Larry Connors의 RSI(2) 역추세 전략

 

 

이번 포스팅에서는 Larry Connors가 제안한 2일 RSI를 활용한 평균 회귀 전략의 개선과 그 성과에 대해 심도 있게 알아보겠습니다. 이 전략은 1999년 이후 연간 30%라는 놀라운 수익률을 달성한 것으로 나타났습니다. 이는 많은 투자자들의 관심을 끌 만한 결과이지만, 동시에 신중한 검증과 분석이 필요한 부분이기도 합니다.

 

The Holy Grail still works

 

전략의 기본 아이디어와 배경

Larry Connors는 그의 저서 "Short Term Trading Strategies That Work"에서 2일 RSI가 지표의 '성배'일 수 있다고 주장했습니다. 이는 매우 대담한 주장으로 보일 수 있지만, Connors의 철저한 연구 결과를 바탕으로 한 것입니다. 그의 연구에 따르면 일반적으로 사용되는 14일 RSI에는 특별한 통계적 이점이 없지만, 기간을 크게 줄인 2일 RSI를 사용하면 놀랍도록 인상적인 결과를 얻을 수 있다고 합니다.

RSI(Relative Strength Index)는 주가의 상대적 강도를 나타내는 지표로, 일반적으로 과매수 또는 과매도 상태를 판단하는 데 사용됩니다. RSI 값이 높을수록 주식이 과매수 상태에 있다고 볼 수 있고, 낮을수록 과매도 상태에 있다고 볼 수 있습니다. Connors의 아이디어는 이 지표의 기간을 극단적으로 줄여 단기적인 가격 변동에 더욱 민감하게 반응하도록 만든 것입니다.

이 전략의 핵심은 극단적으로 낮은 2일 RSI 값(5 미만)을 주식 매수의 신호로 사용한다는 점입니다. 이는 주가가 단기간에 급격히 하락했을 때, 곧 반등할 가능성이 높다는 평균 회귀(Mean Reversion) 이론에 기반합니다. 평균 회귀는 금융 시장에서 자주 관찰되는 현상으로, 가격이 극단적으로 움직인 후에는 평균으로 돌아오려는 경향이 있다는 것입니다.

평균 회귀 신호의 이점: 상세 분석

이 전략의 유효성을 검증하기 위해, 연구진은 1998년 이후의 모든 주식 데이터를 분석했습니다. 구체적으로, 2일 RSI가 5 미만으로 떨어졌을 때 매수하고 5일간 보유했을 경우의 성과를 조사했습니다. 이 분석은 상장 폐지된 기업들을 포함한 모든 주식을 대상으로 했기 때문에, 생존 편향(Survivorship Bias)을 피할 수 있었습니다.

분석 결과는 다음과 같습니다:

• 평균 수익률: 3.3%
  이는 5일이라는 짧은 기간 동안 상당히 높은 수익률입니다. 연간으로 환산하면 약 200%에 달하는 수치입니다.
• 양의 수익률 비율: 60% (평균 9.8% 상승)
  거래의 60%가 이익을 냈다는 것은 매우 고무적인 결과입니다. 더욱이, 이익을 낸 거래의 평균 수익률이 9.8%라는 점은 이 전략의 강력한 상승 포텐셜을 보여줍니다.
• 음의 수익률 비율: 40% (평균 6.6% 하락)
  손실을 본 거래의 비율이 40%이고 평균 손실폭이 6.6%라는 점은, 이 전략이 손실을 어느 정도 제한하면서도 큰 이익을 추구할 수 있음을 시사합니다.

이러한 결과의 중요성을 이해하기 위해, 연구진은 2일 RSI가 5 이상일 때 매수한 경우와 비교 분석을 수행했습니다. 그 결과:

• 2일 RSI가 5 이상일 때 매수한 경우의 평균 수익률: 0.3%
• 양의 수익률 비율: 52% (평균 5.5% 상승)
• 음의 수익률 비율: 48% (평균 5.1% 하락)

이 두 결과의 차이는 통계적으로 매우 유의미했습니다(P-value < 0.05). 이는 2일 RSI가 5 미만으로 떨어졌을 때 매수하는 전략이 단순히 우연이 아닌, 실제로 효과적인 매수 시그널임을 강력히 시사합니다.

