왜 ICT 전략을 백테스트해야 하는가
트레이더 대부분은 차트 하나가 돌아보니 깔끔해서 ICT 개념을 받아들인다. 그건 증거가 아니다. 셋업이 통했던 장면만 남은 기억일 뿐이고, 실패한 사례는 조용히 삭제돼 있다.
백테스트는 그 편향을 기록으로 바꿔치기한다. 셋업을 정의하고, 수백 건의 과거 거래에 적용한 다음, 엣지가 실재하는지 상상인지 숫자한테 판정을 맡기면 된다.
ICT 전략은 측정을 통과해야 거래할 자격이 생긴다. order block, FVG, liquidity sweep은 전부 엄선한 스크린샷 위에서는 강력해 보인다. 그런데 백테스트는 골라 담을 수 없는 상황에서 이들이 실제로 어떻게 굴러가는지를 보여준다.
그리고 테스트에 들어가기 전에 좁고 특화된 셋업 하나가 이미 잡혀 있어야 한다. 열 가지 개념을 한꺼번에 검증하겠다고 하면 답 대신 노이즈가 나온다.
실제로 측정해야 할 것
승률만 추적하는 백테스트는 거의 무용지물이다. 보상 없는 승률은 수익성에 대해 아무것도 말해 주지 않는다. 중요한 지표는 넷이고, 이들은 따로가 아니라 같이 움직인다.
승률은 목표가를 친 거래의 비율이다. 승자가 패자보다 충분히 크면 40% 승률로도 수익이 잘 난다.
평균 R 배수는 거래 하나를 리스크 단위로 잰 값이다. 1R을 걸고 2R을 회수했다면 그 거래는 +2R이다. R로 기록하면 포지션 크기와 종목이 달라져도 값이 정규화된다.
기대값은 모든 걸 결정하는 숫자다. 거래당 기대할 수 있는 평균 R이다. 계산식은 (승률 × 평균 수익 R) - (패율 × 평균 손실 R). 기대값이 플러스라는 건 충분한 거래 횟수를 쌓으면 전략이 돈을 만든다는 뜻이다.
표본 크기는 확신에 곱해지는 배율이다. 20번으로는 아무것도 증명 안 된다. 100번부터 의미가 붙기 시작하고, 서로 다른 시장 환경을 지난 수백 번이면 한층 단단해진다.
Investopedia의 백테스트 개요에서도 지적하듯, 너무 얇은 데이터로 검증한 전략은 실전 시장에서 똑같이 재현되리라 장담하기 어렵다.
단계별 백테스트 방법
설명은 간단하고, 정직하게 실행하는 건 다른 문제다. 여기서 승부를 가르는 건 규율 하나뿐이다.
1. 기계적 규칙으로 정의한다. 셋업을 글로 적어서 두 명의 트레이더가 읽고 같은 진입을 하게 만든다. 타임프레임, 진입 트리거, 손절과 목표가의 위치, 필터 전부를 명시한다. 규칙 안에 '보통은'이라는 말이 살아 있다면 아직 기계적인 게 아니다.
2. 데이터셋을 고른다. 추세, 횡보, 변동성 급등이 섞인 시장과 기간을 잡는다. 상승장만 테스트하면 롱 성향의 ICT 셋업은 뭐든 예뻐 보인다. 데이터를 쪼개서, 최적화에 쓰지 않은 구간으로 검증할 통로를 남겨 둔다.
3. 모든 거래를 기록한다. 차트를 봉 하나씩 넘기며 조건에 맞는 셋업을 이기든 지든 전부 R로 적는다. 진입, 손절, 목표가, 결과, 세션, 당시 맥락까지. 건너뛰고 싶은 유혹이 드는 거래가 바로 표본을 정직하게 붙잡아 주는 거래다.
이 단계에서 체계적인 매매일지가 제 값을 한다. 좋은 템플릿은 백테스트에 곧바로 데이터를 먹인다. 실전에서 쌓던 기록이 시간이 지나면 그대로 데이터셋이 되는 구조다.
