누적 RSI 전략을 이용한 절대 수익 전략

 

 

"이 개념을 처음 살펴봤을 때, 우리는 결과에 매우 놀랐습니다. 더 깊이 들어갈수록, 처음 상상했던 것보다 훨씬 더 강력한 결과를 볼 수 있었습니다. 미국 지수, ETF, 세계 지수, 개별 미국 주식, 국제 주식 등에서 10년 이상의 기간 동안 긍정적이고 건전한 수익을 확인할 수 있었습니다." - Larry Connors

 

이번 포스팅에서는 누적 RSI를 활용하여 기존 RSI 전략의 수익성을 개선할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

 

Squeezing more profits with cumulative RSI

 

누적 RSI의 개념과 잠재력

Larry Connors는 2기간 RSI를 "지표의 성배"라고 불렀습니다. 그러나 2008년 이 아이디어가 발표된 이후, 기본적인 RSI 전략의 효과는 많이 감소했습니다.

이에 Connors는 누적 RSI(Cumulative RSI)라는 개념을 도입했습니다. 누적 RSI는 과거 일정 기간 동안의 2기간 RSI 값을 합산한 것입니다.

"이 개념을 처음 살펴봤을 때, 우리는 결과에 매우 놀랐습니다. 더 깊이 들어갈수록, 처음 상상했던 것보다 훨씬 더 강력한 결과를 볼 수 있었습니다. 미국 지수, ETF, 세계 지수, 개별 미국 주식, 국제 주식 등에서 10년 이상의 기간 동안 긍정적이고 건전한 수익을 확인할 수 있었습니다." - Larry Connors

이전 연구에서 우리는 시가총액이 낮을수록 평균 회귀 신호의 효과가 더 크다는 것과, 단일 종목이 아닌 여러 종목을 병렬로 거래하는 것이 유리하다는 점을 배웠습니다. 이를 적용한 새로운 버전의 전략은 1999년 이후 연간 30.3%의 수익률을 달성했습니다(최대 drawdown 35%).

이번에는 누적 RSI를 활용하여 이 전략의 수익성을 더욱 개선할 수 있는지 살펴보겠습니다.

누적 RSI vs 기본 RSI의 통계적 비교

먼저 기본 RSI와 누적 RSI의 통계적 특성을 비교해보겠습니다.

기본 RSI 전략 (2일 RSI가 5 이하일 때 매수, 5일 SMA 위로 종가가 올라갈 때 매도):

• 1998년 이후 약 60만 건의 이벤트 발생
• 기대 수익률 0.6%, 승률 74%
• 평균 수익 거래 +2.5%, 평균 손실 거래 -4.9% (페이오프 비율 0.50)

누적 RSI 전략 (2일 누적 RSI가 10 이하일 때 매수, 65에 도달하면 매도):

• 1998년 이후 약 28만 건의 이벤트 발생 (기본 RSI의 절반 미만)
• 기대 수익률 1.0%, 승률 65%
• 평균 수익 거래 +4.1%, 평균 손실 거래 -4.8% (페이오프 비율 0.84)

두 분포의 통계적 차이:

• 누적 RSI vs 비이벤트: P-값 9.2e-05 (유의미한 차이)
• 누적 RSI vs 기본 RSI: P-값 4.3e-73 (유의미한 차이)

이 결과는 누적 RSI가 기본 RSI보다 통계적으로 유의미한 개선을 보여준다는 것을 의미합니다.

전략 백테스트 결과

이제 실제로 누적 RSI를 활용한 전략의 백테스트 결과를 살펴보겠습니다.

기본 전략 (기준점)

규칙:

1. 2일 RSI가 5 이하로 종가를 기록하면 다음 개장 시 매수
2. 주가가 5일 SMA 위로 종가를 기록하면 다음 개장 시 매도
3. 주가가 200일 SMA 위에 있을 때만 거래
4. 병렬로 여러 종목 거래
5. 하루에 3개 이상 기회가 있으면 시가총액이 낮은 순으로 우선 거래
6. 대형주와 초대형주만 거래
7. 최대 3개 포지션으로 제한
8. 주가가 200일 SMA 아래로 떨어지면 다음 개장 시 매도

결과:

• 연간 수익률: 26.8%
• Sharpe 비율: 1.05
• 최대 drawdown: 57%

개선된 전략 (누적 RSI 사용)

규칙:

1. 2일 누적 RSI(2일)가 10 이하일 때 다음 개장 시 매수
2. 2일 누적 RSI(2일)가 65 이상일 때 다음 개장 시 매도
3. 그 외 규칙은 기본 전략과 동일

결과:

• 연간 수익률: 26.6%
• Sharpe 비율: 1.18
• 최대 drawdown: 37%

개선된 전략은 기본 전략과 비교하여 약간의 개선을 보여줍니다:

• 연간 수익률은 거의 동일 (26.6% vs 26.8%)
• Sharpe 비율이 개선됨 (1.18 vs 1.05)
• 최대 drawdown이 개선되었으나 여전히 높음 (37% vs 57%)

민감도 분석

전략의 강건성을 확인하기 위해 다음 파라미터에 대한 민감도 분석을 수행했습니다:

• 최대 보유 포지션 수: [2, 3, 4]
• 매수 진입 누적 RSI 임계값: [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
• 매도 청산 누적 RSI 임계값: [63, 64, 65, 66, 67, 68]

총 198개 실험의 결과:

• 평균 연간 수익률: 25.7% (최소 16.2%, 최대 31%)
• 평균 최대 drawdown: 42% (최소 25%, 최대 74%)

주요 발견:

1. 전략은 대체로 강건한 것으로 보입니다. 모든 실험에서 벤치마크를 크게 상회하는 수익률을 보였습니다.
2. 그러나 최대 drawdown은 여전히 높은 편입니다. 평균 42%로, 여전히 대부분의 투자자가 감당하기 힘든 수준입니다.
3. 누적 RSI 11-16 사이에서 진입하는 것이 일반적으로 좋은 결과를 보였습니다. 6-9 사이의 값은 최적이 아닙니다.

결론

이 연구를 통해 우리는 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다:

1. 누적 RSI는 기본 RSI에 비해 통계적으로 유의미한 개선을 보여줍니다. 위험 조정 수익률이 개선되고 drawdown이 감소했습니다.
2. 그러나 연간 수익률 측면에서는 큰 차이가 없었습니다. 기대했던 것만큼 큰 개선은 없었습니다.
3. 개선된 전략의 37% drawdown은 여전히 대부분의 투자자가 감당하기 어려운 수준입니다. 일반적으로 투자자들이 받아들일 수 있는 최대 drawdown은 15-20% 수준입니다.
4. 2014년 이후 전략의 성과가 벤치마크 대비 하락하는 모습을 보였습니다. 이는 이러한 신호에 기반한 평균 회귀 전략이 점차 그 효과를 잃어가고 있음을 시사합니다.

이러한 결과를 바탕으로, 현재 형태의 전략을 실제 거래에 적용하는 것은 추천하기 어렵습니다. 그러나 이는 평균 회귀 전략 자체를 포기해야 한다는 의미는 아닙니다. 오히려 더 효과적인 신호와 전략을 찾기 위한 추가 연구가 필요함을 시사합니다.

퀀트 트레이딩에서 지속적인 개선과 새로운 아이디어의 탐색은 필수적입니다. 이번 연구 결과가 기대에 미치지 못했더라도, 이는 더 나은 전략을 개발하기 위한 중요한 stepping stone이 될 것입니다. 앞으로도 다양한 평균 회귀 신호와 전략에 대한 연구를 계속해 나갈 예정입니다.

 

 

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