RSI 평균 회귀 전략을 노코드 규칙으로 표현하는 방법과 Traseq RSI 데모 템플릿의 정직한 백테스트 결과.
RSI 평균 회귀 전략은 가격이 한 방향으로 지나치게 멀리 갔다가 다시 되돌아온다고 가정합니다. 14봉 RSI(상대강도지수)가 과매도 구간으로 떨어지면 매수하고, 과매수 구간으로 올라가면 매도합니다. 이 글은 그 아이디어를 소수의 노코드 규칙으로 바꾼 뒤, 실제 BTC/USDT 과거 데이터에서 그 규칙이 실제로 무엇을 했는지를 보여 줍니다. 보기 좋지 않은 부분까지 포함해서 정직하게 제시합니다.
노코드 암호화폐 현물 전략으로 시작해 버전을 고정하고, 백테스트를 실행하고, 비교를 위해 결과를 추적 가능하게 유지하세요.
Traseq는 연구 워크스페이스이며, 실거래나 거래소 체결 플랫폼이 아닙니다. 주문을 넣거나, 거래소 계정에 연결하거나, 성과를 보장하지 않습니다. 아래 내용은 모두 과거 데이터에 대한 연구이며 거래 권유가 아닙니다.
RSI(상대강도지수)는 최근 가격 움직임의 속도와 크기를 0~100 척도로 측정합니다. 기본 조회 기간은 14봉입니다. 두 개의 임계값이 핵심 역할을 합니다.
평균 회귀 전략은 이 되돌림에 베팅합니다. 약세를 사고 강세를 파는 것이죠. 이는 강세를 사고 약세를 파는 추세 추종 전략과 정반대 입장입니다. 어느 쪽도 보편적으로 옳지는 않으며, 각각 다른 종류의 시장에 적합합니다. 이 긴장 관계는 추세 추종 대 평균 회귀에서 다룹니다.
다음은 Traseq 데모의 RSI 템플릿이 사용하는 정확한 규칙으로, Sentence 모드, Canvas 모드, 또는 템플릿으로 만들 수 있으며 Pine Script나 Python이 필요 없습니다.
| 구성 요소 | 규칙 |
|---|---|
| 진입 | 14봉 RSI가 30을 하향 돌파하면 롱 진입 |
| 청산(시그널) | 14봉 RSI가 70을 상향 돌파하면 청산 |
| 손절 | 진입가 대비 3% 아래 |
| 익절 | 진입가 대비 5% 위 |
이 규칙이 어떻게 평가되는지에 대해 몇 가지 짚어 둘 점이 있습니다.
코드 없이 규칙을 만드는 기초는 노코드 백테스팅을 참고하세요.
Traseq의 Learn 허브에는 가입 없이 쓸 수 있는 인터랙티브 데모가 있으며, 세 개의 시스템 템플릿을 2024-11-03부터 2024-12-31까지의 실제 BTC/USDT 1H 봉에서 실행합니다(초기 잔고 $10,000, 수수료 0, 포지션 사이징 100%). 이 구간은 랠리 이후의 횡보·하락 혼조였고, 의도적으로 보기 좋지 않은 국면입니다. RSI 템플릿이 전체 샘플에서 만들어 낸 결과는 다음과 같습니다.
| 지표 | RSI 평균 회귀 |
|---|---|
| 수익률 | +1.74% |
| 승률 | 44.4% |
| 최대 드로다운 | -9.0% |
| 거래 횟수 | 9 |
| 손익비 | 1.12 |
| 샤프 비율 | 0.05 |
기뻐하기 전에 이 수치를 신중히 읽으세요. 세 개의 데모 템플릿(나머지 둘은 SMA(200) 추세 필터와 돈치안 돌파였습니다) 중 이 구간에서 순손실을 내지 않은 유일한 전략이었습니다. 하지만 "손실을 내지 않았다"는 것은 낮은 기준입니다. 손익비 1.12는 총이익이 총손실보다 단지 12% 컸다는 뜻입니다. 샤프 비율 0.05는 통계적으로 0과 구분되지 않습니다. 이것은 얇은 우위이지 청신호가 아닙니다.
평균 회귀의 핵심 위험은 조정의 세부가 아니라 구조적인 것입니다. 이 전략은 가격이 회귀할 것이라고 가정합니다. 강하고 지속적인 추세에서는 가격이 회귀하지 않고 계속 나아갑니다.
실제 하락 추세를 떠올려 보세요. RSI가 30 아래로 떨어지고, 규칙이 매수하고, 가격은 계속 떨어집니다. RSI는 칼이 계속 떨어지는 동안에도 오랫동안 과매도 상태에 머무를 수 있습니다. 3% 손절이 발동해 손실을 확정하지만, RSI는 여전히 30 미만이고, 규칙은 같은 하락 속에서 다시 매수합니다. 평균 회귀는 추세에 맞서기 때문에, 가장 "과매도"로 보이는 바로 그 순간에 추세장은 연속된 손실을 안길 수 있습니다.
