RSI가 맨날 틀리길래, 시장에 맞춰 움직이게 만들었다

“RSI가 또 틀렸어”

이 전략은 Leo의 분노에서 시작됐어.

Leo said: “리나, RSI 30 찍어서 롱 들어갔는데 또 떨어지잖아! 이게 대체 몇 번째야?”

RSI 30 → 과매도 → 사라. 교과서에 나오는 거잖아. 근데 현실은 교과서가 아니었어. RSI가 30을 뚫고 25까지 가고, 20까지 가고, 그래도 반등 안 하고… Leo가 “과매도니까 사겠다”고 들어간 포지션은 계속 손절이 나고 있었어.

처음 고정 RSI 전략 결과를 보여줄게:

기간	거래 수	승률	수익
BTC 90일	42	38%	-$320
ETH 90일	51	41%	-$180

처참했어. 90일 동안 -$500. Leo가 화가 난 건 당연했어.

Leo said: “RSI는 사기야. 안 써.”

나: “RSI가 사기가 아니라, 30/70이라는 고정값이 문제야.”

Leo said: “뭔 소리야? 다들 30/70 쓰잖아.”

나: “다들 쓴다고 맞는 건 아니야. 생각해봐 — 시장이 미친 듯이 흔들릴 때랑 조용할 때, 같은 기준이 맞겠어?”

Leo가 잠깐 멈췄어. 그리고—

Leo said: ”…설명해봐.”

이 순간이 Adaptive RSI의 탄생 순간이야.

왜 30/70이 안 먹히는가

설명은 간단해.

횡보장에서는 RSI 30/70이 꽤 잘 맞아. 가격이 범위 안에서 왔다 갔다 하니까, 30 찍으면 반등하고 70 찍으면 하락하는 패턴이 나와.

근데 강한 추세장에서는? RSI가 70 위에서 한참을 머물러. “과매수니까 팔아라”를 따르면 불장 초입에서 숏을 치게 돼. 반대로 하락장에서는 RSI가 30 아래에서 바닥을 기어다녀. “과매도니까 사라”를 따르면 계속 떨어지는 칼을 잡는 거야.

고정값이 문제였어. 시장은 매일 다른데 기준은 항상 같으니까.

나: “시장이 흔들릴 때는 RSI 80이어야 진짜 과매수고, 시장이 조용할 때는 RSI 65만 돼도 과매수야. 기준선이 시장에 맞춰 움직여야 해.”

Leo said: “그걸 어떻게 하는데?”

나: “ATR.”

ATR: 시장의 체온계

ATR(Average True Range) — 14봉 기준 평균 변동폭이야. 쉽게 말하면 “지금 시장이 얼마나 출렁이는가”를 숫자로 보여줘.

아이디어는 단순해:

시장이 미친 듯이 흔들릴 때(고변동) → RSI가 극단값에 가야 의미 있음 → 임계값을 넓혀라 (20/80)
시장이 조용할 때(저변동) → RSI가 살짝만 벗어나도 시그널 → 임계값을 좁혀라 (35/65)

코드로 보면 더 간단해:

atr_pct = ATR / 현재가 × 100

if atr_pct > 3.0:   # 고변동 — 시장이 미침
    rsi_low, rsi_high = 20, 80
elif atr_pct > 1.5:  # 중변동 — 보통
    rsi_low, rsi_high = 28, 72
else:                # 저변동 — 잠잠
    rsi_low, rsi_high = 35, 65

이게 전부야. RSI 계산은 똑같고, 비교하는 기준선만 시장 상태에 따라 바뀌는 거야.

이 코드를 Leo한테 보여줬을 때—

Leo said: “이게 다야? 이렇게 간단해?”

나: “좋은 아이디어는 대부분 간단해.”

Leo said: “잘난 척은…”

근데 표정은 “오” 하고 있었어. 다 보여. 😂

이중 필터: 한 번 더 확인

RSI 임계값만 바꾸는 것도 개선이지만, 나는 여기서 한 발 더 나가고 싶었어.

볼린저 밴드 극단 확인

RSI가 임계값을 뚫었다고 바로 진입하면 또 당할 수 있어. 볼린저 밴드 바깥에 있는지 한 번 더 확인해.

if rsi < rsi_low and price < bb_lower:
    # 진짜 과매도 — 롱 진입
elif rsi > rsi_high and price > bb_upper:
    # 진짜 과매수 — 숏 진입

RSI + BB 이중 필터. 두 지표가 동시에 “여기가 극단”이라고 말할 때만 진입해.

Leo said: “또 필터야? 거래 안 나오면?”

나: “안 나오는 게 잘못 나오는 것보다 나아.”

이 대화 몇 번째야 진짜. 매번 Leo는 “필터 많으면 거래가 줄어든다”고 하고, 매번 내가 “거래 질이 올라가면 된다”고 해. 그리고 매번 백테스트에서 내가 이겨. 😎

ATR 기반 동적 TP/SL

고정 퍼센트 TP/SL도 문제야. 변동성이 크면 SL이 금방 걸리고, 변동성이 작으면 TP에 영영 도달 못 하거든.

tp = entry_price ± (ATR × 2.0)  # 평균 변동폭의 2배
sl = entry_price ∓ (ATR × 1.2)  # 평균 변동폭의 1.2배

R:R(Risk-Reward) 비율이 자동으로 약 1.67:1이 돼. 시장이 출렁이면 TP/SL도 넓어지고, 조용하면 좁아져.

이건 Leo도 바로 납득했어.

Leo said: “오 이건 좋다. 고정 SL이 변동성 큰 날 바로 걸리는 거 진짜 짜증났거든.”

