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기술적 분석 12장: 백테스트에서 살아남는 전략은 무엇인가?

Sep 17, 2026

기술적 분석 전략 백테스트

앞 장의 후보 목록은 분석 대상을 줄여줄 뿐, 실제 투자 성과를 보여주지 않습니다. 기술적 분석의 마지막 질문은 “어떤 지표가 가장 유명한가?”가 아니라 “같은 조건과 비용을 적용했을 때 어떤 전략이 남는가?”입니다. 이번 장에서는 300개 종목에 같은 기간과 같은 비용 가정을 적용해 이동평균, MACD, 복합 신호를 비교합니다.

백테스트의 실행 규칙

state = df["close"] > df["ma20"]
state &= df["ma20"] > df["ma60"]

# 당일 신호로 다음 거래일부터 보유
position = state.groupby(df["code"]).shift(1).fillna(False)
gross_return = position * df["return_1d"]
turnover = position.groupby(df["code"]).diff().abs().fillna(position)
net_return = gross_return - turnover * 0.0015

실제 포트폴리오 계산에서는 해당 날짜에 보유 중인 종목의 수익률을 동일 비중으로 평균냈습니다. 거래비용은 포지션 변경 시 0.15%를 차감했습니다.

검증 구간 결과

검증 구간은 2026년 1월 1일부터 9월 4일까지입니다.

전략	누적수익률	연환산수익률	변동성	최대낙폭	Sharpe 근사
MA 추세	+63.55%	+111.03%	52.43%	-31.05%	2.12
MACD 추세	+58.15%	+100.55%	50.36%	-33.52%	2.00
복합 신호	+5.11%	+7.86%	63.69%	-46.21%	0.12
코스피	+33.62%	+55.69%	61.14%	-38.63%	0.91

기술적 분석 전략 누적자산

이번 검증 구간에서는 MA와 MACD 추세 전략이 코스피를 앞섰습니다. MA 추세는 코스피보다 누적수익률이 높고 최대낙폭도 작았지만, -31.05%의 하락을 감수해야 했습니다. 반면 복합 신호 전략은 조건이 더 많았음에도 누적수익률이 +5.11%에 그쳤고 최대낙폭은 -46.21%였습니다.

최종 결론

이 표는 9장의 사건별 결과와 12장의 포트폴리오 결과가 다를 수 있다는 점도 보여줍니다. 복합 신호는 사건별 20일 평균수익률이 +7.03%였지만, 실제 진입·보유·거래비용을 적용한 전략의 누적수익률은 +5.11%였습니다. 신호가 발생한 사례의 평균과 투자자가 보유한 포트폴리오의 성과는 진입 시점, 신호 중복, 보유 종목 수, 거래비용에 의해 달라집니다.

이번 데이터에서 확인한 핵심은 다음과 같습니다.

거래량 돌파와 MACD 골든크로스는 20일 선행수익률에서 상대적으로 강했습니다.
RSI 회복과 볼린저 하단 반등은 평균보다 중앙값이 낮아 일부 급등 사례의 영향을 크게 받았습니다.
높은 변동성 종목은 복합 신호가 나와도 양수 비율과 중앙값이 낮았습니다.
같은 기술 신호라도 산업별 결과가 달랐습니다.
조건을 많이 결합한다고 전략 성과가 자동으로 좋아지지는 않았습니다.
높은 수익률에는 항상 최대낙폭과 표본 편향을 함께 표시해야 합니다.

따라서 이번 분석에서 얻은 실전적인 순서는 다음과 같습니다.

MA·MACD로 상승 추세에 있는 종목을 먼저 구분합니다.
거래량 돌파와 OBV로 추세에 거래량 확인이 붙었는지 봅니다.
RSI·볼린저 반등은 단독 매수 신호가 아니라 시장·산업 조건과 함께 해석합니다.
ATR로 종목별 포지션 크기와 손실 폭을 조정합니다.
산업·시장 국면으로 후보를 다시 나눈 뒤, 백테스트에서 거래비용과 최대낙폭을 확인합니다.

기술적 분석은 미래를 맞히는 주문이 아니라, 가격·거래량에서 반복적으로 관찰되는 조건을 정의하고 그 조건의 성과와 실패 범위를 측정하는 방법입니다. 이번 결과는 이 표본과 검증 기간에 대한 증거이지, 어떤 지표도 항상 작동한다는 보장은 아닙니다.

