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게이트 연구소: 거북이 거래 규칙, 고전적 거래 시스템 재현, 최대 62.71%까지 연율화
Gate 研究院
特邀专栏作者
2025-08-14 09:00
이 기사는 약 0자로, 전체를 읽는 데 약 0분이 소요됩니다
본 논문은 고전적인 터틀 트레이딩 시스템과 암호화폐 시장에 대한 적용 가능성을 살펴보며, AdTurtle 개선형 터틀 트레이딩 시스템의 설계 원칙과 실증적 결과에 중점을 둡니다. GT/USDT 과거 데이터에 대한 체계적인 백테스팅을 통해 변동성이 높은 시장에서 기존 전략과 개선형 전략의 성과를 평가하고, 각 전략의 강점과 약점, 그리고 개선이 필요한 부분을 파악합니다.
  • 터틀 트레이딩 시스템은 추세 돌파와 평균 변동에 기반한 고전적인 트레이딩 전략입니다. 돈키안 채널을 사용하여 진입 및 청산 신호를 파악하고, 손절매 및 포지션 관리를 위해 ATR 지표를 결합하여 체계적인 추세 추종 전략을 구사합니다.
  • 개선된 거북이 거래 시스템은 기존 거북이 거래 시스템을 기반으로 슬라이딩 ATR 손절매 및 제외 범위 메커니즘을 도입하여 손절매 대역폭과 포지션 추가 타이밍을 동적으로 조정하고, 암호화폐 시장의 높은 변동성과 잦은 충격 환경에서 전략의 견고성과 수익성을 향상시킵니다.
  • 백테스팅 결과, 개선된 전략이 시간당 GT/USDT 데이터에서 기존 터틀 전략보다 우수한 성과를 보였습니다. 이는 샤프 지수가 높고, 최대 손실폭이 낮으며, 연간 수익률이 더욱 탄탄하다는 점에서 입증됩니다. 특히, 고빈도 버전은 추세 민감도와 위험 관리 능력이 크게 향상되었음을 보여줍니다.
  • 앞으로 레버리지 도입, 더 많은 매개변수 조합 확대, 온체인 데이터와 AI 지원 신호 결합 등을 통해 전략 성과를 더욱 최적화하고, 수익 잠재력과 위험 관리 수준을 높일 수 있습니다.

1. 서론

터틀 트레이딩 규칙은 1980년대에 전설적인 트레이더 리처드 데니스와 그의 파트너 윌리엄 에크하르트가 개발한 추세 추종 트레이딩 시스템입니다. 데니스는 유명한 실험을 통해 경험이 부족한 사람들을 단기간에 성공적으로 훈련시키고 명확한 트레이딩 규칙을 제시했으며, 궁극적으로 "터틀 트레이더"로 알려진 매우 효율적이고 수익성 있는 트레이더 그룹을 만들어냈습니다. 이 실험은 시스템 트레이딩의 재현성을 입증했을 뿐만 아니라, 기술적 분석에서 추세 돌파 전략의 고전적인 지위를 확립했습니다.

전통적인 금융 시장에서 터틀 트레이딩 전략은 명확한 진입 및 청산 규칙, 위험 관리 수단, 그리고 추세 파악 능력으로 널리 활용되고 있습니다. 1990년부터 2000년까지 상품 선물 시장에서는 연평균 24%의 수익률을 달성했고, 2005년부터 2015년까지 항셍 지수 선물 시장에서는 연평균 12%의 수익률을 기록했습니다.

암호화폐 시장의 부상과 함께, 높은 변동성과 강력한 추세적 특성으로 인해 이 신흥 자산군은 기술적 거래 전략의 새로운 격전지가 되었습니다. 그러나 암호화폐 시장은 전통적인 시장과 여러 가지 구조적 차이점을 가지고 있습니다. 24시간 연중무휴 거래 시간, 일반적으로 높은 변동성, 강력한 투자 심리 요인, 그리고 낮은 시장 심도 등이 기존 전략을 이전하는 데 상당한 어려움을 야기합니다.

변동성이 큰 암호화폐 시장에서도 거북이 거래 원칙이 여전히 유효할까요?

