가장 먼저 보여 주는 숫자이자 가장 안심시키는 숫자입니다. 동시에 아무것도 개선하지 않고 올리기 가장 쉬운 숫자이기도 합니다. 우리 시스템의 필터를 강화해 숫자로 확인했습니다: 승률은 움직였고, 돈은 움직이지 않았습니다.
우리 시스템에 다섯 개가 아니라 여섯 개 조건 전부를 충족하도록 요구했습니다. 승률은 올랐고 —조금, 0,5포인트— 돈은 그대로였습니다: 247.80 R 대 251.66, 같은 시스템을 두 번 돌렸을 때의 변동보다 작은 차이입니다. 달라진 것은 이것입니다: 거래 횟수가 3분의 2 줄었습니다.
승률은 몇 개의 거래가 플러스로 끝나는지를 말해 줍니다. 그 거래들에서 얼마를 버는지도, 나머지에서 얼마를 잃는지도 말하지 않습니다. 서로 다른 두 질문인데 하나에만 답합니다.
그리고 아무것의 품질도 건드리지 않고 마음대로 올릴 수 있습니다: 잘되는 거래는 일찍 닫고, 안 되는 거래는 그냥 두면 됩니다. 작은 이익으로 일찍 닫은 거래는 하나하나 적중으로 더해집니다. 돌아오길 기다리며 열어 둔 손실은 아직 실패로 세지지 않습니다. 이 두 습관이면 승률은 오르고 계좌는 줄어듭니다.
그래서 승률이 아주 높을 때, 가장 먼저 물어야 할 것은 어떻게 그 숫자를 얻었느냐가 아니라 틀렸을 때 얼마를 잃느냐입니다. 85 %를 맞히고 한 번 틀릴 때마다 맞힐 때 버는 것의 열 배를 잃는 시스템은 돈을 잃습니다. 40 %를 맞히고 건 것의 세 배를 버는 시스템은 돈을 법니다.
우리 시스템은 진입 전에 여섯 가지 조건을 확인하고, 최소 다섯 개가 충족되면 거래합니다. 여섯 개로 강화하자는 생각은 당연해 보입니다: 더 까다롭게, 더 좋은 진입, 더 높은 승률. 게다가 내부에서는 이미 아는 사실처럼 떠돌고 있었기에, 측정해 보러 갔습니다.
| 요구 조건 | 결과 (R) | 승률 | 수익 팩터 | 최대 낙폭 | 실행 간 변동 |
|---|---|---|---|---|---|
| 6개 중 5개 (현재 운용 중) | 251,66 | 40,7 % | 1,357 | −43,13 | 30,96 |
| 6개 중 6개 | 247,80 | 41,2 % | 1,425 | −32,77 | 18,10 |
강화해도 돈은 바뀌지 않았습니다. 결과 차이는 3.86 R입니다. 그리고 같은 시스템을 같은 날 들어온 마크를 처리하는 순서만 바꿔 스물다섯 번 돌리면, 한 번과 다음 번 사이에 18에서 31 R까지 출렁입니다. 그 차이는 이 출렁임 안에 통째로 들어갑니다: 이 데이터로는 어느 버전이 다른 버전을 이긴다고 말할 수 없습니다. 어느 쪽으로도.
달라지는 것은, 그것도 크게 달라지는 것은 거래 횟수입니다. 그리고 승률은 0,5포인트 오릅니다. 보고서 전체를 한 줄로 하면 이렇습니다: 더 까다롭게, 승률은 조금 더, 돈은 그대로. 승률이 품질을 측정한다면 엄격한 버전이 더 나아야 합니다. 그렇지 않습니다: 같은 것이고, 거래를 3분의 1만 할 뿐입니다.
답은 마크가 어떻게 분포하는지에 있고, 우리가 예상한 답이 아니었습니다. 백테스트의 마크 11,988개 중 8,247개는 조건 다섯 개를, 3,741개는 여섯 개 전부를 충족합니다. 여섯 개를 요구하면 소수를 빼는 게 아니라 68.8 %를 뺍니다. 셋 중 둘입니다.
