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전략 개선은 언제 멈추고 새로운 계획을 세워야 할까요? 🤔

r/Daytrading 조회 51
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저는 지금까지 수백 번의 수동 백테스트를 통해 선물 거래 전략을 검증해왔지만, 수수료와 비용을 제외하면 수익이 미미한 상태입니다. 이 상황에서 전략의 개선을 계속할지 아니면 완전히 새롭게 시작해야 할지 고민 중입니다. 이 글을 통해 독자분들은 전략 테스트에서 어느 시점에 방향을 전환해야 할지, 그리고 어떤 부분에 집중해야 할지 함께 생각해보시면 좋겠습니다.

안녕하세요, 저는 17살이고 선물 거래에서 나만의 우위를 찾으려고 노력 중입니다. ES 지수를 주로 거래하며 볼륨 프로파일, 가치 영역, 흡수와 같은 오더 플로우 개념에 집중하고 있습니다. 누구에게서 특별한 비법을 얻으려는 건 아니고, 이 과정을 겪어본 경험자분들의 조언을 듣고 싶습니다.

지난 몇 달간 2021년 1월부터 2023년 7월까지 전략을 수동으로 백테스트했고, 총 182번의 거래 중 99번은 이기고 83번은 졌습니다. 수익 대비 손실 비율은 1:1이며, 승률은 약 54~55% 정도입니다.

기본 전략은 이전 거래 세션의 가치 영역 고가와 저가에서 반응하는 거래입니다. 만약 이전 세션이 휴일이거나 비정상적이었다면, 그 전의 정상 거래 세션을 기준으로 삼았습니다. ES 거래 시간은 오전 9시 30분부터 10시 45분까지로 제한했고, 흡수 거래는 델타가 100 이상 흡수된 가격대에서만 진입합니다. 또 캔들이 흡수가 일어난 가격대에서 최소 1~2틱 이상 떨어져 마감하는 것을 확인해야 합니다.

문제는 수수료, 거래소 수수료, 투자회사 수수료 등을 다 빼고 나면 기대수익이 거의 없다는 점입니다.

그래서 궁금한 점은, 1) 어느 시점에 전략이 충분한 우위가 없다고 보고 처음부터 다시 시작해야 할까요? 2) 182건 거래가 전략을 판단하기에 충분한 데이터일까요, 아니면 더 테스트를 계속하는 게 나을까요? 3) 저라면 진입 방식 개선, 거래 필터링, 위험/보상 비율 변경 중 어느 부분에 집중할까요? 4) 실제로 비용을 고려했을 때 수익이 적어 전략을 재검토한 경험이 있는 분 계신가요?

제가 거래 기록과 자세한 노트, 스크린샷도 가지고 있고 노션에 정리한 일지도 공유할 수 있습니다.

솔직한 피드백 부탁드립니다. 아직 어리고 배워가는 중이라 이 아이디어를 계속 다듬어야 할지, 아니면 아예 새롭게 테스트를 시작해야 할지 결정하는 데 도움을 받고 싶습니다.

💬 원문 댓글 (1)

u/Jay******* ▲ 1
아이디어는 잘 잡으셨네요. 하지만 이를 완벽히 다듬기에는 데이터가 아직 부족한 것 같습니다. 익절과 손절 구간을 90% 기준으로 정확히 파악해야 하고, 1:1 비율이 꼭 올바른 위험 대비 보상 비율인지도 고민해보셔야 합니다. 더 좋은 진입 위치를 찾을 방법은 없는지, 그리고 실제로 실시간 테스트(포워드 테스트)를 해보셨는지도 궁금합니다. 가끔은 전략을 만들고도 이를 실천할 꾸준한 규율이 부족한 경우도 있거든요. 수동 백테스트는 좋은 시작입니다. 다만, 각 거래의 최대손실(MAE)과 최대이익(MFE) 데이터를 Gemini 같은 툴에 넣어 이상적인 진입과 청산 시점을 찾는 것도 추천드립니다.
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You have the right idea. But you haven’t got enough data to really hone this down. You need to know what your TP 90 for take profit and loss are. Is 1:1 even the correct R? Is there a way for you to get a better entry? Have you forward tested yet? Sometimes we build these strategies and find out that we don’t even have the discipline to execute them. Manual backtesting is good. But once you have the MAE and MFE of every trade, plug it into Gemini and ask it for the ideal entry and exit that gives you a better expected value.

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