암호화폐 거래 세계에서 많은 사람들이 특정 "거래 지표"에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 여러 연구 논문에서 지적하듯이, 백테스팅을 통해 꾸준한 수익성을 주장하는 대부분의 거래 전략은 시장에서 효과가 입증된 것이 아니라, 단지 선별된 전략일 뿐입니다. 마치 작년에 대학 입학시험에서 100번 만점을 받았다고 해서 올해도 같은 점수를 받을 수 있는 것은 아닌 것처럼, 이것이 바로 거래 전략의 "과적합" 함정입니다. 더 현실적인 질문은, 만약 어떤 전략이 정말로 뛰어난 성과를 낸다면, 왜 그 전략을 판매하거나 공개적으로 공유하는 대신 직접 활용하지 않는가 하는 것입니다.
결국, 진정으로 효과적인 전략은 종종 막대한 자본을 흡수할 수 있는 능력에 한계가 있습니다. 자본이 너무 커지면, 투자자 자신의 거래 행태와 시장 반응에 의해 이점이 상쇄될 수 있기 때문입니다.
거래 지표 개발자들은 종종 지표의 가장 좋은 부분에 대해서만 자금을 조달합니다.
미국수학회에서 발표한 논문 은 백테스팅 편향을 지적합니다. 이 연구는 전통적인 백테스팅 프레임 내에서 일부 기술적 전략이 과거 데이터에서 상당한 긍정적 수익률을 창출할 수 있다는 점을 발견했는데, 이는 기술적 분석이 오랫동안 시장에서 선호되어 온 주요 이유입니다. 그러나 저자들은 이러한 결과가 종종 중요한 문제, 즉 데이터 스누핑 편향을 간과한다고 지적합니다.
연구자들이 수백, 심지어 수천 개의 거래 규칙을 동시에 테스트할 때, 시장 자체가 완전히 무작위적이라 하더라도 통계적으로 유의미한 소수의 전략이 나타날 수밖에 없습니다. 이러한 사후 분석에서 나타난 성공 사례만을 기준으로 기술적 분석의 효과를 판단하는 것은 운을 실력으로 착각하는 것과 마찬가지입니다.
편향을 수정하고 나니 기술적 전략의 이점이 크게 줄어들었다.
이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구는 다중 검정으로 인해 발생하는 편향을 보정하는 등 보다 엄격한 통계적 검정 방법을 사용했습니다. 그 결과, 보정 후에는 초기에는 상당한 초과 수익률을 제공하는 것처럼 보였던 거의 모든 기술적 전략이 통계적 유의성을 잃는 것으로 나타났습니다. 즉, 기술적 거래 규칙은 표본 외의 환경에서는 과거의 성과를 재현하는 데 어려움을 겪었으며, 이는 이러한 전략들이 지속 가능한 시장 구조를 제대로 포착하지 못했음을 시사합니다.
거래 비용을 고려하면 실제 수익률은 더욱 비관적으로 나타납니다.
이 연구는 거래 비용까지 고려합니다. 기술적 거래 전략은 일반적으로 회전율이 높기 때문에 수수료, 슬리피지, 시장 영향 비용 등을 감안하면 약간의 양의 수익률을 유지하는 전략조차도 종종 마이너스 수익률로 전환됩니다. 저자들은 이러한 결과가 실제 거래 환경에 매우 중요한 의미를 갖는다고 지적합니다. 왜냐하면 공개적으로 이용 가능한 대부분의 백테스팅 결과는 실제 거래 환경의 마찰 비용을 과소평가하는 경향이 있기 때문입니다.
이번 연구 결과는 기술적 분석의 가치를 완전히 부정하는 것이 아니라, 기술적 분석이 유일한 수익 창출 수단이라기보다는 리스크 관리, 추세 파악 또는 행동 분석 보조 도구로서의 역할에 더 적합하다는 점을 지적합니다. 오늘날처럼 경쟁이 치열하고 빠르게 변화하는 시장에서는 과거의 가격과 거래량 신호에만 의존하는 것만으로는 지속 가능한 거래 우위를 확보하기에 더 이상 충분하지 않습니다.
