인사이트

변동성 돌파 전략 백테스트, 비트코인으로 만들고 검증하는 다섯 단계

퀀트알파2026년 10월 14일수정 2026년 10월 18일

변동성 돌파 전략을 비트코인 일봉 8년으로 백테스트했습니다. k=0.5는 누적 1,118%였지만 최근 1년은 −13.8%였고, 수수료를 편도 0.1%로 올리면 245%로 줄었습니다. 만드는 법과 검증 순서를 정리합니다.

연구실 책상 위 노트북 화면에 글자 없는 계단형 그래프가 빛나고, 옆에 비트코인 동전과 저울이 놓인 사진풍 장면(변동성 돌파 전략 백테스트), 글자 없음

1단계: 변동성 돌파 전략 규칙을 문장으로 고정하기
2단계: 변동성 돌파 전략 k 값별 결과 비교
3단계: 기간을 나눠 다시 검증하기
4단계: 수수료를 바꿔 보기
5단계: 시스템트레이딩이라면 변동성 돌파 전략을 이렇게 씁니다
자주 묻는 질문
Q. 변동성 돌파 전략 k 값은 얼마가 좋나요?
Q. 변동성 돌파 전략 승률은 어느 정도인가요?
Q. 변동성 돌파 전략 자동 매매로 하면 수익이 나나요?
Q. 변동성 돌파 전략 백테스트에서 가장 많이 하는 실수는 무엇인가요?
출처

변동성 돌파 전략 백테스트를 비트코인 일봉 8년(2018년 1월~2026년 10월)으로 돌려 보면, k=0.5 규칙은 누적 1,118%로 그냥 보유했을 때(508%)보다 높았습니다. 그런데 최근 1년만 떼어 보면 −13.8%였고, 수수료를 편도 0.05%에서 0.1%로 올리자 8년 누적이 245%로 줄었습니다.

이 글은 변동성 돌파 전략을 처음 만들어 보는 사람을 위해, 규칙 정하기부터 수수료·기간별 검증까지 다섯 단계를 실제 숫자와 함께 정리합니다.

1단계: 변동성 돌파 전략 규칙을 문장으로 고정하기

래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략은 세 문장입니다.

목표가 = 오늘 시가 + (전날 고가 − 전날 저가) × k
가격이 목표가를 넘으면 목표가에 매수합니다. 시가가 이미 목표가 위라면 시가에 삽니다.
그날 종가(다음 날 시가)에 팝니다.

자동매매로 옮기기 전에 '하루의 시작'을 먼저 정해야 합니다. 이 글은 한국 시간 오전 9시(세계 표준시 0시)에 시작하는 비트스탬프 일봉을 썼고, 수수료는 사고팔 때 각각 0.05%를 넣었습니다.

시가·전날 범위·목표가 세 단계를 계단으로 표현한 변동성 돌파 전략 규칙 일러스트

2단계: 변동성 돌파 전략 k 값별 결과 비교

0.3 — 거래 수: 1,880 · 승률: 46.5% · 8년 누적: 315% · 연환산: 17.6% · 최대낙폭(MDD): −68.5%
0.4 — 거래 수: 1,553 · 승률: 47.4% · 8년 누적: 692% · 연환산: 26.6% · 최대낙폭(MDD): −66.5%
0.5 — 거래 수: 1,261 · 승률: 50.4% · 8년 누적: 1,118% · 연환산: 33.0% · 최대낙폭(MDD): −55.8%
0.6 — 거래 수: 1,056 · 승률: 51.5% · 8년 누적: 2,189% · 연환산: 42.9% · 최대낙폭(MDD): −42.5%
0.7 — 거래 수: 894 · 승률: 53.1% · 8년 누적: 1,472% · 연환산: 36.9% · 최대낙폭(MDD): −29.8%
보유 — 8년 누적: 508% · 연환산: 22.8% · 최대낙폭(MDD): −81.5%

(비트스탬프 BTC/USD 일봉 2018-01~2026-10-12, 편도 수수료 0.05%, 퀀트알파 계산)

k가 커질수록 거래는 줄고 승률은 올라갔습니다. 확실히 오르는 날만 골라 들어가기 때문입니다. 8년 기준으로는 k=0.6이 가장 좋아 보이지만, 이 숫자만 보고 0.6을 고르면 과최적화에 빠질 수 있습니다. 여러 값을 시험해 가장 좋은 하나를 고르면 과거에만 잘 맞는 규칙이 되기 쉽습니다. 이 함정은 "백테스팅 과최적화"에서 162개 조합으로 확인한 적이 있습니다.

