AvalonQuant 가 전략 백테스트를 다시 돌리는 방법(데이터, 체결, 비용, 지표, 편입 규칙, 알려진 한계), 가상거래 리그 점수를 매기는 방법, 펀딩비 데이터의 출처를 설명합니다.
이 사이트는 서로 다른 두 종류의 근거를 공개합니다. 전략 백테스트는 고정된 규칙을 약 10년치 과거 가격에 적용한 시뮬레이션입니다. 가상거래는 앞으로 쌓아 가는 가상거래 기록입니다. 공개 리그의 전략이 실시간 가격에서 가상 체결로 거래하고, 기록은 전략이 리그에 들어온 날부터 시작합니다. 백테스트는 규칙이 과거에 어떻게 움직였을지를, 가상거래 기록은 훨씬 짧은 기간 동안 지금 어떻게 움직이는지를 말해 줍니다. 페이지마다 어느 쪽인지 표시하며, 둘을 더하거나 서로 순위를 매기지 않습니다.
공개된 백테스트는 모두 미국 상장 ETF·주식의 공개 일별 가격 데이터를 씁니다. 평가 구간은 2,500거래일, 약 10년(현재 2016년 10월 ~ 2026년 10월)이며, 전략마다 지표를 계산할 수 있도록 그 이전 기록(최대 약 1년)을 함께 받습니다. 공개된 전략은 모두 분할·분배금을 반영한 수정 가격을 써서 배당과 채권 펀드 이자가 들어갑니다.
모든 페이지의 비교 기준은 정확히 같은 날짜 동안 SPY 를 사서 보유한 결과입니다. 연도별 표, 낙폭 날짜, 시장 추세별 구분은 헤드라인 수치와 같은 일별 자산곡선에서 계산합니다.
신호는 마감된 일봉만 씁니다. 그래서 어느 날 종가로 내린 결정은 다음 거래일 시가에 체결합니다. 전략 규칙에 따라 매주 또는 매월 리밸런싱하고, 대부분은 리밸런싱 사이에도 종목별 손절이나 계좌 단위 낙폭 차단 장치처럼 포트폴리오를 단기 국채·초단기 국채 펀드로 옮기는 일별 위험 점검을 합니다.
포지션은 계좌 대비 비중으로 정하고 소수 단위 주식을 허용합니다. 증거금을 빌리는 전략은 없습니다. 여러 전략이 TQQQ, UPRO, SOXL 같은 2배·3배 레버리지 ETF 를 보유하며, 레버리지 펀드의 일일 재조정에 따른 감가와 보수는 실제 시장 가격을 쓰기 때문에 반영됩니다. 전략마다 대상 자산, 주기, 위험 통제, 레버리지는 각 전략 페이지에 적어 두었습니다.
모든 거래는 거래 금액에 비례한 비용을 냅니다. 비율은 전략마다 다릅니다. Fifty-Two Week High Leaderboard 는 매수·매도 레그마다 0.10% 를 회전율에 곱해 부과하고, 나머지 5개(Dynamic Factor Strength, Velocity Strength Filter, Tactical Leveraged Trend Rotation, Growth-Value Style Selection, Kaufman Efficiency Index)는 매수·매도 금액마다 편도 0.25%(완전 교체 시 약 0.50%)를 부과합니다. 이 비율은 수수료, 호가 차이, 슬리피지를 함께 덮도록 잡았습니다. 별도의 시장 충격 모델, 세금, 차입 비용은 없고, 체결은 정확히 시가에 된다고 가정합니다. 그래서 자주 거래하는 전략일수록 이 가정과 실제 계좌 사이의 차이에 더 크게 노출됩니다.
CAGR 은 시험 기간 동안 시작 금액을 끝 금액으로 복리로 잇는 연 수익률입니다. 최대 낙폭은 일별 자산곡선에서 이전 고점으로부터 이후 저점까지 가장 크게 떨어진 폭입니다. 샤프 비율은 일평균 수익률을 그 표준편차로 나눠 연환산한 값이며, 무위험 수익률은 빼지 않습니다. 수익÷낙폭은 CAGR 을 최대 낙폭의 절댓값으로 나눈 값입니다(칼마 비율과 같은 방식). 위험 구간은 최대 낙폭 기준으로 15% 이하 낮음, 25% 이하 보통, 35% 이하 큼, 그 이상 매우 큼으로 나눕니다.
전략 페이지의 분석에는 SPY 와 나란히 놓은 연도별 수익률, 고점·저점·회복 날짜와 같은 기간 SPY 를 붙인 가장 깊은 낙폭 3개, SPY 가 10% 넘게 빠진 구간마다의 전략 수익률, 시장 추세별 평균이 더해집니다. 추세 구분은 사후에 붙인 이름입니다: SPY 가 오르는 200일 이동평균 위면 상승 추세, 내리는 이동평균 아래면 하락 추세, 나머지는 횡보입니다. 과거를 설명할 뿐 매매 신호가 아닙니다.
