반도체 주식을 보기 전에 그려 두는 지도 — 설계, 파운드리, 메모리, 장비, 소재, 후공정

"반도체주"라고 한 묶음으로 부르지만, 그 안의 회사들은 하는 일도 돈 버는 방식도 전혀 다르다. 같은 뉴스에 어떤 회사는 오르고 어떤 회사는 내리는 이유가 여기에 있다. 종목을 들여다보기 전에 머릿속에 그려 두면 좋은 지도를 정리한다.

여섯 구역

• 설계(팹리스). 칩을 설계만 하고 생산은 맡긴다. 공장이 없어 고정비가 작고, 제품이 잘 팔리면 이익률이 높다. AI 가속기, 모바일 프로세서, 통신 칩 회사들이 여기에 속한다.
• 위탁 생산(파운드리). 남의 설계를 받아 만들어 준다. 최첨단 공정은 극소수 회사만 할 수 있고, 공장 하나에 수십조 원이 든다. 가동률이 실적을 좌우한다.
• 메모리. D램과 낸드를 설계부터 생산까지 직접 한다. 제품이 규격화돼 있어 가격이 수요와 공급에 따라 크게 출렁인다. 그래서 실적의 진폭이 가장 크다.
• 장비. 공장에 들어가는 기계를 만든다. 고객사의 설비 투자 계획이 곧 이 회사들의 주문이다. 칩 수요보다 한두 분기 먼저 움직이는 경향이 있다.
• 소재·부품. 웨이퍼, 가스, 화학 약품, 부품을 공급한다. 공장이 돌아가는 동안 계속 팔리므로 장비보다 실적이 덜 출렁인다.
• 후공정(패키징·테스트). 만든 칩을 자르고, 쌓고, 연결하고, 검사한다. 예전에는 부가가치가 낮은 단계로 여겨졌지만, 칩을 여러 층 쌓는 기술이 중요해지면서 위상이 달라졌다.

같은 뉴스, 다른 영향

• "AI 투자 확대": 가속기 설계 회사와 그 칩을 만드는 파운드리, 가속기 옆에 붙는 고성능 메모리, 그 메모리를 쌓는 후공정 장비까지 이어진다. 반면 PC·스마트폰용 범용 칩 회사에는 직접 영향이 작다.
• "설비 투자 축소": 칩 회사에는 공급 조절이라는 좋은 신호일 수 있지만 장비 회사에는 주문 감소다.
• "수출 규제 강화": 특정 지역 매출 비중이 큰 회사와 그렇지 않은 회사가 갈린다. 규제 대상이 칩인지 장비인지에 따라서도 다르다.

지도를 쓰는 법

• 관심 있는 회사가 어느 구역에 있는지, 매출의 얼마가 어느 구역에서 나오는지 사업보고서에서 확인한다. 한 회사가 여러 구역에 걸쳐 있는 경우도 많다.
• 그 회사의 주요 고객과 공급사가 누구인지 적어 본다. 고객의 실적 발표가 내 관심 회사의 선행 지표가 된다.
• 뉴스를 볼 때 "이 소식은 지도의 어느 구역 이야기인가"를 먼저 묻는다.

정리

반도체 산업은 하나의 긴 분업 사슬이다. 사슬의 어느 고리에 있는 회사인지 알면, 뉴스 제목의 "반도체 호재"나 "반도체 악재"가 내 관심 회사와 관련이 있는지부터 가려낼 수 있다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.

메모리 반도체 실적은 왜 롤러코스터인가 — 사이클을 이해하는 최소한의 개념

메모리 반도체 회사는 어느 해에는 사상 최대 이익을 내고 몇 분기 뒤에는 적자를 낸다. 경영을 잘못해서가 아니라 산업의 구조가 그렇다. 이 구조를 모르면 가장 좋아 보일 때 들어가고 가장 나빠 보일 때 나오게 된다. 사이클이 생기는 이유를 차례로 정리한다.

1. 제품이 규격품이다

같은 규격의 D램은 어느 회사 것이든 서로 바꿔 쓸 수 있다. 차별화가 어려우니 가격은 수요와 공급으로 정해진다. 공급이 조금만 넘쳐도 가격이 크게 빠지고, 조금만 모자라도 크게 오른다.

