# 현물 2단계 최종 정리 — 결과 해석 및 운영 권고

> DeepCoin 현물 파이프라인 2단계(인과 기법 분석) 완료 후 종합 정리 문서  
> 작성 기준: 2026-06-12 · 데이터: BTC · 3분봉 · GT v3 · 분석 기간 3650일 · sim 기간 최근 3년(1095일)

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## 요약 (Executive Summary)

| 질문 | 결론 |
|------|------|
| **sim 1위 `fractal_swing`을 바로 실거래에 써도 되나?** | **아니요.** 연구·벤치마크용으로는 유효하나, 체결 빈도·비용·슬리피지를 고려하면 실거래 부적합 |
| **2단계에서 무엇을 얻었나?** | GT v3 타점을 **인과적으로** 재현하는 기법 39종의 **정합 순위**, **3년 sim 비교**, **신호 유형별 강점**, **MTF 상관 패턴** |
| **운영 후보는?** | 원안 **`composite_v3` + MTF 필터(3단계)** — 단, 현재 sim 기준 composite_v3는 **-97.5%**로 **3단계 튜닝 전 실거래 금지** |
| **당장 관찰용으로 쓸 만한 기법** | `zigzag_causal`(3년 sim +92,711%, 체결 97회), `minor_swing`(+286,537%, 831회) — **모의·소액 검증 후** 판단 |

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## Plan (계획) — 2단계가 무엇을 했는가

### 목적

0단계에서 도출한 **Ground Truth v3(사후 최적 타점)** 을, **미래 데이터 없이** 인과 규칙만으로 얼마나 재현할 수 있는지 검증하고, 3단계 실거래 전략의 근거를 마련하는 단계입니다.

| 단계 | 역할 | 미래 데이터 |
|------|------|-------------|
| 0단계 | 10년 3분봉 이론적 최적 매수/매도(GT v3) | 사용 (연구용) |
| 1단계 | GT 타점을 그대로 sim했을 때 3년 수익 **벤치마크** | GT 자체가 사후 타점 |
| **2단계** | **39개 인과 기법**으로 GT 재현도·sim·MTF 분석 | **미사용** |
| 3단계 (예정) | 검증된 전략 + MTF 필터 실거래 연결 | 실시간 인과 |

### GT v3 신호 체계 (정답지)

| 코드 | 유형 | 10년 GT 건수(매수/매도) |
|------|------|-------------------------|
| B | swing_low (스윙 매수) | 944 |
| B* | pullback (눌림목) | 406 |
| B^ | breakout (돌파) | 122 |
| Bd | div_bull (상승 다이버전스) | 115 |
| S | swing_high (스윙 매도) | 944 |
| Sd | div_bear (하락 다이버전스) | 144 |

### 실행 구조 (2-1 ~ 2-4)

| 순서 | 내용 | 주요 산출물 |
|------|------|-------------|
| 2-1 | 39개 기법 신호 생성 + GT 정합 score | `data/spot/techniques/*.json`, `comparison_report.html` |
| 2-2 | 동일 sim 엔진으로 최근 3년 수익률 비교 | `causal_sim_report.html`, `causal_sim_chart_best_technique.html` |
| 2-3 | B/B*/B^/Bd/S/Sd 유형별 recall | `signal_type_report.html` |
| 2-4 | GT 시점 vs 랜덤 시점 MTF 피처 상관 | `mtf_correlation_report.html` |

설계 상세는 [`stage2_design_guide.md`](stage2_design_guide.md)를 참고하세요.

