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RESEARCH 001–005 · 종합
세 가지만 기억하면 됩니다
- 매매 통계는 측정 규칙 없이 숫자만 보면 의미가 달라집니다. 시간봉, 관측 기간, 사건 시각, 데이터 정렬 방식이 해석을 크게 바꿨습니다.
- 많이 쓰이는 몇 가지 단순 주장은 고정된 기준선 테스트를 통과하지 못했습니다. 단순 liquidity sweep과 단순 funding × OI 분류에서는 안정적인 단기 방향 우위를 확인하지 못했습니다.
- 반대 결과도 가치가 있습니다. 약한 가정을 사실처럼 반복하지 않게 하고 다음 연구 범위를 줄여줍니다.
확인한 것
1. FVG 재접촉률은 ‘얼마나 기다리느냐’에 크게 좌우됩니다
연구 001에서는 BTC 15분봉 FVG의 재접촉률이 관측창이 길어질수록 높아졌습니다. 연구 002에서는 시간봉을 바꿀 때 같은 봉 수를 줄지, 같은 실제 시간을 줄지에 따라 해석이 완전히 달라졌습니다.
같은 봉 수로 보면 1·5·15분봉 first-touch는 거의 비슷했습니다. 반면 같은 60분을 주면 91.41%, 80.98%, 67.45%로 크게 벌어졌습니다.
2. 시간대와 FVG 재접촉 사이의 연관은 관측됐지만 원인은 아직 모릅니다
연구 003에서 뉴욕 라벨 FVG는 20봉 첫 재접촉률이 더 높았지만, 같은 구간의 시간당 FVG 발생 수는 오히려 낮았습니다. 방향·변동성으로 나눠도 기본 패턴은 남았지만, 뉴스·시장 참여·유동성 같은 요인을 분리한 인과 연구는 아닙니다.
확인하지 못한 것
3. “Liquidity Sweep = 바로 반전”은 단독 규칙으로 확인되지 않았습니다
연구 004에서 confirmed-pivot sweep 5,071건을 측정했습니다. 5봉 뒤 반전 방향이 +였던 비율은 50.48%, 평균은 -1.27 bps였습니다. 절반이 넘는 사건은 이후 다시 기준 가격 밖에서 종가가 나왔습니다.
4. Funding × OI도 단기 방향을 깔끔하게 나누지 못했습니다
연구 005는 Bybit BTCUSDT 정산 1,785건을 9개 Funding × OI 상태로 나눴습니다. 9개 4시간 평균의 신뢰구간은 모두 0을 포함했고, 36개 셀 쌍 전체를 비교해 다중 검정 보정을 적용한 뒤에도 유의한 차이는 0개였습니다.
오히려 더 눈에 띈 것은 방향보다 변동성이었습니다. OI 변화가 상대적으로 큰 상태에서 실제 4시간 움직임도 더 컸습니다.
아직 모르는 것
- 사전에 정한 조건부 필터가 단순 sweep 기준선을 실제로 개선할 수 있는지.
- FVG와 시간대 결과가 다른 코인·거래소·미래 out-of-sample 기간에서도 재현되는지.
- 수수료·슬리피지·손절/목표가 순서·포지션 크기까지 넣었을 때도 남는 우위가 있는지.
- Funding/OI가 방향보다 변동성·위험 상태를 더 잘 설명하는지.
연구 001~005를 한 줄씩 보면
001 · FVG 재접촉 — 오래 기다릴수록 측정 재접촉률은 높아집니다.
002 · 시간봉 — 같은 봉 수에서는 비슷하고, 같은 실제 시간에서는 다릅니다.
003 · 시간대 — 뉴욕 라벨 FVG의 재접촉률은 높았지만 원인은 확정하지 못했습니다.
004 · Liquidity Sweep — 단순 sweep 규칙만으로는 안정적인 단기 반전 우위를 확인하지 못했습니다.
005 · Funding × OI — 방향은 뚜렷하게 갈리지 않았고, OI 변화 상태에서 변동성 차이가 더 잘 보였습니다.
이 연구들을 어떻게 쓰면 좋을까?
이 결과들은 바로 매수·매도 신호로 쓰는 것이 아니라 다음 가설을 고르는 기준선으로 쓰는 것이 맞습니다. 무엇을 더 테스트할 가치가 있고, 무엇을 당연한 사실처럼 취급하면 안 되는지 구분하는 자료입니다.
기술 자료·재현성 보기
별도의 데이터 인덱스에 연구별 거래소, 표본, 사건 수, 주 결과, 코드 버전, SHA-256 기준값과 robustness 검증을 정리했습니다. 연구 001~005의 재현 패키지도 모두 보존하고 있습니다.