콘텐츠로 건너뛰기
Reddit

트레일링 손절 전략 공유 🚀

r/Daytrading 조회 9
원문 보기 →
💡

작성자는 가격이 목표에 가까워질수록 손절 간격을 지수적으로 좁히는 동적 트레일링 손절 공식을 제안합니다. 이는 고정 비율 대신 확률과 가격 이동의 특성에 따라 손절 간격을 조정해 불필요한 청산을 줄이고 이익을 키우려는 접근법입니다. 독자는 제시된 수식과 예시 수치, 그리고 변동성(예: ATR) 반영 여부를 중심으로 검증해 보아야 합니다.

앞으로 배운 것들을 공유하려 합니다. 제 데이트레이드 시스템에서 쓰는 트레일링 SL(TSL)에 관한 아이디어입니다.

트레일링 손절의 원칙은 단순히 가격과 선형 관계를 갖지 않아야 한다는 점입니다. 주가가 목표가로 서서히 다가갈수록 손절과 가격의 갭을 지수적으로 줄여야 합니다.

예시(매수): 현재가 100, 목표 104, 초기 손절 98, R:R = 1:2. 제 접근은 매 1% 상승에 대해 손절을 1%씩 좁히는 선형 방식이 아니라, 목표에 가까워질수록 더 빠르게 손절을 당겨오는 방식입니다.

선형 방식 예시:

1) LTP 102 → SL 100 (원가) 2) LTP 103 → SL 101 3) 반전/풀백/한 캔들 나쁨: 101에서 탈출

동적 방식(공식 기반) 예시:

1) LTP 102 (목표의 절반 이동) → SL 100.5 2) LTP 103 (목표의 75% 이동) → SL 102 3) 반전/풀백/한 캔들 나쁨: 102에서 탈출

관찰(랜덤 백테스트 예): 진입 후 주가가 특정 비율만큼 움직일 확률은 1%일 때 0.6, 2%일 때 0.3, 3%일 때 0.15, 4%일 때 0.08 정도로 나왔습니다. 목표는 최선의 움직임을 기대하되 확률 기반으로 이익을 극대화하는 것입니다.

러닝다운(수식): Updated TSL = (LTP - (Target - LTP)/2) * 0.999

Entry: 100 | Target: 104 | Initial SL: 98 | R:R = 1:2

LTP    Formula output    TSL    Gap to LTP    Gap %

100.5   ~98.7             98.0    2.50            2.49%

101.0   ~99.3             99.3    1.70            1.68%

102.0   ~100.9           100.9   1.10            1.08%

103.0   ~102.4           102.4   0.60            0.58%

103.5   ~103.1           103.1   0.40            0.39%

진지한 분들께 도움이 되었으면 합니다.


🧐 배경 설명 및 요약

1) 왜 이 글이 올라왔나: 작성자는 데이트레이드에서 손절 설정을 개선하려는 개인 트레이더입니다. 고정 퍼센트 기반의 선형 트레일링 손절이 잦은 노이즈에 의해 일찍 청산되는 문제를 경험했고, 이를 확률과 가격 위치에 따라 동적으로 조정하는 방식을 공유하려고 글을 올렸습니다.

2) 작성자가 실제로 묻고 걱정하는 것: 그는 목표가에 가까워질수록 손절을 얼마나 빠르게 좁혀야 효율적인지, 그리고 현재 제안한 수식이 실전에서 유의미한지를 검증받고 싶어합니다. 또한 변동성(일중 잡음) 때문에 목표 도달 직전에 손절당하지 않을지 우려하고 있습니다.

3) 어려운 개념 간단 설명:

- LTP: 마지막 체결가(현재가)를 의미합니다.

- SL(손절): 손실을 제한하기 위해 미리 정해놓은 가격입니다.

- TSL(트레일링 손절): 현재가를 따라 올라오는 손절로, 가격이 유리하게 움직이면 손절도 같이 당겨옵니다.

- R:R: 손익비(Risk:Reward)를 의미합니다. 예: 1:2는 위험 1에 대해 기대 보상 2.

- ATR(Average True Range): 가격 변동성의 척도입니다. 변동성이 클 때는 손절을 좀 더 여유 있게 두어 '노이즈'에 의한 청산을 방지할 수 있습니다.

요약하면, 작성자의 핵심 제안은 '거리에 따라 손절 간격을 지수적으로 좁히는 동적 공식'이고, 실전 적용 전에는 변동성(예: ATR) 반영 여부를 포함한 백테스트와 스프레드시트 시뮬레이션으로 추가 검증이 필요합니다.

💬 원문 댓글 (2)

u/danielraz ▲ 1
대부분 개인 트레이더들이 쓰는 선형 트레일링 스탑보다 훨씬 한 단계 발전한 접근입니다. 손절 간격을 고정 비율이 아니라 통계적 확률의 함수로 둬야 한다는 핵심은 생존하는 시스템과 손실을 보는 시스템을 가르는 차이입니다.

공식을 수정할 생각이 있다면 한 가지 테스트할 변수로 변동성 승수(예: ATR의 일부)를 추가해 보세요.

제가 Python 기반 LSTM의 엑시트 로직을 만들 때 목표와의 근접성만으로 손절을 조이면 정상적 시장 노이즈에 걸려 이익 직전에 빠져나가는 경우가 많았습니다. `Gap to LTP`에 정규화된 ATR을 곱하면 일중 잡음이 심할 때는 손절이 '숨을 쉬어서' 버티고, 목표에 가까워질수록 여전히 공격적으로 트레이드를 조여옵니다.

어쨌든 정적 리스크 관리에서 확률 기반의 동적 리스크 관리로 이동하는 것이 올바른 방향입니다. 잘 정리하셨습니다.
원문 보기
This is a massive step up from the standard linear trailing stops that most retail traders use. Your core concept that the stop-loss gap should be a function of statistical probability rather than a fixed percentage is exactly what separates systems that survive from systems that bleed.

If you are open to tweaking the formula, one variable you might want to test adding to your equation is a volatility multiplier (like a fractional ATR - Average True Range).

When I was building the exit logic for a Python-based LSTM, I found that tightening the stop *solely* based on proximity to the target often resulted in getting wicked out by normal market noise right before the profit took. By multiplying your `Gap to LTP` by a normalized ATR, the stop 'breathes' when the intraday chop gets noisy, but still aggressively chokes the trade as it approaches the target.

Either way, moving from static risk management to dynamic, probability-based risk is the exact right path. Great write-up.

---
u/GP97702 ▲ 1
좋은 분석입니다만 제겐 너무 어렵네요. 기본 파라미터를 입력하면 손절을 계산해주는 스프레드시트 버전을 보고 싶습니다.
원문 보기
Nice analysis but way over my head. Would love to see this in a spreadsheet where you input basic parameters and the SL is calculated.

댓글 (0)

로그인하고 댓글을 작성하세요.

아직 댓글이 없습니다.