AI 리서치2026년 9월 2일5분 읽기

추세추종 주식 트레이딩 기법 - 터틀 트레이딩

VibeQ

AI Quant Trader with LLM

터틀 트레이딩은 이 질문에 40년 전에 답을 내놓은 규칙 집합이다. 그리고 그 규칙 전문은 무료로 공개돼 있다. 아래는 그 규칙을 2026년 개인 계좌에, AI를 도구로 써서 옮기는 세 가지 구체적 전술이다. 유니버스와 종목 코드, 사이징 계산, 검증 절차, 중단 조건까지 실제 숫자로 적었다.

2026년 한국 증시는 추세추종이라는 개념을 시험하기에 이보다 더 좋을 수 없는 해였다. 코스피는 1월 2일 장중 4,229를 찍고 6월 22일 종가 9,114.55로 사상 최고를 기록했다가, 7월 한 달에만 28.9% 빠졌다. 7월 2일 하루에 7.89%가 날아갔고 SK하이닉스는 14.57% 떨어졌다. 연초부터 7월 28일까지 코스피 사이드카가 42회, 서킷브레이커가 6회 발동됐다. 상승도 하락도 전부 추세였다. 문제는 그 추세를 사람이 손으로 따라갈 수 있었느냐다.

터틀 트레이딩은 이 질문에 대하여 40년 전 이미 답을 내놓은 규칙 전술이다. 그리고 그 전술에 대한 전문은 무료로 공개돼 있다. 아래는 그 규칙을 2026년 개인 계좌에, AI를 도구로 써서 옮기는 세 가지 구체적 전술이다. 종목 코드, 포지션 크기 계산, 검증 절차, 손절 조건까지 실제 숫자로 적었다.

1. 터틀트레이딩의 시작점

1983년 말 리처드 데니스는 위대한 트레이더가 태어나는지 만들어지는지를 두고 동업자 윌리엄 에크하르트와 내기를 했다. 지원자 1,000명이 넘게 몰렸고 80명을 면접해 10여 명을 뽑았다. 2주간 훈련시킨 뒤 1984년 2월부터 1인당 50만~200만 달러 계좌를 맡겼다. 원본 규칙 문서는 이후 4년간 터틀 전체가 연평균 복리 80%를 기록했다고 적고 있다.

2003년 커티스 페이스가 배포한 원문의 규칙은 이렇게 요약된다. 진입은 시스템1이 20일 신고가 돌파, 시스템2가 55일 신고가 돌파다. 청산은 각각 10일과 20일 반대 방향 돌파다. 변동성 단위 N은 20일 지수평활 트루레인지이고 계산식은 N=(19×전일 N+당일 TR)/20이다. 지금 우리가 ATR이라 부르는 것과 같다. 한 유닛의 크기는 계좌 자본의 1%를 N×포인트당 금액으로 나눈 값이다. 손절은 진입가에서 2N, 추가 매수는 0.5N 오를 때마다 한 유닛씩 최대 4유닛이다. 단일 시장 4유닛, 상관이 높은 시장군은 방향당 6유닛, 상관이 낮은 시장군은 10유닛, 포트폴리오 전체는 한 방향으로 12유닛을 넘기지 않는다. 계좌가 10% 손실이 나면 명목 자본을 20% 줄여서 사이징을 다시 계산한다.

이 규칙에서 눈여겨볼 점은 가격 예측이 한 줄도 없다는 것이다. 무엇이 오를지에 대한 판단은 20일 고가와 55일 고가라는 두 개의 숫자에 완전히 위임돼 있고, 나머지 분량 전부가 얼마를 살지와 언제 손을 뗄지에 쓰인다. 시스템1에 붙은 필터 하나가 이 성격을 잘 보여준다. 직전 20일 돌파가 수익으로 끝났다면 다음 20일 돌파 신호는 무시하되, 그러고도 55일 돌파가 나오면 반드시 진입한다. 예측을 늘리는 게 아니라 잘못된 진입의 횟수를 줄이는 장치다.

