속설 검증 #1 — 박스권 상단 돌파 추종 백테스트 기록

업데이트

KOSPI 최근 5년(2022-01-03~2026-10-08)에 박스권 상단 돌파 추종 예시 전략을 적용했더니 투자 수익률은 −65.74%, CAGR은 −20.15%, 최대 낙폭은 −87.11%, 승률은 19.5%였고 같은 기간 벤치마크는 +164.53%였습니다. 한 규칙·한 기간의 과거 값이며 우열이나 미래 성과를 뜻하지 않습니다.

검증한 속설과 규칙

속설 검증 시리즈 1번째 기록입니다. 검증한 말은 “고점을 넘으면 따라 사라”입니다. 속설을 그대로 코드로 옮길 수는 없어서, 아래 규칙 하나를 정해 과거 데이터에 적용했습니다. 이 노트는 그 규칙이 맞는지 틀린지 판정하지 않고, 한 가지 설정에서 관측된 값을 기록합니다.

일정 기간의 고점을 넘어서는 종목을 뒤따라 사는 규칙입니다. 시리즈의 첫 편이라 널스탁 예시 전략을 그대로 입력했습니다.

입력한 문장과 해석된 조건

널스탁 예시 전략 “박스권 상단 돌파 따라가기”을 입력했습니다. 아래는 이 전략이 해석된 조건입니다.

  • 유니버스: KOSPI
  • 기간: 2022-01-03 ~ 2026-10-08 (최근 5년)
  • 세부 조건 값(돌파 기간·손절 등)은 이 편의 기록에 남아 있지 않아 싣지 않습니다.

결과

2022-01-03~2026-10-08 구간에서 관측된 값입니다. 수수료 0.015%, 슬리피지 0.05%, 거래세 0.23%→0.15%(시행일 기준), 배당소득세 15.4%를 반영했고 체결은 신호 다음 거래일 시가입니다. 전략과 벤치마크는 구성과 규칙이 다르므로 표의 차이는 우열을 뜻하지 않습니다.

속설 검증 #1 — 백테스트 결과
지표값
기간2022-01-03~2026-10-08
투자 수익률−65.74%
CAGR−20.15%
최대 낙폭−87.11%
거래 수기록 없음
승률19.5%
같은 기간 벤치마크+164.53%

KOSPI, 2022-01-03~2026-10-08, 신호 다음 거래일 시가 체결, 수수료 0.015%·슬리피지 0.05%. 널스탁 백테스트 엔진 v16.39.0으로 2026-10-10에 계산했습니다.

직접 다시 계산해 대조한 것

화면의 결과를 그대로 믿지 않고, 매수·청산 기록을 가격(·재무) 데이터에서 독립적으로 다시 계산해 신호가 규칙대로 나왔는지 확인했습니다.

  • 기록에 남아 있는 대조는 자산곡선의 급락 구간 확인입니다. 2023-10의 급락은 한 종목의 하한가·거래정지·연속 하한가 구간에서 발생한 손실이었습니다.

눈에 띈 거래

하한가가 이어지고 거래가 멈춘 종목을 보유한 구간에서 계좌 낙폭이 크게 벌어졌습니다. 거래정지 중에는 손절 주문도 체결되지 않아, 설정한 손절 비율과 실제 손실이 다를 수 있습니다.

읽을 때 주의할 점

이 기록은 특정 유니버스·기간·파라미터 한 가지 조합의 과거 시뮬레이션 결과입니다. 다른 기간이나 값에서는 다른 결과가 나올 수 있고, 한 규칙의 결과가 속설 전체의 성립 여부를 말해 주지도 않습니다. 미래 수익은 보장되지 않습니다.

이 편은 시리즈 초기 기록이라 거래 수와 청산 내역을 남기지 못했습니다. 이후 편부터 청산 사유별 집계를 함께 기록합니다.

자주 묻는 질문

이 결과로 “고점을 넘으면 따라 사라”가 맞다 또는 틀리다고 말할 수 있나요?
아닙니다. 속설 하나를 규칙 하나로 옮겨 한 유니버스·한 기간에서 계산한 값이며, 규칙·기간·종목 수를 바꾸면 결과가 달라질 수 있습니다. 관측된 숫자를 기록한 것일 뿐 성립 여부를 판정하지 않고, 미래 수익은 보장되지 않습니다.
표의 벤치마크와의 차이는 무엇을 뜻하나요?
같은 기간 지수 ETF의 수익률(+164.53%)과 전략 수익률(−65.74%)을 표시값 그대로 비교하는 용도입니다. 전략은 조건에 맞는 종목만 일정 수 보유하고 ETF는 지수 전체를 보유하므로 구성과 규칙이 달라 우열을 가리는 값은 아닙니다.

떠오른 전략 아이디어를 문장으로 입력하면 과거 데이터로 백테스트해 볼 수 있습니다.

전략 백테스트하기

연구노트는 과거 데이터에서 관측된 계산 결과를 기준일과 설정값과 함께 기록한 자료입니다. 특정 종목·전략의 매수·매도를 권유하거나 우열을 판단하지 않으며, 모든 결과는 과거 데이터 기반 시뮬레이션이므로 미래 수익은 보장되지 않습니다.