백테스트 데이터로 검증한 매매의 진실 — 직관과 다른 발견들.
기존 'S 등급 평균 +9%'가 24건 노이즈였을 가능성과, 시총 차별·점수와 알파의 비단조 관계 같은 옛 공식의 구조적 한계를 데이터로 풀고, 신 공식(buy_ratio + 시총 연속 임계 + 양봉 페널티 + 음봉 매집 보너스)으로 재설계한 과정을 정직하게 공유합니다.
골든시그널 90점이 보이면 사고 싶은 충동을 느끼게 됩니다. 하지만 백테스트 데이터는 정반대를 말합니다. 90점 이상이 함정인 메커니즘과 점수 공식의 후행적 한계를 데이터로 풀어봅니다.
S 등급은 발생 빈도가 낮고, B 등급은 흔하지만 알파가 작습니다. 등급별 포트폴리오 구성 비율, 시장 구간별 활용 전략, 진입 우선순위까지 실전 가이드.
단타가 너무 짧아도, 장투처럼 길어도 수익이 깎입니다. 30분/1시간/1일/3일/5일/7일/10일 보유 결과를 등급별로 비교해 7일이 sweet spot인 이유를 설명합니다.
골든시그널 진입 후 점수는 빠르게 떨어지는 게 정상. 점수 0으로 빠진 케이스가 오히려 +11% 수익을 만든 U자 패턴과 진짜 손절 신호를 데이터로 풀어봅니다.
1-5조 단타 +1.76% vs 5-20조 단타 +5.92% — 같은 골든시그널인데 시총 구간별로 결과가 3배 차이. 변동성·유동성·외국인 관심이 만드는 시총 효과.
사이트의 시장 상태 뱃지가 어떻게 계산되는지, 약세장에서 -5% 손절을 적용하는 이유, 시장별 골든시그널 성과 차이를 데이터로 풀어봅니다.
S 등급 한 종목 베팅의 변동성은 -12%~+30%. 5종목·10종목·20종목 분산 시 신뢰구간이 어떻게 좁혀지는지 데이터로 분석. 7~10 종목 분산이 sweet spot인 이유.
백테스트 +9% 수익률은 거래비용 미반영 값. 슬리피지·수수료·거래세를 합치면 7일 매매 1회당 0.31~0.51% 차감. 실제 알파는 얼마나 작아지는지 계산합니다.
2026년 3월 시장이 평균 -8%까지 빠진 7개 약세일 동안 골든시그널은 어떻게 작동했나? 일별 성과·등급별 차이·손절 룰의 효과를 케이스 스터디로 분석합니다.
백테스트 기간 발생한 S 등급(72.5~75점) 24개 진입 케이스의 종목명·시총·진입일·7일 수익률을 모두 공개. 평균 +9% 뒤에 숨은 개별 변동성과 패턴을 분석합니다.