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## Do (실행) — 핵심 결과

### 1. GT 정합 score 상위 (2-1, 10년 전체)

정합 허용 오차: **±480봉(약 24시간)**. score는 recall·precision·leg recall 등을 종합한 0~1 지표입니다.

| 순위 | 기법 | score | buy/sell recall | leg recall | 비고 |
|------|------|-------|-----------------|------------|------|
| 1 | **fractal_swing** | **0.914** | 100% / 100% | 75.3% | 프랙탈(span=2) 극저점·극고점 |
| 2 | **pivot_swing** | **0.911** | 100% / 100% | 74.6% | 피벗 기반 스윙 |
| 3 | **minor_swing** | **0.864** | 87.9% / 95.0% | 73.2% | 소형 스윙 하이브리드 |
| 4 | local_extrema | 0.839 | 86.3% / 90.7% | 70.6% | 국소 극값 |
| 5 | **zigzag_causal** | **0.776** | 59.9% / 86.8% | 74.2% | 인과 ZigZag — **스윙(B/S)에 특화** |
| … | composite_v3 | 0.546 | 97.5% / 89.0% | **22.9%** | 3단계 운영 후보이나 leg 정합 낮음 |

**해석:** 상위 3종은 모두 **스윙 타이밍** 기법입니다. `composite_v3`는 개별 신호 recall은 높지만 **매수·매도 쌍(leg) 정합이 22.9%**에 그쳐, “타점은 근처에 있으나 한 사이클로 묶기 어렵다”는 특성이 있습니다.

### 2. 3년 인과 sim (2-2) — 1단계 GT v3 벤치마크 대비

- **sim 기간:** 2023-06-12 ~ 2026-06-11 (1095일)
- **초기 자본:** 200,000원
- **엔진:** 1단계와 동일 `simulate_gt_signals_pnl` (클러스터 분할, 매수 상한, 수수료 반영, 슬리피지 미반영)

#### 1단계 벤치마크

| 항목 | 1단계 GT v3 sim |
|------|-----------------|
| 3년 수익률 | **+94,154%** |
| 최종 평가 | 약 1.89억 원 |
| 체결 | 매수 239 / 매도 151 |
| 기간 내 신호 | 390건 |

#### 2단계 sim 상위

| 순위 | 기법 | 3년 sim 수익률 | 최종 평가 | 매수/매도 체결 | GT 정합 |
|------|------|----------------|-----------|----------------|---------|
| 1 | fractal_swing | **+7,560,826%** | 약 151억 | **56,893 / 56,892** | 0.914 |
| 2 | pivot_swing | +4,687,495% | 약 94억 | 12,656 / 12,658 | 0.911 |
| 3 | minor_swing | +286,537% | 약 5.7억 | 831 / 887 | 0.864 |
| 4 | keltner_reversal | +203,632% | 약 4.1억 | 26,554 / 24,839 | 0.723 |
| … | **zigzag_causal** | **+92,711%** | 약 1.86억 | **97 / 97** | 0.776 |
| … | **composite_v3** | **-97.5%** | 약 5,000원 | 1,885 / 1,237 (스킵 다수) | 0.546 |

**일평균 체결 빈도(매수 기준, 3년):**

| 기법 | 연간 약 | 일평균 약 |
|------|---------|-----------|
| fractal_swing | 18,964회 | **52회/일** |
| pivot_swing | 4,219회 | 12회/일 |
| minor_swing | 277회 | 0.8회/일 |
| zigzag_causal | 32회 | **0.09회/일** |
| GT v3 (1단계) | 80회 | 0.2회/일 |

### 3. sim 1위가 GT 벤치마크보다 높은 이유 (핵심 메커니즘)

동일 sim 엔진임에도 수익률이 역전되는 이유는 **전략 품질이 아니라 체결 구조** 때문입니다.

| 요인 | GT v3 (1단계 sim) | fractal_swing (sim 1위) |
|------|-------------------|-------------------------|
| 신호 수 (3년) | 390 | **113,786** |
| 클러스터 | 평균 1.62신호/클러스터, 다중 매수 분할 | **99.7%가 1신호=1체결** |
| 매매 패턴 | 드문 타점, 보수적 분할·상한 | **매수·매도 거의 매 스윙마다 교대** |
| 수수료 (3년 sim) | 상대적으로 적음 | **약 65억 원** (이상적 체결 가정) |
| sim의 의미 | “최적 타점을 보수적으로 따라감” | “초고빈도 복리 + 상승장 + 슬리피지 없음” |

**정리:** fractal의 높은 sim 수익률은 **GT 재현 우수성의 증거가 아니라**, tolerance(±24시간) 안에서 **모든 미세 스윙이 GT에 걸리는 구조**와 **과매매 복리**가 합쳐진 **백테스트 착시**에 가깝습니다.