개인이 AI를 끼워넣을 자리도 여기다. 신호를 더 똑똑하게 만드는 쪽이 아니라, 사이징과 검증과 실행이라는 나머지 90%를 자동화하는 쪽이다.

2. 추세추종 방식의 투자 수익률은 ?

터틀 방식을 지금 시작하려면 이 전략이 얼마나 벌어주는지부터 정직하게 알아야 한다.

학술 근거는 탄탄한 편이다. 모스코위츠·우이·페더슨의 2012년 논문은 1985년 1월부터 2009년 12월까지 유동성 있는 선물 58개를 조사해 전부 양의 시계열 모멘텀을 보였고 그중 52개가 5% 수준에서 유의했다고 보고했다. 이 58개를 묶은 분산 포트폴리오의 연환산 샤프비율은 1을 넘었고 주식시장 포트폴리오의 약 2.5배였다. 1966~1985년 표본외 구간에서도 샤프 1.1이 나왔다. 허스트·우이·페더슨이 2017년 낸 보고서는 1880년부터 2016년까지 67개 시장으로 기간을 늘려, 목표변동성 10% 기준 무위험수익률 대비 연 11.0%의 초과수익을 보고했다. 랑페리에르 등의 2014년 논문은 1800년까지 거슬러 올라가 초과수익의 t값을 약 10으로 추정했다.

문제는 최근이다. 허스트 등은 같은 보고서에서 최근 10년 구간의 수수료·비용 차감 후 샤프비율이 0.4 수준으로, 과거 전체 기간 평균의 절반에도 못 미친다고 스스로 적었다. 랑페리에르 등도 장기 추세는 버티지만 단기 추세는 유의하게 약해졌다고 결론냈다. 실전 지수를 보면 더 분명하다. SG Trend 지수는 2022년에 27.3%로 사상 최고 연간 수익률을 냈지만 2023년 -3.3%, 2024년 SG CTA 지수 기준 +2.4%, 2025년 +2.39%였다. 2012~2021년 10년 평균은 연 3.1%에 그쳤다. 2025년 6월에는 12개월 후행 손실이 -15.05%까지 벌어졌다. 15년 이상 트랙레코드를 가진 CTA 48개로 만든 TTU 지수는 2000년 이후 연복리 7.04%, 최대낙폭 20.81%를 기록했다.

개인이 이 전략에 기대할 현실적인 숫자는 연 5~8% 수익에 20% 안팎의 낙폭, 그리고 1년 넘게 지속되는 부진기다. 이 숫자가 받아들여지지 않으면 아래 세 전술은 읽을 필요가 없다.

3. AI는 신호를 만드는 것보다 검증하는 데 훨씬 쓸모가 있다.

LLM으로 수익을 냈다는 연구는 많다. 로페즈리라와 탕의 논문은 GPT-4에 뉴스 헤드라인을 읽혀 만든 롱숏 전략이 2021년 10월부터 2024년 5월까지 연환산 샤프 2.97, 거래비용 미반영 누적수익률 약 700%를 냈다고 보고한다. GPT-3.5는 1.66, 소형 감성분류 모델은 1.26이었으니 모델이 좋아질수록 성과가 올라간 셈이다.

그런데 같은 논문의 저자들이 초록에 "LLM 채택이 늘수록 이 전략의 수익률은 감소하고 시장 효율성이 개선된다"고 직접 써놓았다. 게다가 같은 저자 그룹이 2025년에 낸 후속 연구는 LLM이 학습 시점 이전 데이터의 과거 수치를 그대로 암기해 재현하는 사례를 찾아냈다. 인샘플 성과가 좋다는 게 예측력이 아니라 암기일 수 있다는 뜻이다. GPT-4가 재무제표만 보고 이익 방향을 60.3% 맞혀 애널리스트 첫 달 예측 52.7%를 이겼다고 알려진 킴·문·니콜라예프 논문은 2025년 2월 저자에 의해 arXiv에서 철회됐다.