전략은 현재 코드로 다시 돌아가고, 시험 기간이 3년 이상이며, 기간 내내 거래가 이어지고(전체 일수의 30% 넘게 곡선이 평평하면 고장으로 봅니다), 실제 결과를 낼 때만 싣습니다. 통과하지 못한 전략은 부풀려진 연 수익률로 보여 주지 않고 뺍니다. 최신일 가격 누락 같은 데이터 문제로 재실행이 실패하면, 다음 재실행이 성공할 때까지 직전 재실행 결과를 둡니다.
숫자가 좋아 보여도 방법론 점검에서 전략이 내려갈 수 있습니다. 2026년 10월에는 신호에 당일 정보를 쓴 전략, 지금 살아남은 종목만 담은 목록으로 순위를 매긴 전략, 10년치 결과를 보고 고른 레버리지 펀드에 기댄 전략, 현실적인 0.1% 거래 비용을 넣자 무너진 전략을 내렸습니다.
선택 편향: 모든 대상 자산은 지금 존재하는 ETF 의 고정 목록이며, 그중 다수가 잘 알려진 3배 펀드입니다. 청산된 펀드는 목록에 없고, 목록은 현재 알고 있는 정보로 골랐습니다.
표본 내 조정: 여러 전략의 손절 수준, 노출 상한 같은 파라미터는 공개된 것과 같은 10년 구간에서 대안을 비교해 골랐습니다. 그래서 결과는 표본 밖 검증이 아닙니다.
짧은 기록과 단일 데이터 출처: 새로 나온 레버리지 펀드는 최근 몇 년에만 기여하고, 가격은 교차 확인 없이 하나의 공개 데이터 출처에서 가져옵니다. 세금, 차입, 시장 충격은 모델에 없습니다. 모든 백테스트는 미래 예측이 아니라 규칙이 과거에 어떻게 움직였는지에 대한 근거로 읽어 주세요.
공개 리그에는 지금 다섯 전략이 있습니다: HAA, SPY Trend Filter, Dynamic Regime, Style Selection(이상 미국 ETF, SPY Trend Filter 와 Style Selection 은 3배 ETF 사용), Crypto TSMOM(USDT 무기한 선물, 롱 온리, 총 1배). 모두 가상거래로만 운용하며 전략마다 가상 자금 $1,000 로 시작합니다. 미국 ETF 전략은 마감된 일봉으로 판단하고, Crypto TSMOM 은 USDT 무기한 선물로 거래하며 펀딩비를 기록합니다. 새 목표 비중은 거래 금액의 0.04% 수수료를 내는 가상 체결로 채우고, 포지션은 15분마다 시장 가격으로 다시 평가합니다. 순위는 매시간 다시 계산해 진입가·손절가·주문 정보 없이 지연 스냅샷으로 공개합니다. 순위는 가상거래 28일 이상, 체결 1건 이상인 전략에만 매기며, 그 전에는 수치 없이 '준비 중(n/28일)'으로 표시해 짧은 기록이 결과처럼 읽히지 않게 합니다.
리그 점수(0~100)는 여섯 하위 점수의 가중합입니다: 누적 수익률 30%, 낙폭 25%, 샤프 15%, 최근 성과 15%, 안정성 10%, 데이터 품질 5%. 수익률 점수는 50 + 3 × 수익률 %, 낙폭 점수는 100 + 4 × 최대 낙폭 %(낙폭은 음수), 샤프 점수는 50 + 20 × 샤프, 안정성은 100 − 5 × |최대 낙폭 %|이며 각각 0~100 으로 자릅니다. 현재 산식 버전에서 최근 성과 점수는 수익률 점수와 같은 계산을 씁니다. 데이터 품질은 스냅샷 신뢰도에서 시작해 곡선이 너무 짧거나, 24시간 넘게 동기화되지 않았거나, 일시 중지된 경우 감점됩니다. 리그의 샤프는 일별 수익률을 365일 기준으로 연환산하며 일별 수익률이 7개 쌓인 뒤에만 표시합니다. 점수는 순위를 매기는 휴리스틱이지 추천이 아닙니다.
펀딩비 페이지는 바이낸스·바이빗 선물 공개 API 에서 코인별 USDT 마진 무기한 선물의 정산 펀딩비를 읽어 90일치를 보관하고 30분마다 갱신합니다. 연환산 값은 7·30·90일 구간에 실제로 정산된 펀딩을 1년으로 늘린 것으로, 최근 보유 비용을 설명할 뿐 수익률이 아닙니다. 거래소에 연결하지 못하면 그 칸은 없음으로 표시하고, 대신 추정한 값을 넣지 않습니다.
계산기는 모두 브라우저 안에서 계산하고 사용하는 공식을 보여 줍니다. 구간별 유지증거금 같은 거래소 규칙을 모두 반영하지는 않으므로 결과는 참고용으로 보고, 거래 전에 이용하는 거래소에서 확인하세요.
백테스트와 가상거래 결과는 가상의 결과이며 미래 성과를 보장하지 않습니다. 사이트의 어떤 내용도 투자 조언, 매매 신호, 자금 운용 제안이 아닙니다.
최종 업데이트 2026-10-16.