또한, 연구진은 이 신호의 빈도도 분석했습니다. 평균적으로 하루에 551개의 주식이 2일 RSI 5 미만의 조건을 만족했으며, 이 숫자는 최소 57개에서 최대 2,844개까지 변동했습니다. 이는 이 전략을 실제로 구현할 때 충분한 거래 기회가 있음을 보여줍니다.

시가총액별 이점 분석: 깊이 있는 고찰

연구진은 한 걸음 더 나아가 이 전략의 효과가 기업의 시가총액에 따라 어떻게 달라지는지 분석했습니다. 이 분석은 매우 흥미로운 결과를 도출했습니다:

1. 초대형주 (Mega Cap):
   • 평균 수익률: 1.2%
   • 양의 수익률 비율: 57%
   • 상장폐지 확률: 9%
2. 대형주 (Large Cap):
   • 평균 수익률: 1.5%
   • 양의 수익률 비율: 58%
   • 상장폐지 확률: 35%
3. 중형주 (Mid Cap):
   • 평균 수익률: 2.1%
   • 양의 수익률 비율: 59%
   • 상장폐지 확률: 54%
4. 소형주 (Small Cap):
   • 평균 수익률: 3.2%
   • 양의 수익률 비율: 60%
   • 상장폐지 확률: 71%
5. 초소형주 (Micro Cap):
   • 평균 수익률: 4.7%
   • 양의 수익률 비율: 61%
   • 상장폐지 확률: 84%
6. 나노캡 (Nano Cap):
   • 평균 수익률: 9.5%
   • 양의 수익률 비율: 76%
   • 상장폐지 확률: 89%

이 결과는 매우 중요한 통찰을 제공합니다. 시가총액이 작을수록 2일 RSI를 활용한 매수 전략의 이점이 더 크게 나타났습니다. 특히 나노캡 주식의 경우, 평균 수익률이 9.5%로 매우 높고 양의 수익률 비율도 76%로 뛰어났습니다.

그러나 이 결과를 해석할 때 주의해야 할 점이 있습니다. 바로 상장폐지 위험입니다. 시가총액이 작은 주식일수록 상장폐지 확률이 급격히 증가합니다. 나노캡의 경우 무려 89%의 주식이 결국 상장폐지되었습니다. 이는 이론적으로는 높은 수익률을 보이지만, 실제로는 대부분의 거래가 완전한 손실로 이어질 수 있음을 의미합니다.

이러한 분석 결과는 전략 구현 시 중요한 시사점을 제공합니다. 높은 수익률 잠재력과 상장폐지 위험 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인가가 전략의 성공을 좌우할 핵심 요소가 될 것입니다.

단순 전략 실험: 첫 번째 접근

연구진은 먼저 Connors가 제안한 원래의 전략을 약간 수정하여 실험을 진행했습니다. 이 단순 전략의 규칙은 다음과 같습니다:

1. SPY(S&P 500 ETF)가 200일 이동평균선 위에 있을 때 (강세장 조건)
2. S&P 500 지수의 2일 RSI가 5 미만으로 떨어지면
3. 다음 날 시가에 SPY를 매수
4. SPY가 전일 고가를 상회하여 종가하면 다음 날 시가에 매도
5. 보유 중 SPY가 200일 이동평균선 아래로 떨어지면 다음 날 시가에 매도 (약세장 전환 시 청산)

이 전략을 SPY, QQQ(나스닥 100 ETF), TQQQ(QQQ의 3배 레버리지 ETF)에 적용하여 실험한 결과는 다음과 같습니다:

SPY 적용 결과:

• 25년간 총 수익률: 67%
• 거래 횟수: 157회 (연간 약 6회)

이 결과는 매우 실망스러웠습니다. S&P 500의 장기 평균 수익률에도 미치지 못했습니다.

