로테이션 전략은 정해진 자산 목록을 최근 강도로 줄 세워 상위 자산을 들고, 마땅한 자산이 없으면 방어 자산으로 옮깁니다. 순위를 매기는 기간, 리밸런싱 날짜, 방어 규칙이 전략마다 다르고, 낙폭의 대부분이 거기서 갈립니다.
전략 13개. 최대 낙폭 중앙값 27.0%, CAGR 중앙값 17.8%. 낙폭이 가장 얕은 전략은 Tactical ETF Regime Switcher(-14.6%), 낙폭 대비 수익이 가장 높은 전략은 Tactical ETF Regime Switcher(수익÷낙폭 2.46)입니다.
자산군별: 미국 주식·ETF 11, 크립토 2.
점 하나가 전략 하나입니다. 왼쪽일수록 최악의 하락이 얕고, 위쪽일수록 연 수익률이 높습니다. 왼쪽 위가 적은 낙폭으로 수익을 낸 자리입니다.
| # | 전략 | 최대 낙폭 | 위험 구간 | 연환산(CAGR) | 샤프 | 수익÷낙폭 | 기간 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Tactical ETF Regime Switcher | -14.6% | 낙폭 낮음 | +35.9% | 1.56 | 2.46 | 2020–2026 |
| 2 | Tactical Index Acceleration | -14.7% | 낙폭 낮음 | +17.2% | 1.11 | 1.17 | 2016–2026 |
| 3 | Asymmetric Sharpe Perpetual Corridor | -16.8% | 낙폭 보통 | +18.6% | 1.17 | 1.11 | 2020–2026 |
| 4 | Canary-Signaled Tactical ETF Strategy | -16.9% | 낙폭 보통 | +4.5% | 0.46 | 0.27 | 2016–2026 |
| 5 | Vigilant Leveraged Trend Rotation | -18.6% | 낙폭 보통 | +10.7% | 0.82 | 0.57 | 2016–2026 |
| 6 | Tactical Leveraged Trend Rotation | -25.4% | 낙폭 큼 | +17.8% | 0.81 | 0.7 | 2016–2026 |
| 7 | Same-Weekday Return Continuation | -27.0% | 낙폭 큼 | +12.9% | 0.66 | 0.48 | 2016–2026 |
| 8 | Velocity Strength Filter | -27.4% | 낙폭 큼 | +17.6% | 0.84 | 0.64 | 2016–2026 |
| 9 | Return Stacking with Capital-Efficient Overlays | -33.5% | 낙폭 큼 | +43.7% | 1.17 | 1.3 | 2016–2026 |
| 10 | Fifty-Two Week High Leaderboard | -34.5% | 낙폭 큼 | +15.8% | 0.72 | 0.46 | 2016–2026 |
| 11 | Faber Ivy Amplified Leaderboard | -49.6% | 낙폭 매우 큼 | +51.7% | 1.01 | 1.04 | 2016–2026 |
| 12 | Leveraged Dual Momentum ETF | -57.2% | 낙폭 매우 큼 | +38.5% | 0.89 | 0.67 | 2018–2026 |
| 13 | Crypto Multi-Asset Momentum & Trend System | -58.1% | 낙폭 매우 큼 | +43.2% | 0.94 | 0.74 | 2020–2026 |
2026-10-04 재실행.
Tactical ETF Regime Switcher입니다. 2020-09-18부터 2026-10-02까지 최악의 하락이 -14.6%, 연환산 수익률이 +35.9%였습니다.
Tactical ETF Regime Switcher입니다. 연 +35.9%를 최대 낙폭 -14.6%로 얻어 수익÷낙폭(칼마) 비율이 2.46입니다.
아닙니다. 전략의 현재 코드로 과거 가격에 다시 돌린 결과입니다. 백테스트는 실제 비용 일부를 담지 않으며 미래 수익을 예측하지 않습니다.
고지. 백테스트는 과거 데이터에 대한 가상 시뮬레이션입니다. 실제 거래의 모든 비용을 담지 않으며 실거래 결과가 아니고 미래 수익을 보장하지 않습니다. 교육용 리서치이며 투자 조언이 아닙니다.