한 봉우리만 뾰족하게 솟은 지형과 그 옆의 넓고 완만한 언덕, 백테스팅 과최적화를 상징하는 일러스트

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

변동성 돌파 전략 k 값별 8년 누적 수익률과 최대낙폭 막대 차트(직접 계산)

3단계: 기간을 나눠 다시 검증하기

2018년~현재 — k=0.5 누적: +1,118% · k=0.7 누적: +1,472% · 보유: +508%
2022년 하락장 — k=0.5 누적: −31.6% · k=0.7 누적: −4.8% · 보유: −65.4%
최근 1년 — k=0.5 누적: −13.8% · k=0.7 누적: +8.1% · 보유: −27.7%

긴 기간 성적이 좋아도, 최근 1년처럼 박스권이 길면 같은 규칙이 손실을 냈습니다. 다만 하락장에서는 보유보다 손실이 훨씬 작았습니다. 시가 위로 올라가지 못하는 날에는 아예 들어가지 않기 때문입니다. 기간을 나눠 봤을 때 매번 보유보다 손실이 작았다는 점이 이 전략의 실제 장점이고, '항상 수익'은 아닙니다.

2018년 이후 k=0.5·0.7 변동성 돌파와 보유의 자산 곡선 차트(로그 축, 직접 계산)

4단계: 수수료를 바꿔 보기

변동성 돌파는 신호가 난 날마다 사고파는 단기 전략이라 수수료에 매우 민감합니다. k=0.5, 8년 누적 기준입니다.

0% — 8년 누적: +4,197%
0.05% — 8년 누적: +1,118%
0.1% — 8년 누적: +245%
0.2% — 8년 누적: −72%

수수료가 편도 0.05%에서 0.2%로 오르면 1,000%가 넘던 누적 수익이 손실로 바뀝니다. 실제 체결에서는 목표가보다 비싸게 사는 미끄러짐(슬리피지)도 생기므로, 백테스트 수수료는 넉넉하게 잡아야 합니다. 매매 빈도와 수수료의 관계는 "비트코인 자동매매 전략, 매매 빈도와 수수료"에서 더 볼 수 있습니다.

데이터센터 서버 랙 불빛 앞 받침대에 비트코인 동전이 놓이고, 바닥에 세 갈래로 다른 간격의 빛줄기가 뻗어 나가는 사진풍 장면(비트코인 자동매매 전략)

비트코인 자동매매 전략, 매매 빈도와 수수료로 다시 보는 세 가지 규칙비트코인 자동매매 전략 3가지를 2018년 이후 데이터로 비교했습니다. 1년 22번 매매하는 단기 전략은 수수료 0.1%에 연 15.0%가 10.0%로 줄었지만, 1년 4~5번 매매하는 추세·돌파 전략은 거의 줄지 않았습니다.quant-alpha.kr

편도 수수료에 따른 변동성 돌파 전략 8년 누적 수익률 막대 차트(직접 계산)

5단계: 시스템트레이딩이라면 변동성 돌파 전략을 이렇게 씁니다

k는 하나로 정하고 이유를 적어 둡니다. 0.5처럼 널리 쓰이는 값을 쓰고, 0.4~0.7 범위에서 결과가 크게 무너지지 않는지만 확인합니다.
최대낙폭 한도를 먼저 정합니다. k=0.5도 8년 중 −55.8%까지 빠진 구간이 있었으므로, 계좌 전체에서 이 전략에 줄 비중을 낙폭 기준으로 정합니다. 낙폭으로 전략을 비교하는 방법은 "최대낙폭 MDD"(https://www.quant-alpha.kr/blog/max-drawdown-mdd-backtest)에 정리해 두었습니다.
시장 국면 필터를 고민합니다. 박스권이 길어지는 시기에는 손실이 쌓였으므로, 이동평균 위에서만 신호를 받는 등 추가 조건을 따로 검증합니다.

퀀트알파도 한 전략의 최고 성적보다, 여러 기간에서 무너지지 않는지와 수수료를 넣은 뒤에도 남는지를 먼저 봅니다.