macd 매매법 백테스트, 비트코인 2018년 이후 네 가지 규칙 비교

macd 매매법은 MACD선이 시그널선을 위로 뚫으면 사고(골든크로스), 아래로 뚫으면 파는(데드크로스) 방식이 가장 기본입니다. 결론부터 말하면 비트코인 일봉에서 이 기본 규칙은 2018년 1월부터 2026년 10월 17일까지 연 26.2%로 단순 보유(연 22.7%)보다 조금 높았고, 최대낙폭은 −81.5%에서 −52.7%로 줄었습니다.

하지만 승률은 36.4%에 그쳤습니다. 열 번 중 여섯 번 넘게 지고도 수익이 난 이유는 이긴 거래 평균 +16.5%가 진 거래 평균 −5.4%의 세 배였기 때문입니다. 네 가지 규칙을 같은 조건으로 비교했습니다.

macd 지표란, 계산법과 설정값

MACD는 종가의 12일 지수이동평균에서 26일 지수이동평균을 뺀 값입니다. 이 값을 다시 9일 지수이동평균으로 만든 것이 시그널선이고, 둘의 차이가 히스토그램입니다.

• MACD선 — 계산법: 12일 EMA − 26일 EMA · 기본 설정값: 12, 26
• 시그널선 — 계산법: MACD선의 9일 EMA · 기본 설정값: 9
• 히스토그램 — 계산법: MACD선 − 시그널선 · 기본 설정값: −

설정값을 줄이면 신호가 빨라지는 대신 가짜 신호가 늘고, 늘리면 반대가 됩니다. 이 글의 백테스트는 모두 기본 설정값 12·26·9를 썼습니다. 설정값을 데이터에 맞춰 고르면 과거에만 잘 맞는 과최적화가 생기기 쉽기 때문입니다.

macd 매매법 네 가지 백테스트 결과

비트스탬프 비트코인 일봉으로 2018년 1월 1일부터 계산했습니다. 신호가 나온 날 종가로 판단하고 다음 날 종가에 체결된다고 보았으며, 롱(매수)만 하고 수수료는 한 번 거래에 0.1%를 뺐습니다.

• 단순 보유 — 진입 횟수: 1 · 승률: − · 연수익률: 22.7% · 최대낙폭: −81.5% · 보유 기간 비율: 100%
• 기본 교차(일봉) — 진입 횟수: 118 · 승률: 36.4% · 연수익률: 26.2% · 최대낙폭: −52.7% · 보유 기간 비율: 51.2%
• 0선 위에서만 교차 — 진입 횟수: 85 · 승률: 38.8% · 연수익률: 22.3% · 최대낙폭: −42.8% · 보유 기간 비율: 28.7%
• RSI 50 아래 골든크로스만 — 진입 횟수: 52 · 승률: 34.6% · 연수익률: 6.5% · 최대낙폭: −48.4% · 보유 기간 비율: 29.0%
• 주봉 교차 — 진입 횟수: 16 · 승률: 53.3% · 연수익률: 23.5% · 최대낙폭: −76.2% · 보유 기간 비율: 53.1%

(비트스탬프 BTC/USD 일봉, 2018-01-01~2026-10-17, 2026-10-18 06:46 KST 조회, 퀀트알파 계산. 백테스트 결과이며 실제 운용 기록이 아님)

0선 위에서만 교차를 받는 규칙은 최대낙폭이 −42.8%로 가장 작았습니다. 상승 흐름일 때만 들어가 하락장 대부분을 피했기 때문입니다. 대신 시장에 들어가 있는 기간이 28.7%로 짧아 수익률은 단순 보유와 비슷했습니다.

rsi macd 매매법은 왜 더 나빴나

'RSI가 낮을 때 나온 골든크로스가 더 믿을 만하다'는 조합은 많이 알려진 방법입니다. 그런데 비트코인에서는 RSI 50 아래 골든크로스만 받았을 때 연수익률이 6.5%로 가장 낮았습니다.

이유는 비트코인의 큰 상승이 RSI가 이미 50을 넘은 상태에서 나오는 경우가 많았기 때문으로 보입니다. 약한 구간의 반등만 골라 담고, 강한 추세의 시작은 놓친 셈입니다. 지표를 더 붙인다고 결과가 좋아지지는 않는다는 점을 보여 주는 사례입니다.

최근 1년과 수수료, 결과를 바꾸는 두 변수

같은 규칙을 최근 1년(2025년 10월 17일~2026년 10월 17일)만 떼어 보면 그림이 달라집니다. 이 기간 비트코인은 24% 빠졌고, 기본 교차는 14번 들어가 승률 28.6%, 수익률 −3.2%였습니다. 손실은 줄였지만 수익을 내지는 못했습니다.