전체 원자료는 OHLCV, 신호 결과, 전략 결과, Python 코드에서 확인할 수 있습니다. 과거 검증 결과는 미래 수익을 보장하지 않으며, 실제 투자 전에는 체결 가능성·세금·슬리피지·생존자 편향을 추가로 검토해야 합니다.

기술적 분석 11장: 실제 데이터로 오늘의 후보 종목 찾기

Sep 16, 2026

기술적 분석 종목 스크리닝

앞 장에서는 복합 신호가 산업과 시장 국면에 따라 다른 결과를 보인다는 점을 확인했습니다. 이번에는 그 신호를 2026년 9월 4일 기준 종목 전체에 적용해 실제 후보군을 추출합니다. 여기서 중요한 질문은 “점수가 높은 종목이 곧 매수 종목인가?”가 아니라 “어떤 조건을 통과한 후보를 다음 분석 대상으로 좁힐 수 있는가?”입니다. 이 결과는 매수 추천 목록이 아니라, 동일한 규칙으로 다시 확인할 수 있는 분석 후보 목록입니다.

스크리닝 조건

다섯 조건 중 네 개 이상을 만족하는 종목을 후보로 분류했습니다.

df["score"] = (
    (df["close"] > df["ma20"]).astype(int)
    + (df["ma20"] > df["ma60"]).astype(int)
    + df["rsi14"].between(40, 70).astype(int)
    + (df["macd"] > df["macd_signal"]).astype(int)
    + (df["volume_ratio20"] > 1).astype(int)
)

latest = df[df["date"] == "20260904"]
screen = latest[latest["score"] >= 4].sort_values(
    ["score", "volume_ratio20"], ascending=False
)

기준일 후보 예시

종목	시장	종가	RSI	거래량 비율	점수
카카오페이	KOSPI	47,300	55.4	1.33	5
현대약품	KOSPI	7,950	69.0	2.88	5
KCC	KOSPI	482,000	54.7	1.29	5
디아이	KOSPI	31,250	67.8	1.83	5
한화투자증권	KOSPI	5,100	57.2	3.28	5
써니전자	KOSPI	2,185	65.0	1.66	5
파인엠텍	KOSDAQ	9,350	55.1	2.17	5
신스틸	KOSDAQ	2,105	69.1	3.20	5

전체 30개 후보는 latest_screen.csv에서 확인할 수 있습니다. 기준일이 바뀌면 후보도 바뀌므로, 이 목록의 종목명을 고정해 추천처럼 사용해서는 안 됩니다.

인사이트

이번 기준일 후보는 총 30개였고, 모두 5개 조건을 통과했습니다. 시장별로는 KOSPI 15개, KOSDAQ 15개였습니다. 따라서 이 결과에서 점수 5점과 4점의 우열을 비교할 수는 없고, 거래량 비율이나 산업·시장 구성을 추가 기준으로 사용해야 합니다.

스크리닝의 역할은 분석 대상을 줄이는 것입니다. 점수 5점이라고 해서 바로 매수할 수 있는 것은 아닙니다. 후보가 어떤 산업에 몰렸는지, 실적·현금흐름·수급·밸류에이션이 뒷받침되는지, 그리고 기준일 이후에도 조건이 유지되는지를 확인해야 합니다.

다음 장에서는 후보를 고르는 규칙을 실제 포트폴리오 전략으로 바꿀 때 성과와 낙폭이 어떻게 달라지는지 비교합니다.

기술적 분석 10장: 같은 신호가 산업마다 다르게 작동하는 이유

Sep 15, 2026

산업별 기술적 신호 분석

9장에서는 여러 조건을 합친 복합 신호의 평균수익률이 +7.03%였지만, 단일 거래량 돌파의 +9.75%를 앞서지 못했습니다. 이제 질문을 한 단계 바꿉니다. 복합 신호의 평균을 전체 종목에 적용하기보다, 어떤 산업과 시장 국면에서 결과가 달라지는가를 확인합니다. 기술적 신호는 모든 산업에서 같은 의미를 갖지 않으며, 반도체처럼 추세가 빠르게 이어지는 산업과 바이오처럼 급등락이 큰 산업에 같은 조건을 적용하면 결과가 달라질 수 있습니다.

