독립적인 전략 연구
평균 회귀 전략은 효과가 있을까? 90개 이상의 전략을 테스트해 보았습니다.
간단히 말해: 가끔 효과가 있지만, 드문 편입니다. 90개 이상의 평균 회귀 전략을 모든 전략에 적용하는 것과 동일한 실제 비용 모델에 적용해 본 결과, 약 5개 중 4개가 실패했습니다. 즉, 소수(대략 6개 중 1개)만이 우위를 보였으나, 이는 판매자가 절대 언급하지 않는 특정 조건 하에서만 가능했습니다. 평균 회귀는 그리드 및 DCA 봇의 반례입니다. 100%에서 실패하는 것이 아니라, 약 80%에서 실패하는데, 이는 더 흥미로운 수치입니다.
평균 회귀란 무엇이며, 어디에서 효과가 있는가
평균 회귀 시스템은 가격이 지나치게 멀리 치우쳤다가 다시 원점으로 돌아올 것이라고 내기합니다. 상승세를 역행하고, 반등 시 매수하며, 이 과정을 반복합니다. 횡보장에서는 거의 돈을 찍어내는 것과 같습니다. 범위 상단을 뚫을 때마다 매도하고, 하단을 뚫을 때마다 매수하면, 자산 곡선은 깔끔한 계단 모양을 이룹니다. 그 계단 모양이 바로 판매 실적 스크린샷입니다. 하지만 시장이 영원히 횡보만 하지는 않기 때문에, 이것이 바로 함정이기도 합니다.
90개 이상의 시스템을 테스트했을 때 어떤 일이 일어났는가
우리는 CME 선물, 실제 매수/매도 호가가 반영된 틱 단위 외환, 암호화폐 현물 및 퍼프(perps) 시장에서 90개 이상의 평균 회귀 전략을 실행했습니다. 실제 스프레드와 슬리피지가 모델에 반영되자 약 80%가 실패했습니다. 생존한 시스템들을 전체 감사 결과와 나란히 놓고 보면 순위가 명확해집니다. 평균 회귀 전략은 반전 및 돌파 전략보다는 실패율이 약간 낮고, 모멘텀 전략보다는 실패율이 약간 높으며, 전체 그룹의 중간쯤에 위치합니다. 최고 범주와는 거리가 멀고, 그리드 전략이나 DCA(평균 매수) 전략이 보여주는 100% 완전 손실과는 전혀 다릅니다.
따라서 이 전략이 완전히 죽은 범주는 아닙니다. 단지 까다로운 범주일 뿐입니다. 실패의 원인은 아이디어 자체가 허구이기 때문이 아닙니다. 가격은 실제로 적절한 상황에서 평균으로 회귀합니다. 실패의 원인은 공개된 대부분의 전략이 잘못된 시장에서, 잘못된 속도로, 혹은 애초에 존재하지도 않았던 신호에 반응하여 평균으로 회귀를 시도하기 때문입니다.
왜 5개 중 4개가 실패하는가
두 가지 실패 양상이 거의 모든 손실을 초래합니다.
추세가 전략을 압도합니다. 평균 회귀 전략은 구조상 추세를 단기 매도하는 성격을 띱니다. 가격이 등락하는 한, 추세에 역행하는 전략은 수익을 냅니다. 그러나 시장이 특정 방향으로 확고히 기울어지고 그 추세를 유지하는 순간, 모든 역행 시도는 새로운 손실로 이어지며, 계단식 수익 곡선은 직선으로 무너집니다. 계속 맞서 싸우다 추세에 휩쓸리는 것은 우리가 기각한 전략들 중 가장 큰 원인 중 하나입니다. 위의 곡선은 비유가 아닙니다. 바로 드로우다운의 형태 그 자체입니다.
비용이 빠른 전략을 집어삼킵니다. 고주파수 전략은 끊임없이 추세에 역행하며, 매번 역행할 때마다 매수-매도 스프레드와 슬리피지를 지불해야 합니다. 가장 빠른 시스템의 경우, 거래당 수익 마진은 극복해야 할 스프레드보다 더 얇아서, 단 1달러의 수익도 기록하기 전에 비용으로 인해 파산하게 됩니다. 15분 미만의 외환(FX) 거래가 가장 명확한 예입니다. 스프레드가 회귀 우위가 형성되기도 전에 이를 집어삼켜 버리기 때문에, 우리는 30분 미만의 외환 및 CFD 테스트를 아예 중단했습니다. 그리고 탈락한 사례 중 상당수는 애초에 실질적인 우위가 없었습니다. 이른바 “회귀”는 단지 하나의 차트, 하나의 창, 하나의 상품에서 우연히 평균 회귀처럼 보였던 잡음에 불과했던 것입니다.
정직한 예외: 살아남은 소수
바로 이 지점에서 평균 회귀 전략은 그리드 전략 및 DCA(평균 매수법)와 갈라집니다. 극소수만이 버텨냈습니다. 사소한 오차도, 운 좋게 나온 차트 하나에 의한 우연도 아닙니다. 대략 6개 중 1개는 전체 비용을 차감한 후에도 긍정적인 우위를 유지했습니다. 우리는 이를 무시할 수 없으며, 실제로도 무시하지 않습니다.
