2,505명의 트레이더를 조사했습니다. 유일한 우위는 무엇을 하지 말아야 하는가였습니다.

저는 공개된 최고의 수익 기록(track records)이 외부 검증자와 접촉했을 때도 살아남는지 확인하기 위해 Binance 카피 트레이더(copy traders)를 대상으로 파이프라인을 가동했습니다.

카피 트레이딩 (copy-trading)의 약속은 간단합니다. 누군가 검증된 수익 기록을 게시합니다. ROI 105%, 샤프 지수 (Sharpe) 1.92, 최대 낙폭 (Max drawdown) 6.6%. 당신이 팔로우를 클릭하면, 그들의 체결 내역이 당신의 계좌에 그대로 반영되며, 그들의 우위 (edge)가 당신의 것이 됩니다. 플랫폼이 수치를 계산하므로, 그 수치들은 완전히 실제일 수도 있습니다.

저는 2,505명의 리드 트레이더 (lead traders)와 11,390건의 왕복 체결 (round-trip fills) 데이터를 추출하여 검증 하네스 (validation harness)를 통해 전체 과정을 실행했습니다. 저는 9개의 후보 우위 (candidate edges)를 발견했습니다. 그중 8개는 변장을 한 베타 (beta)에 불과했습니다. 아홉 번째는 오직 부정적 신호 (negative signal)로서만 살아남았습니다. 즉, 무엇을 사야 하는가가 아니라 무엇을 피해야 하는가에 대한 것이었습니다.

이것은 제가 이 시리즈에서 계속해서 한 단계 더 깊게 써 내려가고 있는 내용과 같습니다. 수익 기록 (track record)은 자기 자신을 감사하는 행위자입니다. 흥미로운 질문은 행위자가 보고하는 수치가 결코 아닙니다. 그 수치를 행위자가 통제하지 않는 검증자에게 넘겼을 때 어떤 일이 벌어지는가입니다.

필터: 2,505명에서 2명으로

샤프 지수 (Sharpe)만으로 트레이더를 순위 매기는 것은 쓰레기 같은 짓입니다. 그 목록의 상단에는 죽어있는 마이크로 계정 (micro-accounts)들이 있습니다. ROI 0.6%에 샤프 지수 3.41, 자본금 781달러, 팔로워 1명. 기술로 포장된 통계적 노이즈 (Statistical noise)입니다.

그래서 저는 품질 게이트 (quality gate)를 구축했습니다. 샤프 지수 최소 1.2, ROI 최소 8%, 운용 자산 (AUM) 최소 5만 달러, 최소 20명의 카피어 (copiers), 최대 낙폭 (max drawdown) 30% 미만. 2,505명의 트레이더 중 단 두 명만이 살아남았습니다:

• x1Boost: 샤프 지수 1.92, ROI 105%, 최대 낙폭 6.6%, AUM 11만 4천 달러, 373일, 300명의 카피어. 게시된 기록 중 최고의 수익 기록입니다.
• 49일간의 급상승 구간 (hot streak): 샤프 지수 6.65, ROI 25.5%였으나, 기록이 단 49일뿐입니다. 의미를 갖기에는 표본이 너무 작습니다.

결국, 신뢰할 수 있을 만큼 충분한 기록을 가진 생존자는 단 한 명뿐입니다. 공개된 수치가 합리적인 품질 기준을 통과한 2,505명 중 단 한 명의 트레이더입니다.

수치가 가짜인 것은 아닙니다. x1Boost는 실제로 105%의 수익을 냈습니다. 표시된 수치는 실제일 수 있지만, 카피 가능한 우위 (copyable edge)의 증거로서는 여전히 실패할 수 있습니다. 그 간극이 이 글의 핵심입니다.

후보 1: 승자들은 저점 매수자들입니다. 그러다 어느 순간 아니게 됩니다.

저는 FIFO (First-In, First-Out, 선입선출) 회계 방식을 사용하여 모든 왕복 거래 (round-trip)를 재구성했고, 이를 분 단위 가격 데이터와 결합하여 체결 내역을 매칭했습니다. 그리고 각 진입 시점을 시장 국면 (regime)별로 태깅했습니다. 즉, 트레이더가 1일 이동평균선 (1-day moving average) 아래에서 매수하는 '저점 매수 (dip)'를 했는지, 아니면 이동평균선 위에서 가격을 쫓는 '추격 매수 (pump)'를 했는지를 분류했습니다.

