Mean Reversion

가격이 최근 평균보다 크게 오르면 “지금은 비싸니 언젠가 다시 떨어지겠지”라고 생각하기 쉽습니다. Mean Reversion은 이 직관을 선택한 변수의 편차가 보통 줄어드는지 묻는 문제로 바꿉니다. 하지만 자연법칙은 아닙니다. 주식 수익률 연구도 기간과 검증 방법에 따라 결론이 달랐습니다. 수익률은 투자 가치의 변화이지 가격 수준 자체가 아닙니다. 따라서 수익률의 반전과 가격이 차트에 그은 선으로 돌아오는 것은 서로 다른 질문입니다. [1] [2]

각 캔들의 마지막 가격인 확정된 Close를 평균 낸다고 생각해 봅시다. 먼저 거래소, 가격 표시 통화, 캔들 시간 간격인 Timeframe, 과거 자료의 범위를 정합니다. 이 선택이 기준값을 만듭니다. 기준을 고정할 수도 있고, SMA라는 단순이동평균으로 새 자료를 더하고 가장 오래된 자료를 제외할 수도 있습니다. 서로 다른 규칙입니다. 어느 쪽도 변하지 않는 비트코인의 “올바른 가격”을 알려 주지 않으며, 계산에 미래 자료를 써서는 안 됩니다. [3] [5]

기준과의 거리는 금액이나 백분율로 나타낼 수 있습니다. 그 측정값이 곧바로 매수·매도 지시는 아닙니다. 그런 규칙을 검증하려면 어느 방향으로 얼마나 벗어났을 때 중요하다고 볼지 미리 정해야 합니다. 임계값과 정확히 같을 때, 신호가 반복될 때, 중간에 평균이나 목표가 바뀔 때의 처리도 필요합니다. 보기 좋은 차트를 찾은 뒤 규칙을 고르면 결과에 검증을 맞추게 됩니다. [3] [5]

새 정보는 가격을 오랫동안 바꿀 수 있습니다. 잠깐의 이탈처럼 보였던 움직임이 지속적인 추세의 일부가 될 수도 있습니다. 과거 평균은 계산상 맞더라도 앞으로를 판단하는 데 더는 유용하지 않을 수 있습니다. 주식 연구를 나중에 재검토한 결과, 평균회귀를 뒷받침하는 증거가 더 약하고 기간별 차이가 크다는 점이 드러났습니다. 오래 기다린다고 복귀가 확실해지는 것은 아닙니다. 처음 가정이 더는 타당하지 않을 때도 알아차려야 합니다. [2] [5]

“평균 아래에서 산다”는 생각의 시작이지 완성된 절차가 아닙니다. 위험에 노출할 금액, 매도 조건, 추가 하락에 대응할 방법이 빠져 있습니다. 하락에서 수익을 노리는 포지션은 반대로 가격이 계속 오를 수 있습니다. 완전한 규칙은 진입, 일부 또는 전부 청산, 시간 제한, 가설을 포기할 조건을 설명합니다. 실제 거래가 가능한지라는 유동성도 고려합니다. 진입하지 않는 것 역시 하나의 결정이며 모델의 오류가 아닙니다. [5] [4]

최종 Close는 캔들이 끝나야 알 수 있습니다. 이를 확인한 뒤에도 같은 가격으로 사고팔 수 있다고 가정해서는 안 됩니다. 기본 시뮬레이션 설정에서 TradingView는 다음 이용 가능한 가격 갱신 때 시장가 주문을 체결하며, 흔히 다음 캔들의 시작 시점입니다. 수수료, 매수·매도 호가의 차이, 기대한 가격과 실제 체결 가격의 차이인 Slippage도 결과에 영향을 줍니다. 예상하는 움직임이 작다면 비용이 비용 차감 전 이익을 모두 넘을 수도 있습니다. [4] [5]

NBER를 통해 볼 수 있는 Poterba와 Summers의 논문은 주식 수익률을 연구했습니다. 후속 재검토는 선택한 기간이 얼마나 중요한지 보여 주었습니다. 이를 비트코인, 특정 거래소 또는 짧은 거래 간격에 그대로 적용할 수는 없습니다. 적절한 가격 자료, 당시 실제로 거래할 수 있었던 대상, 현실적인 유동성 조건이 필요합니다. 한 차트에서 가격이 돌아왔더라도 여전히 하나의 사건일 뿐, 믿을 만한 예측이나 꾸준히 수익을 내는 방법의 증거는 아닙니다. [1] [2] [5]

먼저 기준값 계산, 편차 임계값, 진입과 청산, 포지션 규모, 비용을 적습니다. 한 기간으로 고른 규칙을 선택에 사용하지 않은 다른 기간에서도 시험합니다. CFA Institute는 당시 알 수 없었던 정보의 사용과 실패한 시장·자산을 제외하는 문제를 지적합니다. 장기 추세와 급격한 조건 변화도 시험에 포함해야 합니다. 비슷한 설정을 비교하는 것도 도움이 됩니다. 정밀하게 맞춘 한 값에서만 성립하는 결과는 여러 조건에서 유지되는 결과보다 더 조심해서 해석해야 합니다. [5]