롤링 윈도우와 확장 윈도우: 퀀트 백테스트에서 어떤 방법을 사용해야 하는가

퀀트 투자에서 데이터를 다루는 기술 롤링 윈도우와 확장 윈도우

금융 시장에서 전략을 세울 때 가장 중요한 단계는 바로 백테스트입니다. 과거의 데이터를 통해 내 전략이 미래에도 수익을 낼 수 있을지 검증하는 과정이죠. 이때 데이터를 어떤 방식으로 잘라내어 모델에 학습시키거나 테스트하느냐에 따라 결과는 천차만별로 달라집니다. 이를 결정하는 핵심 개념이 바로 롤링 윈도우와 확장 윈도우입니다. 이 두 가지 방법론을 제대로 이해하는 것은 초보 투자자에서 데이터 기반의 전략가로 거듭나기 위한 필수 관문입니다.

데이터 윈도우의 기본 개념 이해하기

백테스트를 할 때 우리는 과거의 데이터를 사용합니다. 하지만 과거의 모든 데이터를 한꺼번에 집어넣는 것은 위험합니다. 시장은 항상 변하기 때문입니다. 10년 전의 시장 상황과 오늘의 시장 상황은 완전히 다릅니다. 따라서 특정 기간을 설정하여 데이터를 관찰하는 창문, 즉 윈도우(Window)가 필요합니다.

윈도우 방식은 모델이 학습할 데이터의 범위를 어떻게 설정할 것인가에 대한 전략입니다. 모델이 너무 과거의 데이터에만 매몰되지 않게 하면서도, 충분한 학습 데이터를 확보하여 통계적 유의성을 갖추게 하는 것이 이 기술의 핵심 목표입니다.

롤링 윈도우의 특성과 장점

롤링 윈도우는 말 그대로 창문이 옆으로 미끄러지듯 이동하는 방식입니다. 예를 들어 12개월 단위의 롤링 윈도우를 사용한다면, 1월부터 12월까지의 데이터를 보고 전략을 세운 뒤, 다음 달에는 2월부터 1월까지의 데이터를 봅니다. 가장 오래된 데이터는 버리고 최신 데이터를 추가하는 방식입니다.

• 최신 시장 트렌드를 가장 잘 반영합니다.
• 시장 상황이 급변하는 국면에서 모델의 적응력이 뛰어납니다.
• 데이터의 크기가 일정하게 유지되므로 계산 자원이 효율적입니다.
• 단점으로는 데이터 양이 적을 경우 통계적 신뢰도가 낮아질 수 있다는 점이 있습니다.

확장 윈도우의 특성과 장점

확장 윈도우는 시작점은 고정해두고 끝점만 계속 늘려가는 방식입니다. 1월부터 12월까지 학습하고, 그다음에는 1월부터 13월까지, 그다음은 1월부터 14월까지 데이터를 계속 누적합니다. 시간이 지날수록 학습하는 데이터의 양이 점점 많아집니다.

• 데이터의 표본 크기가 커질수록 통계적 추정치가 안정적입니다.
• 과거부터 현재까지의 전체적인 흐름을 반영하려는 전략에 적합합니다.
• 단점으로는 너무 오래된 과거 데이터가 현재의 의사결정에 왜곡을 줄 수 있습니다.
• 데이터가 너무 많아지면 연산 속도가 느려질 가능성이 있습니다.

실전 백테스트에서 어떤 방법을 선택해야 할까

현업 전문가들은 상황에 따라 두 방식을 혼용하거나 특정 목적에 맞게 선택합니다. 이를 결정하기 위해서는 본인이 운용하려는 전략의 성격부터 파악해야 합니다.

만약 여러분이 초단타 매매나 모멘텀 전략처럼 시장의 최근 변화에 매우 민감한 전략을 사용한다면 롤링 윈도우가 훨씬 유리합니다. 3년 전의 시장 변동성보다 어제오늘의 변동성이 훨씬 중요하기 때문입니다. 반대로 가치 투자나 장기적인 경제 사이클을 추종하는 퀀트 모델이라면 확장 윈도우가 유리할 수 있습니다. 긴 호흡의 데이터가 모델의 편향을 줄여주기 때문입니다.

전문가가 전하는 윈도우 설정 팁

전문가들은 흔히 ‘워크 포워드 최적화(Walk Forward Optimization)’라는 방식을 추천합니다. 이는 단순히 롤링이나 확장을 선택하는 문제를 넘어, 윈도우의 크기 자체를 변수로 두고 테스트하는 것입니다. 예를 들어 6개월, 12개월, 24개월 등 다양한 크기의 윈도우를 적용해보고, 가장 일관된 성과를 내는 기간을 찾아내는 것이죠.

