챕터 1: Larry Williams 변동성 돌파 & Dual Thrust 시간대 전략

전통 퀀트 방법론의 비트코인 시장 적용 연구

챕터 1 종합보고서: Larry Williams 변동성 돌파 & Dual Thrust 시간대 전략

기준일: 2026-07-09

본 보고서의 모든 수치는 과거 데이터에 대한 시뮬레이션 결과이며, 향후 수익을 보장하지 않습니다.

백테스팅 데이터 정보

항목 내용
검증 기간 2020-01-01 ~ 2026-06-30 (6.49년)
데이터 출처 업비트 API (BTC/KRW)
봉 종류 1시간봉 (STEP3 이후), 일봉 (STEP1~2)
데이터 행 수 56,852개 (1시간봉 기준), 2,373개 (일봉 기준)
갭 현황 1시간봉 갭 36건 (거래소 점검 시간, 정상 범위)

제0장. 초록 및 연구 동기

본 연구는 전통 금융시장에서 검증된 퀀트 트레이딩 방법론을 비트코인 시장에 이식하여, 통계적으로 유의미한 우위가 존재하는지를 엄밀한 7단계 검증 절차를 통해 실증하는 것을 목적으로 한다. 코인 전용 트레이딩 서적이 부재한 상황에서, 본 연구는 전통시장 서적(Larry Williams, Kevin Davey, Perry Kaufman, Ernie Chan, Andreas Clenow)의 방법론을 비트코인 시장이라는 새로운 영역에 적용하는 실험적 성격을 가진다.

연구의 최종 산출물은 특정 매매신호나 봇이 아니라, 검증 방법론 자체이다. 이는 어떤 전략이 검증을 통과하든 통과하지 못하든 그 과정 자체가 교육적 가치를 가진다는 것을 의미하며, 본 보고서는 실제로 하나의 전략(Larry Williams 변동성 돌파)이 검증을 통과(A등급)하고 다른 하나(Dual Thrust)가 통과하지 못한(D등급) 사례를 모두 포함한다.

본 챕터에서는: (1) Larry Williams 변동성 돌파 전략의 전체 STEP1~7 검증, 위험조정수익(Calmar Ratio) 분석, 시장 국면별 세그먼트 분해, (2) Dual Thrust 시간대 전략의 전체 STEP1~7 검증 및 실패 원인 규명을 다룬다.

제1장. 서론

1.1 연구 질문

  • 전통시장에서 검증된 변동성 돌파·시간대 돌파 방법론이 비트코인 시장에서도 통계적으로 유의미한 우위를 가지는가?
  • 해당 우위는 단순 매수·보유 대비 위험조정 기준으로도 우월한가?
  • 발견된 우위가 특정 시장 국면(상승장)에 국한된 착시인가, 전 국면에 걸쳐 견고한가?

1.2 연구 차별점

보유 참고서적(Larry Williams, Kevin Davey, Perry Kaufman, Ernie Chan, Andreas Clenow 등)은 모두 전통시장(주식·선물·외환) 서적이며 비트코인을 다루지 않는다. 학술적 선행연구(Moskowitz, Ooi & Pedersen 2012; Liu & Tsyvinski 2019; Rohrbach et al. 2017)는 모멘텀 전략의 암호화폐 적용을 다루었으나, 실전 레버리지 선물 자동매매 인프라 구축까지 나아간 연구는 드물다. 본 연구는 이 공백을 메우는 것을 목표로 한다.

1.3 연구 범위 및 한계 사전 선언

  • 단일 자산: BTC 한정
  • 단일 거래소: 업비트 (BTC/KRW)
  • 기간: 2020-01-01 ~ 2026-06-30 (약 6.49년)

제2장. 방법론 — 7단계 검증 프레임워크

본 연구에서 검증하는 모든 전략은 예외 없이 아래 7단계를 순서대로 통과해야 하며, 중간 단계를 생략하고 결과만으로 판단하는 것을 금지한다.

