$1,000으로 26개 매매법을 전부 돌려 찾은 답
미국주식 자동매매 봇 개발기 · 전략 백테스트 · 2026년 8월
지난 글에서 미래 정보가 새지 않는 백테스트 하네스를 만들고, 그 하네스로 유튜브에서 배운 남의 룰을 검증했습니다. 이번엔 질문을 크게 잡았습니다. “$1,000으로 낼 수 있는 최고 수익은 무엇인가.” 자산 35종에 매매법 26가지를 올려 전부 돌렸고, 나온 답은 제가 기대하던 방향이 아니었습니다.
한 줄 결론
$1,000에서 최고 수익의 답은 “단기매매를 더 잘하는 것”이 아니라 “매매 횟수를 줄이고 큰 추세를 오래 타는 것”이었습니다. 그리고 그 화려한 숫자에는 반드시 함께 읽어야 할 단서가 붙습니다.
🧪 제약을 먼저 숫자로 못 박았다
“최고 수익”을 검색하면 답이 넘칩니다. 문제는 그 답들이 대부분 제 계좌 조건을 무시한다는 겁니다. 그래서 검증에 들어가기 전에 제약을 먼저 숫자로 고정했습니다.
유니버스는 35종입니다. 지수 ETF(SPY·QQQ·TQQQ), 채권(AGG·TLT·BIL), 해외(VEU·EFA·EEM), 11개 섹터 ETF, 팩터 ETF(MTUM·QUAL·SPMO), 원자재·리츠·금, 그리고 메가캡 개별주와 비트코인까지 넣었습니다. 평가 구간은 2017년 1월~2026년 4월을 주 구간으로, 사이클을 더 담기 위해 2011년~2026년을 보조 구간으로 뒀습니다.
🔍 스스로를 못 믿어서 감사를 붙였다
백테스트는 만든 사람에게 유리하게 나오기 마련입니다. 그래서 세 갈래로 나눠 하네스 자체를 공격했습니다. 미래 정보 유입은 합성 데이터로 t+1 체결을 확인해 통과했고, 비용 계산은 수기로 검산해 통과했습니다. 그런데 생존편향 항목은 통과하지 못했습니다. 이 대목은 글 후반에 그대로 옮겨 적습니다.
📊 상위권이 전부 저빈도였다
2017~2026 주 구간 결과를 연평균 수익률 순으로 세우니 뚜렷한 무늬가 나왔습니다. 상위권은 거래 횟수가 적은 추세추종이 차지했고, 하위권은 매매를 많이 하는 전략이 몰렸습니다.
주요 전략 연평균 수익률 (2017–2026, 수수료 0.25% 반영)
숫자를 조금 더 자세히 보면 이렇습니다. 체결은 구간 전체의 매매 횟수, 비용 비중은 총 거래비용을 최종 자산으로 나눈 값입니다.
맨 아랫줄을 보세요. NR7 전략은 거래비용이 최종 자산의 259.6%였습니다. 남은 돈보다 수수료로 낸 돈이 두 배 반 많다는 뜻입니다. 535번 매매하는 동안 벌어들인 것을 전부 수수료로 반납하고도 원금을 깎아먹었습니다.
💸 수수료를 0으로 바꾸면 순위가 뒤집힌다
비용이 정말 결정적인지 확인하려고 똑같은 전략을 수수료만 바꿔 세 번 돌렸습니다. 실제 0.25%, 저렴한 증권사 수준인 0.07%, 그리고 수수료가 아예 없는 0%입니다.
위 두 줄과 아래 두 줄이 정반대로 움직입니다. NR7과 RSI-2는 로직 자체에는 수익이 있었습니다 — 수수료가 없으면 +92%, +66%입니다. 그런데 0.25%를 붙이는 순간 적자로 뒤집힙니다. 엣지가 100% 비용에 먹힌 겁니다. 반면 아래 두 줄은 수수료를 0으로 만들어도 수익률이 거의 안 움직입니다. 매매를 적게 하니 비용이 반올림 오차 수준입니다.
🧠 이 대비가 이 시리즈에서 가장 값비싸게 배운 원리라, 다음 글에서 따로 다룹니다. 왜 거래 횟수가 늘수록 좋은 로직도 구조적으로 죽는지, 그 경계가 정확히 어디인지를 숫자로 따져볼 예정입니다.
🌊 변동성 타깃팅이 2022년에 한 일
상위권 안에서도 갈리는 지점이 있었습니다. 단순히 200일선 위면 보유하는 방식과, 여기에 변동성 타깃팅을 얹은 방식의 차이입니다.