QQQ 및 TQQQ 적용 결과:

• 높은 샤프 비율 (QQQ: 2.30, TQQQ: 1.92)
• 낮은 노출 시간 (10-12%)
• 높은 승률 (72%, TQQQ 기준)
• 적은 거래 횟수 (연간 약 6회)

QQQ와 TQQQ에 적용한 결과는 SPY보다 나았지만, 여전히 개선의 여지가 많았습니다. 특히 다음과 같은 문제점들이 발견되었습니다:

1. 낮은 거래 빈도: 연간 6회 정도의 거래는 전략의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있음을 의미합니다.
2. 최근 성과 저하: 2000-2010년 사이에는 좋은 성과를 보였지만, 최근 7년간은 단순 매수 후 보유(Buy & Hold) 전략에 비해 성과가 크게 떨어졌습니다.
3. 낮은 노출 시간: 10-12%의 낮은 시장 노출 시간은 전략이 대부분의 시간 동안 현금으로 대기하고 있음을 의미합니다. 이는 잠재적 수익 기회를 놓치고 있을 가능성을 시사합니다.

그러나 이 실험 결과에서 주목할 만한 긍정적인 측면도 있었습니다:

1. 높은 샤프 비율: 2.30(QQQ)과 1.92(TQQQ)의 샤프 비율은 전략의 위험 조정 수익률이 매우 우수함을 나타냅니다.
2. 높은 승률: 72%의 승률은 전략의 예측력이 상당히 높다는 것을 보여줍니다.

이러한 긍정적인 측면들은 이 전략이 개선의 여지가 충분히 있음을 시사했습니다. 특히 거래 빈도를 높이고 시장 노출 시간을 늘리면서도 높은 승률과 우수한 위험 조정 수익률을 유지할 수 있다면, 전략의 전체적인 성과를 크게 향상시킬 수 있을 것으로 예상되었습니다.

개선된 전략: 다중 종목 접근법

단순 전략의 한계를 극복하기 위해, 연구진은 전략을 크게 개선하여 여러 종목을 동시에 거래하는 방식을 채택했습니다. 이 개선된 전략의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 자본 분할: 전체 자본을 10개의 동일한 슬롯으로 나눕니다. 이는 리스크를 분산시키고 여러 기회를 동시에 활용할 수 있게해줍니다.
2. 다중 종목 거래: 2일 RSI가 5 미만인 모든 적격 종목을 대상으로 합니다. 이는 거래 기회를 크게 늘리고 전략의 노출 시간을 증가시킵니다.
3. 우선순위 설정: 10개 이상의 종목이 매수 신호를 보일 경우, 시가총액이 작은 순서대로 우선순위를 부여합니다. 이는 앞서 분석한 시가총액별 이점을 활용하기 위함입니다.
4. 포지션 제한: 최대 10개의 포지션만 유지합니다. 이는 과도한 분산을 방지하고 관리 가능한 수준의 복잡성을 유지하기 위함입니다.
5. 청산 규칙: 각 종목이 전일 고가를 상회하여 종가하면 다음 날 시가에 청산합니다. 이는 단기 반등을 포착하고 이익을 실현하기 위한 규칙입니다.
6. 유동성 필터:
   • 최근 3개월 동안 모든 거래일에 거래된 종목만 대상으로 합니다.
   • 할당된 자본이 해당 종목의 최근 3개월 일평균거래량(ADV)의 5%를 초과하지 않도록 합니다.
     이 필터들은 유동성 리스크를 관리하고 실제 거래 가능성을 높이기 위한 장치입니다.
7. 시장 환경 고려: 개별 종목이 200일 단순이동평균선 아래로 떨어지면 다음 날 시가에 매도합니다. 이는 전반적인 시장 환경을 고려하여 큰 손실을 방지하기 위한 안전장치입니다.

이 개선된 전략은 단순 전략의 한계를 극복하고 2일 RSI의 이점을 최대한 활용하려는 시도였습니다. 특히 다양한 종목을 동시에 거래함으로써 단일 ETF 거래 시 발생했던 낮은 거래 빈도와 노출 시간 문제를 해결하고자 했습니다.