이들을 차별화한 요소는 지루할 정도로 구체적이었습니다. 그들은 실제로 평균으로 회귀하는 상품에 집중했고, 대부분의 상품은 그렇지 않았습니다. 그들은 거래 속도를 충분히 늦춰 비용이 전체 손익(P&L)을 좌우하는 대신 사소한 오차 수준에 그치도록 했습니다. 또한 추세에 휩쓸려 희망을 걸기보다는, 변동폭이 깨지는 날을 대비해 엄격한 청산 기준을 마련해 두었습니다. 이는 조건부 우위일 뿐, 어디에나 적용할 수 있는 우위가 아닙니다. 특정 시장의 특정 시간대에만 유효합니다. 거래 대상을 하나만 바꿔도 대개 그 우위는 사라집니다. 현실적이고, 범위가 좁으며, “어떤 시장에서도 통한다”는 식의 홍보 문구와는 전혀 다릅니다.
테스트 방법
모든 전략은 파이썬으로 이식되어 실제 비용(틱 데이터로 모델링된 스프레드 및 수수료, 추측에 의한 고정 수치가 아님)을 적용해 실행됩니다. 선물 데이터는 Databento에서 제공되며, 13년간의 CME 데이터를 포함합니다. 외환(FX) 데이터는 Dukascopy에서 제공되며 실제 매수/매도 호가를 반영합니다. 주식은 유동성을 고려한 체결 방식으로, 암호화폐는 현물 및 퍼프(perps) 방식으로 실행됩니다. 빠른 모델이 대부분의 이식을 수행하며, 가장 강력한 모델이 겉보기에는 살아남은 모든 전략을 분석하여 선행 편향(look-ahead bias)과 불가능한 체결을 찾아내고, 독립적인 감독자가 24시간 내내 파이프라인을 감시합니다. 코드를 해시 처리하므로, 세 가지 이름으로 재게시된 전략은 한 번만 테스트됩니다. 이 프로세스를 통해 실행되는 전체 전략의 약 78%가 거부되며, 그중 평균 회귀 전략의 약 80%가 제외됩니다. 다른 카테고리의 결과는 더 광범위한 연구 허브에서 확인하실 수 있습니다.
본 내용은 연구 및 교육 목적이며, 금융 자문이 아닙니다. 신호 제공이나 수익 보장 없음. 독립적으로 운영되며 TradingView와 제휴 관계가 없습니다.
어떤 전략이 살아남았으며, 누가 이를 게시했을까요?
이제 여러분은 무료로 종합적인 진실을 확인하실 수 있습니다: 대부분의 평균 회귀 전략은 실패하고, 극소수만이 조건부 우위를 차지하며, 그 비율은 약 4대 1입니다. 이 페이지에서 제공하지 않는 것은 구체적인 이름들입니다. 우리가 테스트한 구체적인 공개 평균 회귀 스크립트, 작성자, 비용 차감 후의 정확한 수치, 그리고 실제로 살아남은 소수의 전략 — 각 전략에 대한 평가와 그 이유까지. 이것이 바로 ‘The No List’입니다: 우리가 감사하고, 이름을 밝히고, 등급을 매기고, 설명한 모든 전략이 담겨 있습니다.
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평균 회귀 전략은 실제로 효과가 있나요?
일부는 효과가 있지만, 대부분은 그렇지 않습니다. 우리가 테스트한 90개 이상의 평균 회귀 전략 중 약 80%가 실제 비용 모델에서 실패했습니다. 대략 6개 중 1개만이 조건부 우위를 보였는데, 이는 실제 효과는 있었지만 특정 상품과 기간에 국한된 것이지, 시중에서 판매되는 “어디서나 통하는” 버전은 아니었습니다.
평균 회귀 전략은 왜 실패할까요?
두 가지 주된 이유가 있습니다. 첫째, 추세에 휩쓸리기 때문입니다. 평균 회귀 전략은 추세에 반하는 성격을 띠기 때문에, 시장이 한 방향으로 계속 움직이면 추세가 꺾일 때마다 손실로 이어집니다. 둘째, 비용이 빠른 전략을 잠식하기 때문입니다. 짧은 기간에서는 스프레드와 슬리피지가 거래당 우위보다 더 큽니다.
평균 회귀 전략은 그리드 및 DCA 봇보다 더 나을까요, 아니면 더 나쁠까요?
훨씬 낫습니다. 그 차이는 압도적입니다. 우리가 테스트한 모든 그리드, DCA, 마틴게일 봇은 실패했습니다 — 해당 카테고리의 100%가 실패했습니다. 평균 회귀 전략의 실패율은 약 80%이며, 극소수만이 살아남습니다. 이 카테고리는 까다로울 뿐, 완전히 죽은 분야는 아닙니다.
생존한 평균 회귀 전략들은 무엇이 다른가요?
실제로 평균 회귀가 일어나는 상품을 거래하며, 비용이 반올림 오차 수준에 불과할 정도로 천천히 거래하고, 추세에 맞춰 평균 매수하는 대신 변동폭이 깨지면 과감하게 포지션을 청산합니다. 우위는 실재하지만 미미합니다. 시장이나 시간대를 바꾸면 대개 사라집니다.