변동성 타깃팅은 규칙이 한 줄입니다. 노출 = min(1, 목표변동성 ÷ 최근 실현변동성). 시장이 요동치면 실현변동성이 커지고, 분모가 커지니 자동으로 비중이 줄어듭니다. 조용해지면 반대로 늘어납니다. 예측이 아니라 현재 측정값에 반응하는 구조입니다.
2011~2026 장기 구간에서 연도별로 쪼개 보면 이 한 줄이 하는 일이 선명합니다.
2022년 (나스닥 약세장) 성적
같은 TQQQ, 같은 해인데 −79.8%와 −14.6%입니다. 규칙 한 줄이 계좌의 생사를 갈랐습니다. 장기 구간 전체로 보면 변동성 타깃팅 쪽이 연평균 26.6%로 단순 200일선(24.0%)을 앞서고, 최대낙폭도 −59.6%로 −63.5%보다 낫습니다.
이건 제가 발견한 기법이 아니라 학계와 자산운용 업계에서 폭넓게 검증된 방식입니다. 공개된 연구들을 보면 변동성 타깃팅이 주식·크레딧 자산의 위험조정수익을 유의하게 개선하고, 특히 극단적 손실 구간을 완화한다고 보고합니다. 큰 손실은 대개 변동성이 치솟은 시점에 발생하는데, 바로 그 시점에 노출이 자동으로 줄어들어 있기 때문입니다. 제 백테스트의 2022년 숫자가 딱 그 설명대로 나왔습니다.
다만 만능은 아닙니다. 같은 연구들이 채권·통화·원자재에서는 효과가 미미하다고 짚습니다. 주식류에서 잘 듣는 이유는 변동성 조절이 사실상 추세추종과 비슷한 역할을 하기 때문이라는 설명이 붙습니다.
🎯 1등이 답이 아닌 이유
수익률 1등은 TQQQ 매수보유(40.9%)였습니다. 그런데 이걸 추천할 수 없습니다. 최대낙폭이 −81.7%이기 때문입니다. $1,000이 $183까지 내려가는 구간을 아무 조치 없이 견뎌야 합니다. 대부분은 그 구간에서 손을 뗍니다. 그리고 손을 떼는 순간 백테스트의 40.9%는 내 것이 아닙니다.
그래서 답은 하나가 아니라 “얼마나 견딜 수 있는가”에 따라 갈립니다. 이 질문을 먼저 정하지 않으면 어떤 숫자도 의미가 없습니다.
🔁 다이어그램 요약: 감당 가능한 낙폭이 갈림길입니다. 반토막 넘는 낙폭을 견딜 수 있으면 TQQQ 변동성타깃(연 26.6%·낙폭 −60%), 30% 안팎까지면 QQQ 50/200 교차(연 14.2%·낙폭 −27%), 그것도 부담이면 GTAA-5나 60/40 자산배분(연 5~11%·낙폭 −8~26%)입니다.
눈여겨볼 건 균형형의 매매 횟수입니다. QQQ 50/200 교차는 9년 동안 체결이 17번이었습니다. 연 두 번이 채 안 됩니다. 그런데 연평균 17.4%에 최대낙폭은 −26.7%로, 위험 대비로는 상위권 어느 전략에도 밀리지 않습니다. 소액 계좌에서 가장 현실적인 선택지일 수 있습니다.
참고로 “종목을 알고리즘으로 골라 계속 교체하면 되지 않나” 하는 접근도 넣어봤습니다. 섹터 로테이션과 팩터 로테이션이 그것인데, 둘 다 단순 추세추종에 졌습니다(1.8%, 10.7%). $1,000에서는 ETF 한 주가 자산의 10~45%를 차지해 비중을 원하는 대로 맞출 수 없고, 갈아탈 때마다 비용과 헛신호가 쌓입니다. 소액의 강점은 분산이 아니라 집중이라는 게 데이터가 준 답이었습니다.
⚠️ 이 숫자에는 큰 구멍이 하나 있다
앞의 감사에서 생존편향 항목이 통과하지 못했다고 했습니다. 그 내용이 이겁니다.
TQQQ는 2010년에 만들어졌습니다. 즉 이 상품은 2000~2002년 닷컴 붕괴도, 2008년 금융위기도 겪어본 적이 없습니다. 제 백테스트가 담은 2011~2026년은 사실상 역사상 손꼽히는 강세장 구간이고, 본격적인 약세장 표본은 2022년 하나뿐입니다. 연 26.6%라는 숫자는 그 표본 위에서 나온 값입니다.