그 패턴은 명확하고 아름다웠습니다.

승자들은 저점을 매수합니다. AI-crypto-Rebalance: 승률 89%, 수익 인자 (profit factor) 3.40, BTC/ETH/XRP/SOL 종목만 거래, 637회 거래 중 517회를 1일 이동평균선 (MA) 아래에서 진입. 평균 회귀 (Mean reversion). 또 다른 트레이더는 100% BTC, 99.7% 메이커 주문 (maker orders), 절대 추격하지 않으며, 390회 거래 중 306회를 저점에서 진입했습니다.

패배자들은 급등을 추격합니다. CryptoArabiaUAE: 단 한 번의 불장 (bull push) 동안 이동평균선 위에서 91회 진입, 승률 0%, 계좌 전체 손실액인 -$4,977 기록. 또 다른 추격자는 상승 추세에서 107회 중 107회 모두 진입, 승률 15%, 고점에서 매수하고 절대 매도하지 않음.

'바로 이거구나'라고 저는 생각했습니다. 주요 종목에서 이동평균선 아래에서 매수하고, 강한 상승을 절대 추격하지 마라. 타인의 자금으로 이루어진 11,390건의 체결 데이터가 써 내려간 진짜 교훈입니다.

그래서 저는 이를 테스트했습니다.

외생적 테스트 (exogenous test), 그리고 반전

저는 선도 트레이더 (lead-trader) 데이터에서 얻은 교훈을 가지고 다른 질문을 던졌습니다. "1일 이동평균선 아래에서 저점을 매수하고, 그 위에서의 추격은 피한다"라는 규칙이, 선도 트레이더들이 전혀 건드리지 않은 분 단위 데이터 기반의 주요 12개 종목에서도 작동할까요?

이것이 바로 제가 말하는 외생적 테스트 (exogenous test)입니다. 즉, 트레이더가 생성하지 않았고 큐레이션할 수도 없었던 데이터 말입니다.

In-sample (학습 데이터) 구간: 2월부터 3월 중순까지. Out-of-sample (검증 데이터) 구간: 3월 중순부터 4월 말까지. Out-of-sample 데이터가 과거로 유출(leak)되지 않도록 Quintiles (5분위)를 In-sample 구간에서 고정했습니다. 순방향 수익률 (Forward returns)은 60분, 240분, 1,440분 단위로 측정했습니다. 왕복 거래 비용은 10 베이시스 포인트 (bps)로 설정했습니다.

제가 찾고 있었던 것은 환상 탐지기 (illusion detector)였습니다. 즉, In-sample에서 Out-of-sample으로 넘어갈 때 우위 (edge)의 부호가 안정적으로 유지되는가 하는 점이었습니다.

유지되지 않았습니다.

240분 타임프레임에서, '저점 매수 대비 추격 매수'의 스프레드는 In-sample 기준 -0.082%에서 Out-of-sample 기준 +0.043%로 변했습니다. 부호가 뒤집힌 것입니다. 우위가 약해진 것이 아니라, 반대로 뒤집혀 버렸습니다.

저는 그것을 믿지 않았기에, 두 번째 방식으로 구축했습니다. 두 가지 아키타입 (archetypes)을 독립적인 에이전트 (agents)로 복제하여, 리드 필 (lead fills)이 아닌 저만의 섀도우 플로우 (shadow flow)에서 실행했습니다. AI-cypto-Rebalance의 저점 매수 (dip-buyer) 복제본과 x1Boost의 추세 추종 (trend-rider) 복제본을 만들었습니다. 그런 다음 워크 포워드 테스트 (walk-forward test)를 수행했습니다: 3월 1일까지 학습하고, 하락장인 3월부터 5월 구간에서 평가했습니다.

