14년 투자 끝에 찾았습니다. 흙수저에서 파이어까지 제가 살아남은 매매법(feat. 35년 백테스트)

🖼️ 인포그래픽

🖼️ 4컷 인포그래픽

💡 한 줄 결론

14년 투자 끝에 찾은 파이어 생존 매매법의 핵심은 수익률 극대화가 아니라 감정을 배제한 규칙과 장기 하락장을 견디는 레버리지 통제다.

📌 핵심 요점

1. 반복된 손실의 주된 원인은 정보 부족이 아니라 공포 매도와 추격 매수였다. 이를 해결하기 위해 감정을 참는 대신 외부 연구와 장기 데이터로 검증한 규칙이 매매를 결정하도록 했다.
2. 전략의 뼈대는 나스닥100의 시계열 모멘텀이다. 250일 이동평균선으로 장기 추세를 판단하고, VIX 10일 평균과 52주 고점 대비 낙폭을 결합해 레버리지를 3배·1.5배·현금 상태로 조절한다.
3. 백테스트에서는 높은 평균 수익률보다 실제 체결 가능성과 시작 시점별 최악의 결과를 중시했다. 종가 확인 후 같은 종가에 체결하는 가정을 다음 거래일 매수로 고치자 연평균 수익률은 44.3%에서 24.7%로 낮아졌으며, 모든 거래일을 시작점으로 삼은 6,456개 시뮬레이션으로 성과 분포를 점검했다.
4. 트라이팟 규칙은 35년 구간에서 연평균 32.9%, 최대 낙폭 62%를 기록했다. QQQ의 연평균 15.4%, 최대 낙폭 82.8%보다 백테스트 결과가 우수했고, 닷컴버블 고점에서 시작한 1억 원도 3년 뒤 6,437만 원을 유지했다.
5. 위험 회피 신호 55회 중 40회는 TQQQ를 계속 보유하는 편이 유리했다. 이 규칙은 매번 손실을 피하는 예측법이 아니라 평상시 반등 수익 일부를 보험료로 지불하고 극단적 하락장에서 자본과 복리의 회복 가능성을 보존하는 방식이다.

🧩 배경과 문제 정의

• 14~15년간의 투자에서 반복된 손실의 근본 원인은 정보 부족보다 공포 매도와 추격 매수 같은 감정 개입이었다.
• 감정을 억누르는 대신 자의적으로 바꾸기 어려운 규칙을 만들고, 장기간 데이터와 기존 연구를 통해 그 규칙을 검증하는 것이 핵심 과제가 됐다.
• 레버리지의 높은 기대수익보다 장기 하락장에서 살아남을 가능성을 우선하며, 닷컴버블을 포함한 35년 백테스트와 진입 시점별 분포를 평가 기준으로 삼는다.
• 매매법은 전체 자산이 아닌 별도 계좌에 적용하며, 위험 감수 수준에 따라 계좌 비중과 레버리지 배수를 조절하는 구조다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 감정적 매매에서 규칙 기반 투자로의 전환

• 손실이 나면 공포에 팔고 반등하면 조급하게 다시 사는 행동이 반복됐으며, 사람인 이상 이런 감정을 단기간에 극복하기는 어렵다는 결론에 도달했다. [01:50]
• 감정을 없애려 하기보다 개입할 여지를 차단해야 하며, 자신의 감으로 만든 원칙 역시 감정에 따라 바뀔 수 있으므로 외부 근거를 가진 규칙이 필요했다. [02:40]

2. 반박하기 어려운 기준과 데이터 검증

• 헤지펀드와 논문을 조사해 더 전문적인 투자자들의 방식을 찾았고, 시장이 흔들려도 스스로 의심하지 않을 만큼 반박하기 어려운 기준을 목표로 삼았다. [03:39]
• 주가·금리·변동성·환율·정치 이벤트까지 엑셀에 넣어 수십 년의 조건별 상승·하락 확률을 분석했지만, 단순히 변수를 많이 넣는 것만으로 확실한 규칙이 나오지는 않았다. [05:25]

3. 과거 데이터가 제공한 심리적 좌표

• 계좌가 하락해도 과거 데이터상 현재 위치와 이후 기간별 수익 분포를 확인할 수 있게 되면서, 미래를 예측하지 못하더라도 손실 구간을 견딜 심리적 좌표가 생겼다. [05:59]
• 매매 횟수는 하루 수차례에서 연간 몇 차례로 줄었고, 재미없는 규칙 기반 투자가 자산 형성과 파이어 달성에 큰 비중을 차지했다. [07:01]

