DCA + 헤징 백테스트 결과 공개 — 6개월 데이터로 검증한 암호화폐 자동매매 전략

“이 전략, 진짜 돈을 벌 수 있을까?” — 자동매매봇을 개발하는 모든 사람이 품는 질문이다. 감으로 매매하면 카지노와 다를 바 없다. 데이터로 증명해야 한다.

6개월간의 백테스트 데이터를 바탕으로, DCA(분할매수) 전략과 선물 헤징을 결합한 자동매매봇의 성과를 낱낱이 공개한다.

백테스트 환경

데이터 셋업

비교 전략

네 가지 전략을 동일 조건에서 비교했다:

1. Buy & Hold: 초기에 전액 매수 후 보유
2. DCA v1: 다단계 분할매수 + 고정 익절
3. DCA v1 + 헤징: v1에 선물 숏 헤징 추가
4. DCA v2 + 헤징: 5가지 개선 사항 적용

핵심 결과 — 숫자로 말한다

전략별 성과 비교

핵심 인사이트

1. DCA는 하락장의 방패다

Buy & Hold가 -50.8% 손실을 기록하는 동안, DCA v1은 -8.25%에 그쳤다. +42.5%p의 초과수익. DCA가 만능은 아니지만, 하락장에서 “물타기”의 힘을 확실히 보여준다.

2. 헤징은 MDD를 절반으로 줄인다

v1 기준 헤징 전후:

• MDD: 18.7% → 10.8% (약 42% 감소)
• 수익률은 비슷하지만, 잠을 잘 수 있는 수준이 된다

다만 헤징은 수수료 부담이 있어 총 수익률은 소폭 하락(-8.25% → -8.72%)했다.

3. v2 개선이 게임 체인저

v1+헤징 대비 v2+헤징:

• ROI: -8.72% → -1.69% (+7.03%p 개선)
• MDD: 10.8% → 2.3% (1/5 수준으로 감소)

v2의 5가지 개선 사항이 시너지를 발휘했다.

DCA v1 vs Buy & Hold — 상세 분석

코인별 성과

모든 코인에서 DCA가 Buy & Hold를 압도했다. 특히 하락 폭이 큰 알트코인(XRP -61.7%)에서 DCA의 효과가 극대화되었다.

왜 DCA가 효과적인가?

DCA 전략은 “공포에 매수”를 자동화한다:

가격이 5% 하락 → 추가 매수 (물타기 2차)
가격이 10% 하락 → 추가 매수 (물타기 3차)
...
가격이 40% 하락 → 마지막 매수 (물타기 6차)

반등 시에는 낮은 평단가 덕분에 더 빨리 수익 전환된다. 핵심은 단계별 매수 비중을 뒤로 갈수록 높여서 저점 매수량을 극대화하는 것이다.

헤징 효과 분석

헤징이란?

현물 매수 포지션의 하방 리스크를 선물 숏(공매도)으로 상쇄하는 전략이다.

현물: ETH 1개 보유 (가격 하락 → 손실)
선물: ETH 0.5개 숏 (가격 하락 → 수익)
→ 하락 시 손실의 50%가 상쇄됨

동적 헤지 비율

고정 비율이 아닌 추세에 따라 헤지 비율을 조절한다:

추세 판단은 이동평균 기반이며, 일정 비율 이상 변동이 생겼을 때만 리밸런싱한다(불필요한 거래 최소화).

헤징의 비용

6개월 기준 총 헤징 비용은 약 0.5%p — MDD 감소 효과(18.7% → 10.8%)를 고려하면 충분히 합리적인 비용이다.

v2 전략 — 5가지 개선의 시너지

v1에서 v2로 업그레이드하면서 적용한 5가지 개선 사항:

1. 트레일링 스탑

기존의 고정 익절(%로 도달 시 매도)을 트레일링 스탑으로 교체했다.

• 일정 수익률 도달 시 트레일링 스탑 활성화
• 가격이 고점 대비 일정 비율 하락 시 매도
• 상승장에서 수익을 더 오래 태울 수 있음

백테스트에서 평균 익절 수익이 약 50% 증가했다.