개선된 전략 실험 결과: 첫 번째 시도

이 개선된 전략을 적용한 첫 번째 실험 결과는 다음과 같습니다:

• 연간 수익률: 17.8% (같은 기간 벤치마크의 약 3배)
• 샤프 비율: 0.72
• 최대 드로다운: 벤치마크보다 높음
• 평균 드로다운: 벤치마크의 2배
• 거래 횟수: 연간 460회 (거의 매일 2회 거래)
• 승률: 58%
• 손익비: 0.74 (평균 손실 -6%, 평균 이익 +4.4%)

이 결과는 몇 가지 중요한 시사점을 제공합니다:

1. 높은 수익률: 17.8%의 연간 수익률은 매우 인상적입니다. 이는 단순 전략에 비해 크게 개선된 결과입니다.
2. 시기별 성과 차이: 흥미롭게도 이 전략은 2008년 이전에 특히 좋은 성과를 보였지만, 그 이후에는 성과가 저하되었습니다. 이는 시장 환경의 변화나 전략의 효과성 감소를 시사할 수 있습니다.
3. 높은 변동성: 낮은 샤프 비율(0.72)과 높은 드로다운은 이 전략이 상당한 리스크를 수반한다는 것을 보여줍니다. 이는 개선이 필요한 부분입니다.
4. 거래 빈도 증가: 연간 460회의 거래는 단순 전략에 비해 크게 증가한 수치입니다. 이는 더 많은 기회를 포착하고 있음을 의미하지만, 동시에 거래 비용 증가도 고려해야 합니다.
5. 불리한 손익비: 0.74의 손익비는 평균적으로 손실 거래의 크기가 이익 거래보다 더 크다는 것을 의미합니다. 이는 전략의 장기적 수익성에 위협이 될 수 있습니다.

이 결과를 더 자세히 분석하면서, 연구진은 한 가지 중요한 문제점을 발견했습니다. 바로 상장폐지의 영향입니다. 25년의 백테스트 기간 동안 총 11,380회의 거래가 이루어졌는데, 이 중 상당수가 결국 상장폐지된 종목들이었습니다. 이는 전략이 시가총액이 작은 주식을 우선시했기 때문인데, 앞서 분석했듯이 이러한 종목들은 상장폐지 확률이 70% 이상으로 매우 높았습니다.

이 문제는 전략의 실제 성과를 왜곡할 수 있는 심각한 이슈였습니다. 백테스트에서는 이러한 상장폐지 종목들의 거래가 포함되어 있지만, 실제 거래에서는 이러한 종목들이 완전한 손실로 이어질 가능성이 높기 때문입니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 추가적인 개선이 필요했습니다.

상장폐지 리스크 감소: 대형주 중심 접근

상장폐지 리스크를 줄이기 위해, 연구진은 전략을 대형주와 초대형주에만 적용하도록 수정했습니다. 이러한 종목들은 상장폐지 확률이 각각 35%와 9%로, 중소형주에 비해 훨씬 낮습니다. 이 수정된 전략의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 거래 대상 제한: 오직 대형주와 초대형주만을 거래 대상으로 삼습니다.
2. 우선순위 유지: 여전히 10개 이상의 종목이 매수 신호를 보일 경우, 그 중에서 시가총액이 작은 순서대로 우선순위를 부여합니다.
3. 기타 규칙 유지: 그 외의 규칙(2일 RSI < 5 매수, 전일 고가 상회 시 매도 등)은 이전과 동일하게 유지합니다.

이렇게 수정된 전략의 실험 결과는 다음과 같습니다:

• 연간 수익률: 23.9% (같은 기간 벤치마크의 약 4배)
• 샤프 비율: 1.23
• 최대 드로다운: 32% (S&P 500의 약 절반)
• 거래 횟수: 연간 461회 (이전과 비슷)
• 승률: 63% (약간 개선)
• 손익비: 0.78 (여전히 1 미만이지만 개선됨)

이 결과는 이전 버전에 비해 상당한 개선을 보여줍니다:

1. 수익률 향상: 연간 수익률이 17.8%에서 23.9%로 크게 증가했습니다. 이는 벤치마크 대비 4배에 달하는 우수한 성과입니다.
2. 리스크 조정 수익 개선: 샤프 비율이 0.72에서 1.23으로 크게 향상되었습니다. 이는 수익률 증가와 동시에 리스크도 감소했음을 의미합니다.
3. 드로다운 감소: 최대 드로다운이 S&P 500의 절반 수준으로 감소했습니다. 이는 전략의 안정성이 크게 개선되었음을 나타냅니다.
4. 승률 및 손익비 개선: 승률이 소폭 상승하고 손익비도 개선되었습니다. 비록 여전히 이상적인 수준(손익비 > 1)에는 미치지 못하지만, 진전을 보였습니다.

