🤖 알고리즘 트레이딩 수익률, 이게 정상인가요?

최근 포트폴리오에 알고리즘 기반의 전략들을 조금씩 추가하고 있는데, 실제 수익률이 너무 좋아서 이게 진짜 가능한 건지 헷갈립니다. 과적합된 결과인지, 아니면 그냥 괜찮은 전략인 건지 잘 모르겠어요.

전략마다 위험 대비 수익 비율(RR)이 다르긴 한데, 낮음/중간/높음 수준일 때 연간 기대할 수 있는 현실적인 'R' 수익률이 궁금합니다. 혹시나 잘 이해가 안 되실 수도 있어서 덧붙이면, 1:2 RR 전략으로 1R당 승률을 계산한다고 가정하고, 전체적으로 100R을 벌었다고 하면요, 계좌가 1000달러고 1회 거래에 2%씩 리스크를 잡는다면 100 × 20달러 = 2000달러가 총 수익이 되는 구조입니다.

이런 식으로 계산했을 때, 각각의 전략 유형별로 연간 수익률이 어느 정도면 현실적인 수준일까요?

🧐 배경 설명 및 요약

이 글은 알고리즘 트레이딩 전략을 스스로 만들고 적용해보는 초기 투자자가 수익률의 타당성을 점검하려는 고민에서 나온 글입니다. 글쓴이는 'R 수익률'(보통 1R당 일정 금액의 위험 감수 후 기대 수익)을 기준으로 전략 수익을 계산하고 있는데, 이게 실제 거래 환경에서 과한 기대치인지 적절한 수준인지 불확실해합니다.

'R 수익률' 개념은 트레이딩 분야에서 널리 쓰이는 용어로, 예를 들어 1:2 위험-보상 비율일 경우, 1단위(예: 20달러)를 리스크로 투자해 2배 수익이 나면 1R을 벌었다고 계산합니다. 즉, 전체적으로 100R을 벌고 각 거래당 $20의 리스크였다면, 총 2000달러의 이익이 생긴다는 뜻이죠. 이 글은 전략마다 이런 R 수익률 기준으로 봤을 때 어느 정도가 '현실적인 연간 수익'으로 볼 수 있는지 데이터나 사례를 구하려는 목적입니다.