이 우려가 과장이 아니라는 건 외부 자료로도 확인됩니다. 3배 레버리지 나스닥 상품이 닷컴 붕괴기에 존재했다면 어떻게 됐을지 시뮬레이션한 분석들은 사실상 전멸했을 것으로 봅니다. 실제로 TQQQ는 2000년 고점 기준으로 환산하면 지금도 회복하지 못한 상태라는 지적도 있습니다. 같은 기간 레버리지 없는 나스닥 지수가 400% 넘게 오른 것과 대조적입니다.
원인은 변동성 감쇠입니다. 레버리지 ETF는 하루 단위로 배수를 맞추기 때문에, 오르내림이 반복되면 지수가 제자리로 돌아와도 상품 가격은 깎여 있습니다. 배수가 클수록, 변동성이 클수록 손실이 커집니다. 장기 보유에 적합한 상품이 아닌 이유입니다.
🟢 반대로 안심되는 부분도 있다
추세추종이라는 아이디어 자체는 잃어버린 10년을 포함한 표본에서도 검증돼 있습니다. 레버리지 없는 나스닥 지수에 200일선 규칙을 적용한 외부 백테스트를 보면, 닷컴 붕괴와 금융위기를 모두 포함한 2000~2024년 구간에서 누적 791%로 매수보유(428%)를 앞서고, 최대낙폭은 −28.6%로 매수보유(−83%)보다 훨씬 얕았습니다. 즉 위험한 건 추세추종이 아니라 거기에 3배 레버리지를 얹는 부분입니다.
그래서 결론을 이렇게 좁혔습니다. 레버리지 추세는 전체 자산이 아니라 작은 조각으로만, 그리고 레짐 필터와 변동성 타깃팅을 반드시 끼고. 아무 장치 없는 레버리지 매수보유는 수익률 1등이어도 후보에서 뺐습니다. 이 생존편향 문제는 워낙 중요해서 별도의 글로 따로 파헤칠 예정입니다.
🔧 그래서 봇을 뜯어고쳤다
이 검증의 결론이 제 봇에 그대로 반영됐습니다. 당시 봇은 자산의 20%를 하루에도 여러 번 사고파는 단타 전략에 쓰고 있었는데, 실거래 결산에서 수수료가 총이익의 116%를 먹은 상태였습니다. 이 검증이 같은 결론을 완전히 독립적인 경로로 한 번 더 내놓은 셈입니다.
그래서 그 20% 조각을 같은 종목(TQQQ)을 쓰되 빈도를 버리고 보유기간을 늘리는 방식으로 교체했습니다. 지금 실제로 돌아가는 규칙은 이렇습니다.
▶ 나스닥 지수가 200일선 위일 때만 보유, 아래면 단기채로 대피
▶ 노출 = min(1, 목표변동성 0.40 ÷ 최근 20일 실현변동성)
▶ 재조정은 월 1회. 장중 감시 없음
▶ 나머지 자산은 모멘텀 ETF 코어와 방어형 전략이 담당
교체 이후 몇 달간의 실제 운영 기록은 시리즈 마지막 글에서 다룰 예정입니다. 백테스트가 말한 대로 움직이는지, 설계와 현실이 어디서 어긋나는지가 결국 가장 궁금한 부분이니까요.
📌 세 줄 정리
✓ 26개 매매법 중 상위권은 전부 거래를 적게 하는 추세추종이었습니다. 단타 계열은 로직에 수익이 있어도 0.25% 수수료에서 전부 적자로 뒤집혔습니다.
✓ 수익률 1등은 답이 아닙니다. −81.7% 낙폭을 견딜 수 없다면 그 수익률은 남의 것입니다. 답은 감당 가능한 낙폭에서 갈립니다.
✓ 레버리지 추세의 화려한 숫자는 약세장을 한 번밖에 안 겪은 표본에서 나왔습니다. 아이디어 자체는 더 긴 표본에서도 검증되지만, 위험한 건 거기 얹은 3배입니다.
🔗 참고 자료
• 변동성 타깃팅의 위험조정수익 개선 효과 — Alpha Architect, Man Group
• 나스닥 200일선 추세 전략 장기 백테스트 — Financial Wisdom, Bogleheads 포럼
• 레버리지 ETF 변동성 감쇠와 닷컴 붕괴 시뮬레이션 — Market Sentiment, Charting Your Wealth
본 글의 수치는 특정 기간·특정 비용 가정 아래 실행한 백테스트 결과이며, 과거 성과는 미래 수익을 보장하지 않습니다. 특히 레버리지 ETF는 일간 재조정 구조상 변동성이 큰 국면에서 기초지수 대비 성과가 크게 벌어질 수 있고, 장기 보유에 적합하지 않습니다. 본 콘텐츠는 자동매매 시스템 개발 과정의 기록으로 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 종목이나 전략의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 모든 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다.