이러한 개선은 주로 상장폐지 리스크가 높은 중소형주를 제외함으로써 이루어졌습니다. 이는 약간의 상승 잠재력을 포기하는 대신 안정성을 크게 높인 결과라고 볼 수 있습니다.

그러나 여전히 한 가지 문제가 남아있었습니다. 바로 높은 거래 빈도입니다. 연간 461회의 거래는 여전히 매우 높은 수준으로, 이는 상당한 거래 비용을 발생시킬 수 있습니다. 또한 이렇게 빈번한 거래는 실제 구현 시 운영상의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.

거래 횟수 감소: 최종 개선

마지막 단계로, 연구진은 거래 횟수를 줄이기 위해 전략을 한 번 더 수정했습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다:

1. 최대 포지션 수 감소: 기존의 10개에서 2개로 대폭 축소했습니다.
2. 기타 규칙 유지: 대형주 및 초대형주 대상, 2일 RSI < 5 매수, 전일 고가 상회 시 매도 등의 규칙은 그대로 유지했습니다.

이 최종 버전의 전략 실험 결과는 다음과 같습니다:

• 연간 수익률: 30.3% (같은 기간 벤치마크의 약 5배)
• 샤프 비율: 1.09
• 최대 드로다운: 35% (여전히 벤치마크보다 낮음)
• 거래 횟수: 연간 90회 (주 2회 미만)
• 승률: 64%
• 손익비: 0.83 (계속 개선됨)

이 결과는 이전 버전들에 비해 여러 측면에서 개선을 보여줍니다:

1. 수익률 극대화: 연간 30.3%의 수익률은 매우 인상적인 성과입니다. 이는 벤치마크의 5배에 달하는 수준입니다.
2. 거래 빈도 대폭 감소: 연간 거래 횟수가 461회에서 90회로 크게 줄었습니다. 이는 거래 비용을 크게 줄이고 전략의 실행 가능성을 높입니다.
3. 안정적인 성과 지표: 샤프 비율이 약간 하락했지만 여전히 1 이상을 유지하고 있으며, 승률과 손익비도 계속 개선되었습니다.
4. manageable drawdown: 35%의 최대 drawdown은 여전히 높은 편이지만, 연간 30% 이상의 수익률을 고려하면 수용 가능한 수준입니다.

이 최종 버전의 전략은 높은 수익률, 낮은 거래 빈도, 그리고 상대적으로 안정적인 리스크 프로파일을 제공합니다. 이는 2일 RSI를 활용한 평균 회귀 전략의 잠재력을 잘 보여주는 결과라고 할 수 있습니다.

전략의 견고성 검증

마지막으로, 연구진은 이 전략의 견고성(robustness)을 검증하기 위해 100회의 랜덤 실험을 수행했습니다. 이 실험에서는 매수 신호가 발생한 종목들 중 2개를 무작위로 선택하여 거래했습니다.

실험 결과:

• 평균 연간 수익률: 25.7% (원래 전략의 30.3%보다 낮지만 여전히 매우 높음)
• 평균 샤프 비율: 0.98 (1 이하로 떨어졌지만 여전히 양호한 수준)
• 평균 최대 drawdown: 39.7% (원래 전략보다 약간 증가)

이 결과는 몇 가지 중요한 시사점을 제공합니다:

1. 전략의 견고성: 종목 선택을 완전히 무작위화해도 여전히 벤치마크를 크게 상회하는 성과를 보였습니다. 이는이는 2일 RSI가 평균 회귀 신호로서 매우 강력하다는 것을 시사합니다.
2. 시스템적 이점: 무작위 선택에도 불구하고 높은 수익률을 유지한다는 것은 이 전략의 핵심 아이디어가 견고하다는 것을 의미합니다. 즉, 2일 RSI < 5라는 조건이 실제로 의미 있는 매수 시그널임을 확인할 수 있습니다.
3. 최적화의 영향: 원래 전략(30.3% 수익률)과 랜덤 실험(25.7% 평균 수익률) 사이의 차이는 시가총액 기반 우선순위 설정이 어느 정도 효과가 있음을 보여줍니다. 그러나 그 차이가 크지 않다는 점도 주목할 만합니다.
4. 리스크 고려: 샤프 비율이 1 아래로 떨어지고 최대 drawdown이 증가한 것은 이 전략이 여전히 상당한 리스크를 수반한다는 점을 상기시킵니다.