### 4. 신호 유형별 정합 (2-3) — v3 6종 커버리지

#### fractal_swing — tolerance 내 “전 유형 100% recall”

±480봉 허용 시 스윙·눌림·돌파·다이버전스 **모든 GT 유형에 recall 100%**로 집계됩니다. 이는 각 유형을 **정확히 구분해 맞춘다**는 뜻이 아니라, **3분봉 미세 스윙이 24시간 안에 GT 타점과 겹친다**는 통계적 결과입니다.

#### zigzag_causal — 스윙 특화, 복합 유형 약함

| GT 유형 | zigzag recall | 해석 |
|---------|---------------|------|
| B (swing_low) | **100%** | 스윙 매수에 최적 |
| S (swing_high) | **100%** | 스윙 매도에 최적 |
| B* (pullback) | 38.4% | 눌림목은 별도 기법 필요 |
| B^ (breakout) | 15.6% | 돌파 약함 |
| Bd (div_bull) | 4.4% | 다이버전스 거의 미포착 |
| Sd (div_bear) | 2.8% | 다이버전스 거의 미포착 |

→ v3 **6종 전체**를 한 기법으로 운영하려면 **스윙 + 눌림 + 돌파 + 다이버전스**를 조합한 `composite_v3` 또는 유형별 전문 기법 조합이 필요합니다.

#### composite_v3 (3단계 설계 후보)

- 10년 정합 score **0.546** (39종 중 하위권)
- leg recall **22.9%** — 신호는 많지만 **한 사이클(매수→매도) 단위 정합 낮음**
- 3년 sim **-97.5%**, buys_skipped **6,090건** — 신호 과다 + 자본·상한·클러스터 규칙과 충돌

### 5. MTF 상관 분석 (2-4)

GT v3 **매수/매도 시점(양성)** vs **랜덤 3분봉(음성)** 에서 1분~월봉 피처를 비교했습니다.

**대표 패턴 (|Cohen's d| 큰 항목 예시):**

| 상황 | TF | 피처 | 방향 |
|------|-----|------|------|
| 스윙 매도(S) | 15분 | RSI14 | GT 시점이 랜덤보다 RSI 높음 (과매수 근처) |
| 눌림목(B*) | 3분 | close_vs_ema60_pct | GT 눌림이 EMA60 대비 더 아래 |
| 스윙 매수(B) | 30분 | ema60_slope | GT 매수 시 기울기가 상대적으로 완만/하락 |

**의미:** 3분 신호만으로는 부족한 **상위 TF 과열·추세** 정보가 GT 타점과 통계적으로 연관됩니다. 3단계 `HtfTrendGate` + `MtfSignalFilter`로 보완하는 설계가 타당합니다.

**현재 상태:** `mtf_correlation_report.html`·`.json`은 생성됨. `data/spot/mtf/mtf_rules_v3.json`은 **아직 자동 저장 미연동** — 3단계 전 규칙 JSON 확정·연동 필요.

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## Check (검토) — “가장 좋은 기법”을 운영에 써도 되는가?

### 결론: **fractal_swing 단독 실거래는 권장하지 않습니다**

| 검토 항목 | fractal_swing | 실거래 적합성 |
|-----------|---------------|---------------|
| 체결 빈도 | 일 **약 52회** 매수 | 거래소 API·수수료·세금·운영 부담 과다 |
| 슬리피지 | sim **미반영** | 고빈도일수록 체결 가격 악화 누적 |
| 수수료 | 3년 sim만 **약 65억** 가정 | 실제로도 수익 잠식 극심 |
| 신호 의미 | 미세 스윙 전부 | 노이즈·휩소에 취약 |
| GT 정합 | score 최상 | **±24h tolerance** 효과 — “정확한 v3 타입 재현”과 다름 |
| 3단계 설계 | 원안은 composite_v3 + MTF | fractal은 **연구 1위**, **운영 1안 아님** |