최근 몇 년 동안 학계와 업계는 AdTurtle(2020)이 제안한 개선된 터틀 트레이딩 시스템(AdTurtle)과 같은 전통적인 추세 기반 전략을 암호화폐 자산에 적용하는 방안을 점차 모색해 왔습니다. 본 보고서는 이 시스템을 재구성하여 GT/USDT 거래쌍에 적용하고, 2022년부터 2025년까지의 과거 데이터를 사용하여 체계적인 백테스트 평가를 수행할 것입니다. 주요 연구 주제는 다음과 같습니다.

• 암호화폐 거래에서 기존 거북이 전략의 적용 가능성을 검증합니다.

• 개선된 거북이 거래 시스템에 슬라이딩 ATR 손절매 및 제외 범위 메커니즘을 도입하는 실제 효과를 살펴보세요.

•AdTurtle을 기반으로 암호화 시장 구조에 적응하기 위한 최적화 방향을 제안합니다.

2. 전통적인 거북이 거래 시스템

전통적인 터틀 트레이딩 시스템은 고전적인 추세 추종 전략입니다. 핵심 논리는 "가격이 고점을 돌파하면 매수 후 보유, 추세가 지속되면 포지션 확대, 추세가 반전되면 청산"입니다. 이 전략의 구현에는 다음과 같은 개념이 포함됩니다.

•돈키안 채널: 지난 N일 동안의 최고가와 최저가를 사용하여 상단 및 하단 밴드를 구성하여 돌파 신호를 결정합니다.

•ATR(평균 진정 범위): 시장 변동성을 측정하는 지표로, 손절매 수준을 계산하는 데 널리 사용됩니다.

2.1 진입 신호: 가격 돌파

•현재 가격이 지난 N일간의 최고점, 즉 돈키안 채널의 상단 트랙을 돌파하면 롱 포지션을 취합니다.

•지난 N일 중 가장 낮은 지점, 즉 하단 트랙 아래로 떨어지면 단기 포지션을 취합니다.

•돈키안 채널 기간 N은 시장 추세의 길이를 반영하여 "역사적 최고/최저점"을 계산하는 데 사용되는 관찰 창을 나타냅니다.

• 일반 설정:

○빠른 시스템: 진입 기간 N = 20, 종료 기간 M = 10.

○느린 시스템: 진입 기간 N = 55, 출구 기간 M = 20.

2.2 손절매 설정: ATR 기반

• 포지션을 오픈할 때 손절매 수준을 설정합니다: 오픈 가격 ± 2 × ATR.

•ATR(평균진폭)은 시장 변동성을 측정합니다.

•ATR 기간 n은 평균 변동성을 계산하는 일 수를 나타내며 일반적으로 14로 설정됩니다.

2.3 포지션 증가 메커니즘: 추세에 따른 포지션 증가

• 가격이 0.5 × ATR(롱 포지션의 경우)만큼 상승하거나 0.5 × ATR(숏 포지션의 경우)만큼 하락할 때마다 추세 방향으로 포지션을 점진적으로 늘립니다.

• 포지션 증가 위험은 계좌 원금의 1~2%로 관리되며, 최대 4회까지 증가할 수 있습니다. 포지션은 수익 극대화를 위해 일괄적으로 구성됩니다.

2.4 종료 신호: 역방향 브레이크아웃

가격이 단기 돈키안 채널보다 낮아지거나 높아진다면, 이는 추세가 끝났음을 알리는 신호일 수 있습니다.

•수익을 확보하거나 하락을 피하려면 즉시 포지션을 해제하세요.

•종료 기간은 일반적으로 10일이나 20일 등 진입 기간보다 짧습니다.

2.5 자금 관리 및 위험 관리

•단일 거래에 대한 최대 손실은 계좌 잔액의 2%를 초과할 수 없습니다.

• 포지션 규모는 시장 변동성(ATR)에 따라 동적으로 조정됩니다. 변동성이 클수록 포지션 규모는 줄어듭니다.

•각 거래 전에 포지션 크기를 정확하게 계산하고, 시장 예측보다 위험 관리를 우선시합니다.

3. 개선된 거북이 거래 시스템

AdTurtle은 기존 터틀 트레이딩 전략의 최적화된 버전으로, 핵심 개념인 추세 돌파를 유지하는 동시에 손절매 로직과 포지션 진입 메커니즘의 견고성을 더욱 강화했습니다. 손절매 후 즉각적인 재진입을 방지하기 위해 ATR(Average True Range) 지표를 제외 영역으로 통합하여 전략의 안정성과 성과를 향상시킵니다. AdTurtle(Advanced Turtle)로 명명된 이 시스템은 터틀 트레이딩 시스템에 제외 영역을 포함한 슬라이딩 및 가변 ATR 손절매 전략을 최초로 통합했습니다. 핵심 목표는 다음과 같습니다.