2. 공급을 빨리 못 바꾼다

공장을 짓고 장비를 들여 생산을 시작하기까지 1~2년이 걸린다. 수요가 좋을 때 결정한 증설은 수요가 식은 뒤에 물량으로 나온다. 모든 회사가 같은 시기에 같은 판단을 하므로 과잉 공급이 한꺼번에 온다.

3. 고정비가 크다

공장과 장비의 감가상각비는 생산량과 상관없이 나간다. 가격이 원가 아래로 내려가도 공장을 세우는 것보다 돌리는 편이 손실이 작아서 생산은 계속된다. 그래서 가격 하락이 길어진다.

4. 고객이 재고로 증폭시킨다

가격이 오를 것 같으면 고객들은 미리 사서 쌓아 둔다. 실제 수요보다 주문이 많아진다. 가격이 내릴 것 같으면 쌓아 둔 재고를 먼저 쓰느라 주문을 끊는다. 실제 수요보다 주문이 적어진다. 재고가 사이클의 진폭을 키운다.

확인할 지표

• 가격. 대형 고객과 분기 단위로 정하는 계약 가격과, 그때그때 거래되는 현물 가격이 있다. 현물이 먼저 움직이고 계약 가격이 뒤따르는 경우가 많다.
• 재고. 실적 발표에서 회사와 고객의 재고 수준을 언급한다. "재고가 정상 수준으로 내려왔다"는 말은 회복의 초기 신호로 읽히곤 한다.
• 설비 투자 계획. 회사들이 투자를 줄인다고 발표하면 몇 분기 뒤의 공급이 줄어든다는 뜻이다. 장비 회사의 수주 전망이 이를 간접적으로 보여 준다.
• 제품 구성. 범용 제품과 고부가 제품의 비중. 같은 메모리라도 AI 서버용 고성능 제품은 가격 결정 방식이 다르다.

이번에는 다를까

AI 수요가 커지면서 "사이클이 사라졌다"는 주장이 나온다. 고성능 메모리는 고객과 미리 물량을 정하고 만들기 때문에 범용 제품보다 가격이 안정적이라는 근거다. 반대로 "수요의 종류가 바뀌었을 뿐 증설 경쟁은 똑같이 벌어지고 있다"는 반론도 있다. 어느 쪽이 맞는지는 지나 봐야 안다. 다만 사이클이 끝났다는 말은 과거 호황의 정점마다 나왔다는 사실은 기억해 둘 만하다.

주가는 실적보다 먼저 움직인다

메모리 회사의 주가는 대체로 실적이 가장 나쁠 때 바닥을 지나고, 실적이 가장 좋을 때 이미 꺾여 있었던 경우가 많다. 시장이 몇 분기 앞을 보기 때문이다. "실적이 이렇게 좋은데 왜 떨어지지", "적자인데 왜 오르지"라는 의문이 든다면 사이클의 어느 지점인지를 먼저 생각해 볼 일이다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.

HBM 이 뭐길래 — AI 메모리가 반도체 회사 실적에 연결되는 경로

반도체 기사에 빠지지 않는 단어가 HBM 이다. 무엇인지는 대략 알아도, 이것이 왜 회사 실적과 주가 이야기의 중심에 있는지는 잘 설명되지 않는다. 기술보다 "돈이 흐르는 경로"를 중심으로 정리한다.

무엇인가

고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory). D램 칩을 여러 층 수직으로 쌓고 층 사이를 미세한 구멍으로 연결해, 한 번에 주고받는 데이터의 양을 크게 늘린 메모리다. AI 가속기 바로 옆에 붙어서, 가속기가 계산할 데이터를 빠르게 공급한다. 가속기가 아무리 빨라도 메모리가 느리면 소용이 없기 때문에 둘은 짝으로 움직인다.