4. 퀀트 펀드가 보여 준 시스템의 힘

• 수학자 짐 사이먼스가 설립한 르네상스 테크놀로지의 메달리온 펀드는 31년간 수수료 전 연평균 66%, 수수료 후 39%의 수익률을 기록했다. [08:21]
• 르네상스의 절대 원칙은 컴퓨터 신호를 무시하지 않는 것이며, 개인의 판단 대신 사람이 개입하지 않는 시스템을 운용 구조의 중심에 뒀다. [09:45]

5. 낮은 우위도 반복하면 성과가 된다

• 시장 폭락기에는 짐 사이먼스조차 불안에 흔들렸지만 실제 매매는 시스템에 따랐고, 감정의 존재를 부정하지 않고 규칙으로 행동을 통제했다. [10:22]
• 메달리온의 매매 승률은 50.75%에 불과하지만 규칙을 예외 없이 반복했으며, 51대 49의 작은 우위도 충분히 누적되면 이익 가능성을 크게 높인다. [11:15]

6. 시계열 모멘텀과 레버리지의 학술적 기반

• 매매법의 큰 틀은 다른 종목과 비교하지 않고 현재 가격을 해당 종목의 과거 평균과 비교하는 시계열 모멘텀이며, 여기에 레버리지 크기 조절을 결합한다. [12:23]
• 2016년 ‘Leverage for the Long Run’ 연구는 이동평균선으로 레버리지를 사용할 시장 환경을 먼저 판정했고, 1928년부터의 검증 결과와 기존 장기 연구가 규칙의 근거가 됐다. [13:00]

7. 비현실적인 체결 가정이 만든 수익률 착시

• 조건을 조금만 바꿔도 연평균 수익률이 40~50%까지 높아지는 백테스트 결과는 실제 운용 가능성을 의심해야 하며, 높은 숫자 자체가 전략의 신뢰성을 보장하지 않는다. [14:00]
• 장 마감 후 종가를 확인하고 같은 종가에 매수하는 불가능한 가정을 다음 거래일 매수로 수정하자 연평균 수익률이 44.3%에서 24.7%로 낮아졌다. [15:15]

8. 시작일 편향과 롤링 윈도우 검증

• 같은 규칙을 10년간 적용해도 시작일에 따라 1억 원이 최악 1억 5,600만 원, 중간값 12억 5천만 원, 최고 141억 원으로 갈려 특정 시작일 사례는 성과를 심하게 왜곡한다. [15:48]
• 모든 거래일을 진입일로 삼는 롤링 윈도우 방식으로 6,456개 시뮬레이션을 돌려 최악·중간·최고의 분포를 확인하고, 레버리지 전략에서는 평균보다 감당 가능한 최악의 결과를 우선했다. [17:05]

9. 장기 하락장과 과최적화 검증

• 고점 대비 하락할수록 더 사는 전략은 짧은 눌림목에서는 효과적이지만 하락이 연 단위로 지속되면 대응할 수 없으므로, 수익률을 낮추더라도 닷컴버블 구간을 반드시 포함했다. [17:35]
• 날짜 순서를 무작위로 섞은 데이터에 설계 과정을 다시 적용하자 기존 성과가 사라졌고, 1년 단위 구간의 순서만 섞었을 때는 비슷한 성과가 나왔다. [18:35]

10. 복잡성보다 실제 운용 가능성

• 새로운 원리를 발명한 것이 아니라 장기간 검증된 추세 원리를 나스닥에 적용했고, 여러 규칙을 폐기한 끝에 현재 버전은 가장 단순한 형태로 축소됐다. [19:44]
• 수십 가지 모델과 수만 가지 시뮬레이션에서도 조건이 많을수록 성과가 좋아지는 규칙성은 없었으며, 실제로 지속 운용할 수 있는지가 더 중요했다. [20:03]

11. 추세·공포·낙폭을 결합한 트라이팟

• 매 거래일 종료 후 나스닥100의 250일 이동평균선, VIX 10일 평균, 52주 고점 대비 낙폭이라는 세 가지 숫자를 확인한다. [20:38]
• 250일선은 장기 추세, VIX는 시장 공포, 52주 낙폭은 고점 이후의 피로도를 측정하며, 낙폭 조건을 제거하면 최대 낙폭이 약 80%까지 커졌다. [21:18]

