이평찍먹, 시간대를 나눠보니 결과가 달라졌다.

무엇을 비교했나

전체 거래와 시간대를 넓게 거른 필터, 승률을 더 높이기 위해 강하게 압축한 필터를 비교했습니다. 정확한 진입 타점, 진입 조건, 손절 계산 방식과 내부 로직은 공개하지 않습니다. 공개하는 것은 백테스트 결과와 시간대별 성과 차이에 대한 연구 내용입니다.

핵심 결과

왜 승률이 더 높은데 덜 벌었을까

1RR에서 본절이 없다고 단순화하면 승률이 올라갈수록 거래당 기대값은 좋아집니다. 하지만 실제 누적 결과는 거래당 기대값 × 거래 기회에 가깝습니다.

강압축 필터는 좋지 않은 거래뿐 아니라 아직 기대값이 남아 있는 거래까지 같이 잘라냈습니다. 그래서 한 번의 거래는 더 깔끔해졌지만 월 거래 횟수가 줄면서 전체 누적 R은 오히려 낮아졌습니다.

종목마다 필터 효과는 달랐다

같은 규칙을 여러 자산에 적용했을 때 전체 거래가 이미 플러스인 종목도 있었고, 특정 시간대를 거른 뒤에야 결과가 크게 좋아진 종목도 있었습니다. 이 차이는 ‘좋은 전략이면 아무 시간에나 똑같다’고 보기 어렵다는 점을 보여줍니다.

한 시기에만 우연히 좋았던 건지 확인했다

확장 필터는 2020년부터 2026년 상반기까지 연도별 누적 R이 모두 플러스였습니다. 초기 구간과 후기 구간을 나눴을 때도 월평균 R이 약 +2R 수준으로 비슷했습니다.

다만 이 분할은 진정한 아웃오브샘플 검증이 아닙니다. 시간 필터 자체가 전체 자료를 보면서 선택됐기 때문에 선택 편향은 남아 있습니다.

이 결과를 실제 매매 성과로 보면 안 되는 이유

• 과거 데이터입니다. 이후 시장에서도 같은 승률과 누적 R이 반복된다는 보장이 없습니다.
• 시간필터는 인샘플에서 찾았습니다. 같은 데이터를 계속 잘라 좋은 시간만 남기면 과최적화 위험이 커집니다.
• 1R 표준화 곡선입니다. 실제 계좌 수익률은 포지션 크기, 동시 진입, 복리, 스프레드, 슬리피지, 커미션에 따라 달라집니다.
• 현재 분석기와 이평찍먹은 같은 것이 아닙니다. 분석기는 일봉·1시간봉의 현재 단기 스윙 맥락을 보여주는 참고 도구이고, 이평찍먹은 추세 분석 원리에 별도의 비공개 매매 규칙을 붙여 과거 데이터로 시험한 전략입니다.
• 다음 단계는 고정된 규칙의 재검증입니다. 신규 데이터나 rolling walk-forward처럼 필터를 다시 고르지 않은 상태에서 결과를 확인해야 합니다.