STEP 명칭 목적
1 Replication (재현) 원작 규칙을 그대로 코드화. 로직 작동 확인이 목적이며 수익률은 목적이 아님
2 백테스트 정교화 손절·청산·트레일링·레버리지 3프로필(보수적/평균/공격적) 추가
3 무결성 검증 수수료·슬리피지 반영, 룩어헤드 바이어스·생존편향 점검
4 워크포워드 롤링 윈도우 재검증 및 시장 국면별(4구간) 명시적 분해
5 몬테카를로 t-test 및 부트스트랩으로 결과가 우연과 구분되는지 통계적 입증
6 한계 명시 단일종목·단일거래소·특정기간 등 한계를 정직하게 선언
7 등급 판정 A/B/C/D 등급으로 실전 투입 가능 여부 최종 판단

등급 판정 기준 (STEP7)

  • A등급: 워크포워드 통과율 80% 이상 + p-value < 0.01 + MDD > -50%
  • B등급: 워크포워드 통과율 60% 이상 + p-value < 0.05
  • C등급: 워크포워드 통과율 40% 이상 + p-value < 0.10
  • D등급: 상기 기준 미달

⚠ 데이터 스누핑 방지 원칙: 여러 파라미터를 같은 데이터에 반복 적용하여 최고값만 선택하는 행위는 금지한다. 파라미터는 원작 또는 업계 표준값을 최초 설정값으로 사용하며, 사후 민감도 분석 결과를 근거로 파라미터를 변경하지 않는다.

제3장. 챕터1-A — Larry Williams 변동성 돌파 전략

3.1 확정 전략 규칙 (절대 변경 금지)

아래 규칙은 STEP1~7 검증을 통과한 최종 확정 규칙이며, 데이터 스누핑 방지를 위해 이후 어떤 이유로도 재최적화하지 않는다.

  • 데이터: 업비트 BTC/KRW 1시간봉
  • 진입: 당일 시가 + K(1.0) × 전일레인지 상단/하단 돌파
  • 방향필터: 종가가 MA200 위 → 롱만 / MA200 아래 → 숏만
  • 손절: 진입가 대비 -3% (보수적 1배 레버리지 프로필)
  • 청산 우선순위: 손절 > Bail Out(수익 전환 시 즉시 청산) > 10일(240시간) 시간초과
  • 레버리지: 1배, isolated 마진

3.2 STEP1~7 결과 요약

STEP 핵심 결과
1 (일봉 재현) 615거래, 승률 55.0%, 누적 +2,298%, MDD -31.9%
2 (보수적 1x) 767거래, 승률 69.6%, 누적 +452.0%, MDD -30.7%
3 (1h+MA200+수수료) 누적 +387%, MDD -13.4%
4 (워크포워드) 20구간 중 18구간 수익 (통과율 90%)
5 (몬테카를로/t-test) p = 0.0001
6 (한계) BTC 단일·업비트·2020~2026 한정
7 (등급) A등급, Sharpe Ratio 3.054

⚠ STEP3 원본 코드는 소실된 상태이다. 국면별 분해 수치는 동일 로직으로 재구성한 근사치이며, 절대 수치보다 국면별 경향성 파악 목적으로 사용한다.

3.3 STEP1/STEP2 구현 방식

STEP1은 원작 Larry Williams의 변동성 돌파 규칙을 그대로 일봉 데이터에 적용하여 진입 신호를 생성한다. 당일 시가에 전일 레인지(고가-저가)의 K배를 더한 가격을 상단 돌파 기준으로, 뺀 가격을 하단 돌파 기준으로 사용하며, K=1.0은 원작 서적의 표준값이다.

