없는 성과를 낼 수 있습니다. 백테스트는 상승장, 하락장, 횡보장 등 다양한 시장 사이클에 걸쳐 스트레스 테스트를 거쳐 다양한 조건에서 어떻게 움직이는지 이해해야 합니다.

백테스트의 궁극적인 목적은 ‘성배’를 찾는 것이 아니라 전략 결과의 분포를 이해하는 것입니다. 이를 통해 포지션 규모를 적절히 정하고 리스크를 관리하기 위한 손절(stop-loss)을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 특정 전략의 최대 역사적 낙폭이 15%라는 사실을 알면, 그 위험 수준이 감당할 만한지 판단하는 데 도움이 됩니다. 백테스트의 최악 시나리오가 실제 매매에서 발생할 수 있다는 점에 항상 대비해야 합니다.

나아가 백테스트에서 실제 매매로 넘어갈 때는 체결이 가정과 일치하는지 확인하기 위해 아주 적은 금액의 자본으로 시작해야 합니다. 이를 흔히 ‘페이퍼 트레이딩(paper trading)’ 또는 ‘포워드 테스트(forward testing)’라고 합니다. 백테스트가 가정한 가격을 실제로 받을 수 있는지, 그리고 전략이 실시간 시장 조건에서 기대한 대로 움직이는지 검증할 수 있게 해줍니다.

결론

백테스트는 금전적 위험 없이 아이디어를 시험할 수 있는 실험실 역할을 하는, 현대 옵션 트레이더에게 없어서는 안 될 도구입니다. 백테스트는 규칙을 정확하게 정의하도록 강제하고, 체계적인 접근 방식을 따르는 데 필요한 훈련을 쌓는 데 도움을 줍니다. 그러나 많은 잠재적 함정이 있는 복잡한 학문이기도 합니다. 데이터의 품질, 비용에 대한 가정의 현실성, 그리고 전방 편향이나 생존 편향 같은 인지 편향에 대한 경계심이 가장 중요합니다.

단순한 스프레드시트든 정교한 Python 스크립트든 올바른 도구를 사용하고 흔한 함정들을 꼼꼼하게 피한다면, 직감만 믿고 거래하는 트레이더들보다 상당한 우위를 확보할 수 있습니다. 목표는 항상 이기는 전략을 찾는 것이 아니라, 시장이 예상 밖의 변화를 던져도 자신 있게 대처할 수 있을 만큼 깊이 이해하는 전략을 찾는 것임을 기억하세요.

옵션 거래는 상당한 손실 위험을 수반하며 모든 투자자에게 적합하지 않습니다. 이 글은 교육 목적으로 작성되었으며 투자 조언이 아닙니다. 항상 스스로 조사하고, 거래 활동에 나서기 전에 자격을 갖춘 금융 전문가와 상담하는 것을 고려하시기 바랍니다.