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방법론 — 이 수치들이 만들어지는 방식

이 페이지는 체결·집계 가정을 문서화합니다. 시그널 산출 로직(지표 조합·파라미터)은 비공개이며 여기서 다루지 않습니다 — 공개하는 것은 "결과가 어떻게 기록·집계되는가"입니다.

1. 모의 체결 모델 (엔진 코드 실측 기준)

2. 데이터 경계 — 각 글이 세는 범위

3. 승률을 읽는 법 — 낮은 승률이 곧 나쁜 시스템은 아니다

기대손익은 승률 × 평균이익 − (1−승률) × 평균손실로 결정됩니다. 예컨대 승률 36%라도 손익비(평균이익/평균손실)가 2.6이면 기대손익은 양수가 됩니다. 반대로 승률이 높아도 손익비가 나쁘면 누적은 음수일 수 있습니다. 그래서 이 블로그는 승률·손익비·프로핏 팩터(PF)를 항상 함께 공개합니다 — PF<1 구간은 누적 손실 구간이라는 뜻이며, 그것도 그대로 표시합니다. 현재 수치는 누적 트랙레코드에서 확인하세요.

4. 모의(paper)와 실거래(live)의 분리

모든 수치는 현재 모의매매(paper)입니다. 향후 실계좌를 병행하더라도 paper 기록과 live 기록은 분리된 통계·분리된 차트로만 제시하고 절대 하나로 잇지 않습니다 — 가상 수익과 실제 수익을 섞으면 트랙레코드가 오염되기 때문입니다(GIPS 계열 원칙). 이 원칙은 데이터 스키마 레벨(계정 유형 필터 강제)에도 반영됩니다.

5. 검증 경로

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면책: OneQAZ 수치는 모의 매매(paper-trading) 리서치이며 투자 자문이 아닙니다. (Paper-trading research, not investment advice.)