12. 완충 구간을 둔 시장 상태 판정

• 나스닥100이 250일선보다 1% 이상 높으면 상승 상태, 5% 이상 낮으면 하락 상태로 보고, 그 사이에서는 기존 포트폴리오를 유지한다. [22:00]
• 상단과 하단 기준을 다르게 둔 완충 구간은 이동평균선 부근의 반복 매매와 비용을 줄이며, 하락 시 이탈은 신중하게 하고 상승 시 재진입은 빠르게 만든다. [22:22]

13. 시장 상태별 레버리지 배분

• 상승 상태에서 VIX 10일 평균이 28 미만이고 52주 고점 대비 낙폭이 9% 이내면 TQQQ 100%로 운용하며, 두 위험 조건 중 하나라도 벗어나면 QQQ와 QLD를 절반씩 보유해 1.5배 수준으로 낮춘다. [22:52]
• 하락 상태에서는 VIX가 18 미만이면 QQQ와 QLD를 절반씩 보유하고, 18 이상이면 전량 현금으로 전환하며 전일과 신호가 같으면 매매하지 않는다. [23:37]

14. 낮은 매매 빈도와 계좌 단위 위험 관리

• 35년 동안 연평균 매매 횟수는 8.1회였고, 거래가 전혀 없던 해가 5년, 최장 무매매 기간이 2년 7개월이어서 잦은 시장 대응을 요구하지 않는다. [24:17]
• TQQQ 100%는 전체 자산이 아니라 신뢰도와 위험 감수 수준에 맞춰 시드를 정한 별도 계좌에 적용하며, 필요하면 계좌 비중이나 레버리지 배수를 낮출 수 있다. [25:01]

15. 닷컴버블에서 드러난 생존 가능성의 차이

• 닷컴 고점에 1억 원을 투자한 뒤 3년이 지나면 QQQ는 2,400만 원, QLD는 229만 원, TQQQ는 10만 원이 되지만 트라이팟 규칙은 6,437만 원을 유지했다. [26:05]
• 가상 TQQQ는 35년 동안 전고점을 회복하지 못했고 QQQ와 QLD도 각각 약 14.9년과 20.8년이 걸려, 80~90% 손실을 단순히 버티는 전략은 현실적인 회복 가능성이 낮다. [26:46]

16. 35년 성과와 위험 조정 지표

• 35년 전체 구간에서 트라이팟 규칙은 연평균 32.9%와 최대 낙폭 62%를 기록한 반면, QQQ는 연평균 15.4%와 최대 낙폭 82.8%를 기록했다. [27:32]
• 손실 위험 대비 수익을 나타내는 소르티노 지수는 규칙이 1.08로 비교군보다 높았고, 낙폭의 깊이와 지속 기간을 반영하는 얼서 지수는 29.9로 TQQQ의 83.9보다 낮았다. [28:28]

17. 보유 기간이 길어질수록 달라지는 우위

• 전체 진입 시점의 중간값으로 보면 1년 보유에서는 TQQQ가 41.1%로 규칙의 29.7%보다 높지만, 5년부터 규칙이 앞서고 10년에서는 28.8% 대 11.3%로 격차가 커진다. [29:01]
• 단순 레버리지 보유는 기간이 길어질수록 연평균 수익률이 낮아지는 반면, 하락 위험을 줄이는 규칙은 장기 구간에서 복리의 생존 가능성을 높인다. [29:53]

18. 레버리지 장기 보유의 음의 복리와 원금 손실 위험

• 연평균 기대수익률은 보유기간이 1년에서 10년으로 늘어날 때 TQQQ가 41%에서 11%, QLD가 32%에서 14%로 낮아지지만, 매매 규칙은 29.7%에서 28.8%로 비교적 안정적으로 유지된다. [30:13]
• 지수가 5% 상승과 하락을 20번 반복해 제자리여도 TQQQ의 1억 원은 6,343만 원으로 줄어들며, 변동성에 따른 음의 복리 효과가 시간과 함께 누적된다. [30:32]

19. 10년 시뮬레이션 결과와 QLD 대비 성과

• 35년 데이터에서 가능한 10년 구간을 월 단위로 나눈 307개 시점을 분석했으며, 매매 규칙에 1억 원을 넣었을 때 10년 후 결과는 최악 1억 5,600만 원, 하위 1분위 4억 7,300만 원, 중간값 12억 5천만 원이었다. [31:41]
• 같은 기간의 최악 결과는 QQQ 4,600만 원, QLD 400만 원, TQQQ 0원으로 나타나 레버리지 단순 보유가 시작 시점에 따라 회복하기 어려운 손실을 만들 수 있다. [32:21]