STEP2에서 추가된 청산 로직은 세 가지 우선순위로 구성된다. 첫째, 손절은 진입가 대비 -3% 고정으로 설정하여 최대 손실을 제한한다. 둘째, Bail Out은 다음 봉 시가가 진입가보다 유리한 경우 즉시 청산하는 로직으로, 수익이 난 포지션을 빠르게 확정한다. 셋째, 최대 보유 기간은 10일(240시간)로 제한하여 시간초과 포지션을 강제 청산한다. 트레일링 스탑은 평균(2배)/공격적(3배) 레버리지 프로필에만 적용하였으며, 고가(롱 기준) 갱신 시마다 손절선을 상향 조정하는 방식이다.

3.4 위험조정수익 분석 (Calmar Ratio)

전략 수익(+387~452%)이 BTC 단순보유(+988%)보다 낮은데 왜 우위인가라는 질문에 답하기 위해, 위험조정수익 지표인 Calmar Ratio(CAGR ÷ |MDD|)를 계산하였다. 계산에는 STEP2에서 생성된 거래별 CSV와 업비트 일봉 원본 데이터를 사용하였다. Calmar Ratio는 연복리수익률을 최대낙폭의 절대값으로 나눈 지표로, 동일한 수익을 얼마나 작은 위험으로 달성했는지를 측정한다.

구분 누적수익률 CAGR(연복리) MDD Calmar Ratio
BTC 단순보유 (업비트 KRW) +988.0% +44.4% -74.1% 0.599
전략 — 보수적(1x, A등급 확정) +452.0% +30.1% -30.7% 0.979
전략 — 평균(2x) +29,284.3% +139.9% -70.5% 1.985
전략 — 공격적(3x) +18,425.0% +123.5% -86.3% 1.430

확정된 A등급 규칙(보수적 1배)만으로도 Calmar Ratio 0.979로 BTC 단순보유(0.599) 대비 약 1.63배의 위험조정수익 우위를 보였다. 이는 단순누적수익률만으로는 드러나지 않는 결과로, 단순보유의 MDD(-74.1%)가 2022년 루나·FTX 사태 등을 그대로 반영하여 전략 대비 2.4배 이상 큰 데 기인한다.

⚠ 평균(2x)/공격적(3x) 프로필의 Calmar 수치는 STEP3(수수료)·STEP4(워크포워드) 검증을 거치지 않은 STEP2 원본 수치이므로 참고용으로만 취급하며, A등급으로 확정하지 않는다.

3.5 시장 국면별 세그먼트 분해

롱 진입 승률이 숏보다 높은 현상이 전략 자체의 우위인지, 표본기간이 상승장 위주였던 데서 오는 착시인지 규명을 위해 국면별 분해를 수행하였다. STEP3 원본코드가 소실된 관계로, 확정 규칙(1h봉, K=1.0, MA200, 손절 3%, Bail Out, 10일 시간초과)을 동일하게 재구성하여 사용하였다. 재구성 방식은 일봉 단위로 1회 진입신호를 생성하고, 이후 손절/청산 판단은 1시간봉 해상도로 정밀 추적하는 구조다.

⚠ 본 절의 수치는 원본 STEP3 코드 부재로 인한 근사 재구성본이다. MDD는 확정치(-13.4%)와 근접한 -12.6%를 보여 로직의 방향성은 신뢰할 수 있으나, 누적수익률은 확정치(+387%)와 차이(+69.05%)가 있어 절대 수치가 아닌 국면별 경향성만을 참고 목적으로 제시한다.

국면 거래수 승률 누적수익률 MDD 롱비중 롱승률 숏승률
2020-2021 강세장 95 87.4% +29.1% -5.9% 77% 89.0% 81.8%
2022 약세장(루나·FTX) 67 86.6% +7.4% -5.9% 0% — 86.6%
2023-2024 회복 140 87.1% +7.5% -10.5% 82% 86.1% 92.0%
2025-2026 최근 86 89.5% +12.8% -8.1% 51% 90.9% 88.1%

분석 결과 두 가지 핵심 사실이 확인되었다. 첫째, 2022년 약세장(루나·FTX 사태)에서 롱 진입 비중이 0%로, MA200 방향필터가 시장 하락을 정확히 인식하여 전량 숏으로 전환하였으며 해당 숏 거래의 승률은 86.6%로 견고하였다. 이는 ‘롱 승률이 높은 것은 상승장 착시’라는 가설을 기각하는 근거가 된다. 둘째, 2025-2026 최근 구간에서도 승률 89.5%로 4개 국면 중 최고치를 기록하여, 최근 구간에서 구조적 엣지 약화가 관찰되지 않았다.

