Trading Geek 전략 13만 회 백테스트 분석

원본 영상: https://www.youtube.com/watch?v=1G6x8_79V7s 

이 영상은 유튜브 트레이더 The Trading Geek이 소개한 매매 전략을 약 13만 개의 설정 조합으로 백테스트해, 어떤 조건에서 성과가 나고 어떤 조건에서 무너지는지를 검증한 내용이다.

영상의 핵심은 단순하다.

Trading Geek이 설명한 기본 전략을 그대로 사용하면 성과가 좋지 않았다. 하지만 규칙을 기계적으로 정의하고 여러 조건을 조정했을 때 수익성이 높은 조합들이 나타났다. 다만 가장 좋은 결과는 대규모 최적화 과정에서 나온 것이므로 과적합과 선택 편향을 반드시 의심해야 한다.

1. Trading Geek 전략의 기본 구조

전략은 크게 세 가지 요소로 구성된다.

1) Liquidity Sweep — 유동성 스윕

가격이 최근 고점이나 저점을 잠시 돌파한 뒤 다시 반대 방향으로 되돌아오는 움직임이다.

예를 들어 이전 고점을 돌파하면 일반적인 돌파 매수자들이 진입한다. 그런데 가격이 곧바로 다시 내려오면 이 돌파가 실패하면서 해당 매수자들이 갇히게 된다.

Trading Geek은 이런 움직임을 시장이 유동성을 가져가는 과정으로 해석한다.

즉,

• 이전 고점 또는 저점을 돌파하고
• 돌파가 유지되지 못한 채 되돌아오며
• 반대 방향으로 시장 구조가 깨지는 것

을 하나의 중요한 매매 신호로 본다.

2) Order Block — 오더 블록

가격이 강하게 반전하기 직전에 만들어진 마지막 캔들을 오더 블록으로 본다.

Trading Geek의 설명에서는 이 구간을 기관이나 이른바 ‘스마트 머니’가 진입한 가격대로 해석한다.

전략에서는 이 영역을 향후 가격이 다시 돌아왔을 때 진입할 수 있는 후보 구간으로 사용한다.

3) Fair Value Gap — FVG, 공정가치 갭

가격이 빠르게 움직이면서 캔들 사이에 생기는 비효율적 가격 구간이다.

Trading Geek은 시장이 이런 불균형을 다시 메우러 오는 성향이 있다고 보고, 단순히 오더 블록 전체에서 진입하는 것보다 오더 블록 주변의 FVG를 이용하면 더 정밀한 진입이 가능하다고 설명한다.

이를 한 문장으로 정리하면 다음과 같다.

• Liquidity Sweep: 어디에서 트레이더들이 함정에 빠졌는지 확인
• Order Block: 관심을 가져야 할 가격 영역 확인
• Fair Value Gap: 실제 진입 가격을 정교하게 설정

문제는 이 개념들이 말로 들으면 이해하기 쉽지만, 실제 백테스트 코드로 만들기에는 기준이 지나치게 모호하다는 점이다.

2. 가장 큰 문제: 규칙이 너무 모호하다

영상 제작자는 이 전략을 그대로 백테스트할 수 없었다고 말한다.

예를 들어 “최근 스윙 고점”이라는 표현만 보더라도 정확한 기준이 없다.

어떤 고점은 스윙 고점인데 바로 옆의 다른 고점은 왜 스윙 고점이 아닌지 객관적인 기준이 필요하다.

따라서 제작자는 전략의 모호한 부분을 모두 수치화해 변수로 만들고 여러 값을 조합해 테스트했다.

핵심적으로 해결해야 했던 문제는 네 가지였다.

1. 스윙 포인트를 어떻게 정의할 것인가
2. 유동성 스윕을 어떻게 정의할 것인가
3. FVG의 크기와 위치를 어떻게 정의할 것인가
4. 어느 시점에서 실제로 진입할 것인가

3. 스윙 포인트를 기계적으로 정의하기

스윙 고점은 기본적으로 특정 캔들의 고점이 좌우 주변 캔들보다 높은 지점이다.

하지만 주변 캔들을 몇 개까지 볼 것인지에 따라 결과가 완전히 달라진다.

제작자는 두 가지 방식을 테스트했다.

방법 A. Rolling Window

특정 숫자 N을 정한 뒤 해당 캔들의 좌우 N개 캔들과 비교하는 방법이다.

예를 들어 N이 작으면 작은 움직임까지 스윙으로 잡히고, N이 커질수록 더 큰 구조만 스윙으로 인식하게 된다.