2. 추세 기반 진입 필터

하락 추세에서의 무분별한 매수를 차단한다:

• 이동평균 기반 추세 판단
• 하락 추세(BEARISH)일 때 신규 진입 차단
• 기존 포지션의 물타기는 계속 허용

이 필터 하나로 “떨어지는 칼날 잡기” 실수가 크게 줄었다.

3. 동적 익절 목표

시장 상황에 따라 익절 목표를 조절한다:

하락장에서는 작은 이익이라도 빨리 확정하고, 상승장에서는 더 큰 수익을 노린다.

4. 변동성 기반 DCA 간격

ATR(Average True Range)을 활용해 DCA 간격을 동적으로 조절한다:

• 변동성 높을 때: DCA 간격 확대 → 더 큰 하락을 기다림
• 변동성 낮을 때: DCA 간격 축소 → 더 촘촘하게 매수

같은 자금으로 변동성에 적응하는 매수가 가능해졌다.

5. 코인별 가중치

모든 코인에 동일 비중을 두는 대신, 시가총액과 안정성에 따라 가중치를 차등 적용한다. 대형 코인에 더 많은 비중을, 소형 코인에 적은 비중을 배분한다.

포트폴리오 전체의 변동성이 줄어들고, 리스크 대비 수익이 개선되었다.

다기간 분석 — 기간별로도 유효한가?

하나의 기간에서만 좋은 결과가 나오면 과적합(overfitting)을 의심해야 한다. 3개월, 6개월, 1년 세 구간에서 테스트했다:

모든 기간에서 Buy & Hold를 크게 아웃퍼폼했다. 특히:

• 3개월: 단기 반등 구간에서 실제 플러스 수익 달성
• 1년: 충분한 시간이 주어지면 DCA의 물타기 효과가 극대화

백테스트의 한계 — 솔직한 고백

백테스트 결과가 아무리 좋아도, 실전과는 다른 점이 있다:

과적합 리스크

파라미터를 과거 데이터에 맞춰 최적화하면, 미래에는 안 통할 수 있다. 이를 방지하기 위해:

• 전체 기간의 앞 70%로 최적화, 뒤 30%로 검증 (Walk-Forward)
• 극단적 수치가 아닌 “적당히 좋은” 파라미터 선택
• 다기간 검증으로 일관성 확인

슬리피지와 유동성

• 백테스트: 원하는 가격에 즉시 체결 가정
• 실전: 호가 스프레드, 주문량에 따른 가격 밀림 발생
• 특히 소형 알트코인(DOGE 등)은 유동성이 낮아 슬리피지가 크다

시장 구조 변화

과거 6개월과 미래 6개월의 시장 환경이 같다는 보장은 없다. 블랙스완 이벤트(거래소 해킹, 규제 변경 등)는 백테스트에 반영되지 않는다.

그래서?

백테스트는 “이 전략이 과거에 작동했다”를 증명할 뿐이다. 하지만 백테스트조차 통과 못하는 전략은 실전에서 성공할 가능성이 더 낮다. 필요조건이지 충분조건은 아니다.

결론

6개월 백테스트의 핵심 요약:

데이터가 자신감을 줬고, 그 자신감으로 LIVE 모드를 전환했다.

실전 검증 현황 (2026-02-24 업데이트)

LIVE 전환 3일차, 백테스트와 실전의 차이를 체감하고 있다:

실전에서 발견한 점: 소규모 자본($1,000 미만)에서는 Bybit 최소 주문 단위 제약으로 정밀한 헤지 비율 조절이 어렵다. 헤지 매니저가 오버헤지를 자동 감지하고 청산하는 로직으로 대응 중.

실제 성과는 1~2개월 후 별도 포스트로 공유할 예정이다.

📌 이 프로젝트는 수익 실험실 시리즈의 일부입니다.

투자는 본인의 판단과 책임하에 이루어져야 합니다. 이 글은 투자 권유가 아닌 기술 공유 목적입니다.

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참고 자료

• Backtesting.py — Python Framework
• Dollar Cost Averaging — Investopedia
• Maximum Drawdown (MDD) — Investopedia