일반 메모리와 무엇이 다른가

• 맞춤에 가깝다. 특정 가속기에 맞춰 개발하고 고객의 품질 인증을 받아야 납품할 수 있다. 인증을 통과한 공급사는 소수다.
• 미리 팔고 만든다. 물량과 가격을 사전에 정하고 생산하는 비중이 크다. 그래서 범용 메모리보다 가격 변동이 작다고 알려져 있다.
• 만들기 어렵다. 층을 쌓고 연결하는 후공정에서 불량이 나면 쌓은 칩 전체를 버린다. 수율이 곧 원가이고 공급 능력이다. "수율 몇 퍼센트 달성"이 기사 제목이 되는 이유다.
• 웨이퍼를 많이 먹는다. 같은 용량의 일반 D램보다 훨씬 많은 생산 능력을 차지한다. HBM 을 늘리면 범용 D램 공급이 줄어 그쪽 가격까지 영향을 받는다.

실적으로 이어지는 경로

1. 클라우드 회사들이 AI 설비 투자 계획을 발표한다.
2. 가속기 주문이 늘고, 가속기 한 대에 들어가는 HBM 수요가 따라 늘어난다.
3. 인증받은 메모리 회사의 고부가 제품 비중이 올라가 평균 판매 가격과 이익률이 높아진다.
4. 쌓고 연결하는 후공정 장비와 소재 회사의 주문이 늘어난다.
5. 범용 D램 공급이 빠듯해지면서 그쪽 가격도 영향을 받는다.

그래서 메모리 회사를 볼 때 맨 앞 단계, 곧 클라우드 회사들의 투자 계획 발표가 중요한 선행 신호가 된다.

기사에서 볼 숫자와 표현

• 세대. 숫자와 알파벳으로 세대를 구분한다. 새 세대의 인증과 양산 시점이 회사 간 순위를 바꾼다.
• 인증(퀄) 통과. 주요 고객의 품질 인증을 통과했는지, 어느 세대 제품인지.
• 수율. 발표된 숫자가 어떤 기준인지 기사만으로는 알기 어렵다. 회사마다 기준이 달라 단순 비교는 조심해야 한다.
• 패키징 증설. 후공정 생산 능력을 얼마나, 언제까지 늘리는지.

위험 요인

• 고객 집중. 수요가 소수의 가속기 회사와 클라우드 회사에 몰려 있다. 그들의 계획이 바뀌면 영향이 크다.
• 대체 설계. 추론용으로는 HBM 없이도 되는 구조를 내세우는 시도가 있다.
• 증설 경쟁. 모든 공급사가 동시에 생산 능력을 늘리고 있다. 수요 증가가 둔해지는 순간 익숙한 과잉 공급이 재현될 수 있다.

정리

HBM 은 기술 용어이기 전에 "AI 투자 → 메모리 회사 이익"을 잇는 연결 고리다. 기사에서 이 단어를 만나면 세대, 인증, 수율, 증설 네 가지 중 무엇에 관한 소식인지를 가려 읽으면 된다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.

반도체 3배 레버리지 ETF 는 왜 지수의 3배가 아닌가 — 일간 복리의 산수

반도체 지수의 하루 등락을 2배, 3배로 따라가는 레버리지 상품이 인기다. 그런데 한 달, 일 년을 놓고 보면 "지수는 제자리인데 내 상품은 손실"인 경우가 생긴다. 사기가 아니라 산수다. 계산기만 있으면 확인할 수 있는 내용을 정리한다.

약속은 "하루"의 배수다

레버리지 ETF 가 약속하는 것은 기초 지수의 하루 수익률의 배수다. 이틀 이상의 기간에 대해서는 아무 약속도 하지 않는다. 매일 장이 끝나면 배율을 다시 맞추기 때문에, 여러 날의 수익률은 매일의 배수 수익률을 곱한 값이 된다.

오르고 내리면 제자리가 아니다

지수가 첫날 10% 오르고 다음 날 10% 내렸다고 하자.

• 지수: 100 → 110 → 99. 이틀 동안 −1%.
• 3배 상품: 100 → 130 → 91. 이틀 동안 −9%.

지수 손실의 3배인 −3%가 아니라 −9%다. 순서를 바꿔 먼저 내리고 나중에 올라도 결과는 같다. 등락이 반복될수록 이 차이는 쌓인다.

횡보장이 가장 불리하다

지수가 20일 동안 하루는 +3%, 하루는 −3%를 번갈아 기록했다고 하자.

