🧪 평균회귀 시스템 전략, 이대로 써도 될까요?

요즘 평균회귀 기반의 시스템 전략을 개발하면서 다양한 테스트를 진행 중인데요, 예상치 못한 변수들이 나오면서 판단이 애매해졌습니다.

처음엔 간단한 초기 버전으로 시작했는데, 중간에 개선 과정에서 조건이 바뀌면서 두 가지 버전으로 테스트 데이터를 얻게 됐습니다. 하나는 업그레이드 버전이고, 하나는 단순한 원본 버전이에요. 두 버전 모두 6개월 짜리 최근 구간과 4년 전체 데이터를 기준으로 백테스트했습니다.

아직 실거래는 시작하지 않았고, 지금 단계는 전략의 견고함과 리스크 성격을 깊이 이해하려는 준비 단계입니다. 일단 결과 수치 공유드릴게요.

업그레이드 버전 (v2)
6개월 기준:
- 총 트레이드 수: 256
- 승률: 92.19%
- 기대수익(R): 1.37
- 총 수익(R): 491
- 최대 낙폭: 7.1R
- 최대 연속 손실: 4

이 구간에서는 거의 말도 안 될 정도로 부드러운 수익 곡선이 나왔습니다. 구조상 이 구간에 이상적으로 잘 맞았던 것 같아요.

4년 기준:
- 총 트레이드 수: 2319
- 승률: 71.15%
- 기대수익(R): 0.90
- 총 수익(R): 2088
- 최대 낙폭: 56.65R
- 최대 연속 손실: 5

여기서는 현실 감각이 돌아옵니다. 승률도 내려가고 기대수익도 줄었으며, 낙폭은 큰 폭으로 증가했습니다.

원본 단순 버전
4년 기준:
- 총 트레이드 수: 2319
- 승률: 71.15%
- 기대수익(R): 0.90
- 총 수익(R): 2088
- 최대 낙폭: 56.65R
- 최대 연속 손실: 5

위 업그레이드 버전과 구조적으로 동일한 결과입니다.

6개월 기준:
- 총 트레이드 수: 83
- 승률: 77.11%
- 기대수익(R): 1.55
- 총 수익(R): 128
- 최대 낙폭: 14.24R
- 최대 연속 손실: 2

트레이드는 적지만 기대수익은 강하게 나왔습니다. 이 또한 시장 환경 영향을 크게 받았던 것 같고요.

몬테카를로 시뮬레이션 (4년 데이터, 10,000회)
- 최악의 최대 낙폭: 약 134R
- 과거 낙폭(약 56R)을 넘길 확률: 약 21–22%
- 5회 이상 연속 손실 확률: 약 96%
- 최악의 연속 손실 기록: 14연패

과거 백테스트에서 56R 수준의 낙폭이 나타났지만, 확률 분포상으로는 그보다 훨씬 깊은 구간도 가능성이 있습니다.

핵심 요약
- 조용하고 되돌림이 강한 구간에서 매우 좋은 성과
- 추세가 발생하면 성과 급감
- 높은 승률이 오히려 견고하다는 착시를 줄 수 있음
- 장기적 낙폭은 심리적으로 소화하기 어려울 수 있음
- 연속적 손실 위험이 현실적인 수준임

이 전략은 다단계 진입 구조를 가진 시스템으로, 구조적 무효화가 발생해야 손절되는 형태이며 고정 손절선은 없습니다.

여기에서 고민되는 부분입니다.
1) 지금 이 시스템을 계속 다듬을지,
2) 구조적 손절을 따로 넣어서 리스크를 제한할지,
3) 시장 상황에 맞게 포지션 사이징을 동적으로 바꿀지,
4) 아니면 여기서 멈추고 완전히 새로운 구조를 설계할지요.

전문적인 관점에서 볼 때 다음 구성은 실전에서 허용 가능한 수준일까요?
- 장기 기대수익: 약 0.9R
- 과거 최대 낙폭: 50–60R 수준
- 몬테카를로 극단 낙폭: 약 130R

이걸 ‘지속 가능한 엣지’라고 보시나요, 아니면 평균회귀 전략의 특유의脆함일까요?

현재로선 1트레이드당 0.25%~0.5% 리스크로 시작하는 걸 고려 중인데,
좀 더 견고함을 확보하고 나서야 안정적인 진입이 가능할지 고민입니다.

제 기본적인 방향은 급하게 돈 벌려는 게 아닙니다.
- 숫자들을 더 다듬고
- 극단적 상황까지 스트레스 테스트 하고
- 시장 구간별 반응을 체계적으로 이해하고
- 충분한 연습을 통해 일관되게 실행할 수 있게 되고
그 다음에 천천히 확장하려 합니다.

저처럼 진지하게 지속 가능한 트레이딩을 목표로 한다면,
이 다음에는 무엇에 집중하시겠어요?

냉정한 피드백도 괜찮습니다. 감사합니다.

🧐 배경 설명 및 요약

이 글은 평균회귀 기반의 자동매매 시스템을 개발하던 중, 6개월과 4년 데이터 백테스트에서 서로 온도차가 큰 결과가 나타나면서 생긴 고민을 공유한 내용입니다. 본문 작성자는 전략을 실제로 쓰기 전에 리스크와 체계의 안정성을 깊이 이해하려 하고 있으며, 현재는 백테스트 성과와 Monte Carlo 분석 결과 속 '1회 최대 손실'과 '손실 클러스터 리스크'를 얼마나 심각하게 받아들여야 하는지 확신이 없는 상태입니다.

글에서는 두 가지 버전(V1, V2)의 전략에 대해 백테스트 데이터(최대 낙폭, 기대수익, 연승/연패 등)를 정리하고, 특정 장세(평균회귀 장세와 트렌딩 장세)에 따라 성능이 극적으로 달라지는 구조적 특징도 언급합니다. 특히 기대수익률은 유지되지만 리스크 분포 상 낙폭이 극단적으로 커질 수 있다는 점에서, 구조적 손절 도입, 시장 구간 판단 알고리즘, 전면 재설계 등을 놓고 고민 중인 상황입니다.

이 글은 평균회귀 전략의 한계(방향성 장세의 취약함, 연속 손실 클러스터, 높은 승률 착시 등)를 실전 트레이딩 관점에서 얼마나 감내 가능할지에 대한 논의의 초석으로 볼 수 있습니다.

키워드는 ‘체계적 트레이딩의 실제 리스크 프로파일’, ‘백테스트와 실전 사이의 간극 이해’, ‘승률 착시 방지’, ‘스트레스 테스트 강화’입니다.