산업별로 결과를 나누기

selected = df[
    (df["composite_entry"] == 1) &
    (df["date"] >= "20260101")
].copy()

industry_result = (
    selected.groupby("industry")
    .agg(
        events=("code", "size"),
        positive_rate=("forward_return_20d", lambda x: (x > 0).mean()),
        mean_return=("forward_return_20d", "mean"),
        median_return=("forward_return_20d", "median"),
    )
    .query("events >= 5")
    .sort_values("mean_return", ascending=False)
)

실제 산업별 결과

검증 구간에서 복합 신호가 5회 이상 발생한 산업 중 일부는 다음과 같습니다.

산업	신호 수	양수 비율	평균 수익률	중앙값
전자부품 제조업	129	62.8%	+14.55%	+10.53%
반도체 제조업	47	59.6%	+14.07%	+11.65%
기타 금융업	162	61.7%	+9.53%	+3.53%
기타 화학제품 제조업	70	48.6%	+1.02%	-1.67%
의약품 제조업	43	46.5%	+6.46%	-3.08%
소프트웨어 개발 및 공급업	42	40.5%	+4.42%	-3.94%

전자부품과 반도체는 양수 비율이 59.6~62.8%, 중앙값이 +10%를 넘었습니다. 반면 소프트웨어와 의약품은 평균은 플러스였지만 중앙값이 각각 -3.94%, -3.08%였습니다. 같은 복합 신호라도 산업에 따라 전형적인 결과가 달라지고, 평균만 보면 이 차이를 놓치게 됩니다.

시장 국면도 함께 봐야 합니다. 이번 분석에서는 코스피의 20일 수익률을 양수·음수로 나누고, 각 신호의 이후 수익률을 다시 계산합니다. 개별 종목 신호만으로는 시장 전체의 위험 선호 변화를 설명할 수 없기 때문입니다.

코스피 20일 모멘텀	신호 수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
양수	3,390	51.1%	+5.57%	+1.28%
음수	1,415	47.5%	+3.78%	0.00%

인사이트

이번 결과에서 “이 지표의 평균 수익률은 얼마인가?”보다 더 좋은 질문은 “어떤 산업과 시장 상태에서 이 지표가 작동했는가?”입니다. 전자부품·반도체처럼 평균과 중앙값이 함께 높은 산업은 우선 검토 대상이 될 수 있지만, 소프트웨어·의약품처럼 평균과 중앙값이 엇갈리는 산업은 개별 종목과 손실 관리가 더 중요합니다.

코스피 20일 모멘텀이 양수인 국면에서는 양수 비율 51.1%, 평균 +5.57%였고, 음수 국면에서는 각각 47.5%, +3.78%로 낮아졌습니다. 시장 국면이 우호적일 때 신호의 결과도 개선됐지만, 양수 국면에서도 양수 비율은 절반을 조금 넘는 수준입니다. 시장 필터는 확률을 보완할 뿐, 결과를 보장하지 않습니다.

표본 수가 적은 산업의 높은 수익률은 과대해석하지 않아야 하며, 여러 산업을 동시에 비교할 때 우연히 좋은 그룹을 고르는 문제도 주의해야 합니다. 다음 장에서는 이 조건을 기준일 종목 목록으로 바꿀 때 실제 후보가 어떻게 만들어지는지 확인합니다.

산업별 원자료는 industry_summary.csv, 시장 국면 결과는 regime_summary.csv에서 확인할 수 있습니다.

기술적 분석 9장: 여러 지표를 합치면 성과가 좋아지는가?

Sep 14, 2026

기술적 지표 복합 신호

8장까지의 결과를 보면 거래량 돌파의 20일 평균수익률은 +9.75%, MACD 골든크로스는 +6.98%였습니다. 그렇다면 이동평균, RSI, MACD, 거래량을 동시에 만족시키면 더 강한 신호가 될까요? 여러 지표를 합치는 방식은 직관적이지만, 서로 비슷한 가격 정보를 반복해서 사용하거나 신호가 너무 늦어지는 문제가 생길 수 있습니다.

복합 점수 만들기

이번 분석에서는 다섯 조건 중 네 개 이상을 만족하면 복합 신호로 분류했습니다.

conditions = pd.concat(
    [
        df["close"] > df["ma20"],
        df["ma20"] > df["ma60"],
        df["rsi14"].between(40, 70),
        df["macd"] > df["macd_signal"],
        df["volume_ratio20"] > 1,
    ],
    axis=1,
)
df["technical_score"] = conditions.sum(axis=1)
df["composite_state"] = df["technical_score"] >= 4
previous_state = df.groupby("code")["composite_state"].shift(1).fillna(False)
df["composite_entry"] = (
    df["composite_state"] &
    ~previous_state
)

실제 결과

검증 구간에서 복합 신호 진입은 1,601회 발생했습니다.