제4장. 챕터1-B — Dual Thrust 시간대 전략

4.1 전략 개요

Dual Thrust는 1990년대 프랍트레이더 Nakayama에 의해 고안된 것으로 알려진 변동성 돌파 기법으로, Larry Williams의 일일 돌파 방식과 달리 하루 중 특정 시간대(세션)를 진입 판단의 핵심 팩터로 삼는다. 본 연구에서는 KST 00시/09시/12시/21시 4개 슬롯을 각각 독립된 병렬 전략으로 설계하였다.

  • 공식: Range = max(HH-LC, HC-LL) (직전 N개 세션의 고가·저가·종가 기준)
  • Upper = 세션시가 + K1×Range, Lower = 세션시가 – K1×Range
  • 파라미터: K1=K2=0.5, N=4 (업계 관행적 기본값 — 특정 서적의 확정 공식이 아님, Williams 대비 원작 신뢰도 낮음)

⚠ 데이터는 업비트 1시간봉을 재사용하되, 각 슬롯 시각을 기준으로 24시간 윈도우를 구성하여 ‘가상 일봉‘을 만드는 방식을 취하였다. 1시간 해상도 덕분에 24시간 윈도우 내에서 고가·저가 도달 순서를 실제로 추적할 수 있어, Williams 프로젝트가 겪었던 일봉 데이터의 순서모호성 문제가 원천적으로 발생하지 않는 이점이 있었다.

4.2 STEP1 — 원작 재현

STEP1 구현 방식: 각 슬롯 시각(00/09/12/21시 KST)을 기준으로 24시간 윈도우를 구성하여 세션별 시가·고가·저가·종가를 산출한다. Range 공식은 직전 N=4개 세션의 HH(세션고가), LC(세션종가최저), HC(세션종가최고), LL(세션저가)를 사용하며, 세션 내 1시간봉을 순서대로 스캔하여 상단(Upper) 또는 하단(Lower) 돌파 시점을 실제로 추적한다. 동시 돌파(같은 봉에서 Upper·Lower 모두 도달)는 방향 판단 불가로 미체결 처리한다.

슬롯(KST) 거래수 승률 누적수익률 MDD 평균보유
00시 883 52.5% +1,072.2% -25.2% 12.7시간
09시 875 49.4% +573.3% -29.8% 12.5시간
12시 888 52.6% +1,357.7% -27.6% 11.5시간
21시 882 52.9% +1,540.6% -28.3% 14.0시간

21시 슬롯이 누적수익률·승률 모두 최고치를 기록하였으며, 이는 이전 탐색적 테스트에서 관찰된 방향성과 일치하였다. 09시 슬롯은 승률 49.4%로 상대적으로 약하였다. 단, 본 단계는 손절이 전무한 순수 재현 결과로, 수수료·통계적 유의성 검증 이전 단계임에 유의해야 한다.

4.3 STEP2 — 손절·레버리지 프로필 추가 및 버그 수정

Williams STEP2와 동일한 구조로 손절(3종 프로필), 레버리지(1x/2x/3x), 트레일링 스탑을 추가하였다. Bail Out 기법은 Williams 고유 기법이므로 전략 순수성 유지를 위해 제외하였다.

발견된 버그: 진입-손절 동일 시간봉 순서모호성

최초 구현에서 평균(2x)/공격적(3x) 프로필의 누적수익률이 -99%대(거의 전액 손실)로 나타나 로직 오류를 의심하였다. 원인은 진입이 발생한 시간봉(entry_h)에서 손절 체크를 동시에 수행하여, 진입 트리거와 손절 트리거가 같은 1시간봉 안에서 동시에 발생했는지 여부를 구분하지 못한 데 있었다. 이는 Williams 프로젝트의 ‘일봉 순서모호성’ 문제가 해상도만 바뀐 채 1시간봉 단위에서 재발한 사례이다.