•자주 발생하는 손절매 주문 직후에는 바로 포지션을 다시 열지 마십시오.

• 변동성이 큰 시장 상황에서 안정성을 향상시킵니다.

•고빈도 거래나 자동화 전략에 적합합니다.

관련 개념은 다음과 같습니다.

•슬라이딩 스톱로스: 가격이 유리한 방향으로 움직이면 스톱로스 라인이 그에 따라 위아래로 움직여 수익의 일부를 확보합니다.

•가변 손실 제한: 손실 제한 대역폭은 시장 변동에 적응하기 위해 현재 ATR에 따라 동적으로 조정됩니다.

• 제외 구역: 손절매 후 완충 구역을 설정합니다. 가격이 이 구역을 돌파할 때만 포지션 재개가 허용됩니다. 가격 변동이 잦은 경우 손절매가 반복되는 것을 방지하기 위함입니다.

다음 그림은 AdTurtle 인프라를 보여줍니다.

3.1 진입 신호: 가격 돌파 + 제외 구역 필터

• Donchian 채널을 기반으로도 추세 시작점을 식별합니다.

• "배제 구역" 소개:

○이전 거래가 손절매로 인해 종료된 경우, 시스템은 즉시 새로운 포지션을 열지 않습니다.

포지션을 다시 열기 전에 가격이 이전 손절가 ± Y × ATR에서 벗어날 때까지 기다려야 합니다.

○격렬한 변동 시 반복적인 진입과 이탈을 효과적으로 방지합니다.

•돈치안 채널 기간은 다음과 같이 구분됩니다.

○표준 기간: x (개장 포지션) 및 x/n (폐장 포지션)

○확장 주기: y(재진입) 및 y/m(재폐쇄)은 고빈도 반복 진입 및 퇴장을 필터링하는 데 사용됩니다.

3.2 손절매 메커니즘: 슬라이딩 + 가변 ATR 범위

기존의 고정 2 × ATR 손절매 방식과 달리, AdTurtle은 슬라이딩 손절매 + 가변 간격 폭을 결합하여 더욱 스마트한 위험 관리를 실현합니다.

• (포지션 오픈 시) : 초기 손절 설정

○롱 포지션 오픈:

○단기 포지션 오픈:

• (가격이 유리한 방향으로 움직일 때): 슬라이드 업데이트 로직

○롱 스톱로스 포지션이 다음과 같이 업데이트되었습니다.

단기 손절 포지션이 다음과 같이 업데이트되었습니다.

• (ATR 실시간 업데이트): 가변 간격 메커니즘

• 각 K-라인에 대한 ATR 값 업데이트:

• 변동성이 증가하면 손절매 범위가 자동으로 넓어지고, 변동성이 감소하면 손절매 범위가 좁아져 시장 상황에 적응하는 데 도움이 됩니다.

이 메커니즘은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 추세 수익 확보

•단기 가격 변동을 피하세요.

•손절매 실행의 합리성과 적시성을 개선합니다.

3.3 추세에 따른 포지션 증가: 추세가 지속됨에 따라 포지션 증가

• 가격이 유리한 방향으로 움직일 때마다 자동으로 포지션을 Z × ATR로 증가시킵니다(Z는 사용자 정의 승수 매개변수로, "증가 트리거 임계값"의 민감도를 설정하는 데 사용됨).

• 포지션을 늘릴 때마다 위험은 계정 자금의 4%이며, 최대 4회까지 증가할 수 있고 총 위험 한도는 20%입니다.

• 포지션을 늘리는 논리는 고전적인 거북이 거래 방식과 일치하며, 피라미드 스타일의 진입 방식이 여전히 사용됩니다.

3.4 위험 관리: 동적 계산 + 포지션 제어

• 포지션 크기는 시장의 현재 ATR 값을 기준으로 계산되며, 변동성이 클수록 포지션은 작아집니다.

• 실제 실행 결과를 개선하기 위해 더욱 스마트한 트리거 메커니즘(제외 구역, 동적 손절매)을 도입합니다.

