기본적 분석 11장: 백테스트하는 기본적 전략

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10장에서 복합 점수를 사용해 20개의 후보 종목을 스크리닝했습니다. 이제 이 후보군들을 실제 포트폴리오로 운용했을 때 어떤 성과가 나왔는지 백테스트합니다. 밸류, 퀄리티, 복합 전략 3가지로 월별 리밸런싱을 시뮬레이션하고, 누적수익률, 샤프 비율, 최대낙폭을 비교합니다.

백테스트 설정

항목	값
검증 기간	2026-01-01 ~ 2026-09-04 (166거래일)
표본	기준일 거래대금 상위 300종
리밸런싱 주기	월별 (매월 첫 거래일)
보유 비중	조건을 만족한 종목에 동일 비중 (상위 25%)
거래비용	거래 시 0.15% (왕복)
벤치마크	전체 300종의 등비중 평균

전략 정의

전략	팩터	방향성	설명
Value	PER + PBR	낮을수록 좋음	밸류 주식 선택
Quality	ROE + ROA + 영업이익률	높을수록 좋음	퀄리티 주식 선택
Composite	PER + PBR + ROE + ROA + 배당 + 매출성장 + 현금흐름	종합	밸류 + 퀄리티 + 성장 + 배당

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("fundamental_daily.csv", dtype={"code": str})
df["month"] = df["date"].str[:6]
val_cols = ["per", "pbr", "roe", "roa", "div_yield", "revenue_growth", "cash_flow"]
for col in val_cols:
    df[col] = df[col].fillna(df[col].median())

# Value: low PER + low PBR (rank within month, ascending)
df["score"] = df.groupby("month")["per"].rank() + df.groupby("month")["pbr"].rank()
# Quality: high ROE + high ROA + high operating_margin
df["score"] = df.groupby("month")["roe"].rank(ascending=False) + df.groupby("month")["roa"].rank(ascending=False) + df.groupby("month")["operating_margin"].rank(ascending=False)
# Composite: combination of all factors
df["score"] = (
    df.groupby("month")["per"].rank() + df.groupby("month")["pbr"].rank()
    + df.groupby("month")["roe"].rank(ascending=False) + df.groupby("month")["roa"].rank(ascending=False)
    + df.groupby("month")["div_yield"].rank(ascending=False) + df.groupby("month")["revenue_growth"].rank(ascending=False)
    + df.groupby("month")["cash_flow"].rank(ascending=False)
)

백테스트 결과

전략	누적수익률	연환산수익률	Sharpe	최대낙폭	보유 종목 수(평균)
Value	+35.39%	+58.41%	1.44	-25.52%	76
Quality	+58.26%	+100.76%	1.56	-34.12%	76
Composite	+48.80%	+82.82%	1.63	-19.00%	76
벤치마크(등비중)	+54.33%	+89.47%	0.79	-19.08%	300

결과 분석

1. Quality가 유일하게 벤치마크를 능가했다

전략	벤치마크 대비
Value	-18.94%p (하방)
Quality	+3.93%p (우위)
Composite	-5.53%p (하방)

검증 기간(2026년 1~9월)에는 Quality 전략만이 벤치마크(등비중 300종)를 능가했습니다. Value와 Composite는 각각 -18.94%p, -5.53%p 하방에서 마감했습니다.

2. Sharpe 비율은 모두 높은 편

전략	Sharpe	벤치마크 Sharpe
Value	1.44	0.79
Quality	1.56	0.79
Composite	1.63	0.79

샤프 비율(위험조정수익)은 모든 전략이 벤치마크(0.79)를 2배 이상 높게 기록했습니다. 이는 개별 지표 기반 포트폴리오가 동일 비중 전략에 비해 더 안정적인 수익을 낸다는 것을 보여줍니다(단, 높은 샤프는 낮은 변동성에서도 나올 수 있음).

3. 최대낙폭은 Quality가 가장 컸다

전략	최대낙폭
Value	-25.52%
Quality	-34.12%
Composite	-19.00%

Quality 전략은 가장 높은 수익률을 냈지만 가장 큰 낙폭(-34.12%)도 기록했습니다. 반면 Composite는 수익률은 Value보다 높고 낙폭은 더 작아(-19.00%), 위험 조정 수익률 면에서 가장 균형 잡힌 전략이었습니다.

인사이트

• 검증 기간의 시장 구조가 설명한다: 2026년 1~9월은 퀄리티/성장 주가 강세였습니다. 밸류 주식(저PER)은 상대적으로 하방 성과가 좋지 않았습니다.
• 하나의 구간으로 전략을 평가하면 안 된다: 기술적 분석 시리즈 12장에서도 강조했듯이, 이 결과는 “밸류 전략이 절대 안 좋다”는 것이 아니라 “2026년 1~9월 시장에서는 밸류가 어려웠다”는 것입니다. 다른 시장 국면에서는 역순일 수 있습니다.
• 샤프 비율 vs 누적수익률: Composite은 샤프(1.63)가 가장 높고 낙폭(-19.00%)도 가장 작지만, 누적수익률(48.80%)은 벤치마크를 못 넘어섰습니다. 이는 ‘변화성이 낮다’는 것이 ‘수익이 높다’는 것을 의미하지 않는다는 교훈을 줍니다.
• 거래비용의 영향: 300종 대상 상위 25%(≈75종)를 매월 리밸런싱하면 연간 거의 12회의 리밸런싱이 발생합니다. 0.15% 비용은 총 누적수익률에 약 3~5%p의 마이너스 영향을 미칩니다.

결과 원본은 전략 결과 CSV, Value equity CSV, Quality equity CSV에서 확인할 수 있습니다.

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이 글은 투자 판단을 위한 참고 자료이며, 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 과거의 검증 결과는 미래의 수익을 보장하지 않습니다.

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기본적 분석 10장: 오늘의 후보 종목 스크리닝

기본적 분석 12장: 기본적 분석과 기술적 분석의 통합