피보나치 + 엘리엇 파동 + MACD + RSI 조합이 실제로 승률이 높을까요? 38개 종목, 198,000회 백테스트 결과

이 글의 목적

"피보나치와 엘리엇 파동으로 움직임을 예측한 다음, MACD와 RSI로 확정하면 승률이 올라간다." 이런 주장을 본 적이 있을 것입니다.

이 글은 그 주장을 실제 가격 데이터를 대상으로 철저히 검증한 기록입니다 — 198,000회의 테스트, 전체 결과를 공개합니다.

결론 세 가지를 먼저 말씀드립니다.

1. 15가지 조합 모두 손실을 기록했습니다. 거래 비용 반영 후, 손익비(총이익 ÷ 총손실)는 0.85~0.87 범위였습니다. 모든 조합이 1.0 미만이었습니다.
2. 지표를 추가해도 개선되지 않았습니다. 피보나치 단독: PF 0.853. 네 가지를 모두 조합: PF 0.860. 이는 노이즈에 불과합니다.
3. 80% 승률은 쉽게 조작할 수 있습니다 — 그리고 그것은 지표의 힘이 아닙니다. 작은 익절과 넓은 손절을 설정하면, 완전히 무작위 진입으로도 66.3%의 승률을 달성할 수 있습니다.

테스트 구축 방식

• 거래 상품: 외환 21개 / 금속 3개 / 주가지수 CFD 6개 / 에너지 3개 / 암호화폐 2개 / 미국 주식 CFD 3개 — 총 38개
  • 외환 페어: AUDCHF, AUDJPY, AUDNZD, AUDUSD, CADJPY, CHFJPY, EURAUD, EURCHF, EURGBP, EURJPY, EURNZD, EURUSD, GBPAUD, GBPCHF, GBPJPY, GBPUSD, NZDJPY, NZDUSD, USDCAD, USDCHF, USDJPY
  • 금속: XAGUSD, XAUUSD, XPTUSD
  • 주가지수 CFD: DE40, JP225, UK100, US30, US500, USTEC
  • 에너지: NGAS, UKOIL, USOIL
  • 암호화폐: BTCUSD, ETHUSD
  • 미국 주식 CFD: AAPL, NVDA, TSLA
• 시간 프레임: 1시간, 4시간, 일봉
• 데이터: 두 브로커(Exness / XM)를 각각 테스트. 한쪽에서만 나타난 결과는 채택하지 않음
• 조합: 네 가지 지표의 모든 온/오프 패턴 = 15개. 각각 파라미터와 청산 설정을 전수 탐색(상품-시간 프레임당 1,100개 구성)
• 총 테스트 수: 198,000건(180개 단위 × 1,100개 구성)

선견지명 배제(가장 중요한 부분)

피보나치 레벨과 엘리엇 파동 카운트는 모두 확인된 스윙 고점 또는 저점이 필요합니다. 하지만 어떤 봉이 고점이었다는 사실은 가격이 반전하여 그 지점에서 충분히 멀리 떨어진 후에야 알 수 있습니다.

이를 무시하면 백테스트는 쉽게 거짓말을 하게 됩니다. 사후에만 식별 가능한 지점에서 거래하기 때문입니다. 공개된 피보나치 및 엘리엇 백테스트의 대부분이 이 오류를 범합니다.

따라서 여기서 모든 피벗은 확정된 봉에 타임스탬프가 찍히며, 신호는 이후 봉에서만 발생할 수 있습니다. 진입은 항상 다음 봉의 시가이며, 한 봉이 목표와 손절을 동시에 도달할 수 있는 경우에는 손절로 기록합니다 — 항상 우리에게 불리하게 해석합니다.

비용

모든 거래에서 현실적인 왕복 스프레드를 차감합니다. 아래에서 보듯이, 이 가정은 나중에 너무 관대했던 것으로 드러났습니다.

통과 기준, 실행 전에 고정

결과를 본 후에 만든 기준은 무엇이든 증명할 수 있습니다. 다음 다섯 가지 기준은 사전에 고정되었으며 결코 변경되지 않았습니다.

결과 1: 전체 15가지 조합

읽는 방법: PF가 1.0을 넘으면 수익을 의미합니다. 위 15개 행은 모두 그 아래에 있습니다.

이제 "거래당 손익" 열을 살펴보겠습니다. 모든 조합이 -1.8 ~ -2.2 pips 사이에 위치합니다. 이는 해당 상품의 스프레드와 거의 일치하는 수준입니다. 즉, 비용 차감 전 기대값은 대략 0에 가깝습니다. 지표가 옳고 그름의 문제가 아니라, 전략이 단순히 스프레드를 지불하고 있는 것입니다.