3.5 두 거북이 거래 시스템 비교

1980년대, 터틀 트레이딩 시스템(Turtle Trading System)은 간단한 규칙과 놀라운 수익률 덕분에 추세 추종 전략의 전설이 되었습니다. 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 돈키안 채널을 통해 가격 돌파 신호를 파악하고, 위험을 통제하기 위해 평균 추세 감소(ATR) 배수를 고정하고, 피라미딩 전략을 활용하여 추세를 추종하는 것입니다. 그러나 시장 구조의 변화, 특히 고빈도 거래와 빈번한 허위 돌파가 만연한 오늘날과 같은 시대에는 고전적인 터틀 전략에도 몇 가지 명백한 단점이 드러났습니다.

가장 흔한 문제는 허위 돌파(false breakout)와 변동성이 큰 시장 상황에서 손절매 직후 재진입 전략이 발생하여 연속적인 손실을 확대하는 경향이 있다는 것입니다. 기존의 고정 손절매 폭(예: 2×ATR)은 현재 시장 변동성에 대한 적응력이 부족합니다. 큰 변동성 상황에서 손절매가 너무 일찍 발생하거나 변동성이 완화될 때 과도한 위험 노출로 이어질 수 있습니다. 더욱이, 이 시스템은 시장 변동에 대한 "완충 기간"이 내장되어 있지 않기 때문에 극단적인 시장 심리나 예상치 못한 사건 발생 후 기계적인 진입 및 청산이 발생할 수 있으며, 이는 손실폭 증가 및 전략 안정성 저하로 이어질 수 있습니다.

AdTurtle은 Turtle 전략의 기본 구조인 "브레이크아웃 + 포지션 추가 + 위험 관리"를 유지하면서도, 제외 범위, 가변 손절매 메커니즘, 그리고 동적 진입 제어라는 세 가지 핵심 최적화를 도입했습니다. 제외 범위는 전체 시스템의 핵심 혁신입니다. 손절매로 인해 거래가 종료된 경우, 시스템은 즉시 재시작을 허용하지 않습니다. 대신, 가격이 손절매 가격 ± Y × ATR을 돌파해야만 포지션에 다시 진입할 수 있습니다. 이 메커니즘은 변동성이 큰 시장에서 "손절매, 재진입, 그리고 재손절매" 사이클의 위험을 크게 줄여줍니다.

AdTurtle은 슬라이딩 및 가변 폭 손절매 메커니즘을 사용합니다. 가격이 유리한 방향으로 움직이면 손절매 가격이 "슬라이드"하여 수익을 확보합니다. 손절매 폭은 ATR을 기반으로 실시간으로 조정되며, 시장 변동성이 높을 때는 자동으로 넓어지고 변동성이 낮을 때는 좁아집니다. 이러한 역동적인 메커니즘은 실제 시장 상황을 더욱 정확하게 반영하여 단기적인 잡음에 의한 트레이더의 손실을 효과적으로 방지합니다.

이러한 추세가 지속될 경우, AdTurtle은 "Z × ATR마다 포지션을 추가"하는 전통적인 전략을 유지하며, 단일 위험 베팅보다는 수익성에 따라 점진적으로 포지션을 늘려나가는 것을 강조합니다. 포지션 추가 횟수와 총 위험 한도 또한 엄격하게 설정되어 위험 관리를 더욱 강화합니다. 포지션 관리와 관련하여, 시스템은 현재 시장 ATR 수준에 따라 포지션 규모를 동적으로 조정합니다. 변동성이 클수록 포지션 규모는 줄어들어 위험이 관리 가능한 범위 내에서 유지됩니다.

AdTurtle 전략은 복잡한 시장 상황에서의 견고성과 적응성을 강조합니다. 기존 전략을 단순히 대체하는 것이 아니라, 다양한 시장 상황에서 더욱 합리적인 대안을 제시합니다. 명확한 추세와 꾸준한 리듬을 보이는 시장(일부 상품 선물 및 대형 지수 등)에서는 기존 Turtle 전략이 매우 효과적입니다. 암호화폐, 외환 또는 기타 변동성이 크고 변동성이 큰 시장에서 AdTurtle의 레인지 제외 및 동적 손절매 메커니즘은 손실폭이 적고 승률이 높은 거래 전략을 제공합니다.

4. 거래 시스템 백테스팅

이 두 가지 전략의 성과를 평가하기 위해 본 논문에서는 Gate Exchange의 GT/USDT 거래쌍을 리서치 대상으로 삼았습니다. 백테스트 기간은 2024년부터 2025년까지이며, 데이터 단위는 1시간입니다. 초기 자본금은 100만 USDT이며, 레버리지는 없고, 거래 수수료(양쪽 모두 0.1%)와 슬리피지(0.05%)가 포함되어 있습니다.