반대쪽 통계는 개인에게 훨씬 실용적이다. 베일리와 로페즈 데 프라도는 이항 파라미터 일곱 개, 즉 128가지 조합만 돌려봐도 기대 최대 샤프비율이 2.6을 넘는다는 것을 보였다. 5년치 데이터로 인샘플 기대 최대 샤프를 1.0 이하로 묶으려면 독립적인 모델 조합을 45개 이하로만 시도해야 한다. 하비·류·주는 다중검정을 보정하면 새 팩터는 t값 3.0을 넘겨야 한다고 주장했고, 맥린과 폰티프는 97개 수익예측 특성의 롱숏 수익률이 표본 종료 후 26%, 논문 출간 후 58% 줄었다는 것을 보였다.

정리하면 AI의 쓸모는 세 군데다. 첫째, 데이터 수집과 백테스트 코드를 짜는 일이다. 둘째, 조합적 정제 교차검증과 디플레이티드 샤프비율 같은 방어 통계를 실제로 구현하는 일이다. 개인이 손으로 짜기엔 번거롭지만 코드로는 몇백 줄이다. 셋째, 공시와 뉴스 같은 자연어를 구조화된 태그로 바꾸는 일이다. 세 번째만 알파에 가깝고, 앞의 둘이 훨씬 안정적으로 돈값을 한다. 참고로 2026년 9월 현재 API 단가는 100만 토큰당 입력 기준으로 OpenAI 경량 모델이 0.20달러, 앤스로픽 하이쿠가 1달러 수준이다. 하루 200종목 공시를 요약하는 정도는 월 몇만 원이면 된다.

4. 첫 번째 전술은 미국 상장 ETF 15종에 55일 돌파 규칙을 그대로 적용

터틀이 거래한 것은 채권·통화·금속·에너지·곡물 선물이었다. 개인이 그 구조를 가장 싸게 복제하는 방법은 미국 상장 ETF다. 2026년 9월 1일 기준으로 자산군을 고루 덮으면서 유동성이 충분한 후보는 다음과 같다. 주식은 SPY(운용자산 8,144억 달러), QQQ(4,861억), IWM(812억), EFA(795억), EEM(312억)이다. 채권은 TLT(470억), IEF(418억), SHY(257억), LQD(327억)이다. 원자재는 GLD(1,529억), SLV(347억), DBC(18억), USO(18억)이다. 통화는 UUP(3.07억), FXY(4.61억)이고 부동산은 VNQ(386억)를 쓴다. DBC와 UUP는 다른 종목보다 한 자릿수 작으므로 주문 분할이 필요하다.

규칙은 시스템2만 쓴다. 55일 최고가 돌파에 매수, 55일 최저가 돌파에 매도, 청산은 20일 반대 돌파다. 시스템1의 20일 돌파는 휩쏘 필터 때문에 상태 관리가 복잡하고, 단기 추세가 약해졌다는 랑페리에르의 결론과도 맞지 않는다.

사이징은 원본을 절반으로 낮춘다. 계좌 1억 원, 환율 1,375원 기준으로 7만 2,700달러다. 유닛당 위험을 계좌의 0.5%로 잡으면 364달러다. SPY가 763달러 근처이고 N을 12달러로 가정하면 유닛은 364÷12로 약 30주, 명목가액 2만 2,900달러다. 2N인 24달러가 밀리면 손실은 720달러, 계좌의 1%다. 여기서 개인이 반드시 부딪히는 벽이 보인다. 유닛 하나가 계좌의 31%를 잡아먹는다. 위험 한도보다 현금 한도가 먼저 걸리는 것이다. 선물을 쓰던 터틀과 달리 현물 ETF는 레버리지가 없기 때문에, 15개 시장에 유닛 4개씩이라는 원본 한도는 애초에 도달할 수 없다. 실무적으로는 동시 보유 4~6개, 자산군당 1개로 제한하고 나머지는 현금으로 두는 편이 낫다.

지금 시장에 대보면 이렇다. 2026년 9월 1~2일 기준 S&P500은 7,631, 나스닥종합은 26,099로 상단에 있고, 금 현물은 4,307달러에서 200일 이동평균을 하향 이탈했다. 미 10년물은 4.80%로 2025년 1월 이후 최고이고 TLT는 52주 최저가 부근이다. 시스템2 기준으로 주식은 롱, 장기채는 숏, 금은 최근 롱 청산 신호가 나왔을 국면이다.