거래 지표의 백테스팅 오류: 과거 시험 문제를 이용하여 우수한 시험 성적을 주장하는 방법.
" 백테스트 과적합 확률" 이라는 제목의 논문은 겉보기에 완벽해 보이는 백테스트 결과가 데이터 과적합의 결과일 가능성이 매우 높다고 지적합니다. 양적 금융에서 백테스팅은 전략의 리스크 과 수익률을 평가하는 표준적인 도구입니다. 그러나 컴퓨팅 성능의 향상으로 연구자들은 이제 동일한 과거 데이터 세트를 사용하여 수십억 가지의 전략 조합을 손쉽게 테스트할 수 있게 되었습니다.
논문 저자들은 이것이 마치 "데이터를 오랫동안 조사하면 결국에는 자백할 것이다"라고 말하는 것과 같다고 지적합니다. 연구자들이 이동평균 기간, 진입 임계값 등과 같은 매개변수를 계속 조정하여 성능이 완벽해 보일 때까지 분석하는 것은 미래의 신호를 포착하는 것이 아니라 과거 시장의 잡음에 맞추는 것에 불과한 경우가 많습니다. 마치 대학 입학시험을 위해 작년 기출문제를 반복해서 풀면서 100점을 받을 수 있다고 해서 올해 시험에서도 같은 방식으로 점수를 받을 수 있는 것은 아닌 것과 같습니다. 두 시험은 완전히 다른 것이기 때문입니다.
이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 핵심 지표인 백테스트 과적합 확률(PBO)을 제안했습니다. PBO는 "과거 백테스팅에서 가장 우수한 성과를 보인 전략이 미래에는 저조한 성과를 보일 확률"을 계산합니다. PBO 값이 높으면 해당 전략이 의도적으로 "최적의 매개변수"를 선택했음을 나타내고, PBO 값이 낮으면 전략이 견고함을 나타냅니다.
본 논문은 샤프 비율이 1.27에 달하는 매우 매력적인 전략을 실험적으로 적용했습니다. 그러나 테스트 결과, 이 전략의 PBO(매출 대비 이익) 비율이 무려 55%에 이르는 것으로 나타났습니다. 표본 내 백테스트에서는 모두 양의 수익률을 보였지만, 표본 외 테스트에서는 53%의 경우에서 손실이 발생했습니다. 이는 샤프 비율이 높은 전략조차도 과적합의 결과물일 수 있음을 보여줍니다.
인도 투자의 신 에 대한 실증 연구: RSI와 MACD는 시장을 지속적으로 능가하는 성과를 내지 못했다
백테스팅과 통계적 문제에 대해 논의했으니 이제 실제 연구 결과를 살펴보겠습니다. 인도 투자의 신 에 대한 18년간의 실증 연구에 따르면, 투자자들이 널리 사용하는 기술적 분석 도구는 전반적으로 거래자 지속적으로 초과 수익을 창출하는 데 충분하지 않은 것으로 나타났습니다. 일부 베어장 (Bear Market) 에서 일시적인 이점을 보여주는 경우에도, 리스크 조정 성과는 기술적 분석이 장기적인 수익성을 보장한다는 것을 입증하기에는 여전히 부족합니다.
인도 스리 다르마스탈라 만주나테슈와라 대학의 S. 무루가난다난 교수가 콜롬보 비즈니스 저널에 발표한 이 연구는 봄베이 거래소(BSE) 센섹스 지수를 연구 대상으로 삼았습니다. 이 연구는 2000년 2월부터 2018년 5월까지의 과거 데이터를 수집하여 여러 불장(Bull market), 베어장 (Bear Market), 그리고 횡보 기간을 아우르며 가장 널리 사용되는 두 가지 기술적 지표인 상대강도지수(RSI)와 이동평균수렴발산(MACD)의 실제 수익성을 분석했습니다.