• 지수: 하루 쌍마다 1.03 × 0.97 = 0.9991. 열 쌍이면 약 −0.9%.
• 3배 상품: 하루 쌍마다 1.09 × 0.91 = 0.9919. 열 쌍이면 약 −7.8%.

지수는 거의 제자리인데 3배 상품은 8% 가까이 줄었다. 변동이 클수록, 기간이 길수록 이 깎임은 커진다. 반도체 지수는 변동이 큰 편이라 영향도 크다.

한 방향으로 계속 가면 반대로 유리하다

지수가 5일 연속 2%씩 오르면 지수는 약 +10.4%, 3배 상품은 1.06 을 다섯 번 곱해 약 +33.8%다. 3배인 31.2%보다 많다. 복리가 유리하게 작용한 것이다. 레버리지 상품의 장기 성과는 "지수가 얼마나 올랐나"만이 아니라 "얼마나 흔들리며 올랐나"에 달려 있다.

회복에 필요한 수익률

• 지수가 하루에 20% 내리면 3배 상품은 60% 내린다. 100 이 40 이 된다.
• 40 이 다시 100 이 되려면 150% 올라야 한다. 지수 기준으로는 그 3분의 1인 50%가 하루에 올라야 한다는 계산이 되지만, 현실에서는 여러 날에 걸쳐 오르므로 다시 복리 계산이 필요하다.
• 이론상 지수가 하루에 33% 넘게 내리면 3배 상품의 가치는 0 에 가까워진다.

그 밖에 깎이는 것

• 운용 보수. 일반 지수 상품보다 높다.
• 배율을 만드는 비용. 파생 계약으로 배율을 만들 때 금리에 해당하는 비용이 든다. 금리가 높은 시기에는 이 비용이 커진다.
• 환율. 해외 상품을 원화로 평가하면 환율 변동이 더해진다.
• 국내 상장 상품의 시차. 해외 지수를 따라가는 국내 상품은 밤사이 지수 변동을 다음 날 아침에 한꺼번에 반영한다. 지수 변동에 배율을 곱하고 환율 변동을 더해 대략의 시초가를 가늠해 볼 수는 있지만 어디까지나 근사치다. 내가 만든 도구에서도 이 값에는 "근사"라고 표시해 둔다.

정리

레버리지 ETF 는 "지수의 3배"가 아니라 "매일 3배를 다시 거는 상품"이다. 방향을 맞혀도 흔들림이 크면 손실이 날 수 있다. 상품을 평가하기 전에 위의 계산을 직접 한 번 해 보면 구조가 몸에 들어온다. 이 글은 상품의 구조를 설명한 것이며 특정 상품의 매수나 매도를 권하지 않는다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.

같은 종목인데 가격이 왜 다르지 — 정규장, 시간외, 대체거래소, 미국 주간거래

아침에 본 가격과 앱에 뜬 가격이 다르다. 미국 반도체주는 밤새 올랐다는데 내 화면의 등락률은 다른 숫자다. 시세를 모아 보여 주는 개인 도구를 만들면서, 이 혼란의 대부분이 "어느 시간대의 가격을, 무엇과 비교한 것인가"에서 온다는 것을 알게 됐다. 2026년 가을 기준으로 정리한다. 시간은 제도 변경으로 바뀔 수 있다.

한국 주식

• 정규장. 한국거래소 기준 오전 9시부터 오후 3시 30분.
• 대체거래소. 정규장 앞뒤로 거래할 수 있는 시장이 따로 있다. 아침 출근 시간대와 저녁 시간대의 체결가는 여기서 나온다.
• 등락률의 기준. 대체거래소의 등락률은 전날 정규장 종가와 비교한 값이다.

내 도구에서 생긴 문제는 이랬다. 아침 8시대에 화면을 보면 미국 주식은 밤사이 결과가 반영돼 있는데 한국 종목은 어제 종가 그대로라 앞뒤가 맞지 않았다. 대체거래소의 장전 가격을 가져와 정규장 밖 시간에만 표시하도록 고쳐 해결했다. 이때 지켜야 했던 조건이 둘 있다. 오늘 체결된 값일 것, 그리고 정규장이 열려 있는 동안에는 쓰지 않을 것. 또 상장지수펀드는 이 가격 정보가 없는 경우가 많았고, 지수에는 장전 값이 없어서 "지수는 전날 마감 기준"이라는 주석을 따로 달았다.

