미국주식 백테스트 데이터 — yfinance·KIS 뭐가 다른가

백테스트 결과가 이상할 때 사람들은 보통 전략을 의심합니다. 그런데 미국주식에서는 데이터를 받아 온 방식이 먼저 의심 대상인 경우가 꽤 됩니다. 국내 종목은 pykrx와 FinanceDataReader가 사실상 표준처럼 쓰이는 데 비해, 미국 종목은 선택지가 갈리고 그 선택지들이 서로 다른 답을 주기 때문입니다.

이 글은 자주 쓰이는 세 갈래 — yfinance, 한국투자증권 KIS 해외주식 API, FinanceDataReader — 를 같은 질문으로 대조합니다. 수익률이 좋은 소스를 고르자는 얘기가 아니라, 어느 소스가 무엇을 조용히 바꿔 놓는지를 파라미터 이름 단위로 적어 두는 것이 목적입니다.

1. 먼저 정할 것 — 수정주가를 켤 것인가

미국주식은 액면분할이 잦습니다. 분할이 일어나면 그날 가격이 절반이나 4분의 1로 뚝 떨어진 것처럼 찍힙니다. 수정주가(adjusted price)는 과거 가격을 소급해 그 점프를 지워 연속된 시계열로 만드는 처리입니다.

이 결정이 소스별로 어디에 숨어 있는지가 이 글의 본론입니다. yfinance에서는 auto_adjust, KIS에서는 MODP, FinanceDataReader에서는 고를 수 없음입니다.

2. yfinance — auto_adjust가 바뀌었다

yfinance는 설치 한 줄이면 끝나서 가장 널리 쓰입니다. 그런데 yf.download()의 auto_adjust 기본값이 False에서 True로 바뀐 이력이 있습니다 (0.2 계열 중간 릴리스에서 전환된 것으로 보고되어 있습니다 — 정확한 버전은 공식 릴리스 노트로 확인하십시오).

결과가 무엇이냐면, 기본값이 True인 버전에서는 Adj Close 컬럼이 아예 사라지고 Close가 수정주가가 됩니다. 같은 코드가 버전에 따라 다른 숫자를 돌려주는 상황이 만들어집니다.

import yfinance as yf

# ❌ 위험 — 기본값에 맡긴다. 버전에 따라 Close의 의미가 달라진다
df = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2024-12-31")

# ✅ 항상 명시한다
raw = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2024-12-31",
                  auto_adjust=False)   # Close = 원가격, Adj Close 존재
adj = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2024-12-31",
                  auto_adjust=True)    # Close = 수정주가, Adj Close 없음

print(raw.columns.tolist())
# ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adj Close', 'Volume']
print(adj.columns.tolist())
# ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']      ← Adj Close 가 없다

그 밖에 알아 둘 것

• 공식 API가 아닙니다. Yahoo Finance 페이지를 긁는 구조라 접근 방식이 바뀌면 조용히 빈 DataFrame이 돌아올 수 있습니다. len(df) == 0 체크를 파이프라인에 넣어 두십시오.
• 여러 티커를 한 번에 받으면 컬럼이 MultiIndex가 됩니다. 단일 티커 코드를 그대로 돌리면 KeyError가 납니다.
• 거래량 Volume은 수정되지 않습니다. 가격만 분할 조정되므로, 거래대금을 Close × Volume으로 계산하면 분할 이전 구간이 틀어집니다.

3. KIS 해외주식 — MODP와 BYMD 되감기

한국투자증권 KIS API로도 미국주식 일봉을 받을 수 있습니다. 해외주식 기간별시세 HHDFS76240000 (/uapi/overseas-price/v1/quotations/dailyprice)입니다. 실전과 모의투자의 tr_id가 같습니다.

params = {
    "AUTH": "",          # (사용 안 함)
    "EXCD": "NAS",       # 거래소 — 나스닥. 주간거래 세션은 BAQ
    "SYMB": "TSLA",      # 티커
    "GUBN": "0",         # 0:일 1:주 2:월
    "BYMD": "20241231",  # 기준일 — 여기서 '과거로' 내려간다
    "MODP": "1",         # 0:수정주가 미반영 1:반영   ← 여기가 그 스위치
    "KEYB": "",
}

여기서 yfinance와 결정적으로 다른 점이 둘입니다.

1. 수정주가가 필수 파라미터입니다. MODP를 빼면 공식 예제 기준으로 ValueError가 납니다. 기본값에 조용히 당하지는 않는 대신, 반드시 내가 결정해야 합니다.
2. 기간을 못 줍니다. BYMD 기준일 하나만 받고 그 이전으로 내려갑니다. "2020년부터 2024년까지"를 한 번에 요청하는 형태가 없어서, 마지막 행의 xymd를 다음 요청의 BYMD에 넣는 루프를 직접 짜야 합니다.