지표를 쌓을수록 수익이 나는 구성의 비중은 높아지지만, 그것은 엣지(우위)가 아닙니다. 조건이 더 까다로워질수록 거래 횟수는 줄어들고 분산은 커집니다. PF는 움직이지 않습니다. 이것이 핵심 단서입니다.

결과 2: "백테스트에서 잘 나왔던" 이유

이것이 이 연구의 핵심입니다.

198,000개의 테스트를 돌리면 최고의 결과는 화려해 보이기 마련입니다. 문제는 화려한 결과를 선택하는 행위 자체가 테스트되지 않은 행동이라는 점입니다.

따라서: 데이터의 처음 70% 만 사용하여 승자를 선정한 다음, 선정에 전혀 사용되지 않은 마지막 30% 에서 그 승자의 성과를 측정합니다.

세 가지 선택 기준 모두 강한 플러스에서 마이너스로 반전되었습니다.

가운데 행을 자세히 보십시오. 승률 기준으로 선택하면 승률은 대체로 유지됩니다 — 전반부 75.5%, 후반부 65.8%. 그런데도 손익은 -11,099 pips입니다. 승률은 유지되는데, 수익은 유지되지 않습니다.

후반부에서 수익을 유지한 단위는 31%~39%에 불과했습니다. 동전 던지기라면 50%가 나올 테니, 과거 성과 기준 선택은 이 경우 무용지물보다도 나빴습니다.

결과 3: "승률 80%"의 실체

아래 표는 지표를 전혀 사용하지 않았습니다. 진입은 완전히 무작위로 이루어졌으며, 청산 설정만 변경되었습니다.

익절을 0.8×ATR, 손절을 1.6×ATR로 설정하면 무작위 진입만으로도 66.3%의 승률이 나옵니다. 당연한 결과입니다 — 작은 이익은 도달하기 쉽고, 큰 손실은 도달하기 어렵기 때문입니다. 그 대가로, 한 번의 손실이 서너 번의 수익을 상쇄합니다.

다음은 이 연구에서 가장 높은 승률을 기록한 설정들입니다. 청산 열을 확인하세요: 모든 설정이 고승률형(TP 0.8 / SL 1.6)입니다.

| 상품 | 타임프레임 | 조합 | 청산 | 거래 수 | 승률 | 95% 신뢰구간 | PF | 총 핍 | |---|---|---:|---:|---:|---|---:|---:| | USOIL | h1 | 피보나치 + RSI | 고승률형 | 84 | 82.1% | 72.6–88.9% | 1.72 | +254 | | GBPJPY | h1 | 피보나치 + RSI | 고승률형 | 113 | 80.5% | 72.3–86.8% | 1.97 | +937 | | EURAUD | h1 | 피보나치 + RSI | 고승률형 | 82 | 80.5% | 70.6–87.6% | 1.58 | +422 | | AUDCHF | d1 | 피보나치 + MACD | 고승률형 | 106 | 80.2% | 71.6–86.7% | 1.82 | +2,365 | | CADJPY | h1 | 피보나치 + MACD + RSI | 고승률형 | 94 | 79.8% | 70.6–86.7% | 1.85 | +471 | | AUDCHF | d1 | 피보나치 + MACD + RSI | 고승률형 | 101 | 79.2% | 70.3–86.0% | 1.61 | +1,863 | | GBPAUD | d1 | 피보나치 + MACD | 고승률형 | 96 | 79.2% | 70.0–86.1% | 1.55 | +4,082 | | GBPAUD | d1 | 피보나치 + MACD + RSI | 고승률형 | 91 | 79.1% | 69.7–86.2% | 1.50 | +3,590 | | AAPL | h4 | 피보나치 + 엘리엇 파동 + RSI | 고승률형 | 81 | 79.0% | 68.9–86.5% | 1.44 | +306 | | UKOIL | d1 | 피보나치 + MACD | 고승률형 | 104 | 78.8% | 70.0–85.6% | 2.12 | +1,692 | | GBPCHF | h4 | 피보나치 + 엘리엇 파동 + MACD | 고승률형 | 80 | 78.8% | 68.6–86.3% | 1.63 | +963 | | GBPCHF | h4 | 피보나치 + 엘리엇 파동 + MACD + RSI | 고승률형 | 80 | 78.8% | 68.6–86.3% | 1.63 | +963 | | XPTUSD | h1 | 피보나치 + 엘리엇 파동 + MACD | 고승률형 | 98 | 78.6% | 69.5–85.5% | 1.86 | +449 | | NVDA | h4 | 엘리엇 파동 + RSI | 고승률형 | 88 | 78.4% | 68.7–85.7% | 1.37 | +217 | | XPTUSD | h1 | 피보나치 + 엘리엇 파동 + MACD + RSI | 고승률형 | 96 | 78.1% | 68.9–85.2% | 1.84 | +439 | | GBPCHF | h4 | 피보나치 + MACD + RSI | 고승률형 | 91 | 78.0% | 68.5–85.3% | 1.48 | +488 | | GBPUSD | d1 | 엘리엇 파동 + MACD + RSI | 고승률형 | 86 | 77.9% | 68.0–85.4% | 1.91 | +3,252 | | UKOIL | d1 | 피보나치 + MACD | 고승률형 | 113 | 77.9% | 69.4–84.5% | 1.81 | +1,545 | | USDJPY | h4 | 엘리엇 파동 + MACD | 고승률형 | 90 | 77.8% | 68.2–85.1% | 1.70 | +972 | | AUDJPY | h1 | 피보나치 + 엘리엇 파동 + MACD + RSI | 고승률형 | 98 | 77.5% | 68.3–84.7% | 1.27 | +241 |