AI는 여기서 세 가지를 한다. 야후 파이낸스와 브로커 API에서 일봉을 받아 N과 채널을 계산하는 파이프라인, 55일과 20일이라는 파라미터를 4090일과 1040일 범위로 흔들어 성과 지형이 평평한지 보는 민감도 맵, 그리고 신호가 뜬 날 아침 주문 목록을 만드는 실행 스크립트다. 파라미터 지형이 특정 값에서만 뾰족하게 좋다면 그건 과최적화다.

해외 계좌를 열기 어렵다면 국내 상장 ETF로 축소판을 만들 수 있다. 2026년 9월 2일 기준 유동성이 확보된 후보는 KODEX 200(069500, 순자산 24.2조 원), TIGER 200(102110, 9.85조 원), TIGER 미국S&P500(360750, 20.2조 원), KODEX 미국S&P500(379800, 9.98조 원), TIGER 미국나스닥100(133690, 11.3조 원), KODEX 미국나스닥100(379810, 9.10조 원), KODEX 코스닥150(229200, 4.80조 원), TIGER 반도체TOP10(396500, 9.12조 원)이다. 다만 이 목록은 주식 자산군에 심하게 치우쳐 있어서 자산군 분산이라는 추세추종의 핵심 전제가 무너진다. 하락 국면에서는 KODEX 인버스(114800)로 방향만 뒤집는 방식이 되는데, 이는 원본 터틀이 채권·통화·원자재로 위험을 분산했던 구조와는 성격이 다르다는 점을 감수해야 한다.

이 전술의 기준선은 명확하다. 같은 전략을 상품으로 파는 ETF가 이미 있다. DBMF는 운용자산 40.7억 달러에 보수 0.85%, 최근 1년 수익률 28.60%, 상장 후 연평균 9.35%다. KMLM은 4.1억 달러에 1년 19.64%, CTA는 15.6억 달러에 1년 9.85%다. 직접 만든 시스템이 이 숫자를 세금과 비용 차감 후에 넘기지 못하면 그냥 DBMF를 사는 게 합리적이다.

5. 두 번째 전술은 한국 대형주를 12개월 수익률로 줄 세우고 LLM으로 필터링 하기

2026년 한국 시장의 종목 간 수익률 격차는 비정상적으로 컸다. 9월 2일 장중 기준 연초 대비 삼성전기(009150)는 423.7%, SK스퀘어(402340)는 151.8%, SK하이닉스(000660)는 139.0%, LS ELECTRIC(010120)은 99.0%, 삼성전자(005930)는 95.3%, 삼성생명(032830)은 87.1%, 삼성물산(028260)은 53.3% 올랐다. 같은 기간 현대로템(064350)은 -36.6%, 한화오션(042660)은 -28.1%, 삼성중공업(010140)은 -17.2%, HD현대중공업(329180)은 -16.2%, HD현대일렉트릭(267260)은 -13.2%, 삼성바이오로직스(207940)는 -11.2%였다. 방향이 갈린 게 아니라 갈린 채로 8개월을 갔다. 흥미로운 것은 같은 테마 안에서도 방향이 갈렸다는 점이다. 전력기기에서 LS ELECTRIC은 두 배가 됐지만 HD현대일렉트릭은 마이너스였고, 방산에서 LIG넥스원(079550)은 49.9%였지만 현대로템은 -36.6%였다. 테마로 묶어 사면 이 격차를 통째로 먹는데, 가격 순위로 줄 세우면 이긴 쪽만 남는다.

유니버스는 코스피 시가총액 상위 100종목 중 20거래일 평균 거래대금 500억 원 이상으로 잡는다. 2026년 5월 한때 코스피 일평균 거래대금이 48조 원까지 갔고 삼성전자와 SK하이닉스 둘이 그중 43%를 차지했으니, 이 조건은 대체로 30~60종목을 남긴다.