신호	발생 횟수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
복합 신호 진입	1,601회	53.3%	+7.03%	+2.10%
거래량 돌파	2,726회	53.4%	+9.75%	+2.51%
MACD 골든크로스	1,868회	55.1%	+6.98%	+2.72%

복합 신호의 평균수익률 +7.03%는 거래량 돌파의 +9.75%보다 낮고, 중앙값 +2.10%도 거래량 돌파 +2.51%와 MACD +2.72%보다 낮았습니다. 양수 비율도 53.3%로 MACD의 55.1%를 넘지 못했습니다. 여러 조건을 요구했기 때문에 신호의 질이 자동으로 높아진 것이 아니라, 진입 시점이 늦어지고 상승 초기를 놓쳤을 가능성이 있습니다.

인사이트

복합 신호의 장점은 신호의 설명력입니다. “왜 이 종목이 후보인가?”에 대해 추세, 모멘텀, 거래량으로 나눠 설명할 수 있습니다. 반면 조건을 추가할수록 표본 수가 줄고, 과거 기간에 맞춘 과최적화 위험이 커집니다.

따라서 복합 전략은 점수 자체보다 다음을 관리해야 합니다.

조건을 추가하기 전후의 표본 수
학습 구간과 검증 구간의 성과 차이
평균과 중앙값의 차이
산업별 편중
신호 발생 후 최대 손실

이번 결과에서 복합 신호의 장점은 단일 지표보다 높은 수익률이 아니라, “추세·모멘텀·거래량 조건을 동시에 만족한 종목”이라는 설명력입니다. 반대로 성과 측면에서는 단일 거래량·MACD 신호를 압도하지 못했습니다. 복합 신호는 최종 매수 버튼이 아니라 다음 분석으로 넘어갈 종목을 줄이는 스크리닝 언어로 사용하는 것이 적절합니다.

다음 장에서는 이 스크리닝 결과가 산업과 시장 국면에 따라 얼마나 달라지는지 확인합니다.

기술적 분석 8장: 거래량을 동반한 돌파는 얼마나 강한가?

Sep 13, 2026

거래량 돌파 분석

1장과 7장의 비교에서 거래량 돌파는 20일 평균수익률 +9.75%로 가장 높았습니다. 이번 장에서는 그 결과를 막연한 “거래량 증가”가 아니라 직전 20일 고점 돌파와 거래량 1.5배라는 재현 가능한 조건으로 분해합니다. 신고가 돌파는 강한 매수세의 결과일 수 있지만, 이미 많은 투자자가 같은 가격을 보고 있을 가능성도 있습니다.

돌파 신호 코드

previous_high20 = df.groupby("code")["close"].transform(
    lambda x: x.rolling(20).max().shift(1)
)
volume_average20 = df.groupby("code")["volume"].transform(
    lambda x: x.rolling(20).mean().shift(1)
)

df["volume_breakout"] = (
    (df["close"] > previous_high20) &
    (df["volume"] > volume_average20 * 1.5)
)

기준선을 당일을 제외한 직전 20일로 만들었습니다. 당일 종가를 최고가 계산에 포함하면 돌파 여부를 판단할 때 미래 값을 일부 재사용하게 되기 때문입니다.

실제 결과

검증 구간의 거래량 돌파 신호는 2,726회 발생했습니다.

신호	발생 횟수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
20일 고점·거래량 돌파	2,726회	53.4%	+9.75%	+2.51%

이번 표본에서 평균 수익률은 지표 중 가장 높았습니다. 그러나 중앙값은 +2.51%, 양수 비율은 53.4%, 25% 분위수는 -11.88%였습니다. 소수의 큰 추세 상승이 평균을 끌어올렸을 가능성과 함께, 돌파 후에도 상당한 손실 사례가 있었다는 점을 동시에 봐야 합니다.

인사이트

돌파 매매는 손절 규칙이 전략의 일부입니다. 돌파가 실패해 가격이 다시 20일 고점 아래로 내려오면 신호가 무효화됐다고 판단할 수 있습니다. ATR을 이용해 돌파 종목마다 다른 손절 폭을 정하면 6장의 변동성 분석과도 연결됩니다.