4.1 데이터 소스 및 전처리

•기초자산: GT/USDT

•데이터 출처: Gate API(Kline 데이터)

• 기간 : 2024년 1월 1일부터 2025년 1월 1일까지

• 시간 단위: 1시간 K-라인

•데이터 처리: 통합 형식

4.2 거래 및 백테스팅 가정

• 초기 자본금: 1,000,000 USDT

• 레버리지: 레버리지를 사용하지 않습니다.

•거래 비용: 포지션 개시 및 종료 시 0.1%의 양자 처리 수수료 + 0.05%의 슬리피지

• 포지션 한도 : 단일 상품의 최대 포지션은 계정 자본금의 30%를 초과할 수 없습니다.

•시그널 실행: K-라인 종가가 확정된 후, 다음 K-라인의 시가로 실행됩니다.

4.3 전략 매개변수 최적화

우리는 각 전략의 핵심 매개변수 조합을 5개 튜플(X/Y/N/M/P)로 압축합니다. 이는 다음을 나타냅니다.

•X: 입장 기간(돈치안 채널)

•Y: 퇴장기간(돈치안 채널)

•N: ATR 계산 기간

•M: 초기 손절매 배수(× ATR)

•P: 제외 간격 배수(× ATR)

전략 매개변수는 그리드 탐색 최적화를 통해 선택되어 최적의 매개변수 조합을 찾습니다.

4.4 전략 백테스팅 결과

다음 그림은 세 가지 전략의 최적 매개변수 조합에 대한 백테스트 결과를 보여줍니다.

기존 터틀 전략은 추세가 뚜렷한 시장에서는 좋은 성과를 거두지만, 변동성이 높거나 급격한 반전이 발생하는 기간에는 상당한 하락을 경험합니다. AdTurtle 전략은 제외 구역과 동적 손절매 메커니즘을 통해 많은 허위 신호를 효과적으로 회피하여 전체 수익률, 샤프 지수, 최대 하락폭 측면에서 기존 전략보다 우수한 성과를 보입니다. AdTurtle 전략은 단기적으로 가장 안정적입니다. 그리드 서치 최적화 후, 가장 높은 성과를 기록한 전략 포트폴리오는 최대 하락폭이 15% 미만인 상태에서 연간 수익률 62.71%를 달성했습니다.

결론적으로

고전적인 추세 거래 모델인 터틀 트레이딩 시스템은 명확한 구조와 엄격한 논리로 대체 불가능한 위치를 차지하고 있습니다. 체계적인 추세 파악 및 위험 관리 프레임워크를 통해 암호화폐 시장에서 높은 적용성을 유지하고 있습니다. 그러나 암호화폐 자산의 변동성, 거래 메커니즘, 그리고 투자자 구조는 기존 시장과 다르기 때문에, 이전 과정에서 기존 전략을 수정하고 최적화해야 합니다. AdTurtle 전략은 제외 구역, 동적 손절매 주문, 가변적인 진입 임계값과 같은 메커니즘을 통합하여 고빈도 변동성 시장 상황에서도 실행 가능성과 수익 안정성을 크게 향상시킵니다.

다음으로, 투자자는 더 많은 매개변수 조합을 테스트하고 레버리지를 도입하여 수익을 확대할 수 있습니다. 온체인 데이터(예: 자금 흐름 및 포지션 변화), 거시 심리 지표(예: 공포 및 탐욕 지수), 그리고 머신러닝 모델을 통합하여 신호 인식 및 거래 실행을 더욱 향상시키고, 이를 통해 암호화폐 시장에서 트렌드 트레이딩 전략의 지능적인 발전을 한 단계 더 발전시키는 방안을 모색할 것을 권장합니다.

참고문헌

•Github, https://github.com/odonnell 31/Turtle-Trading-Simulator

•위험 및 재무 관리, https://www.mdpi.com/1911-8074/12/2/96

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암호화폐 시장 투자는 높은 위험을 수반합니다. 사용자는 투자 결정을 내리기 전에 독립적인 조사를 수행하고 구매하는 자산 및 상품의 특성을 완전히 이해하시기 바랍니다. Gate는 이러한 투자 결정으로 인해 발생하는 어떠한 손실이나 손해에 대해서도 책임을 지지 않습니다.

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