결론 및 향후 연구 방향

이 연구를 통해 우리는 Larry Connors가 제안한 2일 RSI 기반 평균 회귀 전략의 잠재력을 확인할 수 있었습니다. 최종 버전의 전략은 1999년 이후 연간 30.3%라는 놀라운 수익률을 달성했으며, 이는 같은 기간 S&P 500의 약 5배에 해당합니다.

그러나 이 인상적인 결과에도 불구하고, 몇 가지 중요한 고려사항이 있습니다:

1. 높은 drawdown: 35%의 최대 drawdown은 많은 투자자들에게 받아들이기 어려울 수 있습니다. 이는 전략의 실제 구현 시 중요한 장애물이 될 수 있습니다.
2. 변동성: 높은 수익률에도 불구하고 상대적으로 낮은 샤프 비율(1.09)은 이 전략이 상당한 변동성을 수반한다는 것을 의미합니다.
3. 시장 환경 변화: 2008년 이후 전략의 성과가 다소 저하된 점은 시장 환경 변화에 따른 전략의 유효성 감소 가능성을 시사합니다.
4. 거래 비용: 연간 90회의 거래는 여전히 적지 않은 수준입니다. 실제 구현 시 거래 비용이 전체 수익률에 미치는 영향을 고려해야 합니다.

이러한 점들을 고려할 때, 이 전략을 실제 거래에 적용하기 전에 추가적인 연구와 개선이 필요해 보입니다. 연구진은 다음과 같은 향후 연구 방향을 제시했습니다:

1. 누적 RSI 활용: Connors의 책에서 언급된 누적 RSI 개념을 적용하여 전략의 성능을 더욱 개선할 수 있을지 탐구해볼 수 있습니다.
2. 섹터 ETF 적용: 개별 주식 대신 섹터 ETF를 거래 대상으로 삼아 리스크를 줄이면서도 전략의 이점을 유지할 수 있는지 연구해볼 수 있습니다.
3. 머신러닝 모델 도입: 2일 RSI 외의 추가적인 특성들을 고려하여 주가 반등 확률을 예측하는 머신러닝 모델을 개발해볼 수 있습니다. 이는 전략의 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 동적 포지션 사이징: 시장 상황에 따라 포지션 크기를 조절하는 방법을 연구하여 drawdown을 줄이고 전체적인 리스크 관리를 개선할 수 있습니다.
5. 다른 지표와의 결합: 2일 RSI 외에 다른 기술적 지표나 기본적 지표를 결합하여 전략의 정확도를 높일 수 있는 방법을 탐구할 수 있습니다.
6. 장기 성과 안정성 연구: 2008년 이후 성과 저하의 원인을 더 깊이 분석하고, 시장 환경 변화에 더 잘 적응할 수 있는 방법을 연구할 필요가 있습니다.

최종적으로, 이 연구는 2일 RSI를 활용한 평균 회귀 전략이 상당한 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 그러나 동시에 이 전략이 '성배'라고 단언하기에는 아직 개선의 여지가 많다는 점도 명확히 보여줍니다. 높은 수익률은 매력적이지만, 그에 따르는 리스크와 실제 구현 시의 어려움을 간과해서는 안 됩니다.

향후 연구에서는 이 전략의 장점을 유지하면서 리스크를 더욱 효과적으로 관리하고, 다양한 시장 환경에서도 안정적인 성과를 낼 수 있는 방법을 모색해야 할 것입니다. 또한 실제 거래 환경에서의 테스트를 통해 백테스트 결과와 실제 성과 사이의 괴리를 최소화하는 것도 중요한 과제가 될 것입니다.

이 연구는 퀀트 트레이딩 전략 개발에 있어 철저한 검증과 지속적인 개선의 중요성을 다시 한 번 상기시켜 줍니다. 높은 수익률만을 쫓기보다는 리스크 관리, 안정성, 구현 가능성 등을 종합적으로 고려하는 균형 잡힌 접근이 필요함을 강조합니다. 이러한 노력을 통해 우리는 더욱 견고하고 실용적인 트레이딩 전략을 개발할 수 있을 것입니다.

 

 

 

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