거래량 돌파는 이번 표본에서 가장 높은 평균수익률을 보인 후보 필터였지만, 그 자체가 매수 추천은 아닙니다. 특히 장중 돌파와 종가 확정 돌파를 구분해야 하며, 다음 거래일 체결 가격을 사용해 재검증해야 합니다. 다음 장에서는 이런 조건을 이동평균·RSI·MACD와 모두 결합했을 때 단일 거래량 신호보다 실제로 나아지는지 확인합니다.

기술적 분석 7장: 거래량과 OBV는 주가보다 먼저 움직이는가?

Sep 12, 2026

OBV와 거래량 분석

8장에서 거래량 돌파의 성과를 보기 전에, 거래량을 단순히 급증한 하루의 크기로만 볼 필요가 있는지 확인합니다. 가격이 오르는데 거래량이 줄어드는 경우와 가격 상승에 거래량이 함께 증가하는 경우는 같은 상승으로 보기 어렵습니다. OBV는 상승한 날의 거래량을 더하고 하락한 날의 거래량을 빼서 가격과 거래량의 방향을 하나의 시계열로 만듭니다.

OBV와 확인 신호

direction = df.groupby("code")["close"].diff().apply(np.sign)
df["obv"] = (direction * df["volume"]).groupby(df["code"]).cumsum()
df["obv_ma20"] = df.groupby("code")["obv"].transform(
    lambda x: x.rolling(20).mean()
)

df["obv_confirmation"] = (
    (df["close"] > df["ma20"]) &
    (df["obv"] > df["obv_ma20"])
)

이번 분석에서는 가격이 MA20 위에 있고 OBV도 OBV20 위로 올라온 첫날을 확인 신호로 정의했습니다.

실제 결과

검증 구간에서 OBV 확인 신호는 2,653회 발생했습니다.

신호	발생 횟수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
OBV 확인	2,653회	53.8%	+6.02%	+2.03%
거래량 돌파	2,726회	53.4%	+9.75%	+2.51%

OBV 확인은 거래량 돌파보다 평균수익률과 중앙값은 낮았지만, 양수 비율은 53.8%로 거래량 돌파의 53.4%보다 소폭 높았습니다. RSI 회복과 비교하면 평균과 중앙값이 모두 높았습니다. 즉 OBV가 거래량 돌파를 대체하는 더 강한 신호라기보다, 가격 추세가 거래량의 누적 방향과도 맞는지 확인하는 역할에 가깝습니다. 그래도 양수 비율이 53.8%에 그쳤으므로 거래량이 증가했다는 사실만으로 향후 상승을 확정할 수는 없습니다.

인사이트

이번 결과에서 OBV의 역할은 단독 매수 신호보다 가격 신호의 신뢰도 확인에 가깝습니다. 급격한 거래량 돌파는 큰 평균수익률을 만들었고, OBV 확인은 비슷한 양수 비율을 조금 더 안정적으로 보완했습니다. 둘을 함께 사용하면 정보가 추가되는지, 같은 거래량 정보를 중복해서 쓰는지는 복합 신호에서 다시 확인해야 합니다.

가격이 MA20 위인데 OBV가 하락하면 상승의 내부가 약할 수 있습니다.
가격이 횡보하는 동안 OBV가 상승하면 매집 가능성을 살펴볼 수 있습니다.
급등일 거래량만으로 OBV가 높아졌는지, 여러 날 누적되어 높아졌는지 구분해야 합니다.

다음 장에서는 평균수익률이 가장 높았던 거래량 돌파를 20일 고점 돌파라는 명확한 조건으로 분해해, 높은 평균이 얼마나 넓은 사례에서 나왔는지 확인합니다.

결과는 신호별 결과 CSV의 OBV 확인 행에서 확인할 수 있습니다.

기술적 분석 6장: ATR로 종목마다 다른 손절선을 계산하기

Sep 11, 2026

ATR과 변동성 분석

저변동성 대형주와 변동성이 큰 바이오주에 똑같이 -7% 손절선을 적용하면 어떤 종목에는 너무 좁고, 다른 종목에는 너무 넓을 수 있습니다. ATR은 최근 가격 범위를 이용해 종목별 변동성을 비교하는 방법입니다.

