MSTR 확률 전략 점검 및 개선 방향 🧐

안녕하세요,

저는 MSTR에 대한 자동 확률 봇을 개발 중입니다. 지금까지 작업한 내용을 분석해주실 분을 찾고 있습니다.

가장 중요한 결론부터 말씀드리자면, MSTR과 BTC 간 변동성 확장 아이디어는 변동성 탐지에는 효과가 있으나 아직 실거래에서 수익을 내는 전략으로 검증되지는 못했습니다.

분석 자료는 특히 미국 시장 개장 시간에 MSTR 변동성이 실제로 크다는 사실을 보여주지만, 현재의 롱, 숏, 이벤트 반영 거래 전략은 이 신호를 충분히 수익성 있는 전략으로 전환하지 못했습니다.

MSTR은 단순히 BTC를 따라 움직이는 것이 아니며, MSTR의 변동성은 BTC보다 약 2.5배 이상 높았습니다. 이는 MSTR이 BTC 지수뿐 아니라 희석효과, 이벤트 리스크, 개장 시 거래 흐름 등 다양한 요인에 영향을 받음을 의미합니다.

특히 하루 변동성의 20~30%가 개장 후 30분 이내에 발생하며, 1시간 안에 40~50% 정도가 집중됩니다. 이에 따라 단순 평균 회귀 전략에서 벗어나 변동성 확장 예측 전략으로 방향을 전환한 점은 적절했습니다.

극단적인 MSTR/BTC 차이가 무조건 반대매매 신호가 아니라 변동성 확장 또는 재가격 조정 신호라는 인식전환도 전략의 핵심입니다. 변동성을 사전에 탐지한 뒤, 개장 범위 돌파, 볼륨, BTC 신호 확인 등을 통해 방향을 확정하는 방식을 취했습니다.

2024년부터 2026년까지 이룬 2년치 5분 데이터셋 구축도 연구 신뢰성을 높였습니다. 이제 '한 주간 데이터'에 머무르지 않고, 훨씬 방대한 기간을 대상으로 분석 중입니다.

롱 전략 중 조사된 조건은 변동성이 강한 날을 어느 정도 예측하지만, 실제 수익률은 거래 비용을 반영하면 미미했습니다. 반면 숏 전략은 손실이 뚜렷해 실거래 적용은 어렵습니다. 이벤트 연계 전략도 마찬가지로 신호는 있으나 실행력이 부족했습니다.

운영 측면에서는 여러 봇 버전이 동시에 작동하며 혼란을 일으킨 점이 특히 아쉬웠습니다. 단일 버전으로 통제하며 깨끗한 검증 과정을 반복해야 합니다.

결론적으로 지금 방향은 이전 평균회귀 전략보다 발전했지만, 실행 전략과 운영 시스템이 안정되어야 실거래가 가능합니다. 단기적으로 실행 최적화에 집중하고, 신호에 기반한 거래 가능성을 엄밀히 검증할 필요가 있습니다.

앞으로 해야 할 일은 다음과 같습니다:

1. 특정 봇 버전(MSTR_LIVE_BOT_CURRENT_DECISION_V3)을 고정합니다.
2. 구버전은 모두 보관하며 실행 중지합니다.
3. 페이퍼 트레이딩 모드로 운영합니다.
4. 30~60영업일간의 검증 테스트를 진행합니다.
5. 모든 신호와 미포착 움직임을 꼼꼼히 기록합니다.
6. 진입 타이밍, 손절 위치, 이익 실현 조건 등 실행 전략을 별도로 최적화합니다.
7. 수수료 반영 수익성(프로핏 팩터 1.3 이상)과 안정성이 충분할 때만 실거래 전환을 고려합니다.

가장 중요한 문장은 '이 작업은 변동성 신호를 찾았지만, 아직 확실한 거래 우위를 증명하지는 못했다'입니다. 이는 실패가 아니라, 검증되지 않은 전략으로 무작정 실거래에 나서는 위험을 막는 중요한 발견입니다.