RSI는 전반적으로 저조한 성과를 보였으며, 어떤 시장 주기에서도 안정적인 우위를 확보하지 못했습니다.
연구 결과에 따르면 전체 표본 기간 동안 RSI 거래 전략은 매수 또는 매도 신호를 사용했는지 여부와 관계없이 "아무런 전략도 사용하지 않은" 경우의 무조건적인 평균 수익률을 크게 상회하지 못했으며, 거래 비용을 차감하기 전에는 오히려 비효율적인 것으로 나타났습니다.
시장 사이클에 대한 추가 분석 결과, RSI는 대부분의 불장(Bull market) 에서 매도 신호를 자주 발생시키지만 추세 지속을 효과적으로 포착하지 못하는 것으로 나타났습니다. 베어장 (Bear Market) 이나 횡보장에서는 매수 신호가 증가하지만 진입 시점이 시기상조인 경우가 많아 저조한 수익률을 초래합니다. 연구에 따르면 RSI의 구조적 특성으로 인해 추세장에서 역추세 매매가 발생하기 쉽고, 이는 오히려 성과 저하의 원인이 됩니다. 리스크 조정 관점에서 볼 때, RSI 전략의 샤프 비율은 대부분 음수이며, 이는 감수한 리스크 에 상응하는 수익을 내지 못했음을 의미합니다.
MACD는 베어장 (Bear Market) 매도 신호에서 일시적으로만 우위를 점합니다.
이에 비해 MACD는 약간 더 나은 성과를 보이지만, 여전히 안정적이고 신뢰할 수 있는 지표로 여겨지지는 않습니다. 연구 결과에 따르면 MACD 매수 신호는 모든 시장 사이클에 걸쳐 평균 수익률 측면에서 시장을 크게 상회하지 못했습니다. 그러나 매도 신호는 대부분 베어장 (Bear Market) 에서 통계적으로 유의미한 양의 수익률을 기록하며 무조건적인 평균 수익률을 능가했습니다.
이는 시장 하락기에 MACD 거래자 손실을 피하거나 공매도 전략을 통해 수익을 내는 데 더 효과적일 수 있음을 의미합니다. 그러나 연구에서 리스크 측정까지 고려했을 때, 베어장 (Bear Market) 에서 매도 신호가 수익을 내더라도 샤프 비율이 낮게 유지되는 것으로 나타났습니다. 이는 해당 전략 자체에 내재된 변동성 리스크 상쇄할 만큼 충분한 수익률이 아니라는 것을 의미합니다. 즉, MACD는 특정 상황에서는 유용하지만, 장기적인 수익 창출을 위한 믿을 만한 도구라고 하기에는 여전히 상당한 차이가 있습니다.
본 연구는 약형 효율성 가설 하에서 인도 투자의 신 과거 가격 정보를 효과적으로 반영하고 있어 기술적 지표에만 의존해서는 장기적으로 탁월한 수익률을 달성하기 어렵다는 결론을 내립니다. 정보가 상대적으로 불완전한 신흥 시장에서조차 기술적 분석의 이점은 시간이 지남에 따라 시장에 의해 점차 약화되고 있습니다. 저자들은 특히 거래 수수료, 슬리피지, 실제 거래에 따른 자본 비용까지 고려할 경우 기술적 분석 전략의 실제 성과가 더욱 악화될 수 있다고 강조합니다.
이 글에서 소개하는 전략이 정말 효과적이라면, 왜 직접 활용하지 않으시겠습니까? 세 편의 논문이 판매 지표의 숨겨진 진실을 폭로합니다 . 이 글은 뉴스 플랫폼 체인인 ABMedia 에 처음 게재되었습니다.