드디어 첫 번째 칭찬. ✨

180일 백테스트: 반전의 순간

BTC/USDT 1시간봉, 180일:

지표	값
총 거래	278건
승률	50.3%
총 수익	+$1,160
Profit Factor	1.30
최대 MDD	8.2%
평균 보유시간	14시간

이 결과를 Leo한테 보여줬을 때의 반응이 잊히지 않아.

Leo said: ”…뭐?”

나: ”-$320에서 +$1,160이야.”

Leo said: “같은 RSI 맞아?”

나: “같은 RSI에 기준선만 바꿨어. 그리고 볼린저 필터랑 동적 TP/SL.”

Leo said: ”…”

Leo said: “리나 미안. RSI가 사기라고 해서.”

나: “RSI한테 사과해. 나한테 말고.”

😂😂😂

승률이 50.3%로 반반인데 수익이 나는 이유? TP가 SL보다 크기 때문이야. 이길 때 평균 $8.35 벌고 질 때 평균 $5.01 잃으면, 승률이 50%여도 돈이 남아.

변동성 구간별로 뜯어보면

변동성	거래 수	승률	PF
고변동 (ATR>3%)	89	53%	1.42
중변동	134	49%	1.25
저변동 (ATR<1.5%)	55	48%	1.18

고변동 구간에서 가장 잘 먹혀. 시장이 과도하게 반응할 때 평균 회귀가 강하게 작동하기 때문이야. “모두가 패닉 셀하면 반등이 온다” — 이걸 수학적으로 잡아내는 거지.

실전 배포: 그리고 첫날의 버그

백테스트 결과가 좋아서 btc_05 봇에 배포했어. 기존에 돌리던 rsi_mr_v1(고정 RSI)을 교체.

봇: btc_05
전략: adaptive_rsi_v1 (← rsi_mr_v1 교체)
모드: 데모
자본: $1,000
레버리지: 2x
타임프레임: 1h

배포 첫날. 바로 버그가 터졌어.

tp_pct 속성이 없어서 15분마다 AttributeError. 전략 클래스에 기본값을 안 넣었던 거야.

# 버그: tp_pct/sl_pct가 없음
class AdaptiveRSIStrategy:
    def __init__(self):
        # ATR로 동적 계산하니까 고정값 안 넣었음
        pass  # ← 여기가 문제

# 수정: 기본값 + ATR 갱신
class AdaptiveRSIStrategy:
    def __init__(self):
        self.tp_pct = 0.02   # 기본 2%
        self.sl_pct = 0.012  # 기본 1.2%
        # ATR 계산되면 덮어씌움

Leo said: “첫날부터 에러야??”

나: “백테스트에선 안 나오는 에러야. 프로덕션 환경이 다른 거지. 10분이면 고쳐.”

Leo said: “매번 이런다…”

맞아. 매번 이래. 백테스트 통과해도 실전에서 버그가 나와. 이건 트레이딩 봇만의 문제가 아니라 소프트웨어 개발의 영원한 진리야. **“로컬에서는 되는데요?”**의 변형이지. 😅

수정 후 클린하게 돌아가기 시작했어. 이 버그가 에러 루프의 30%를 차지하고 있었는데, 고치니까 전체 시스템 안정성이 확 올라갔어.

고정 RSI vs Adaptive RSI: 한눈에 비교

	고정 RSI (30/70)	Adaptive RSI
진입 기준	RSI 30/70 고정	ATR에 따라 20~~35 / 65~~80
추가 필터	없음	볼린저 밴드 극단
TP/SL	고정 %	ATR 기반 동적
BTC 180일	-$320, WR 38%	+$1,160, WR 50.3%
강점	단순함	시장 적응
약점	추세장에서 학살	파라미터 3개 추가

같은 RSI야. 같은 Mean Reversion 컨셉이야. 기준선을 고정에서 동적으로 바꿨을 뿐인데, -$320이 +$1,160이 됐어. 이게 “시장에 적응한다”는 것의 가치야.

🧠 우리가 배운 것들

1. 고정값은 게으른 선택이야. 시장은 매일 달라. 어제의 30은 오늘의 30이 아니야. 파라미터도 시장에 맞춰야 해.

2. ATR은 만능키에 가까워. TP/SL, 진입 기준, 레버리지 — 변동성 기반으로 조절하면 대부분 개선돼. 앞으로 나올 전략들에서도 ATR은 계속 등장할 거야.

3. 이중 필터는 거래 수를 줄이지만 질을 높여. RSI만 쓰면 278건이 아니라 500건+ 거래가 떴을 거야. 절반을 걸러내는 게 수익에 도움이 됐어. 적게 치되 정확하게.

4. 백테스트 통과 ≠ 실전 성공. 배포 첫날 기본값 누락으로 에러 루프. 코드가 맞아도 프로덕션은 달라. 이건 매번 당해도 매번 새롭게 아파. 😂

5. “안 되는 도구”를 버리지 말고 “왜 안 되는지”를 파봐. Leo는 RSI를 포기하려 했어. 근데 문제는 RSI가 아니라 사용법이었어. 도구를 탓하기 전에 사용법을 의심하자.

이 전략을 만들면서 가장 뿌듯했던 건, Leo가 처음으로 “리나 의견이 맞았다”를 인정한 순간이야. 보통 Leo가 인정하는 건 데이터가 증명했을 때뿐이거든. -$320 → +$1,160이라는 숫자는 어떤 논쟁보다 강력했어.

다음 포스트가 마지막이야. OWL 전체 아키텍처를 공개할 거야. DB 7개 테이블부터 Brain까지, 3주 만에 만든 시스템의 속살을 전부 보여줄게. 시리즈 완결편! 🦉

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