돈이 움직이지 않는 이유가 바로 거기 있습니다. 동시 보유 포지션 한도를 없애고 두 그룹을 따로 돌리면, 거래당 거의 같은 성과를 냅니다: 조건 다섯 개는 0.189, 여섯 개는 0.185. 여섯 번째 요건은 좋은 마크와 나쁜 마크를 가려내지 못합니다. 그래서 마크의 3분의 2를 빼도 나쁜 것만 빠지지 않습니다: 모든 것이 같은 비율로 빠지고, 결과는 제자리에 머뭅니다.
그리고 두 번째 효과가 있는데, 이것이 왜 나아지지도 않는지 설명합니다. 일반 계좌는 한 번에 몇 개의 포지션만 열 수 있으므로, 대부분의 마크는 끝내 거래되지 않습니다: 포지션 열 개라면 11,988개 중 1,485개가 거래됩니다. 필터가 진입 하나를 빼면, 거의 언제나 똑같이 좋은 다른 진입이 그 자리를 차지하려고 기다리고 있습니다. 강화해도 더 좋은 진입이 남지 않습니다: 같은 진입이 더 적은 횟수로 남습니다. 더 적은 진입은 더 좋은 진입과 같지 않습니다.
승률은 떨어지지 않았습니다: 40.7 %에서 41.2 %로 0,5포인트 올랐습니다. 이 정도의 실행 간 출렁임에서 0,5포인트는 아무 의미가 없고, 그래서 그 위에 아무것도 쌓지 않았습니다. 적어 두는 이유는 이 보고서의 첫 버전에서 떨어졌다고 했는데 그게 사실이 아니었기 때문입니다.
정정 — 2026년 8월 16일
이 보고서의 첫 버전은 «마크 11,988개 중 10,824개가 이미 여섯 가지 조건을 충족했다, 90 %»라고 하며 필터가 거의 아무것도 가려내지 않는다고 결론 내렸습니다. 그건 틀렸습니다. 그 10,824는 다른 실행의 총 진입 수였는데, 분포인 것처럼 읽은 것입니다. 제대로 세면 여섯 개를 충족하는 것은 3,741개 — 31.2 % — 이므로 필터는 분명히, 그것도 크게 가려냅니다: 마크 셋 중 둘을 뺍니다. 그리고 이 정정은 불충분했습니다: «보고서의 결론은 바뀌지 않는다(여섯 개를 요구하면 다섯 개 열 모두에서 더 나쁘다)»고 했는데, 결론은 바뀌었습니다. 아래 8월 17일 정정에서 설명합니다. 조용히 고치는 대신, 발표했던 그대로 여기에 남겨 둡니다.
두 번째 정정 — 2026년 8월 17일
어제의 정정은 마크 분포를 바로잡았고 «보고서의 결론은 바뀌지 않는다»고 적었습니다. 바뀌었습니다. 표의 «6개 중 6개» 행은 잘못된 그룹 —어제 정정한 바로 그 10,824개 마크 오류—에서 측정한 것이었고, 우리는 설명만 고치고 거기서 나온 수치는 그대로 두었습니다. 올바른 그룹을 측정하면 «6개 중 6개»는 192.14 R이 아니라 247.80이고, 우리가 발표한 24 % 하락은 존재하지 않습니다: 3.86 R 차이, 잡음입니다. «다섯 개 열 모두에서 더 나쁘다»도 아닙니다. 표와 그에 기댄 추론을 다시 만들었습니다. 핵심 생각 —승률은 품질을 측정하지 않는다— 은 유지되며, 전보다 더 깔끔한 예시로 뒷받침됩니다.
승률을 품질의 척도로 쓰지 않기 위해서입니다. 승률은 청산 지점을 어디에 두느냐의 결과이지, 진입이 얼마나 좋은지의 속성이 아닙니다. 가까운 목표는 더 자주 도달해 승률을 올리지만 적중마다 남는 것이 적고, 먼 목표는 반대입니다. 시스템은 바뀌지 않았습니다: 닫는 지점이 바뀌었을 뿐입니다. 우리 시스템은 목표 3 R에서 승률 40.7 %입니다.