수정 방향: 진입이 발생한 봉(entry_h)에서는 손절 체크를 수행하지 않고, entry_h+1 봉부터 체크를 시작하도록 수정하였다. 이로써 진입과 손절이 동일 봉 안에서 동시에 처리되는 순서모호성이 제거된다.

프로필 수정 전 누적수익률 수정 후 누적수익률 수정 후 MDD
보수적(1x) +113.4% +826.9% -18.3%
평균(2x) -99.3% +396.6% -44.1%
공격적(3x) -99.5% +1,456.2% -61.2%

버그 수정 후 12개 조합(4슬롯×3프로필) 전체 결과:

슬롯 프로필 거래수 승률 누적수익률 MDD
00시 보수적 883 51.5% +826.9% -18.3%
00시 평균 883 48.6% +396.6% -44.1%
00시 공격적 883 49.5% +1,456.2% -61.2%
09시 보수적 875 48.8% +812.8% -24.0%
09시 평균 875 47.2% +425.4% -46.1%
09시 공격적 875 47.8% +2,036.3% -52.3%
12시 보수적 888 51.7% +1,048.6% -27.2%
12시 평균 888 49.0% +378.1% -58.4%
12시 공격적 888 50.6% +3,319.3% -63.8%
21시 보수적 882 51.8% +1,101.7% -27.6%
21시 평균 882 49.7% +311.8% -55.7%
21시 공격적 882 49.9% +712.4% -75.3%

4.4 STEP3~7 — 수수료·워크포워드·몬테카를로·등급판정

STEP3~7 구현 방식: 수수료는 왕복 0.2%(업비트 실수수료 0.05~0.25% 왕복 가정 중간값)를 레버리지 배수만큼 곱하여 각 거래의 손익에서 차감한다. 워크포워드는 전체 거래를 시간순으로 5구간 분할하여 각 구간별 수익 여부를 집계한다. 통계 검증은 1표본 t-test(귀무가설: 평균 손익 = 0)와 2000회 부트스트랩 재표본으로 순서의존성을 점검한다. 등급은 워크포워드 통과율·p-value·MDD 세 기준을 동시에 만족해야 한다.

전 12개 조합에 대해 STEP3~7을 일괄 적용한 결과, 예외 없이 전부 D등급으로 판정되었다. 대표 결과(보수적 1x 프로필):

슬롯 프로필 수수료반영 누적 MDD 워크포워드 통과율 p-value 등급
00시 보수적 +58.9% -50.9% 60% 0.294 D
09시 보수적 +59.0% -48.9% 60% 0.319 D
12시 보수적 +95.0% -42.1% 60% 0.174 D
21시 보수적 +106.5% -53.7% 60% 0.154 D

레버리지 2배·3배 프로필은 수수료 반영 시 예외 없이 대폭 마이너스(-85%~-99%대)로 전환되었으며, 상세 원인은 다음 절의 체킹1에서 규명한다.

4.5 심층 체킹 (수수료 민감도 / 워크포워드 상세 / 파라미터 검토)

체킹1 — 수수료 가정 민감도

수수료 가정을 낙관(0.05%왕복)~보수(0.25%왕복) 4단계로 바꾸어 21시 슬롯을 재계산한 결과:

프로필 낙관(0.05%) 표준(0.10%) 기존가정(0.20%) 보수(0.25%)
보수적(1x) +674.0% +398.4% +106.5% +32.9%
평균(2x) +70.5% -29.4% -87.9% -95.0%
공격적(3x) +116.4% -42.5% -96.0% -98.9%

레버리지 프로필은 업비트 표준 수수료 수준(0.10%왕복)에서 이미 손실로 전환되어, 어떤 현실적 수수료 가정 하에서도 생존이 어려움을 확인하였다. 근본 원인은 거래빈도(슬롯당 약 883건, 6.49년간 약 2.7일에 1회)가 구조적으로 높다는 데 있으며, 이는 복리 수수료 손실을 누적시킨다. 예컨대 왕복 0.2% 수수료가 883회 복리로 적용되면 (0.998)^883 ≈ 0.171로, 원 수익의 약 83%가 수수료로 소멸한다.