미국 주식

• 프리마켓. 미국 동부 시간 오전 4시부터 정규장 시작 전까지.
• 정규장. 오전 9시 30분부터 오후 4시.
• 애프터마켓. 오후 4시부터 8시.
• 주간거래. 한국의 낮 시간에 일부 증권사가 제공하는 거래. 미국 현지는 밤이다.

실적 발표는 대부분 정규장이 끝난 뒤에 나온다. 그래서 큰 가격 변동은 애프터마켓에서 먼저 일어나고, 다음 날 정규장의 시작 가격에 반영된다.

도구를 만들며 밟은 함정

• "이전 종가"의 정체. 무료 시세 자료의 요약 정보에 이전 종가처럼 보이는 값이 있었는데, 요청한 차트 범위가 시작되기 전의 종가였다. 이것으로 전일 대비를 계산하면 틀린다. 일별 자료의 마지막 두 값을 직접 비교해야 했다.
• 주간거래 가격은 구하기 어렵다. 한국 낮 시간의 미국 주식 가격은 무료 자료 대부분에 없다. 그 시간에 내 화면은 애프터마켓 종가를 보여 주고 있었고, 증권사 앱의 가격과 몇 퍼센트씩 차이가 났다. 오래된 체결가에는 "주간거래 미반영"이라는 표시를 붙였다.
• 주간거래가 일별 자료를 바꾼다. 어떤 자료원은 주간거래 체결이 그날의 일별 값에 섞여 들어와 "전일 종가"가 계속 변했다. 등락률의 기준은 정규장 종가로 고정하고, 주간거래 가격은 현재가 표시에만 쓰도록 나눴다.
• 장 상태를 확인한다. 휴장일이나 장 시작 전에 "현재가"를 기준으로 계산하면 엉뚱한 값이 나온다. 장이 열려 있는지를 먼저 확인하고, 아니면 마지막 종가 기준이라고 표시한다.

가격을 볼 때 확인할 세 가지

1. 언제 체결된 가격인가. 시각이 표시되지 않은 가격은 의심한다.
2. 어느 시장의 가격인가. 정규장인지, 시간외인지, 대체거래소인지.
3. 등락률은 무엇과 비교한 것인가. 전날 정규장 종가인지, 직전 시간외 종가인지.

정리

하루가 24시간 이어지는 시장이 되면서 "지금 가격"이라는 말이 여러 뜻을 갖게 됐다. 시간외 가격은 거래량이 적어 조금의 주문으로도 크게 움직인다는 점도 함께 기억해 둘 만하다. 숫자를 믿기 전에 그 숫자의 시각과 기준부터 확인하는 습관이 가장 싼 안전장치다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.

수급 데이터 읽을 때 조심할 것 — 외국인·기관·프로그램·신용·대차·공매도

"외국인이 며칠째 순매수", "공매도 잔고 급증" 같은 수급 지표는 종목 분석에서 빠지지 않는다. 증권사 API 로 이런 데이터를 모으는 개인 도구를 만들어 보니, 지표의 뜻을 아는 것만큼 데이터가 어떻게 생겼는지를 아는 것이 중요했다. 해석 이전에 숫자 자체가 틀려 있는 경우가 많았기 때문이다.

지표가 말하는 것

• 투자자별 매매. 외국인, 기관(그 안에서 연기금·투신·사모 등), 개인이 각각 얼마를 사고팔았는지. 누가 사는지를 보여 주지만 왜 사는지는 알려 주지 않는다.
• 프로그램 매매. 미리 짜 둔 조건에 따라 여러 종목을 한꺼번에 주문하는 거래. 지수 관련 자금의 움직임을 짐작하는 데 쓴다.
• 신용 잔고. 돈을 빌려 산 주식의 규모. 높으면 하락 때 강제 매도 물량이 나올 수 있다는 뜻으로 읽는다.
• 대차 잔고. 빌려 간 주식의 규모. 공매도의 재료가 되지만 빌렸다고 모두 공매도하는 것은 아니다.
• 공매도. 실제로 빌려서 판 수량과 비중.
• 체결 강도. 매수 쪽 체결과 매도 쪽 체결의 비율.