규칙은 터틀의 구조를 유지한 채 진입 조건만 상대순위로 바꾼다. 매월 마지막 거래일에 최근 12개월 수익률에서 최근 1개월을 뺀 값으로 순위를 매겨 상위 5종목을 보유한다. 사이징은 동일하게 유닛당 위험 0.5%, N은 20일 ATR이다. SK하이닉스가 161만 9,000원이고 N을 8만 원으로 가정하면 1억 원 계좌의 유닛은 6주, 명목 971만 원이다. 2N 손절은 16만 원 폭이니 손실은 96만 원, 계좌의 약 1%다. 여기에 레짐 필터를 하나 건다. 코스피가 200일 이동평균 아래면 신규 진입을 멈추고 기존 포지션의 유닛 수를 절반으로 줄인다.

7월 2일이 이 시스템의 실전 시험이었다. SK하이닉스가 하루에 14.57% 빠졌다. 2N 손절이 10% 지점에 있었어도 갭 때문에 그 가격에 체결되지 않는다. 실제 손실은 의도한 1%가 아니라 1.4~1.5%가 된다. 백테스트에서 손절가 그대로 체결됐다고 가정하면 이 전략의 낙폭은 실제보다 30% 이상 낙관적으로 나온다. 갭 슬리피지 가정을 넣지 않은 국내 주식 백테스트는 신뢰할 수 없다.

LLM은 알파가 아니라 게이트로 쓴다. 상위 5종목이 정해지면 그 종목의 최근 3개월 DART 공시와 뉴스를 읽혀서, 상승 원인이 실적이나 수주 같은 확인 가능한 사건인지 아니면 테마 유동성인지 태깅하게 한다. 후자로 분류되면 유닛을 절반만 잡는다. 이 태깅이 수익을 만들 거라 기대하지 말고, 사후에 어떤 태그의 종목이 더 크게 손실을 냈는지 기록으로 남기는 게 목적이다.

인프라는 이미 갖춰져 있다. 한국투자증권 오픈API는 국내주식·해외주식·선물옵션을 REST와 웹소켓으로 지원하고 실전투자 호출 한도는 계좌당 초당 18건이다. 키움 REST API는 국내주식 주문·조회가 각각 초당 5회이고 모의투자 도메인을 따로 제공한다. 시세는 pykrx나 FinanceDataReader로 받고 공시는 OpenDartReader로 받으면 된다. 비용은 코스피 증권거래세가 매도 시 0.05%, 코스닥이 0.20%다. 월 1회 리밸런싱에 종목 5개 중 2개를 교체하면 연간 매도회전이 대략 5배이므로 거래세만 연 0.25% 정도가 빠져나간다. 넥스트레이드 애프터마켓이 20시까지 열려 있어 종가 이후 신호에도 대응할 수 있다.

6. 세 번째 전술은 24시간 시장에서 목표 변동성을 고정시키기

앞의 두 전술은 하루 한 번 종가로 판단한다. 세 번째는 갭이 거의 없는 시장을 골라 변동성 자체를 제어 변수로 삼는다.

근거는 바호주와 산타클라라의 2015년 논문이다. 모멘텀 전략의 포지션 크기를 목표변동성 12%에 맞춰 매일 조정하면 샤프비율이 0.53에서 0.97로 올라가고 첨도가 18.24에서 2.68로 떨어진다. 수익률 분포의 꼬리가 사실상 사라진다는 뜻이다. 규칙은 간단하다. 포지션 비중을 목표변동성 나누기 최근 20일 실현변동성으로 두고, 방향은 55일 돌파로 정한다.

거래 대상은 두 갈래다. 하나는 암호자산이다. 9월 2일 기준 비트코인은 7만 7,625달러에 24시간 거래대금 303억 달러, 이더리움은 2,421달러에 133억 달러다. 국내에서는 업비트 원화마켓 일반주문 수수료가 메이커 0.05%, 테이커 0.139%이고 해외는 바이낸스 현물이 0.1%다. 24시간 거래되므로 갭이 작지만 수수료가 국내 주식의 몇 배라 회전율을 월 2회 이하로 눌러야 한다.