그래서 혼조·박스권의 데모 구간은 이 전략에 더 친절한 환경인데도, 겨우 손익분기를 넘겼을 뿐입니다. 같은 규칙을 깔끔한 하락 추세에 두면 손절 계산은 순식간에 험악해집니다. 그래서 표면적인 승률만으로는 알 수 있는 것이 거의 없습니다. 44.4% 승률이라도 손실 분포가 나빴다면 이 전략은 가라앉았을 것입니다. 이 점은 승률이 높아도 손해를 볼 수 있다에서 자세히 풀어 둡니다.
추세 위험을 제쳐 두더라도, 더 큰 문제는 샘플입니다. 9개의 거래는 증거가 아닙니다. 스프레드시트가 붙은 일화일 뿐입니다.
9개의 거래에서는 단 한 번의 운 좋은 청산이 손익비를 1.0 미만에서 1.0 초과로 뒤집을 수 있습니다. 승리 하나를 손실로 바꾸면 +1.74% 수익률은 십중팔구 마이너스로 돌아섭니다. 이 횟수로는 실력과 노이즈를 구분할 방법이 없습니다. 통계학자는 9개의 데이터 점으로 결론을 내리지 않으며, 트레이더도 마찬가지여야 합니다.
해결책은 9개의 거래가 좋아 보일 때까지 임계값을 최적화하는 것이 아닙니다. 그것은 운에 과적합하는 길입니다. 해결책은 데이터를 늘리는 것입니다. 같은 규칙을 더 긴 날짜 범위에서, 서로 다른 시장 국면에서, 그리고 이상적으로는 만드는 동안 보지 않은 별도 구간에서 테스트하세요. 이 아웃오브샘플 규율이 바로 인샘플 대 아웃오브샘플 테스트의 핵심입니다. 추세·박스권·폭락을 가로지르는 2년 구간을 버텨 내는 규칙은, 혼조의 두 달 동안 "이긴" 규칙보다 훨씬 더 주목할 가치가 있습니다.
RSI 템플릿과 순손실을 낸 나머지 둘도, 가입 없이 백테스팅 기초 페이지의 인터랙티브 데모에서 직접 실행할 수 있습니다. 포지션 사이징 노브를 움직여 수익률과 드로다운이 함께 스케일되는 모습을 확인하세요. 그런 다음 다른 임계값으로 자신만의 버전을 만들어 비교하세요.
처음부터 자신만의 규칙을 작성할 준비가 되면 노코드 백테스팅이 워크플로우를 안내합니다. Core Concepts 가이드는 Traseq가 시그널을 어떻게 평가하고 각 결과를 전략 버전에 계속 연결하는지 설명합니다.
RSI(상대강도지수)가 과매도(보통 30 미만)를 신호하면 사고, 과매수(보통 70 초과)를 신호하면 파는 전략으로, 가격이 평균으로 회귀할 것에 베팅합니다. 약세가 아닌 강세를 사는 추세 추종과 정반대입니다.
데모는 14봉 RSI가 30을 하향 돌파하면 롱 진입하고 RSI가 70을 상향 돌파하면 청산하며, 손절 3%, 익절 5%를 사용합니다. 이들은 관례적 기본값이자 출발점이며, 조정·최적화된 값이 아닙니다.
2024-11-03부터 2024-12-31까지의 실제 BTC/USDT 1H 데이터에서 +1.74% 수익률, 승률 44.4%, 최대 드로다운 -9.0%, 9개 거래에서 손익비 1.12를 기록했습니다. 세 데모 템플릿 중 순손실을 내지 않은 유일한 전략이지만, 9개 거래에서 손익비가 1.0을 간신히 넘는 것은 얇은 우위이지 전략이 통한다는 증거가 아닙니다.
평균 회귀는 가격이 되돌아올 것이라 가정하지만, 강한 추세는 한 방향으로 계속 나아갑니다. 하락 추세에서 과매도 신호마다 매수하는 것은 떨어지는 칼을 반복해서 잡는 것을 뜻합니다. 손절이 발동하고, RSI는 과매도에 머물고, 규칙은 같은 하락 속에서 다시 매수합니다.
아니요. 9개의 거래는 실력과 운을 가려내기엔 너무 작은 샘플입니다. 단 하나의 다른 결과만으로도 수익에서 손실로 뒤집힐 수 있습니다. 규칙 집합을 신뢰하려면 더 긴 날짜 범위와 여러 시장 국면에서 테스트하고, 만드는 동안 보지 않은 데이터로 검증하세요.
2026년 5월 15일