20. 반복되는 보험료와 극단적 하락장에서의 생존

• 35년 동안 레버리지를 낮추거나 현금으로 전환한 55회 중 40회는 TQQQ를 계속 보유하는 편이 더 유리해, 개별 위험 회피 판단의 TQQQ 대비 승률은 27%에 그쳤다. [33:08]
• 3월 낙폭이 9%를 넘자 레버리지를 1.5배로 낮췄다가 나흘 뒤 3배로 복귀하면서 618만 원의 반등 수익을 놓쳤지만, 이 손실은 극단적 하락에 대비하기 위한 보험료에 해당한다. [33:32]

21. 규칙을 지속하기 위한 실행 기준

• 위험 회피 뒤 시장이 반등하면 단순 보유가 더 나았다는 후회가 반복되지만, 평상시의 기회비용을 감수해야 극단적인 위기에서 자본과 회복 가능성을 보존할 수 있다. [34:25]
• VIX 28과 250일 이동평균선 같은 기준은 공개되어 누구나 적용할 수 있지만, 운용 중 근거를 의심하기 시작하면 일관성을 유지하기 어려워 장기 실행을 위한 규율과 지원 체계가 필요하다. [35:01]

🧾 결론

• 장기 성과를 만든 중심 요소는 정교한 예측보다 감정에 따른 예외를 차단하고 작은 통계적 우위를 반복하는 실행 규율이었다.
• 레버리지 투자의 핵심 위험은 단기 변동 자체보다 장기 하락과 변동성의 음의 복리가 원금 회복 가능성을 훼손한다는 데 있다.
• 백테스트는 최고 수익 사례보다 현실적인 체결 조건, 진입 시점별 분포, 최대 낙폭과 회복 기간을 함께 봐야 한다.
• 전략은 전체 자산이 아닌 별도 계좌에 적용하고, 감당할 수 있는 위험에 맞춰 계좌 비중과 레버리지 배수를 낮추는 구조로 이해해야 한다.

📈 투자·시사 포인트

• TQQQ 같은 레버리지 ETF는 1년 성과가 강하더라도 보유 기간이 길어질수록 음의 복리와 장기 하락장의 영향이 커질 수 있다.
• 상승장 참여율을 조금 포기하더라도 대규모 손실을 줄이면 장기 복리에서는 더 높은 생존 가능성을 확보할 수 있다는 것이 영상의 핵심 주장이다.
• 이동평균선 주변에 완충 구간을 두는 방식은 빈번한 신호 전환과 거래 비용을 줄이는 실전적 설계 요소다.
• 연평균 수익률 하나보다 최대 낙폭, 소르티노 지수, 얼서 지수, 원금 미달 확률과 진입 시점별 하위 결과를 함께 비교해야 전략의 위험을 더 입체적으로 해석할 수 있다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 제시된 성과는 과거 35년 데이터에 기반한 백테스트이며, 미래의 시장 구조와 수익 분포가 동일하게 반복된다는 보장은 없다.
• 거래 수수료, 세금, 스프레드, 장중 가격 변동과 다음 거래일 실제 체결 가격이 최종 성과에 얼마나 반영됐는지는 공급된 내용만으로 확인하기 어렵다.
• 장기간 실제 상품 데이터가 없는 구간에는 가상 TQQQ가 사용됐으므로 상품의 비용, 추적 오차와 운용상 제약까지 완전히 재현했는지 확인이 필요하다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 전략 적용 전에 동일한 체결 시점과 비용 조건으로 롤링 윈도우 백테스트를 독립적으로 재현한다.
• 전체 자산과 분리된 전략 계좌의 최대 비중, 허용 레버리지와 감당 가능한 최대 낙폭을 먼저 정한다.
• 나스닥100의 250일 이동평균선, VIX 10일 평균, 52주 고점 대비 낙폭을 같은 기준으로 기록하는 점검표를 만든다.
• 신호 이후 반등을 놓치더라도 자의적으로 규칙을 바꾸지 않도록 변경 조건과 재검증 절차를 사전에 문서화한다.

❓ 열린 질문

• 거래 비용과 세금을 모두 반영한 뒤에도 트라이팟 규칙의 위험 조정 성과가 유지되는가?
• 나스닥의 장기 추세 구조가 약화되거나 VIX의 시장 반응이 달라질 경우 세 가지 신호는 어떻게 작동하는가?
• 가상 레버리지 ETF 대신 실제 상품의 비용과 추적 오차를 적용하면 닷컴버블 구간과 10년 분포는 얼마나 달라지는가?