• 최근 1년 수익률 — 단순 보유: −23.9% · 기본 교차: −3.2% · 0선 위 교차: −9.6%
• 최근 1년 최대낙폭 — 단순 보유: −48.9% · 기본 교차: −18.8% · 0선 위 교차: −19.8%
• 8년 최종 배수(수수료 0.1%) — 단순 보유: 6.03배 · 기본 교차: 7.71배 · 0선 위 교차: 5.88배
• 8년 최종 배수(수수료 0.2%) — 단순 보유: 6.02배 · 기본 교차: 6.08배 · 0선 위 교차: 4.96배

수수료를 0.2%로 올리면 기본 교차의 최종 배수는 7.71배에서 6.08배로 떨어져 단순 보유와 거의 같아집니다. 거래가 118번이나 되기 때문입니다. 교차 매매를 자동으로 돌린다면 수수료와 체결 비용을 먼저 계산해야 합니다.

시스템트레이딩이라면 MACD를 이렇게 씁니다

백테스트가 말해 주는 것은 MACD가 '맞히는 도구'보다 '크게 잃지 않게 해 주는 도구'에 가깝다는 점입니다. 시스템트레이딩에서는 이 성격에 맞춰 씁니다.

• 국면 필터로 씁니다. 주봉·일봉 MACD가 0선 위일 때만 새 진입을 허용하고, 아래일 때는 크기를 줄이거나 쉽니다.
• 설정값은 고정합니다. 12·26·9를 바꿔 가며 과거에 가장 잘 맞는 값을 찾지 않습니다.
• 손익비로 버팁니다. 승률 30%대 규칙은 연속 손실이 자주 나오므로, 한 번 손실을 계좌의 1~2%로 묶어 두어야 규칙을 끝까지 지킬 수 있습니다.

승률과 손익비의 관계는 "승률 손익비 표"에서, 지표 설정을 과거에 맞추는 위험은 "백테스팅 과최적화"에서 볼 수 있습니다. 비슷한 방식의 지표 검증은 "RSI 과매수 과매도"에도 정리했습니다.

승률 손익비 표와 1만 번 시뮬레이션, 숫자로 비교한 전략의 진짜 성적승률 손익비 표를 직접 계산하고, 승률 30~70% 전략을 200회씩 1만 번 시뮬레이션했습니다. 승률 70%·손익비 0.5 전략은 비용 0.1R만 붙어도 84%가 손실로 끝났습니다. 기대수익률 공식과 연속 손실 통계까지 정리합니다.quant-alpha.kr

백테스팅 과최적화, 비트코인 이동평균 162개 조합으로 확인한 학습과 검증의 차이백테스팅 과최적화를 비트코인 데이터로 직접 시험했습니다. 이동평균 교차 162개 조합 중 학습 구간 1위(+126%)는 검증 구간에서 −24%로 160위였고, 두 구간 순위 상관은 −0.13이었습니다. 과최적화를 줄이는 백테스트 방법을 정리합니다.quant-alpha.kr

RSI 과매수 과매도 신호, 비트코인 8년 데이터로 검증하니RSI 과매수 과매도 신호를 비트코인 8년 일봉으로 검증했습니다. RSI 70 초과 뒤 30일 상승 비율은 80%로 오히려 강했고, 30 미만 매수·70 초과 매도 전략은 연 3.9%로 보유(23.0%)에 크게 못 미쳤습니다.quant-alpha.kr

자주 묻는 질문

Q. macd 매매법은 비트코인에서도 통하나요?

A. 2018년 이후 일봉 기본 교차는 연 26.2%로 단순 보유(22.7%)보다 조금 높았고, 최대낙폭은 −52.7%로 작았습니다. 다만 승률은 36.4%였고 수수료가 0.2%로 오르면 차이가 거의 사라졌습니다.

Q. macd 지표 설정값은 얼마가 좋나요?

A. 기본값 12·26·9가 가장 널리 쓰입니다. 값을 바꿔 과거 결과가 좋아지더라도 앞으로도 그럴지는 알 수 없어, 기본값을 고정하고 쓰는 편이 안전합니다.

Q. rsi macd 매매법이 더 좋은가요?

A. 비트코인 일봉에서 RSI 50 아래 골든크로스만 받는 조합은 연 6.5%로 오히려 가장 낮았습니다. 강한 상승의 시작을 놓친 탓입니다.

Q. macd 지표 계산법은 어떻게 되나요?

A. 12일 지수이동평균에서 26일 지수이동평균을 빼 MACD선을 만들고, 그 9일 지수이동평균을 시그널선으로 씁니다. 두 선의 차이가 히스토그램입니다.

지표를 국면 필터로 쓰고 손실 한도를 먼저 정하는 퀀트알파의 운용 원칙이 궁금하다면 홈페이지에서 확인해 보세요.

https://quant-alpha.kr/?utm_source=web_blog&utm_medium=blog

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출처

• 비트스탬프 BTC/USD 일봉(2018-01-01~2026-10-17), 2026-10-18 06:46 KST 조회, 퀀트알파 직접 계산(MACD 12·26·9, RSI 14, 수수료 0.1%·0.2%)
• Gerald Appel, MACD 지표 고안(1970년대 후반)