데이터에서 겪은 함정

• 장중에는 오늘 칸이 0 이다. 투자자별 매매 자료에서 당일 행이 장중에는 모두 0 으로 왔다. 이것을 그대로 쓰면 "연속 순매수 일수"가 낮 동안 0 으로 끊긴다. 전부 0 인 행은 빼고 읽어야 했다. 대차 잔고도 당일 값은 0 이었고, 신용 잔고는 다음 날에야 채워졌다.
• 상장지수펀드는 비어 있다. 프로그램 매매, 신용, 대차, 공매도, 재무 지표가 상장지수펀드에는 빈 값이나 0 으로 왔다. 0 을 "수급이 없다"로 읽으면 안 되고 "해당 없음"으로 처리해야 한다.
• 소수점이 없다. 어떤 조회에서는 등락률이 소수점 없이 왔다. 698 이 6.98%라는 뜻이었다. 같은 증권사의 다른 조회에서는 소수점이 있었다.
• 부호가 방향 표시다. 현재가에 붙은 마이너스는 음수가 아니라 "전일보다 내렸다"는 표시였다. 절댓값을 써야 한다. 증감 항목에는 부호가 두 개 겹쳐 오는 값도 있어서 숫자로 바꿀 수 없으면 비워 두게 했다.
• 종목 코드에 글자가 붙는다. 잔고 조회에서는 종목 코드 앞에 종류를 나타내는 글자가 붙어 있었다. 떼지 않으면 다른 자료와 연결되지 않는다.
• 같은 종목이 여러 줄이다. 매수 방식에 따라 같은 종목이 여러 행으로 나뉘어 왔다. 합쳐야 한다.
• 조회 한도. 계좌 관련 조회는 초당 한 건처럼 한도가 빡빡했다. 한도를 넘으면 오류가 나고, 그 오류를 "데이터 없음"으로 처리하면 화면에는 조용히 빈칸이 생긴다.

교차 확인

처음 붙인 뒤에는 포털의 수급 화면과 내 데이터의 부호를 한 달 치 대조해 봤다. 전부 일치하는 것을 확인하고서야 그 숫자로 다른 계산을 하기 시작했다. 한 번의 대조가 단위나 부호를 잘못 읽은 채 몇 달을 쓰는 일을 막아 준다.

해석에서 조심할 것

• 수급은 결과이지 예측이 아니다. 연속 순매수는 지금까지의 일이다. 내일도 산다는 보장이 아니다.
• 합계는 0 이다. 누군가 샀다면 누군가 팔았다. "외국인이 샀다"는 "개인이나 기관이 팔았다"와 같은 말이다.
• 과거 검증의 한계. 호가 잔량이나 실시간 체결 강도처럼 과거 값이 남지 않는 지표는 과거 데이터로 검증할 수 없다. 내 도구는 그런 조건이 든 규칙을 과거에 대입하면 "이 조건은 항상 미충족으로 처리됨"이라는 경고를 띄운다. 경고가 없으면 검증한 것처럼 보이기 때문이다.

정리

수급 지표로 판단하기 전에 그 숫자가 언제 확정되는 값인지, 0 이 "없음"인지 "해당 없음"인지, 단위와 부호가 무엇인지를 먼저 확인해야 한다. 틀린 숫자 위의 분석은 아무리 정교해도 틀린 결론을 낸다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.

백테스트 수익률을 그대로 믿으면 안 되는 이유 — 직접 만들어 보고 알게 된 일곱 가지

"이 규칙으로 과거 3년을 돌리면 수익률이 몇 퍼센트"라는 결과는 매력적이다. 과거 데이터에 매매 규칙을 대입해 보는 도구와 모의 매매 봇을 직접 만들어 운영하면서, 그 숫자가 실제와 벌어지는 지점을 여럿 확인했다. 규칙이 좋고 나쁨을 따지기 전에 검증 방법 자체에서 걸러야 할 것들이다.

