퀀트 트레이딩

시장은 세 가지 레짐으로 나뉩니다: 추세, 횡보, 고변동성. 단일 전략은 하나의 레짐에서만 수익을 낼 수 있습니다. 이 글은 추세 추종, BB Squeeze, MACD 다이버전스, 평균 회귀 전략을 결합하여 시장 레짐에 따라 자동으로 전환하고 멀티 전략 확인을 통한 신뢰도 등급으로 포지션 사이즈를 조정하는 레짐 기반 전략 라우팅을 제안합니다.

문제: 왜 당신의 전략이 갑자기 손실을 내기 시작했을까? 백테스팅에서 훌륭해 보였던 전략이 라이브 운영 후 지속적으로 손실을 내고 있습니다. 이는 버그가 아닙니다 — 시장이 변한 것입니다. 우리의 소형주 거래량 급증 전략(CEX 거래량 급증 + 기술적 확인 기반)은 롱온리로 설계되었습니다. 단순한 논리: 비정상적 거래량 감지 → 기술적 확인 → 롱 포지션. 백테스팅 결과는 유망해 보였습니다. 하지만 테스트넷에 배포한 후, 특정 토큰들이 계속 손실을 냈습니다: 토큰 거래 수 승률 누적 P&L 좋은 성과 A 5 80% +$27 나쁜 성과 B 3 0% -$15 나쁜 성과 C 2 0% -$10 같은 전략 로직인데, 전혀 다른 결과가 나왔습니다. ...

숫자는 거짓말을 한다 우리의 페이퍼 트레이딩 시스템이 한 달간 돌아갔고, 스프레드시트의 숫자들은 아름다워 보였습니다: 87.5% 승률, 7승, 1패, 2무 대부분의 사람들이 이런 숫자를 보면 반응은: “멋져! 실제 돈으로 거래할 시간이야!” 우리의 반응은: “잠깐. 수학이 먼저 말하게 하자.” Z-Score란 무엇인가? 본질적으로 Z-score는 하나의 간단한 질문을 하고 있습니다: 동전 던지기보다 얼마나 더 나은가? $$Z = \frac{\hat{p} - 0.5}{\sqrt{0.5 \times 0.5 / n}}$$ $\hat{p}$는 당신의 승률 $n$은 거래 횟수 Z > 1.65이면, 동전 던지기보다 낫다는 95% 신뢰도를 가짐 (p < 0.05) 직관적으로 보이지만, 대부분의 트레이더들은 이 테스트를 실행하지 않습니다. 70% 승률을 보고 바로 실제 돈으로 뛰어들었다가 계좌를 날리고는 “하지만 백테스트는 좋았는데!“라고 묻습니다. ...

수익성 있던 전략이 갑자기 작동하지 않나요? 전략의 문제가 아닐 수 있습니다 — 시장 레짐이 바뀐 것입니다. ADX, BB Width, ATR을 사용해 시장 상태를 감지하고 자동으로 전략을 전환하는 방법을 알아보세요.

대부분의 트레이더들은 시간의 90%를 신호 찾기에, 10%를 포지션 크기 고민에 투자합니다. 하지만 수학은 보여줍니다: 같은 전략이라도 포지션 사이징에 따라 결과가 10배나 달라질 수 있습니다.

평균 회귀 전략을 개발했습니다. 백테스팅에서 8개 조합 중 3개가 100% 승률을 기록했죠. 그런데 아웃오브샘플 검증을 돌렸더니, 100%가 25%로 폭락했습니다. 무슨 일이 벌어졌는지 들려드립니다.

단일 전략 시스템이 실패할 수밖에 없는 이유, 마켓 레짐에 따라 자동으로 전환하는 4전략 시스템, 그리고 절대 건너뛸 수 없는 품질 관리 게이트인 WFO 검증의 중요성.

2주 동안 퀀트 트레이딩 시스템을 처음부터 완성까지 구축했습니다 — 4개 전략, 8구간 워크포워드 검증, Z-점수 통계 검정, 페이퍼 트레이딩. 이 글은 그 전 과정과 가장 큰 함정들을 기록합니다.