또한, 데이터의 ‘레짐 변화(Regime Change)’를 반드시 고려해야 합니다. 시장이 저금리 시대에서 고금리 시대로 급격히 전환될 때, 너무 긴 확장 윈도우는 과거의 저금리 데이터에 갇혀 잘못된 판단을 내릴 수 있습니다. 이럴 때는 과감하게 롤링 윈도우의 크기를 줄여 최근의 시장 환경에 빠르게 적응하도록 하는 것이 실전적인 팁입니다.

흔한 오해와 데이터 함정

많은 초보 퀀트 투자자들이 범하는 가장 큰 오해는 ‘데이터가 많을수록 항상 좋다’는 생각입니다. 물론 데이터가 많으면 통계적 검정력은 높아지지만, 시장은 비정상성(Non-stationarity)을 띱니다. 즉, 과거의 규칙이 미래에 그대로 적용되지 않는 경우가 많습니다. 20년 전의 데이터가 지금의 인공지능 기반 알고리즘 매매 시장에서 큰 의미가 없을 수 있다는 사실을 인정해야 합니다.

또 다른 오해는 윈도우 크기를 최적화하면 미래 수익률도 보장될 것이라는 믿음입니다. 이를 ‘과적합(Overfitting)’이라고 합니다. 특정 과거 기간에 가장 잘 맞는 윈도우 크기를 찾았다고 해서 그게 미래에도 최선이라는 보장은 없습니다. 따라서 윈도우 크기를 고정하기보다는, 다양한 크기에서 공통적으로 작동하는 전략을 찾는 것이 훨씬 안전합니다.

비용 효율적인 활용 방법과 시스템 구축

개인 투자자 입장에서 데이터와 연산 자원은 제한적입니다. 무작정 방대한 데이터를 처리하려고 하면 클라우드 비용이나 데이터 구매 비용이 상승합니다. 효율적인 백테스트를 위해 다음과 같은 전략을 추천합니다.

• 데이터의 질에 집중하세요: 무조건 긴 기간의 데이터보다, 전략에 핵심적인 고품질 데이터를 선별하는 것이 중요합니다.
• 샘플링 활용: 모든 데이터를 다 쓰기보다는 주요 지표의 변화가 일어나는 시점을 중심으로 윈도우를 설정하세요.
• 점진적 계산: 롤링 윈도우를 사용할 때, 매번 처음부터 계산하지 말고 이전 윈도우 결과에서 가장 오래된 데이터를 빼고 새로운 데이터를 더하는 ‘업데이트 방식’을 사용하면 연산 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.

자주 묻는 질문과 답변

질문: 윈도우 크기를 결정하는 정해진 공식이 있나요?

답변: 안타깝게도 정해진 공식은 없습니다. 자산군마다 시장 사이클이 다르기 때문입니다. 주식이라면 보통 1년에서 3년 사이의 윈도우를 많이 테스트하며, 외환이나 암호화폐처럼 변화가 빠른 시장은 1개월에서 6개월 단위의 짧은 윈도우가 더 잘 작동하는 경향이 있습니다.

질문: 롤링과 확장을 동시에 쓸 수는 없나요?

답변: 가능합니다. ‘하이브리드 윈도우’ 방식을 사용할 수 있습니다. 일정 기간까지는 확장 윈도우로 데이터를 축적하다가, 일정 데이터 양이 넘어가면 그때부터는 롤링 윈도우로 전환하여 가장 최신 데이터의 영향력을 유지하는 방식입니다. 이는 데이터 부족 문제와 최신성 문제를 동시에 해결하는 좋은 대안입니다.

질문: 백테스트 결과가 실전에서 깨지는 이유는 무엇인가요?

답변: 윈도우 설정의 문제라기보다는 거래 비용, 슬리피지(체결 오차), 그리고 시장 충격 비용을 과소평가했기 때문일 확률이 높습니다. 백테스트 시뮬레이션 환경이 실제 시장의 현실을 얼마나 잘 반영하고 있는지 다시 한번 체크해보시길 권장합니다.

데이터 분석의 유연성이 곧 수익률이다

결국 롤링 윈도우와 확장 윈도우 중 무엇을 선택할지는 여러분의 전략이 어떤 시장 환경을 타겟팅하느냐에 달려 있습니다. 고정된 사고방식에서 벗어나 시장 상황에 따라 윈도우를 유연하게 조절할 수 있는 능력이 바로 퀀트 투자자의 실력입니다. 처음에는 간단한 롤링 윈도우부터 시작하여 본인의 전략이 어떻게 반응하는지 관찰해보세요. 그 작은 차이가 시간이 흐를수록 계좌의 성과를 가르는 거대한 격차로 이어질 것입니다.

데이터는 거짓말을 하지 않지만, 우리가 데이터를 어떻게 해석하고 가공하느냐에 따라 그 의미는 완전히 달라집니다. 끊임없이 가설을 세우고, 다양한 윈도우 방식을 적용해보고, 그 결과를 검증하는 과정을 반복하십시오. 이 과정 자체가 여러분을 더 나은 투자자로 만들어주는 귀중한 자산이 될 것입니다.