1. 닿았다고 체결되는 것이 아니다

과거 데이터에서 그날 저가가 내 매수 지정가에 닿았으면 "체결"로 처리하기 쉽다. 실제로는 같은 가격에 먼저 걸려 있던 주문이 다 체결된 뒤에야 내 차례가 온다. 가격이 스치기만 한 날에는 체결되지 않았을 가능성이 크다. 나는 체결 기록마다 "가격이 지정가를 한 호가 이상 지나갔는지, 닿기만 했는지"를 따로 표시해 두고, 닿기만 한 체결을 뺀 결과도 함께 본다.

2. 비용은 생각보다 크다

매매 수수료와 세금은 거래할 때마다 나간다. 자주 사고파는 규칙일수록 비용이 수익을 갉아먹는다. 모의 투자 서버의 비용률이 실제와 다른 경우도 있었다. 내가 쓴 모의 서버는 실제보다 수수료가 훨씬 높게 잡혀 있었다. 그래서 같은 체결 기록에 모의 비용과 실제 비용을 각각 적용한 결과를 나란히 보여 주게 했다.

3. "아무것도 안 했다면"과 비교한다

수익이 났다고 규칙이 좋은 것은 아니다. 같은 기간에 처음 산 것을 그대로 들고 있었을 때의 결과와 비교해야 한다. 내 봇은 "첫날 수량을 끝까지 보유했다면"의 자산을 매일 함께 기록하고, 전체 손익을 "그냥 들고 있어서 생긴 몫"과 "사고팔아서 생긴 몫"으로 나눠 보여 준다. 나눠 보면 열심히 매매한 몫이 음수인 기간이 드물지 않다.

4. 그때 알 수 없던 정보를 쓰지 않는다

과거의 어느 날을 계산할 때는 그날까지의 자료만 써야 한다. 당연해 보이지만 실수하기 쉽다. 장 마감 뒤에 확정되는 값을 장중 판단에 쓴다든지, 나중에 수정된 수치를 당시 값처럼 쓰는 경우다. 조건을 평가하는 함수가 "그 날짜 이전의 값만 본다"를 구조적으로 보장하게 만들었다.

5. 과거 값이 없는 조건은 검증되지 않는다

호가 잔량이나 실시간 지표처럼 과거 기록이 남지 않는 조건이 규칙에 들어 있으면, 과거 검증에서는 그 조건이 항상 "미충족"으로 처리된다. 결과 표는 멀쩡히 나오지만 그 조건은 검증된 것이 아니다. 이런 조건이 있으면 결과 화면에 경고를 띄운다.

6. 값을 맞추다 보면 과거에만 맞는다

여러 값을 바꿔 가며 가장 좋은 결과를 찾으면, 그 값은 그 기간의 우연까지 학습한 것이다. 조합별 결과를 표로 볼 때는 최고점 하나가 아니라 "주변 값에서도 비슷하게 괜찮은가"를 본다. 한 칸만 유독 좋고 옆 칸이 나쁘면 우연일 가능성이 크다.

7. 하루치 재현은 하루치일 뿐이다

규칙을 바꾸면서 그날의 분 단위 자료로 옛 규칙과 새 규칙을 나란히 재현해 봤다. 옛 규칙의 재현 결과가 실제 기록과 거의 같아서 방법 자체는 쓸 만했다. 그래도 그것은 하루의 결과다. 그래서 새 규칙을 실제로 적용하면서, 옛 규칙을 같은 시세로 가상으로 계속 돌리는 대조군을 따로 두었다. 같은 날 같은 시점에 출발시켜야 비교가 공정하다.

정리

• 체결 가정을 보수적으로: 닿기만 한 체결은 의심한다.
• 비용을 실제 요율로 넣는다.
• 아무것도 안 한 경우와 반드시 비교한다.
• 검증되지 않은 조건이 무엇인지 표시한다.
• 바꾼 규칙은 대조군과 함께 실시간으로 검증한다.

백테스트는 나쁜 규칙을 걸러내는 데는 쓸모가 있지만 좋은 규칙을 보장하지는 않는다. 이 글은 검증 방법에 관한 경험이며 특정 매매 방식을 권하지 않는다.

이 글은 산업과 제도, 도구를 만든 경험을 설명하기 위한 것이며 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않는다. 제도와 수치는 글을 쓴 시점(2026년 11월) 기준으로 바뀔 수 있고, 투자 판단과 그 결과는 각자의 책임이다.