그 80% 승률 중 약 66.3%는 청산 구조만으로 설명됩니다. 지표가 추가하는 것은 고작 10포인트 남짓이며 — 총 핍은 여전히 작고, 이 표의 어떤 설정도 통과 기준(G2–G4)을 충족하지 못했습니다.

승률은 목표 및 손절 거리를 선택하는 순간 대부분 결정됩니다. 이는 해당 방법이 실제로 효과가 있는지를 측정하는 지표가 아닙니다.

결과 4: 가장 근접했던 사례들

공정하게 말하자면, 아래는 가장 오래 생존한 설정들입니다. 그러나 모두 실패했습니다.

이 모든 설정은 동일한 관문에서 탈락했습니다: G4, 다중 검정 보정(Multiple-Testing Correction). 바로 가장 오른쪽 열이 그 기준입니다 — 1.0에 가까울수록 "운으로 설명하기 어렵다"는 뜻입니다. 전체 198,000개 테스트 중 최고 값은 어디에도 0.145에 불과했으며, 요구 기준은 0.95였습니다.

이 관문이 묻는 질문은 이것입니다: "20만 명이 동전 던지기를 한다면, 가장 긴 앞면 연속 기록을 보고 그 사람을 숙련된 던지기 선수라고 부를 수 있는가?" 시도 횟수만큼 할인하면, 남는 것은 아무것도 없었습니다.

"어쩌면 구현 방식이 좋지 않았을 뿐이다"

타당한 지적이다. 두 가지 답변을 드리겠다.

엘리엇의 세 가지 규칙은 실제로 엄격하게 적용된다

엘리엇 파동에는 어떤 학파도 이의를 제기하지 않는 세 가지 규칙이 있으며, 본 연구에서도 이를 구현했다:

1. 파동 2는 파동 1의 시작점을 넘어 되돌림하지 않는다
2. 파동 3은 파동 1, 3, 5 중에서 가장 짧을 수 없다
3. 파동 4는 파동 1의 가격 영역과 겹칠 수 없다

탐지된 스윙 시퀀스 중 세 가지 규칙을 모두 충족하는 경우는 **5.59.7%**에 불과하다. 가장 큰 역할을 한 것은 규칙 3으로, 이를 통과한 비율은 1018%였다. 즉, 이 탐지기는 모든 것을 통과시키는 방식이 아니었다 — 엄격한 필터링을 거쳤고, 그 생존자들조차 손실을 기록했다.

"파동을 제대로 세면 효과가 있다"

이것이 핵심 논쟁이므로, 직접적으로 말씀드리겠다.

재량적 파동 카운팅은 원칙적으로 검증이 불가능하다. 동일한 차트 하나를 열 명의 애널리스트에게 보여주면 열 가지 카운팅이 나온다 — 그리고 그중 어느 것이든 사후에 수정될 수 있다("그건 사실 파동 4 내부의 b파였다"). 틀렸을 때 틀렸다고 기록될 수 없는 주장은, 오직 맞았다는 기록만 쌓일 수밖에 없다.

본 연구는 기계적으로 정의 가능한 부분을 검증했다. 그 범위에서는 우위가 존재하지 않았다. 재량적 부분이 우위를 지니는지 여부는 본 연구에서 판단할 수 없다 — 다만, 측정 불가능한 무언가에 자금을 투입할지 여부는 별개의 결정 사항이다.

가정된 비용 vs. 실제 계좌

"비용 가정이 너무 보수적이었나?" 그 반대였습니다.