ATR 계산

previous_close = df.groupby("code")["close"].shift(1)
true_range = pd.concat(
    [
        df["high"] - df["low"],
        (df["high"] - previous_close).abs(),
        (df["low"] - previous_close).abs(),
    ],
    axis=1,
).max(axis=1)

df["true_range"] = true_range
df["atr14_pct"] = df.groupby("code")["true_range"].transform(
    lambda x: x.rolling(14).mean()
) / df["close"]

실제 공개 코드에서는 종목별 그룹 안에서 True Range를 계산합니다. atr14_pct는 ATR을 현재 가격으로 나눈 값이므로 종목 가격이 달라도 변동성을 비교할 수 있습니다.

복합 신호를 변동성별로 나누기

MA20·MA60·RSI·MACD·거래량 조건을 동시에 만족한 진입 신호 중 20일 이후 수익률을 계산할 수 있는 1,601건을 ATR 기준 세 그룹으로 나누었습니다. 각 그룹의 실제 20일 결과는 다음과 같습니다.

변동성 그룹	신호 수	평균 ATR14/가격	양수 비율	평균 수익률	중앙값
낮은 변동성	534	4.08%	59.4%	+7.73%	+3.76%
중간 변동성	533	6.41%	53.7%	+9.00%	+2.24%
높은 변동성	534	10.01%	47.0%	+4.36%	-1.83%

평균 수익률만 보면 중간 변동성이 가장 높습니다. 그러나 낮은 변동성 그룹의 양수 비율은 59.4%, 중앙값은 +3.76%로 가장 안정적이었습니다. 높은 변동성 그룹은 평균이 +4.36%였지만 양수 비율은 47.0%, 중앙값은 -1.83%였습니다.

인사이트

ATR은 매수 신호가 아니라 포지션 크기와 손절 폭을 정하는 도구입니다.

target_risk = 100_000
stop_distance = df["atr14_pct"] * df["close"] * 2
df["shares"] = (target_risk / stop_distance).fillna(0).astype(int)

이번 결과에서 중요한 것은 평균수익률 1위인 중간 변동성 그룹을 그대로 고르는 것이 아닙니다. 낮은 변동성은 양수 비율과 중앙값이 좋았고, 중간 변동성은 평균만 높았으며, 높은 변동성은 전형적인 결과가 손실이었습니다. 변동성이 높은 종목을 무조건 제외할 필요는 없지만, 같은 금액을 매수하지 않고 손실 금액이 일정하도록 수량을 조절해야 합니다. ATR은 매수 신호를 강화하는 지표가 아니라, 신호를 실행할 때 위험을 먼저 제한하는 도구입니다.

다음 장에서는 가격이 MA20 위에 있다는 조건에 OBV를 추가했을 때 거래량 확인이 실제로 수익률의 일관성을 높이는지 살펴봅니다.

원자료는 변동성 그룹 결과에서 확인할 수 있습니다.

기술적 분석 5장: 볼린저 밴드 하단 이탈은 반등 신호인가?

Sep 10, 2026

볼린저 밴드 분석

3장의 RSI 회복과 이번 볼린저 하단 반등은 모두 “많이 하락했으니 되돌아오지 않을까?”라는 평균회귀 가설에서 출발합니다. RSI 회복은 20일 중앙값 -0.91%였고, 이번 장에서는 가격이 밴드 안으로 돌아온 사건도 같은 약점을 보이는지 확인합니다.

볼린저 밴드 하단에 닿으면 주가가 싸졌다고 생각하기 쉽습니다. 그러나 하단 밴드를 따라 내려가는 강한 하락 추세에서는 하단 접촉만으로 반등을 예측할 수 없습니다. 이번 글에서는 전일 종가가 하단 밴드 아래였고 당일 종가가 다시 밴드 안으로 들어온 경우를 반등 신호로 정의했습니다.

계산 코드

g = df.sort_values(["code", "date"]).copy()
g["bb_middle"] = g.groupby("code")["close"].transform(
    lambda x: x.rolling(20).mean()
)
std20 = g.groupby("code")["close"].transform(lambda x: x.rolling(20).std())
g["bb_upper"] = g["bb_middle"] + 2 * std20
g["bb_lower"] = g["bb_middle"] - 2 * std20

previous_close = g.groupby("code")["close"].shift(1)
previous_lower = g.groupby("code")["bb_lower"].shift(1)
g["bb_rebound"] = (previous_close <= previous_lower) & (
    g["close"] > g["bb_lower"]
)

실제 결과

검증 구간에서 볼린저 하단 반등은 1,015회 발생했습니다.