**가능한 예외 (제한적):**

- **연구·모니터링:** 차트·알림으로 “스윙 후보” 참고용
- **극소액 실험:** 일 체결 상한(예: 1~2회/일), 포지션 캡, 슬리피지 가정 추가 후 **모의거래 3개월 이상**

### 운영 후보 비교 (QCD)

| 구분 | A. fractal_swing 단독 | B. composite_v3 + MTF (원안) | C. zigzag + 유형별 보조 + MTF | D. minor_swing + MTF |
|------|----------------------|------------------------------|------------------------------|----------------------|
| **Q (품질)** | 스윙 타이밍만, 유형 혼동 | v3 6종 통합 의도 | B/S 강함, B*/B^/Bd 약 — 보조 기법 필요 | 스윙+하이브리드, 균형 |
| **C (비용)** | 수수료·API 호출 **최대** | 신호 필터 후 감소 예정 | **낮음** (연 ~32매수) | **중간** (연 ~277매수) |
| **D (일정)** | 즉시 가능하나 **리스크 최대** | 3단계 구현·튜닝 필요 | MTF·모의 1~2개월 | MTF·모의 1~2개월 |
| **R (리스크)** | 과매매·슬리피지·장애 **극高** | 현재 sim -97.5% — **튜닝 전 위험** | 신호 적어 기회 손실 | 중간 빈도 휩소 |
| **S (장점)** | GT 정합 1위, 구현 단순 | v3 철학과 일치, 확장성 | **GT sim과 유사 체결(97회)**, 해석 용이 | 정합 3위, sim 양호 |
| **W (단점)** | 실거래 **비현실** | leg recall 낮음, 과다 스킵 | 6종 중 4종 약함 | pivot/fractal 대비 정합 낮음 |
| **비고** | **운영 부적합** | **장기 정석**(튜닝 후) | **단기 모의 1순위** | 모의 2순위 |

**최종 의견:**  
- **지금 당장 실거래:** 위 네 안 모두 **완료 전제 미충족**. 최소 **3단계 MTF 필터 + 모의거래 + composite/조합 튜닝** 후 소액.  
- **2단계 성과의 올바른 사용:** sim 1위 기법을 “운영 전략”으로 고르지 말고, **정합·유형·체결 빈도·MTF**를 함께 보고 **3단계 설계 입력**으로 사용.  
- **단기 모의 우선순위:** **C (zigzag_causal + MTF)** → **D (minor_swing + MTF)**.  
- **중장기 운영 정석:** **B (composite_v3 + MTF)** — 임계값·스킵 로직·leg 정합 개선 후.

### KPI 달성 여부 (2단계 관점)

| KPI | 목표(가이드) | 결과 | 판정 |
|-----|--------------|------|------|
| 인과 기법 39종 실행 | 완료 | 완료 | 달성 |
| GT 정합 ranking | 상위 기법 식별 | fractal/pivot/minor | 달성 |
| 1단계 sim 대비 3년 비교 | 해석 가능한 보고 | causal_sim_report | 달성 (단, sim만으로 운영 선정 금지) |
| 유형별 recall | B~Sd별 1위 기법 | signal_type_report | 달성 |
| MTF Cohen's d | 필터 규칙 후보 | mtf_correlation_report | 달성 |
| mtf_rules_v3.json | 3단계 입력 | `data/spot/mtf/mtf_rules_v3.json` (6유형×4규칙) | 달성 |

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## Act (개선) — 3단계로 넘기기 전 체크리스트

### 하지 말아야 할 것

1. **causal_sim_report 수익률 1위 = 실거래 전략**으로 간주
2. **fractal_swing 풀오토** (일 50회+ 체결)
3. **composite_v3 미튜닝 실거래** (현재 3년 sim -97.5%)
4. **0단계 전기간 GT 수익**과 2단계 3년 sim **직접 비교** (sim 규칙이 다름)