당사 자체 검증 계좌(Exness Technologies Ltd / Exness-MT5Trial5)에서 스프레드 백분위수로 측정했으며, 스테일 틱은 제외했습니다. 샘플링 시점: 2026-07-31T20:27:12+00:00.

본 연구는 전략에 유리한 비용을 가정했습니다. 실제 계좌에서는 위 결과가 더 나아지지 않고 악화됩니다.

실제로 얻을 수 있는 교훈

1. 승률만으로 방법을 판단하지 마십시오. 승률은 목표가와 손절 거리로 조작될 수 있습니다. 손익비(profit factor)와 거래당 기대값을 살펴보십시오. 승률을 앞세우면서 손절 거리를 언급하지 않는 제안은 그 사실만으로도 의심할 근거가 됩니다.
2. "백테스트 결과가 좋았다"는 말 자체로는 아무런 정보가 되지 않습니다. 얼마나 많은 변형을 시도했는지 모르면 그 수치는 해석할 수 없습니다. 20만 번의 시도 중 최고의 결과와 단 한 번만 시도한 결과가 같은 수치로 나타날 수 있으며, 그 의미는 정반대일 수 있습니다.
3. 기간 분할 결과를 요구하십시오. 초기 데이터에 규칙을 고정한 뒤 후기 데이터에 적용한 결과를 보여주는 사람이 없다면, 그 수치는 사후적으로 만들어진 것일 수 있습니다.
4. 비용은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 중요합니다. 여기서 총 기대값은 거의 0에 가까웠으며, 사실상 손실의 전부가 스프레드에서 발생했습니다. 거래를 많이 할수록 브로커 선택의 중요성은 더 커집니다.
5. 지표를 추가한다고 해결되지 않습니다. "확인 신호가 더 필요해서 실패한 것이다"라는 주장은 이 연구 어디에서도 성립하지 않았습니다.

집계 전 원시 데이터

위 표들은 198,000건의 테스트를 집계한 결과입니다. 집계 전 데이터 — 구성(configuration)별로 한 행씩, 실제 거래가 발생한 100,798건 — 도 제공됩니다.

제공 내용: 모든 종목 × 타임프레임 × 조합 × 파라미터 세트에 대한 거래 내역, 승률, PF(Profit Factor), 최대 드로다운, 연도별 손익, 다중 테스트 보정 유의성(CSV)과 함께 테스트 하네스 설계 노트(피벗 확인, 엘리엇 3대 규칙, 청산 시뮬레이션 사양)가 포함됩니다.

이는 거래 기록이 아닙니다. 결론, 15개 조합 결과 전체, 통과 기준, 그리고 모든 것이 실패한 이유는 이 페이지에 완전히 공개되어 있습니다. 불편한 내용이 게이트 뒤에 숨겨져 있지 않습니다 — 여기서의 결과는 명백한 부정적 결과입니다. 원시 데이터가 게이트 처리된 이유는 그것이 당사의 테스트를 뒷받침하는 작업물이기 때문입니다.

이 데이터는 본 사이트를 통해 계좌를 개설한 독자에게 제공됩니다(계좌 번호를 파트너 원장과 대조만 하며, 이메일이나 비밀번호는 요구하지 않습니다).

→ 수령 방법

한계점, 솔직하게 말씀드리면

• 바(Bar) 단위 시뮬레이션. 단일 바 내부의 가격 경로는 재구성되지 않습니다(목표가와 손절가가 모두 한 바 안에 도달 가능했을 경우, 항상 손절을 기록합니다 — 이는 우리에게 불리한 가정입니다).
• 스왑/롤오버는 모델링되지 않음. 보유 기간이 긴 설정은 실제 거래에서 결과가 달라질 수 있습니다.
• 이 피보나치 및 엘리엇 구현 방식은 하나의 운영적 정의입니다. 두 가지 스윙 감지 민감도(1.5배 및 3배 ATR)가 테스트되었으며, 이것이 유일하게 타당한 선택지는 아닙니다.
• 지수 및 주식 CFD는 거래소 운영 시간과 갭의 영향을 크게 받습니다. 이들은 FX와 동일한 정밀도로 처리되지 않았습니다.
• 이 결과가 해당 방법이 절대 작동할 수 없음을 증명하는 것은 아닙니다. 사전 등록된 조건 하에서, 200,000개 변형을 대상으로 우연과 구별되는 우위가 발견되지 않았음을 보여줄 뿐입니다.

면책 조항

본 내용은 투자 조언이 아닙니다. 모든 수치는 당사 자체 검증 환경에서 측정된 것으로, 향후 결과를 보장하지 않습니다. 마진 거래는 예치금을 초과하는 손실을 초래할 수 있습니다. 거래는 본인의 판단 하에 이루어져야 합니다.