신호	발생 횟수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
볼린저 하단 반등	1,015회	49.4%	+4.94%	-0.27%

평균은 +4.94%였지만 중앙값은 -0.27%, 양수 비율은 49.4%였습니다. 25% 분위수도 -13.11%였습니다. 일부 큰 반등 사례가 평균을 높였지만, 절반 이상의 전형적인 사례가 안정적인 수익으로 이어졌다고 보기는 어렵습니다. RSI 회복의 평균 +2.14%보다 높아 보이지만, 중앙값과 양수 비율은 모두 약해 평균 차이만으로 우위를 주장할 수 없습니다.

인사이트

이번 결과에서 볼린저 밴드는 가격의 절대적인 고평가·저평가를 알려주는 지표가 아니라, 최근 20일 가격 분포에서 현재 위치가 어디인지 보여주는 변동성 도구로 해석해야 합니다. 밴드 안으로 복귀했다는 사건만으로는 추세가 끝났다는 증거가 부족합니다.

따라서 하단 반등 신호를 사용할 때는 다음을 추가해야 합니다.

밴드 폭이 줄어들고 있는가
거래량이 동반되었는가
종가가 MA20을 회복했는가
시장과 산업 지수가 상승 중인가

하단 밴드에 닿았다는 이유만으로 매수하면 “싼 가격”이 아니라 “하락 중인 가격”을 매수하게 될 수 있습니다. 위 조건들은 개선 가능성을 제시할 뿐, 이 장에서 추가 검증한 결과는 아닙니다. 다음 장에서는 평균회귀 신호의 손실 폭을 변동성에 맞춰 관리하는 ATR을 확인합니다.

결과는 신호별 결과 CSV에 공개했습니다.

기술적 분석 4장: MACD 골든크로스는 언제 유효한가?

Sep 9, 2026

MACD 골든크로스 분석

2장에서는 MA20과 MA60의 추세 상태를 보유 전략으로 바꿨을 때 누적수익률 +63.55%를 기록했습니다. 1장의 개별 신호 비교에서도 MACD 골든크로스는 RSI 회복보다 양수 비율과 중앙값이 높았습니다. 이번 장에서는 이 관계가 단순한 사건별 통계에 그치지 않고, MACD 상태를 계속 보유하는 전략에서도 이어지는지 확인합니다.

MACD 골든크로스는 MACD 선이 Signal 선을 아래에서 위로 통과하는 현상입니다. 상승 전환을 보여주는 것처럼 보이지만, 이동평균에서 파생된 지표이므로 신호가 발생할 때 이미 주가가 상당히 움직였을 수 있습니다.

Python으로 골든크로스 만들기

g = df.sort_values(["code", "date"]).copy()
g["ema12"] = g.groupby("code")["close"].transform(
    lambda x: x.ewm(span=12).mean()
)
g["ema26"] = g.groupby("code")["close"].transform(
    lambda x: x.ewm(span=26).mean()
)
g["macd"] = g["ema12"] - g["ema26"]
g["macd_signal"] = g.groupby("code")["macd"].transform(
    lambda x: x.ewm(span=9).mean()
)

g["macd_golden_cross"] = (
    (g.groupby("code")["macd"].shift(1) <= g.groupby("code")["macd_signal"].shift(1))
    & (g["macd"] > g["macd_signal"])
)

검증 결과: 신호와 20일 수익률

검증 구간에서 MACD 골든크로스는 1,868회 발생했습니다.

신호	발생 횟수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
MACD 골든크로스	1,868회	55.1%	+6.98%	+2.72%

RSI 회복보다 양수 비율과 중앙값이 모두 높았습니다. 평균수익률뿐 아니라 양수 비율과 중앙값도 함께 개선됐기 때문에, 최소한 이번 표본과 기간에서는 MACD 골든크로스가 단순 과매도 회복보다 안정적인 결과를 보였습니다.

MACD 상태를 20일 동안 보유하는 추세 전략으로 바꾸면 검증 구간 누적수익률은 +58.15%, 최대낙폭은 -33.52%였습니다. 코스피의 누적수익률 +33.62%보다 높았지만, 손실 구간은 여전히 컸습니다.