즉 이 방식은 시간 또는 캔들 개수 기준에 가깝다.

방법 B. Directional Change

캔들 개수 대신 가격이 일정 거리만큼 반전했을 때 스윙 포인트를 확정하는 방식이다.

핵심은 “얼마나 많은 캔들이 지났는가”가 아니라 가격이 실제로 얼마나 움직였는가다.

제작자는 두 방법에 대해 총 16개의 파라미터 값을 테스트했다.

4. Liquidity Sweep을 어떻게 정의했나

Trading Geek의 설명에 따르면 유동성 스윕은 이전 스윙 고점 또는 저점을 돌파한 뒤 반대 방향으로 구조가 깨지는 움직임이다.

하지만 여전히 두 가지가 불명확했다.

스윕은 얼마나 오래 지속될 수 있는가

이전 지지나 저항을 깨고 난 뒤 너무 오랫동안 그 아래나 위에 머문다면 더 이상 ‘잠깐의 유동성 사냥’으로 보기 어렵다.

실제 돌파일 가능성이 높아지기 때문이다.

그래서 제작자는 임의의 기계적 규칙을 추가했다.

돌파 이후 최대 5개 캔들 안에 가격이 다시 되돌아와야 한다.

스윕의 깊이가 중요한가

가격이 이전 고점이나 저점을 아주 조금만 넘었다가 되돌아오는 것과, 훨씬 크게 뚫고 되돌아오는 것은 서로 다른 패턴일 수 있다.

Trading Geek은 이에 대한 기준을 제시하지 않았지만 제작자는 이를 변수로 만들어 테스트했다.

5. Fair Value Gap도 수치화가 필요했다

Trading Geek의 설명에는 두 가지 주장이 동시에 존재한다.

• FVG가 클수록 불균형이 강하므로 다시 채워질 가능성이 높다.
• 오더 블록과 가까운 FVG일수록 좋다.

하지만 실제 매매 규칙으로 만들려면 다음 질문에 답해야 한다.

• FVG가 어느 정도 크기 이상이어야 인정할 것인가?
• FVG가 여러 개라면 어떤 것을 선택할 것인가?
• 오더 블록에서 얼마나 떨어져 있어도 유효한가?

그래서 제작자는 다음 두 변수를 만들었다.

• FVG 크기
• FVG와 오더 블록 사이의 거리

6. 진입 방식도 여러 개로 나눠 테스트

Trading Geek이 설명한 대표적인 진입 방식은 세 가지다.

진입 1. FVG 첫 터치

가격이 FVG에 처음 도달하는 순간 바로 진입한다.

진입 2. 두 번째 FVG 되돌림

첫 터치에서 바로 진입하지 않고 추가 확인을 기다린 뒤, 두 번째로 가격이 FVG에 돌아왔을 때 진입한다.

진입 3. FVG가 없다면 Order Block 진입

적절한 FVG가 존재하지 않을 경우 오더 블록에 가격이 도달하면 진입한다.

Trading Geek은 기본적으로 손익비를 1:2로 사용한다.

제작자는 이 세 방식 외에도 자신의 추가 진입 모델을 넣어 비교했다.

7. 기본 전략을 그대로 테스트한 결과

먼저 가장 단순한 버전을 테스트했다.

조건은 다음과 같았다.

• 크기와 관계없이 Liquidity Sweep 발생
• Order Block 내부의 FVG에 가격이 도달하면 즉시 진입
• 손절은 FVG 아래쪽에 설정
• 손익비 1:2 고정
• EUR/USD
• 5분봉
• 거래당 계좌의 1% 리스크
• 거래 비용 포함

결과는 좋지 않았다.

가장 좋은 스윙 탐지 방식을 사용해도 5년 동안 약 60% 이상 손실이 발생했다.

영상 후반에서 제작자가 언급한 기본 설정의 최고 결과는 약 **-63%**였다.

즉, Trading Geek이 설명한 형태를 거의 그대로 사용한 전략은 백테스트에서 경쟁력이 없었다.

8. 그런데 13만 개 조합 중 일부는 수익이 났다

제작자는 여기서 테스트를 멈추지 않았다.

전체 약 13만 개 설정 중:

• 24,236개 전략 조합이 수익을 기록했고
• 그중 211개 조합은 시장 수익률보다 높은 성과를 냈다.

따라서 중요한 질문은 “전략이 되는가?”보다 다음 질문으로 바뀐다.

성과가 좋은 211개 조합에는 어떤 공통점이 있는가?