다른 하나는 CME 마이크로 선물이다. 계좌 1억 원, 유닛당 위험 0.5%인 364달러 기준으로 실제로 편입 가능한지 계산해보면 답이 갈린다. MNQ는 승수가 나스닥100 지수의 2달러라 9월물 29,086 기준 명목 5만 8,172달러이고, 일간 변동폭을 1.5%로 가정하면 계약당 달러변동성이 872달러라 1계약도 잡을 수 없다. 반면 M2K는 명목 1만 4,614달러에 유지증거금 1,106달러, MCL은 배럴당 90.70달러 기준 명목 9,070달러에 증거금 870달러, M6E는 명목 1만 4,483달러에 증거금 210달러로 1계약씩 담을 수 있다. MGC는 명목 4만 3,353달러에 증거금 2,305달러여서 경계선이다. 즉 1억 원 계좌의 현실적인 조합은 러셀2000, 원유, 유로, 그리고 여유가 되면 금 네 개다. 지수 대표를 MES로 바꾸면 명목 3만 8,201달러에 증거금 2,592달러로 한 자리를 더 만들 수 있다.

AI는 여기서 실행 쪽에 붙는다. 24시간 감시, 목표변동성 재계산과 일일 리밸런싱 주문 생성, 그리고 체결가와 신호가의 차이를 매 거래마다 기록해 슬리피지 추정치를 갱신하는 일이다. 이 슬리피지 로그가 다음 백테스트의 비용 가정이 된다.

7. 세 전술은 모두 같은 통계 검증을 통과해야만 한다

세 전술 모두 같은 절차를 밟는다. 절차를 건너뛰면 셋 다 백테스트에서만 아름답다.

먼저 시도 횟수를 기록한다. 파라미터 조합을 몇 개 시험했는지 로그에 남긴다. 128개를 돌리면 그중 최고 샤프가 2.6쯤 나오는 게 정상이라는 사실을 알고 있어야, 2.6이 나왔을 때 흥분하지 않는다. 그다음 조합적 정제 교차검증을 쓴다. 데이터를 N개 블록으로 나눠 k개를 테스트로 남기는 모든 조합을 돌리되, 학습셋에서 테스트 구간과 시간이 겹치는 레이블을 제거하고 테스트 직후 구간도 일정 기간 배제한다. 마지막으로 디플레이티드 샤프비율을 계산한다. 시도 횟수와 수익률 분포의 왜도·첨도를 보정한 값이며, 이 값이 유의하지 않으면 실거래에 넣지 않는다.

거래비용은 낙관적으로 잡지 않는다. 머신러닝 전략의 기대수익을 다룬 최근 논문들이 쓰는 추정치는 20052021년 표본에서 월 2025bp, 편도 회전율 60~70%다. 국내 주식은 거래세를 더해야 하고 암호자산은 테이커 수수료를 그대로 반영해야 한다.

그리고 3개월은 모의계좌로 돌린다. 한국투자증권과 키움 모두 모의투자 도메인을 제공한다. 이 구간의 목적은 수익 확인이 아니라 코드 결함 확인이다. 토큰 만료가 24시간이라 갱신 실패로 주문이 빠지는 일, 웹소켓 등록 한도가 세션당 41건이라 종목을 늘리면 시세가 끊기는 일, 호출 한도를 넘겨 조회가 막히는 일이 실제로 발생한다.

도구는 이미 성숙해 있다. 2026년 9월 기준 nautilus_trader는 깃허브 스타 2만 8,290개에 최신 릴리스가 8월 2일이고, vectorbt는 8,956개에 7월 5일, Qlib은 4만 8,195개다. 오래 표준으로 쓰이던 backtrader는 2024년 8월 이후 커밋이 없다. 새로 시작한다면 backtrader는 피하는 게 낫다.