부호가 다시 뒤집혔습니다. 강세장이 지배적인 전체 데이터에서는 추세 추종 모델이 +13.9%를 기록했고, 저점 매수 모델은 -8.3%를 기록했습니다. 하락장 구간으로 워크 포워드 (walk-forward)를 진행하자: 저점 매수 모델은 -4.9%로 더 나아졌고, 추세 추종 모델은 -13.7%로 더 나빠졌습니다.

원래의 트랙 레코드 (track record)가 통제하지 않는 두 개의 독립적인 검증기 (verifiers) 모두 동일한 판결을 내렸습니다.

어떤 아키타입이 승리하느냐는 전적으로 당신이 우연히 살펴본 구간의 레짐 (regime)에 달려 있습니다. 강세장은 추세 추종자에게 보상을 줍니다. 약세장은 저점 매수자에게 보상을 줍니다. 그 아래에는 안정적인 우위 (edge)가 존재하지 않습니다. 동전이 하나 있고, 어떤 구간을 보느냐에 따라 동전이 어느 쪽으로 떨어질지가 결정될 뿐입니다.

승률이 기계적으로 거짓말을 하는 이유

여기부터는 여러분을 괴롭힐 부분입니다. 왜냐하면 이것은 악의에 관한 문제가 아니기 때문입니다. 이것은 숫자가 어떻게 만들어지는가에 관한 문제입니다.

100% BTC 메이커 (maker)는 77.2%의 승률을 기록했습니다. 이는 엘리트 수준처럼 들립니다. 하지만 이는 선입선출 (FIFO) 회계와 생존 편향 (survivorship)이 만들어낸 인위적인 결과물입니다. 선입선출 방식으로 왕복 거래 (round-trips)를 계산하면, 예전에 저렴하게 매수했던 물량에서 발생하는 모든 작은 매도는 수익으로 기록됩니다. 왜냐하면 예전 물량이 더 낮은 가격에 매수되었기 때문입니다. BTC를 매수 후 보유(buy and hold)하면서 가끔씩 비중을 줄이는 (trim) 트레이더는, 전략에 우위 (edge)가 있는지 여부와 상관없이 구조적으로 매우 화려한 승률을 보여주게 됩니다. 손실은 FIFO가 아직 종료하지 않은 미결제 포지션 (open positions)에 머물러 있기 때문입니다.

행위자는 거짓말을 하지 않았습니다. 측정 방법이 행위자를 대신해 숫자를 부풀린 것입니다.

이것이 바로 제가 시그널 퍼널 (signal-funnel) 해체 분석에서 썼던 실패 사례와 정확히 일치합니다. 공개된 승률은 행위자가 스스로를 감사 (auditing)하는 것이며, 그 감사 방법이 조용히 행위자에게 편의를 봐주는 것입니다. 행위자에게 더 정직해지라고 요구한다고 해서 이 문제를 해결할 수는 없습니다. 숫자는 정직하게 계산되었습니다. 문제는 그 계산 방식이 미화하고 있다는 점입니다.

아홉 명의 후보, 하나의 몸체

저는 두 가지 원형(archetypes)에만 머물지 않았습니다. 데이터가 제공하는 모든 각도를 추적했습니다.

아홉 가지의 후보 우위(edges)는 다음과 같습니다:

• 저점 매수 메이저 (dip-buying majors)
• 추세 추종 모멘텀 (trend-riding momentum)
• BTC 메이커 수익 실현 (BTC maker trimming)
• 비대칭적 수익 극대화 관리 (asymmetric runner management)
• 급등 전 매집 (pre-surge accumulation)
• BTC 플러시 앤 바운스 바스켓 (BTC flush-and-bounce baskets)
• 완만한 미결제약정 스퀴즈 (slow open-interest squeezes)
• 패닉 매집 맥락 (panic accumulation context)
• 과도한 메이저 회피 (extended-major avoidance)

그중 여덟 가지는 똑같은 방식으로 소멸했습니다. 그것들은 제가 발견한 구간 내에서는 알파(alpha)처럼 보였습니다. 하지만 제가 통제할 수 없는 검증기(verifier)가 그것들을 붙잡는 순간, 베타(beta)와 리스크 관리(risk management)로 변질되었습니다.

x1Boost의 105% 수익률은 강세장에서의 베타(beta)에 타이트한 손절(stop)이 더해진 것이었습니다. 저점 매수자의 89% 승률은 BTC에 대한 베타(beta)에 인내심, 그리고 FIFO(선입선출)의 미화가 더해진 것이었습니다. 손실은 빠르게 끊고 수익은 길게 가져가는 비대칭적 수익 극대화(asymmetric runner) 전략은 실제에 가장 가까운 것이었지만, 그조차도 손절매(stop-loss) 없는 물량을 한 번 보유하는 순간 추격 매수자(chaser)로 변할 수 있는 것이었습니다.