9. 성과가 좋았던 조건 ① 가격 기반의 작은 스윙

스윙 탐지 방식에서는 Rolling Window보다 Directional Change 방식이 확실히 더 많은 우수 전략을 만들어냈다.

또 Directional Change 방식 안에서도 낮은 임계값이 더 좋은 결과를 보였다.

임계값이 낮다는 것은 작은 가격 변화도 하나의 스윙으로 인식한다는 뜻이다.

따라서 첫 번째 결론은 다음과 같다.

이 전략은 시간이나 캔들 수로 큰 스윙을 찾는 것보다, 가격 변화량을 기준으로 작은 스윙을 찾을 때 더 잘 작동했다.

10. 성과가 좋았던 조건 ② 큰 Liquidity Sweep보다 작은 Sweep

Liquidity Sweep의 깊이를 다음 세 그룹으로 나눠 비교했다.

• 작은 스윕
• 큰 스윕
• 둘 다 허용

흥미롭게도 큰 스윕만 사용하는 조건에서는 우수 전략이 하나도 나오지 않았다.

반면 작은 스윕은 좋은 결과를 더 많이 만들었다.

따라서 두 번째 결론은 다음과 같다.

큰 움직임으로 고점이나 저점을 강하게 뚫는 패턴보다, 이전 스윙을 살짝 넘긴 뒤 빠르게 되돌아오는 패턴이 더 유효했다.

여기까지 조건을 고정했을 때 우수 전략들의 평균 5년 수익률은 약 **145%**까지 올라갔다.

11. 가장 의외의 결과: FVG가 없어야 더 좋았다

FVG의 크기도 작은 것, 큰 것, 모두 허용하는 것으로 나눠 분석했다.

그런데 모든 FVG 조건에서 예상보다 우수 전략의 수가 적었다.

이유는 따로 있었다.

제작자가 실험에 FVG를 아예 사용하지 않는 진입 모델도 포함시켰기 때문이다.

그리고 이 방식이 가장 좋은 결과를 보였다.

최고의 진입 위치

가장 좋은 결과를 낸 진입은 FVG가 아니라:

Order Block의 정확한 중간값, 즉 50% 지점

이었다.

성과가 좋은 전략 중 80% 이상이 이 진입 방식을 사용했다.

따라서 이 백테스트 결과만 놓고 보면:

Trading Geek이 중요하게 강조한 Fair Value Gap은 오히려 제거했을 때 더 좋은 성과가 나왔다.

Order Block 50% 진입 조건까지 추가하면 우수 전략의 평균 수익률은 약 **155%**까지 개선됐다.

12. 손익비는 1:1.5와 1:2가 유리

Trading Geek은 이 전략에서 1:2 손익비를 추천한다.

백테스트에서는 1:1.5가 가장 좋은 결과를 보였고, 1:2가 근소한 차이로 두 번째였다.

즉 이 부분에서는 Trading Geek의 설명이 데이터와 비교적 잘 맞았다.

영상의 결론은 높은 손익비를 억지로 추구하기보다 상대적으로 낮고 현실적인 손익비가 이 전략에 더 적합했다는 것이다.

13. 모든 타임프레임에서 잘 작동하지는 않았다

Trading Geek은 이 전략이 어떤 타임프레임에서도 작동한다고 설명하지만 백테스트 결과는 달랐다.

우수 전략의 약 70%가 1시간봉에서 나왔다.

따라서 제작자는 최종 조건에 1시간봉을 포함시켰다.

이 조건들을 종합했을 때 우수 전략의 평균 5년 성과는 약 **159%**까지 올라갔다.

14. 최적화된 설정 정리

영상에서 발견한 우수한 조합의 특징을 간단히 정리하면 다음과 같다.

즉 백테스트에서 나타난 전략은 원래 Trading Geek이 설명한 방식과 상당히 달라졌다.

특히 핵심 요소처럼 보였던 FVG가 빠지고 Order Block 중간값 진입이 가장 강한 조건으로 나타났다는 점이 중요하다.

15. 7개 자산에 적용했더니 약 2,500% 수익?

최적화된 동일 설정을 7개 자산에 적용했을 때:

• 6개 자산은 수익
• 1개 자산은 거의 손익분기

결과를 보였다.

7개 자산을 모두 함께 거래했다고 가정한 포트폴리오 백테스트에서는 5년 동안 약 2,500%에 가까운 누적 수익률이 나왔다.