### 권장 다음 단계

| 순서 | 작업 | 목적 |
|------|------|------|
| 1 | `mtf_rules_v3.json` 생성·`MtfSignalFilter` 연동 | 3단계 필터 기반 확보 |
| 2 | `composite_v3` 임계값·스킵 원인 분석 (buys_skipped 6,090) | leg 정합·자본 효율 개선 |
| 3 | **zigzag_causal** + MTF **모의거래** (슬리피지 0.05~0.1% 가정) | 현실적 체결 검증 |
| 4 | 유형별 보조: B*→ema_pullback, B^→donchian, Bd→rsi_divergence 등 **composite 재가중** | v3 6종 커버리지 |
| 5 | sim에 **슬리피지·일 최대 체결 횟수** 옵션 추가 | 고빈도 기법 과대평가 방지 |
| 6 | 소액 실거래 전 **최소 3개월 paper trading** KPI | MDD, 승률, 실체결률 |

### 관련 산출물 위치

| 문서/데이터 | 경로 |
|-------------|------|
| 기법 정합 순위 | `docs/spot/2_analysis/comparison_report.html` |
| 3년 sim 순위 | `docs/spot/2_analysis/causal_sim_report.html` |
| 1위 vs 1단계 GT 비교 차트 | `docs/spot/2_analysis/causal_sim_chart_best_technique.html` |
| 신호 유형별 recall | `docs/spot/2_analysis/signal_type_report.html` |
| MTF 상관 | `docs/spot/2_analysis/mtf_correlation_report.html` |
| 기법별 sim 차트 (39종) | `docs/spot/2_analysis/technique_chart_sim_*.html` |
| 기법 JSON | `data/spot/techniques/*.json` |
| 2단계 설계 가이드 | `docs/spot/2_analysis/stage2_design_guide.md` |

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## 부록 A — 지표 읽는 법

### GT 정합 score vs sim 수익률

- **score:** “GT 타점 **근처**에 인과 신호가 있었는가” (위치 품질)
- **sim 수익률:** “그 신호를 **현재 체결 규칙**으로 얼마나 자주·얼마나 크게 탔는가” (빈도·복리)

두 지표는 **상관이 없을 수 있음**. fractal이 대표 사례.

### 1단계 GT sim이 “상한”이 아닌 이유

- 클러스터 **분할 매수** (v3 평균 매수 클러스터 ~2신호)
- **매수 상한** (총평가 1억/10억/100억 구간별 10%/5%/1%)
- 3년 구간 **신호 390건**에 한정

0단계 `simulate_gt_pnl`(레그당 전액 in/out)과는 다른 척도입니다.

### fractal이 모든 signal_type recall 100%인 이유

정합 tolerance **±480봉(24시간)**. 3분봉 fractal은 하루에도 수십 개 스윙을 내므로, GT의 스윙·눌림·돌파·다이버전스 타점 대부분이 **시간 창 안에至少 하나의 fractal 신호**와 매칭됩니다. **유형 분류 정확도**와 혼동하지 말 것.

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## 부록 B — 3년 sim 참고 표 (체결 빈도별)

| 기법 | sim 수익률 | 매수 체결 | GT 정합 | 운영 관점 |
|------|-------------|-----------|---------|-----------|
| fractal_swing | +7,560,826% | 56,893 | 0.914 | 연구용, 실거래 비권장 |
| pivot_swing | +4,687,495% | 12,656 | 0.911 | 고빈도, 실거래 비권장 |
| minor_swing | +286,537% | 831 | 0.864 | 모의 후보 |
| zigzag_causal | +92,711% | 97 | 0.776 | **모의 1순위** (GT sim과 유사 빈도) |
| GT v3 (1단계) | +94,154% | 239 | — | 벤치마크 |
| composite_v3 | -97.5% | 1,885 | 0.546 | 3단계 튜닝 필수 |

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## 변경 이력

| 날짜 | 내용 |
|------|------|
| 2026-06-12 | 2단계 완료 후 최종 정리 — 운영 권고, sim 역전 해석, 3단계 체크리스트 |