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소프트웨어 엔지니어에서 전업 트레이더로 전향하며 느낀 알고리즘 우위 📊

r/Daytrading 조회 9
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저는 소프트웨어 개발자 출신으로 데이터를 기반으로 한 알고리즘 트레이딩으로 승률은 약 48%이지만, 뛰어난 위험 대비 보상 비율로 수익을 냅니다. 월간 성과와 세금 측면에서 장기적으로 유리한 선물 거래 전략을 공유하며, 꾸준한 수익과 복리 효과를 강조합니다. 전업으로 갈 생각이라면, 감정을 배제하고 검증된 전략으로 차근차근 접근해야 한다는 점에 집중하세요.

저는 개발자 출신이라 트레이딩을 도박이 아니라 데이터 문제로 봅니다. 많은 분들이 반대 관점으로 하는 것 같아 제가 어떻게 여기까지 왔는지 이 전략 통계와 별로 흥미롭지 않은 금융 정보까지 나눠보려 합니다.

연간 승률은 48% 정도지만, 저의 강점은 개별 거래별 위험 대비 보상 비율에 있습니다.

이번 달은 지난 4월보다 훨씬 잘했고, 수익 인자(profit factor)는 약 2.9이며, 승률도 양호했습니다. 위험 대비 보상 비율은 평소보다 조금 낮았지만 여전히 1 이상이고, 올 들어 6번의 월간 모두 플러스입니다.

주로 ES, NQ 선물의 평균 회귀(mean-reversion) 모델을 거래해요.

예전에는 '감'에 의존해 도박하다가 큰 손해를 봤는데, 스스로 계산할 수 없던 부분을 자동화하는 게 정말 중요한 열쇠였습니다. 백엔드 경력을 살려 커스텀 전략 스크립트를 만들어 신호만 확인하고, 가격이 통계적 볼륨 극단값(표준편차 2배 이상)이나 특정 유동성 구간에 도달할 때만 매매합니다. 진입 구간이 매우 좁아 손절가를 엄격히 설정 가능하고, 이로 인해 보상 가능성이 큽니다.

시그널이 없으면 절대 거래하지 않고, 수요일은 보통 거래하지 않는 편입니다.

선물을 거래하기 때문에 미국 세법 상 IRS 1256조 혜택을 받으며 전체 수익의 60%는 장기 자본 이득세율로 과세됩니다. 옵션 거래를 할 경우 계산할 변수가 너무 많아 선물을 선호하고, 워시 세일 규정도 신경 쓰지 않아도 됩니다.

저는 버지니아주 리치먼드에 거주하며 주 세율 5.75%를 내고 있고, 만약 옵션 스캘핑을 했다면 세금 부담이 지금보다 50% 이상 컸을 겁니다. 현재는 전업이라 올해는 세금 비율이 더 줄어들 거라 봅니다.

아직 해변에서 시가 피우며 마가리타 마실 정도는 아니지만, 작년 초 수익을 내기 시작한 뒤 복리 효과 덕분에 점차 더 나아지고 있습니다. 초기 투자금은 2,500~3,000달러였고, 생활비 때문에 매달 수익금을 일부 출금하는 게 아쉽지만, 가능하면 직장을 유지하며 트레이딩하는 걸 추천합니다.

전업을 목표로 한다면, 감정을 배제하고 전략을 구체화하세요. 백테스트를 통해 전략을 검증한 뒤에 실거래에 적용하는 게 가장 중요합니다.

💬 원문 댓글 (1)

u/Pro***************** ▲ 1
평균 회귀 매매할 때 가장 효과적이라고 생각하는 부분이 무엇인가요?

저는 현재 NQ를 LVN의 VWAP으로 거래하고 보통 오더플로우로 확인하는 편인데, 님도 비슷한 방식을 쓰시나요?
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What have you found the most efficient when it comes to mean reversion trades?

I currently trade NQ using LVN’S vwap then usually confirm with orderflow. I imagine yours is something similar to this right?

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