아홉 명의 후보가 있었지만, 그 밑에는 서로 다른 구간을 위해 각기 다른 의상을 입은 하나의 몸체가 있었습니다.

제 연구 노트에 네 번이나 반복해서 적힌 문구는 "똑같은 죽음"이었습니다. 모든 유망한 우위(edge)는 똑같은 방식으로 죽었습니다.

살아남은 유일한 것은 경고였다

2,505명의 트레이더, 11,390건의 체결(fills), 그리고 아홉 가지의 후보 우위(edges) 중에서, 단 하나만이 안정적인 신호와 함께 표본 외 데이터(out-of-sample)에서도 살아남았습니다.

그것은 음수(-)였습니다.

가격이 1일 이동평균선(1-day MA)을 훨씬 상회하여 "과도하게 확장된(extended)" 메이저 코인들의 상위 20%(top quintile)는, 구간 경계를 넘어 안정적으로 음수의 향후 수익률을 유지했습니다: 표본 내(in-sample) -0.29%에서 표본 외(out-of-sample) -1.20%까지, 승률은 30.6%였습니다.

전이된 단 한 가지 사실은 이것입니다: 이미 과도하게 확장된(extended) 메이저 코인을 추격하지 마십시오.

그것이 수확의 전부입니다. 전략이 아니라 경고입니다. 그 모든 데이터로부터 얻은 유일하게 지속 가능한 지식은 무엇을 추구해야 하는가가 아니라, 무엇을 피해야 하는가에 관한 것이었습니다.

저는 이것이 진정한 비대칭성(asymmetry)의 법칙이라고 생각하며, 이는 트레이딩에만 국한된 것이 아니라고 생각합니다.

외생적 검증 (Exogenous verification)은 가짜 양성 (false positives)을 제거하는 데는 매우 탁월하지만, 진짜 양성 (true ones)을 만들어내는 데는 거의 쓸모가 없습니다. 정직하고 행위자 독립적인 (actor-independent) 테스트를 통과하여 살아남는 우위 (edges)는 금지 사항 (prohibitions)인 경향이 있는데, 이는 금지 사항은 오직 한 방향으로만 견고하면 되기 때문입니다. 반면 긍정적인 우위 (positive edge)는 당신이 테스트하지 않은 모든 체제 (regime)에서도 살아남아야 합니다.

그것이 바로 8개의 "이것을 사라"는 후보들은 뒤집혔고, 단 하나의 "이것을 사지 마라"는 항목은 유지된 이유입니다. 검증기 (verifier)가 저에게 전략을 건네줄 일은 결코 없을 것이었습니다. 검증기가 할 수 있는 최선은 나쁜 전략들을 제거하는 것뿐이었습니다.

과거의 실적 (track record)은 신호 (signal)가 아닙니다. 실적은 행위자의 자기 보고 (self-report)이며, 자기 보고는 숫자가 아무리 실제적이라 할지라도 그 자체로 검증이 될 수 없습니다. 유일하게 정직한 질문은, 그 숫자를 행위자가 통제할 수 없는 무언가에 넘겨주었을 때 어떤 일이 벌어지는가 하는 것입니다.

제가 그것을 여덟 번 수행했을 때, 답은 모두 같았습니다. 아홉 번째 결과는 단지 제가 무엇을 피해야 하는지만을 알려주었습니다.

실적은 누군가가 돈을 벌었다는 사실을 증명할 수 있습니다. 하지만 그들의 우위 (edge)가 복제되는 상황에서도 살아남을 수 있다는 점을 증명하지는 못합니다.