인사이트

MACD 골든크로스의 사건별 결과는 평균 +6.98%, 중앙값 +2.72%, 양수 비율 55.1%였습니다. 이 신호를 상태 기반 전략으로 바꾸자 누적수익률 +58.15%와 Sharpe 근사 2.00이 나왔습니다. 즉 신호가 발생한 순간의 통계적 우위가 포트폴리오 수준에서도 어느 정도 이어졌지만, 최대낙폭 -33.52%가 남아 “수익률이 높으면 위험도 낮다”는 결론으로 확장할 수는 없습니다.

MACD는 “오늘 사면 내일 오른다”는 단기 예측 도구가 아니라 방향이 바뀌었는지 확인하는 추세 신호에 가깝습니다. 따라서 다음 조건을 함께 기록해야 합니다.

신호 이전 20일 수익률
신호일의 거래량 비율
MA20과 MA60의 방향
신호 후 최대 하락폭

평균 수익률이 높아도 특정 몇 개 종목의 급등 때문일 수 있습니다. 그래서 평균과 중앙값, 양수 비율을 동시에 공개했습니다.

다음 장에서는 평균회귀 성격이 강한 볼린저 밴드 하단 반등이 RSI와 같은 약점을 보이는지 비교합니다.

결과 원본은 신호별 결과 CSV, 전략 결과 CSV에서 확인할 수 있습니다.

기술적 분석 3장: RSI 30 이하면 정말 매수 기회인가?

Sep 8, 2026

RSI 평균회귀 분석

1장에서는 RSI 회복 신호의 20일 평균수익률이 +2.14%였지만 중앙값은 -0.91%, 양수 비율은 47.1%였습니다. 이번 장에서는 왜 “RSI 30 이하 = 매수 기회”라는 설명이 반복해서 실패할 수 있는지, 과매도 수준이 아니라 회복 신호를 기준으로 다시 확인합니다. 강한 하락 추세에서는 RSI가 30 아래에 오래 머물 수 있으므로, 30 아래에서 다시 30을 상향 돌파한 날을 신호로 정의했습니다.

RSI 계산과 신호

change = df.groupby("code")["close"].diff()
gain = change.clip(lower=0)
loss = -change.clip(upper=0)

avg_gain = gain.groupby(df["code"]).transform(lambda x: x.rolling(14).mean())
avg_loss = loss.groupby(df["code"]).transform(lambda x: x.rolling(14).mean())
df["rsi14"] = avg_gain / (avg_gain + avg_loss) * 100

df["rsi_recovery"] = (
    (df.groupby("code")["rsi14"].shift(1) <= 30) &
    (df["rsi14"] > 30)
)
df["forward_return_20d"] = (
    df.groupby("code")["close"].shift(-20) / df["close"] - 1
)

실제 결과

검증 구간에서 RSI 회복 신호는 1,258회 발생했습니다.

신호	발생 횟수	20일 양수 비율	평균 수익률	중앙값
RSI 30 상향 회복	1,258회	47.1%	+2.14%	-0.91%

평균 수익률은 양수였지만 중앙값은 -0.91%였고, 양수 비율도 47.1%로 절반에 미치지 못했습니다. 25% 분위수는 -14.56%였습니다. 일부 큰 반등이 평균을 끌어올렸을 뿐, 전형적인 신호가 손실을 피했다고 보기는 어렵습니다. 같은 검증 구간에서 MACD 골든크로스는 양수 비율 55.1%, 중앙값 +2.72%였기 때문에 RSI 회복의 약점이 더 분명해집니다.

인사이트

이번 결과에서 RSI는 단독 매수 신호라기보다 하락 압력이 완화됐는지 확인하는 보조 지표로 쓰는 편이 낫습니다. RSI 회복만으로는 부족하므로 다음 조건을 추가했을 때 결과가 개선되는지 별도 검증해야 합니다.

종가가 MA20 위에 있는가
20일 수익률이 양수인가
거래량이 평소보다 증가했는가
산업 전체가 같은 방향으로 움직이는가

RSI 30이라는 숫자만 보고 매수하면 하락 추세 중간의 일시적 반등을 잡을 가능성이 큽니다. 따라서 평균수익률이 플러스라는 이유만으로 평균회귀 전략을 채택하기보다, 손절 기준·보유 기간·시장 국면을 함께 정해야 합니다. 다음 장에서는 같은 검증 구간에서 더 높은 양수 비율과 중앙값을 보인 MACD 골든크로스가 실제 추세 전략으로도 이어지는지 확인합니다.

전체 결과는 신호별 결과 CSV, 계산 코드는 technical_analysis.py에서 확인할 수 있습니다.