나도 LiquidityScan으로 차트 위에서 새 백테스트를 돌릴 때는 여전히 매매일지에 손으로 적는다. 결과를 한 줄씩 쓰다 보면 실제로 무엇이 트리거였는지 정직해질 수밖에 없어서다.
포워드 테스트와 백테스트
백테스트는 끝난 가격 기록을 뒤에서 보는 작업이다. 강점은 물량이다. 오후 반나절이면 수백 건을 모은다. 약점은 뒤를 안다는 것. 각 차트가 어디서 마무리됐는지 이미 알고 시작한다.
포워드 테스트는 같은 기계적 규칙을 살아 있거나 본 적 없는 데이터에 실시간으로 돌린다. 결과는 아무도 모른다. 느리지만 훨씬 정직하다.
순서대로 둘 다 쓴다. 백테스트로 표본을 만들고 기대값을 추정한다. 그다음 포워드 테스트로 미래를 못 보는 조건에서 엣지가 버티는지 확인한다. 포워드 성적이 무너졌다면 그 백테스트는 십중팔구 커브 피팅이었다.
백테스트에서 자주 빠지는 함정
백테스트는 대체로 거짓말을 하고, 그 거짓말은 정해진 패턴으로 나온다. 함정을 알고 있으면 방어는 절반 이상 끝난 셈이다.
커브 피팅은 과거 데이터에 딱 들어맞을 때까지 규칙을 갈고닦는 짓이다. 조건 일곱 개를 얹고 특정 종목의 특정 한 해에서만 작동한 셋업은 노이즈에 맞춘 산출물이다. 규칙은 적고 단순할수록 다른 시장에서도 살아남는다.
사후 확신 편향은 캔들 마감을 알면서 진입을 찍을 때 스며든다. 항상 차트의 왼쪽에서, 다음 봉이 열리기 전에 거래를 결정한다.
얇은 표본은 우연한 운에 엣지 행세를 허락한다. 15번 거래에서 70%였던 승률이 150번에선 45%로 뒤집힌다. 표본이 연속 손실을 한 바퀴 견뎌볼 만큼 자라기 전엔 자금을 얹지 않는다.
이렇게 데이터로 검증하는 것과 이야기를 엮는 것 사이의 간격이 여기서 벌어진다. order block 실전 분석 편에서 정직한 숫자가 흔한 서사와 얼마나 다른지 확인할 수 있다.
자주 묻는 질문
유효한 ICT 백테스트에는 거래가 몇 번 필요한가?
최소 100번을 노리고, 추세장과 횡보장에 골고루 퍼진 200번 이상이면 더 좋다. 작은 표본에서는 운이 엣지인 척하기 쉽다. 데이터가 쌓일수록 기대값에 대한 확신도 커진다.
승률이 백테스트에서 가장 중요한 지표인가?
아니다. 기대값이 그렇다. 승자가 큰 40% 승률은 승자가 작은 65% 승률을 자주 이긴다. 승률은 항상 평균 R 배수와 함께 잰다.
백테스트를 건너뛰고 포워드 테스트만 해도 되는가?
된다. 다만 느리다. 백테스트가 큰 표본을 빠르게 만들고, 포워드 테스트가 본 적 없는 데이터 위에서 엣지를 확인한다. 둘을 같이 써야 어느 하나만으로는 놓치는 커브 피팅이 걸린다.
관련 학습 경로
백테스트를 의미 있게 만드는 조각들은 아래 글들에서 이어진다.
- ICT 트레이딩에서 엣지 찾는 법 - 테스트에 들어가기 전에 셋업 하나에 특화하라.
- ICT 매매일지 템플릿 - 백테스트에 깨끗한 데이터를 공급하는 매매일지다.
- order block은 아직도 작동하는가? - 이 접근을 데이터로 실제로 굴려 본 사례다.
- FVG 체결 확률 - 실제 승률에 적용된 백테스트 통계를 확인하라.
- ICT 프롭펌 전략: 챌린지 통과하는 법