체킹2 — 워크포워드 5구간 상세 (보수적 프로필)

4개 슬롯 전부 동일한 패턴을 보였다:

구간 대략적 기간 결과
구간1 2020-01 ~ 2021-04 수익
구간2 2021-04 ~ 2022-09 수익
구간3 2022-09 ~ 2023-12 수익
구간4 2023-12 ~ 2025-03 손실
구간5 2025-03 ~ 2026-06 손실

4개의 독립적인 진입 시점(00/09/12/21시)이 모두 2023년 12월 이후 동시에 손실 구간으로 전환된 현상은 우연으로 보기 어려우며, 시장 자체의 구조 변화(변동성 축소, 돌파 후 추세 지속력 약화 등)를 시사한다. 이는 제3장에서 확인한 Williams 전략의 국면별 견고성과 대비되는 결과이다.

체킹3 — 파라미터(K1=K2=0.5, N=4) 근거 및 민감도

사용된 파라미터는 특정 서적의 확정 공식이 아니라 Dual Thrust 실무자들 사이에서 통용되는 관행적 기본값이다. 이는 Williams 전략이 원작 서적의 명시적 규칙을 그대로 재현한 것과 신뢰도 면에서 차이가 있다는 점을 명시한다. K값을 변화시켜 21시 슬롯(손절 없는 STEP1 순수버전)을 재계산한 결과:

K값 거래수 수수료 반영 전 누적 수수료 반영 후(0.2%왕복)
0.3 1,568 +3,688.5% +65.2%
0.5 882 +1,540.6% +182.1%
0.7 511 +294.4% +42.1%
1.0 246 +182.8% +73.2%

⚠ K=0.5가 시험된 값 중 최고 성과를 보였으나, 이는 데이터 스누핑의 전형적 징후이므로 파라미터를 K=0.5로 ‘선택‘하는 것은 금지한다. 본 민감도 결과는 전략의 파라미터 취약성을 진단하는 참고용으로만 사용한다.

4.6 챕터1-B 결론

Dual Thrust 시간대 전략은 12개 조합(4슬롯×3프로필) 전부 D등급으로 판정되어 현재 설계로는 실전 투입에 부적합하다. 실패 원인은 다음 세 가지로 요약된다: (1) 높은 거래빈도로 인한 구조적 수수료 취약성, (2) 통계적 유의성 부재(p-value 전 구간 0.1 이상), (3) 2023년 12월 이후 4개 슬롯 전체의 동시다발적 구조적 붕괴. 다만 본 결과는 프로젝트 실패가 아니라, ‘탐색적으로 유의미해 보였던 발견이 정식 7단계 검증에서 왜 걸러지는가’를 보여주는 방법론적 교육 사례로서 가치를 가진다.

⚠ 참고: 사전 탐색적 테스트에서 21시 슬롯이 p=0.0001로 유의미하다고 보고된 바 있으나, 이는 12시간 고정보유 방식의 단순 테스트였을 것으로 추정되며 본 장의 정식 Dual Thrust 돌파 로직과는 방법론이 다르다. 정식 검증에서 통계적 유의성이 재현되지 않은 것은 탐색적 결과와 정식 검증 결과가 다를 수 있음을 보여주는 사례이다.