8. 손절은 시작 전에 미리 셋업하기

터틀 규칙에는 손실이 났을 때의 대응이 명시돼 있다. 계좌가 10% 깨지면 명목 자본을 20% 줄여 사이징을 다시 하고, 거기서 또 10%가 깨지면 다시 20%를 줄인다. 100만 달러 계좌가 두 번의 손실 뒤에 64만 달러 계좌처럼 거래하는 것이다. 이 규칙이 있어야 부진기를 통과할 수 있다.

부진는 반드시 온다. SG Trend 지수의 최대낙폭은 약 20.4%였고 TTU 지수는 20.81%였다. 2025년 상반기에는 12개월 후행 손실이 -15%까지 갔다가 4분기에 회복했다. 2012년부터 2021년까지 10년 동안 연 3.1%밖에 못 벌었던 구간도 있었다. 개인 계좌에서 이 구간을 견디지 못하고 규칙을 바꾸는 순간, 그때부터는 추세추종이 아니라 그냥 재량 매매다.

그래서 중단 조건은 손실 금액이 아니라 규칙 위반 횟수로 정하는 편이 낫다. 신호대로 진입하지 않은 횟수, 손절을 미룬 횟수, 사이징을 임의로 키운 횟수를 세고, 분기에 세 번을 넘기면 시스템을 끄고 원인을 고친다. 손실은 전략의 정상 작동일 수 있지만 규칙 위반은 언제나 시스템의 고장이다.

마지막으로 한 가지. 위 세 전술 중 어느 것도 AI가 종목을 고르지 않는다. AI는 데이터를 모으고, 백테스트를 짜고, 과최적화 여부를 통계로 판정하고, 주문을 내고, 슬리피지를 기록한다. 무엇을 살지는 여전히 55일 고가라는 숫자가 정한다. 2026년에도 이 구조가 유효한 이유는, 로페즈리라 논문 저자들이 직접 지적했듯 예측 우위는 남들이 쓰기 시작하면 사라지지만 규율은 남들이 따라 해도 내 계좌에서 사라지지 않기 때문이다.

검증 메모

터틀 원본 규칙 — 전 항목 "The Original Turtle Trading Rules"(ⓒ2003 OriginalTurtles.org, Curtis Faith) PDF 원문 직접 확인: https://www.tradingwithrayner.com/wp-content/uploads/2014/11/OriginalTurtleRules.pdf (20/55일 진입, 10/20일 청산, N 계산식, 유닛=계좌 1%/(N×포인트당금액), 2N 손절, 0.5N·4유닛 피라미딩, 4/6/10/12유닛 한도, 휩쏘 필터, 10% 손실 시 20% 축소, 연평균 복리 80%)

학술 근거

Moskowitz·Ooi·Pedersen, "Time Series Momentum", JFE 104(2), 2012 — https://w4.stern.nyu.edu/facdir/lpederse/papers/TimeSeriesMomentum.pdf
Hurst·Ooi·Pedersen, "A Century of Evidence on Trend-Following Investing", AQR 2017 — http://www.ecapital.ch/downloads/AQR_A%20Century_of_Evidence_on_Trend-Following.pdf (SSRN 2993026은 봇 차단으로 미열람, AQR 배포 PDF와 alphaarchitect 요약 교차확인)
Lempérière et al., "Two centuries of trend following", arXiv:1404.3274 — https://arxiv.org/abs/1404.3274
Barroso·Santa-Clara, "Momentum has its moments", JFE 116(1), 2015 — https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304405X14002566 (초록 기준, 본문 전문 미열람)
Bailey·Borwein·López de Prado·Zhu, Notices of the AMS 61(5), 2014 — https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2308659 (128조합/기대최대샤프 2.6, 5년·45조합)
Bailey·López de Prado, "The Deflated Sharpe Ratio", JPM 2014 — https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2460551
Harvey·Liu·Zhu, NBER WP 20592 — https://www.nber.org/papers/w20592
McLean·Pontiff, "Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?", JF 2016 — https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2156623 (26%/58%)
Lopez-Lira·Tang, arXiv:2304.07619 v6 — https://arxiv.org/html/2304.07619v6 (샤프 2.97/1.66/1.26, 누적 700%, 표본 2021.10~2024.5, 채택 확산 시 소멸 명시, Memorization Problem 인용)