두 시스템을 실제로 비교하는 척도는 손실 거래까지 포함해 거래 하나가 평균적으로 버는 금액입니다. 숫자 하나를 원한다면 수익 팩터: 나가는 1유로당 얼마가 들어오는가. 85 %의 승률은 그것만으로는 아직 아무것도 말하지 않습니다.
그리고 «더 까다로울수록 좋다»는 직관을 의심하기 위해서입니다. 그 추론은 너무 그럴듯해서 거의 검증되지 않습니다. 여기서는 검증 덕분에 아무 대가 없이 시스템을 바꾸는 일을 피했습니다: 거래를 3분의 1만 하고 같은 자리에 도착했을 것입니다.
필터를 강화하는 게 더 나쁘다고 말하지 않고, 더 낫다고도 말하지 않습니다: 이 시스템과 이 데이터에서는 돈에 드러나지 않는다고 말하며, 이유도 구체적입니다 —필터를 통과한 마크는 통과하지 못한 마크와 사실상 같은 성과를 냅니다—. 필터가 실제로 좋은 것과 나쁜 것을 가르는 시스템이라면 결과는 달라질 것입니다. 표의 작은 차이(수익 팩터, 낙폭)가 의미 있다고도 말하지 않습니다: 그 정도의 실행 간 변동에서는 인정하지 않습니다. 높은 승률 자체가 의심스럽다고도 말하지 않습니다; 틀렸을 때 얼마를 잃는지 모른 채로는 정보가 되지 않는다고 말할 뿐입니다. 그리고 누구든 자기 돈으로 무엇을 해야 하는지는 말하지 않습니다.
누가 결과를 보여 주든 던질 두 가지 질문: 틀렸을 때 얼마를 잃는가? 그리고 청산은 어디인가? 이 둘이 있으면 승률이 의미를 갖기 시작합니다. 없으면 장식입니다.
그리고 여러분의 전략에서 직접 해 볼 수 있는 확인: 추가하려는 필터를 통과하는 마크와 통과하지 못하는 마크로 나누고, 두 그룹에서 거래 하나가 평균적으로 버는 금액을 비교하세요. 두 숫자가 비슷하다면 그 필터는 좋은 것과 나쁜 것을 가려내지 않습니다: 거래를 줄일 뿐입니다. 몇 개가 통과하는지 세는 것은 소용없습니다 — 많이 빼든 적게 빼든, 어느 경우에도 뺀 것이 더 나빴는지는 알려 주지 않습니다.
실마리를 더 따라가고 싶다면
시리즈의 다른 두 보고서: 전략을 믿기 전에 얼마만큼의 과거 데이터가 필요한가, 그리고 같은 테스트를 스물다섯 번 반복하면 왜 스물다섯 개의 다른 결과가 나오는가. 모두 sophronepsis.com/informes.html에 있습니다.
그리고 이런 것을 스스로 보는 법을 배우고 싶다면, 6일 과정이 app.sophronepsis.com/empieza에 있습니다.
보고서는 하루의 사진입니다. 플랫폼 안에서는 새 데이터가 들어오면 측정을 다시 하고, 모든 전략 옆에 그 검증이 붙어 있으며, 멘토는 몇 시든 묻는 것에 답합니다. sophronepsis.com/mentoria.html
이것은 훈계가 아니라 조사입니다. 방법이나 계산에서 오류를 찾으면 hola@sophronepsis.com으로 알려 주세요. 공개적으로 정정하겠습니다. Sophronepsis · 기다린다. 관찰한다. 실행한다.
백테스트: 148개 주식, 16.6년의 일봉 데이터에서 생성된 마크 11,988개, 3 R 청산, 설정당 25회 셔플, 중앙값 공개. 148개 주식과 16.6년의 일봉 데이터로 측정했고, 비용은 수수료 0.05 %와 슬리피지 0.05 %, 포지션을 다음 날까지 보유하는 데 드는 브로커 비용은 제외했습니다. 각 설정은 같은 날 마크 간의 순서를 섞어 25번 돌리고, 중앙값을 공개합니다. 교육용 콘텐츠이며 금융 자문이 아닙니다. 신호를 팔지 않고 제3자의 자금을 운용하지 않습니다. Familia FVR · Sophronepsis.