한국투자증권이 공식 저장소에 함께 올려 둔 백테스터의 KIS 프로바이더는 이 호출을 최대 10회 반복하는 루프로 감싸고, MODP는 "1"로 고정해 둡니다. 응답 헤더의 tr_cont가 M 또는 F일 때만 다음 장을 요청합니다. 파라미터·필드·연속조회 구현을 줄 단위로 본 것은 HHDFS76240000 상세 편에 따로 정리했습니다.

4. KIS 안에서도 갈린다 — 종목 범위 제한

KIS에는 이름이 비슷한 API가 하나 더 있습니다. 해외주식 종목·지수·환율 기간별시세 FHKST03030100입니다. 기간을 inqr_strt_dt·inqr_end_dt로 줄 수 있어서 훨씬 편해 보입니다. 그런데 공식 예제 주석에 이렇게 적혀 있습니다.

이 한 줄이 유니버스 설계를 바꿉니다. S&P500 구성종목으로 도는 전략이라면 FHKST03030100이 편하고, 중소형주나 상장지수상품까지 훑는 스크리너라면 HHDFS76240000이 기본입니다. 편해 보이는 쪽을 골랐다가, 유니버스의 절반이 빈 응답으로 돌아오는 것을 나중에 발견하는 일이 생깁니다.

덧붙여 같은 주석에는 조건검색과의 차이도 적혀 있습니다 — 그날 거래량이나 시세가 형성되지 않은 종목은 HHDFS76240000에서는 조회되지만 해외주식 조건검색 HHDFS76410000에서는 조회되지 않습니다. 조건검색으로 유니버스를 만드는 파이프라인이라면 거래 없는 날의 종목이 통째로 빠집니다.

5. FinanceDataReader — 편한 대신 얇다

FinanceDataReader는 국내 종목으로 유명하지만 미국 티커도 받습니다. 호출이 가장 짧습니다.

import FinanceDataReader as fdr

df = fdr.DataReader("AAPL", "2020-01-01", "2024-12-31")
print(df.columns.tolist())
# ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Change']

# 상장 종목 목록
nasdaq = fdr.StockListing("NASDAQ")   # 현재 상장 종목만 — 폐지 종목은 없다

장점은 국내·해외를 같은 인터페이스로 받는다는 것이고, 단점은 수정주가 여부를 고를 수 없다는 것입니다. auto_adjust나 MODP 같은 스위치가 노출되지 않으므로, KIS 데이터와 대조할 때 어느 규칙으로 조정된 값인지를 내가 확정할 수 없습니다. 국내 데이터에서 같은 라이브러리들의 성격 차이를 정리한 글은 주가 데이터 수집 — pykrx·FDR·KIS에 있습니다.

6. 세 소스 한 장 비교

7. 어느 소스도 안 주는 것 — 폐지 종목

위 세 소스 모두 "현재 상장된 종목 목록"을 줍니다. fdr.StockListing("NASDAQ")도, KIS의 종목 마스터도 마찬가지입니다. 그 목록으로 유니버스를 만들어 10년을 돌리면, 10년 전에 존재했지만 지금은 없는 종목이 통째로 빠집니다. 상장폐지된 종목은 대체로 성과가 나빴던 종목이므로, 백테스트 수익률이 실제보다 좋게 나옵니다. 이것이 생존편향(survivorship bias)입니다.

덧붙여 미국주식에는 국내에 없는 변수가 하나 더 있습니다. 환율입니다. 달러 기준 수익률과 원화 환산 수익률은 다른 숫자이고, 어느 쪽으로 볼지에 따라 최대낙폭(MDD)도 달라집니다. 시차·환전·결제까지 포함한 운영 쪽 이야기는 미국주식 자동매매 편에 정리해 두었습니다.

8. 그래서 어떻게 고르나

정답은 용도로 갈립니다. 실무에서 쓰는 기준은 이렇습니다.

캐시에 반드시 남길 다섯 가지

1. 소스 이름 — yfinance / kis / fdr
2. 수정주가 여부 — auto_adjust 값 또는 MODP 값
3. 받은 날짜 — 같은 과거 구간도 받은 시점에 따라 값이 달라질 수 있다
4. 라이브러리 버전 — 기본값이 바뀌는 사건은 또 일어난다
5. 행 수 — 요청 구간 대비 짧으면 연속조회가 중간에 끊긴 것

데이터 소스를 고르는 일은 화려하지 않지만, 백테스트 결과의 신뢰도는 대체로 여기서 정해집니다. 전략을 바꿔 가며 숫자를 올리기 전에, 그 숫자가 어느 데이터 위에서 나왔는지를 먼저 고정해 두십시오. 백테스트 자체를 어떻게 설계하는지는 백테스팅 완전 가이드를, 결과를 얼마나 믿을 수 있는지는 유의성 검정 편을 함께 보십시오.