제5장. 종합 논의

5.1 Williams 대 Dual Thrust 비교

항목 Larry Williams 변동성 돌파 Dual Thrust 시간대 전략
최종 등급 A D
파라미터 근거 원작 서적 규칙 그대로 업계 관행값 (원작 신뢰도 낮음)
거래빈도(6.49년) 767건(일봉 기준) 슬롯당 약 883건(24h 세션 기준)
통계적 유의성 p=0.0001 p>0.1 (전 조합 유의미하지 않음)
최근구간(2025-26) 엣지 건재(승률 89.5%) 붕괴(4개 슬롯 전부 손실 구간)
수수료 영향 확정치에 이미 반영, 생존 레버리지 프로필 전부 사망

두 전략의 핵심적 차이는 거래빈도와 원작 파라미터의 신뢰도에서 발생하였다. Dual Thrust는 진입 기회가 더 잦은 만큼 수수료 누적 영향에 취약하였고, 관행값 파라미터를 사용한 점이 원작 재현으로서의 신뢰도를 낮추었다.

5.2 ‘상승장 착시’ 가설의 최종 판단

연구 초반부터 제기된 ‘롱 승률이 숏보다 높은 것이 전략 자체의 우위인지, 상승장 위주 표본기간에서 오는 착시인지’에 대한 질문은 제3장 3.5절의 국면별 분해로 해소되었다. 2022년 약세장 구간에서 롱 진입이 전무(0%)하고 전량 숏으로 전환되어 86.6%의 견고한 승률을 기록한 사실은, MA200 방향필터가 실제로 시장 상황에 적응적으로 작동하고 있음을 보여주며 착시 가설을 기각한다.

5.3 검증 방법론상 발견된 공통 함정: 데이터 해상도 순서모호성

본 챕터의 두 전략 모두에서 ‘진입 캔들 안에서 손절/청산 조건을 동시에 체크하면 어느 것이 실제로 먼저 도달했는지 알 수 없다’는 동일한 유형의 문제가 발견되었다. Williams 프로젝트에서는 일봉 데이터로 인해 42.8%의 롱 진입이 잘못된 손절 트리거로 처리될 뻔한 문제로 처음 발견되었으며(1시간봉 전환으로 해결), Dual Thrust STEP2에서는 해상도를 1시간봉으로 높였음에도 진입-손절 체크를 같은 봉에서 수행하는 실수로 동일 범주의 문제가 재발하였다(entry_h+1부터 체크하도록 수정). 이는 데이터 해상도를 높이는 것만으로는 순서모호성 문제가 자동으로 해결되지 않으며, 코드 구현 시 진입 시점과 그 이후 시점을 명시적으로 분리해야 한다는 방법론적 교훈을 제공한다.

제6장. 한계

  • 단일 자산(BTC), 단일 검증거래소(업비트), 특정기간(2020~2026)에 한정된 결과이며 타 자산·거래소·기간으로 일반화할 수 없음
  • STEP3(Williams) 원본 코드 소실로 국면별 분해 수치가 근사치임 — 정밀 재현 필요
  • Dual Thrust는 원작 서적의 확정 공식이 아닌 업계 관행값을 사용하여 Williams 대비 재현 신뢰도가 낮음
  • 데이터 스누핑 방지 원칙에 따라 확정된 전략 규칙은 이후 재최적화하지 않는다

부록 A. 데이터 자산 명세

파일 봉 기간 행수 상태
upbit_btc_krw_1d.csv 1일 2020-01-01~2026-06-30 2,373 무결성 통과
upbit_btc_krw_1h.csv 1시간 2020-01-01~ 56,852 갭 36건(거래소 점검, 정상)
upbit_btc_krw_15m.csv 15분 2020-01-01~ 227,221 갭 54건(정상)
yahoo_btc_usd_1d.csv 1일 2014-09-17~ 4,304 timestamp 컬럼 버그, datetime 사용
yahoo_btc_usd_1h.csv 1시간 최근 730일 17,469 야후 정책상 기간 제한
yahoo_btc_usd_15m.csv 15분 최근 60일 5,682 야후 정책상 기간 제한

— 본 보고서 끝 —

모든 수치는 과거 데이터 기반 시뮬레이션 결과이며 향후 수익을 보장하지 않습니다.

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