📊 동일 전략인데, 시작 자본이 다르면 실제 수익이 달라질까?

최근 70% 승률을 기반으로 한 트레이딩 전략을 시뮬레이션해봤습니다. 초기 자본은 $250과 $1,000 두 가지로 나눠 돌렸고요.

가장 안정적인 결과는 상위 8~10개 종목에 5~10일 정도 보유하는 전략에서 나왔고, 평균 수익률은 트레이드당 약 4~7%, 중앙값 기준으로는 2~4% 수준이었습니다. 최대 손실은 손절 기준으로 15~25%였고, 수익 분포가 굉장히 오른쪽으로 치우친 형태였습니다.

보유기간을 바꿔도 전체적으로 양호한 성과가 유지됐습니다. 또한 워크 포워드 방식으로 과거 1년 데이터를 훈련용으로, 그다음 1년은 테스트용으로 썼는데 성과가 일관되게 나왔습니다.

게다가 신호를 하루 늦춰 실행해도 큰 영향 없었고, 몬테카를로 방식으로 1천~1만 개 경로를 무작위로 만들어 돌려봤더니 샤프 비율도 안정적으로 나왔습니다. 250개, 500개, 750개 샘플 기준으로 결과 민감도도 낮았고요.

자본이 작든 크든 전략 자체가 꽤 튼튼하게 작동하는 것 같아 흥미롭습니다. 본계좌 적용 전에 데모나 소액으로 더 테스트해볼 예정입니다.

🧐 배경 설명 및 요약

이 글은 단기 트레이딩 전략의 실효성과 자본 규모에 따른 영향을 실험한 개인 투자자의 결과 정리입니다. 작성자는 일정한 조건 하에 높은 승률(약 70%)을 가지는 전략을 설계하고, 자본을 $250과 $1,000으로 나눠 시뮬레이션해 전략의 내구성을 테스트했습니다.

특히 이 글에서 중요한 점은, 백테스트가 단순히 과거 데이터를 맞춰본 게 아니라, ‘워크 포워드(1년 학습 → 1년 실전 테스트)’ 형태로 설계됐다는 점입니다. 또한 ‘트레이드 겹치기 없음’, ‘수익 분포의 비대칭성’, ‘몬테카를로 부트스트랩’ 등 백테스트의 신뢰도를 높이기 위한 다양한 검증도 수행됐습니다.

이런 전략은 단기 매매를 하는 분들이 참고할 만하며, 특히 소액 투자자 입장에서도 전략이 통할 수 있다는 가능성을 보여줍니다. 다만 실제 적용 시에는 수수료, 슬리피지, 심리적 요인 등을 고려해서 충분히 테스트해볼 필요가 있습니다.