영상에서는 이를 $10,000이 약 $250,000이 되는 수준이라고 설명한다.

수치만 보면 매우 강력해 보인다.

하지만 제작자는 바로 이어서 이 결과를 그대로 믿어서는 안 된다고 강조한다.

16. 가장 중요한 경고: 2,500%라는 숫자는 아마 현실적이지 않다

이 영상에서 가장 중요한 부분은 오히려 마지막 경고다.

제작자는 약 13만 개의 설정을 전부 테스트한 뒤 그중 가장 좋은 조합을 골랐다.

이 과정에는 Selection Bias, 선택 편향이 생길 수 있다.

또한 지나치게 많은 파라미터를 과거 데이터에 맞추면 Overfitting, 과적합이 발생할 수 있다.

쉽게 말하면 이런 것이다.

정말로 시장에서 통하는 규칙을 발견한 것이 아니라, 과거 데이터에 우연히 잘 맞았던 조합을 13만 번의 시도 끝에 골라낸 것일 수도 있다.

따라서 2,500%라는 결과는 “이 전략으로 실제로 2,500%를 벌 수 있다”는 증거가 아니다.

오히려 다음 검증이 반드시 필요하다.

• 학습에 사용하지 않은 별도의 기간에서 성과가 유지되는지
• 다른 시장에서도 같은 우위가 반복되는지
• 파라미터를 조금 바꿔도 성과가 유지되는지
• 실전 슬리피지와 체결 조건에서도 살아남는지
• 충분한 표본의 거래에서 통계적으로 의미 있는 우위가 있는지

영상 제작자 역시 최종적으로 같은 문제를 제기한다.

이 설정이 정말 Edge를 가지고 있는가, 아니면 단지 운이 좋았던 것인가?

이에 대한 추가 검증은 다음 영상에서 다루겠다고 말하며 영상이 끝난다.

17. 이 영상을 이해할 때 가장 중요한 포인트

이 영상은 “Trading Geek 전략이 2,500% 수익을 낸다”는 내용으로 이해하면 안 된다.

오히려 핵심은 반대에 가깝다.

첫째, 말로 설명되는 트레이딩 전략은 백테스트 가능한 규칙과 다르다

“유동성을 먹었다”, “좋은 오더 블록이다”, “강한 FVG다” 같은 표현은 차트를 보고 난 뒤에는 그럴듯해 보이지만 실제 시스템으로 만들려면 정확한 숫자와 기준이 필요하다.

규칙을 객관적으로 정의하지 못하면 동일한 차트를 보고도 사람마다 전혀 다른 매매를 하게 된다.

둘째, 원래 전략을 그대로 사용한 결과는 매우 나빴다

기본 설정에서는 약 -63% 수준의 결과가 나왔다.

즉 유명한 전략이라는 이유만으로 기대값이 있다고 볼 수 없다.

셋째, 전략의 핵심이라고 주장된 요소가 실제로는 필요 없을 수 있다

Trading Geek은 FVG를 중요한 진입 요소로 설명했지만 대규모 테스트에서는 FVG를 제거하고 Order Block의 50%에서 진입하는 방식이 훨씬 많이 살아남았다.

이는 트레이딩 아이디어를 평가할 때 설명의 그럴듯함보다 데이터가 중요하다는 점을 보여준다.

넷째, 최적화 결과와 실제 Edge는 전혀 다른 문제다

13만 개를 테스트해서 가장 좋은 것을 골랐다면 좋은 결과가 하나쯤 나오는 것은 자연스러운 일일 수 있다.

따라서 최적화된 백테스트 자체보다 더 중요한 것은 Out-of-Sample 검증과 재현성이다.

핵심 요약

영상의 내용을 가장 짧게 압축하면 다음과 같다.

Trading Geek이 공개적으로 설명한 기본 전략은 5년 백테스트에서 약 -63%로 실패했다. 하지만 스윙을 가격 기반으로 작게 잡고, 작은 Liquidity Sweep만 사용하며, FVG를 제거하고 Order Block의 50%에서 진입하고, 1시간봉과 1:1.5~1:2 수준의 손익비를 사용하면 훨씬 좋은 결과가 나왔다. 7개 자산을 합친 최적화 백테스트에서는 약 2,500%에 가까운 성과까지 나왔지만, 약 13만 개 조합을 테스트한 뒤 최고 결과를 선택했기 때문에 과적합과 선택 편향 가능성이 크다. 따라서 이 결과는 실전 수익성을 증명한 것이 아니라 추가 검증이 필요한 가설에 가깝다.