이 사례 연구는 SOL로 표기된 결정론적 합성 캔들에서 SuperQuant 돌파 템플릿을 감사합니다. 생성된 시계열은 Solana 시장 이력이 아닙니다. 목적은 더 좁습니다. 저장된 규칙, 모델링된 원장과 진단 출력이 무엇을 말하는지, 그리고 헤드라인 수익률이 가릴 수 있는 결과까지 보여주는 것입니다.
결과를 읽기 전에 예시를 고정합니다
내부 리서치 기록에는 엔진 SQ 1.0.0, 시드 기반 생성기, 2026년 6월 22일부터 9월 19일까지의 2,160개 합성 시간봉(UTC), 시드 321이 명시되어 있습니다. 이 예시는 완료된 봉을 직전 20시간 범위와 비교한 뒤, 이후 봉 시가에 진입하는 것으로 모델링합니다. 2.5% 스탑(손절), 6% 목표, 1% 리스크 입력, 3× 레버리지 상한, 5bp 수수료, 2bp 슬리피지, 생성된 펀딩비, 최대 96시간 보유, 6시간 쿨다운을 사용합니다. 기록과 리포지토리 테스트는 내부적으로 계산을 재현하지만, 원본 리서치 산출물은 공개 컨테이너에 포함되지 않으므로 방문자가 이 페이지에서 이 특정 시드 표본을 독립적으로 다시 실행할 수는 없습니다.
| 규칙의 구성 요소 | 기록된 설정 | 독자가 유념할 점 |
|---|---|---|
| 신호 | 직전 20개 완료 시간봉, 양방향 | 진입은 돌파가 확인된 이후로 모델링됨 |
| 포지션 종료 | 2.5% 스탑(손절), 6% 목표, 최대 96시간 보유 | 봉 데이터만으로는 실제 봉 내 경로를 보여줄 수 없음 |
| 리스크 관리 | 1% 리스크 입력과 3× 레버리지 상한 | 이는 엔진 파라미터이며 실계좌 보장이 아님 |
| 마찰 비용 | 5bp 수수료와 2bp 슬리피지, 생성된 펀딩비 | 둘 다 측정된 SOL 체결 또는 펀딩 기록이 아님 |
| 재현 | 2,160개 봉, 시드 321, 6시간 쿨다운 | 하나의 결정론적 경로는 시장 국면의 표본이 아님 |
엔진 지문은 우발적 불일치를 확인하는 간결한 수단이며, 기록에는 엔진, 생성기, 데이터 각각에 대한 별도의 SHA-256 다이제스트도 저장됩니다. 이는 리포지토리 내부의 재현성 점검을 뒷받침하지만, 해시가 생성된 데이터가 실제 시장과 유사한지 또는 가정이 거래소와 일치하는지 검증해 주지는 않습니다.
전체 합성 재현은 $10,000으로 시작하며 41건의 모델링된 거래를 기록합니다. 총 결과는 $1,157.76입니다. 수수료로 $163.78이 차감되고 생성된 펀딩비로 $1.42가 차감되어 순액은 $992.56, 즉 9.93%입니다. 보고된 최대 낙폭은 4.51%이고 승률은 39.0%입니다. 이 수치들은 저장된 실행에서 반올림된 것이며, 이 생성된 시계열과 모델만을 설명합니다. 39.0%의 승률은 양의 순수익과 모순되지 않습니다. 손익의 크기와 시점도 중요합니다. 저장된 수익 팩터는 1.85이며, 엔진의 연율화 시간당 샤프는 무위험수익률 0 입력과 시간의 제곱근 스케일링으로 4.16입니다. 두 통계 모두 실제 SOL 수익률 시계열에 기반하지 않습니다. 합성 시간봉을 연율화한다고 해서 실거래 성과의 근거가 되지는 않습니다. 백테스트 지표 가이드는 이 지표들을 해석할 때 표본 크기, 수익률 빈도와 공식 관행이 왜 중요한지 설명합니다.
스트레스 점검을 있는 그대로 읽기
고정 규칙 비용 표면은 수수료와 슬리피지 입력만 변경합니다. 기준 수수료와 슬리피지의 절반에서는 동일한 41건 거래 표본이 11.41%를 반환하고, 명시된 기준에서는 9.93%를 반환하며, 두 비용이 두 배일 때는 7.23%를 반환합니다. 이는 선택된 비용 변경 아래에서 모델링된 답이 어떻게 움직이는지 보여줍니다. 대기열 위치, 깊이, 지연, 가격 충격, 변경된 펀딩비, 새로운 시장 국면 또는 실제 거래소 체결을 검증하지는 않습니다.
네 개의 시간순 진단 구간은 두 개의 양의 수익률을 산출하며, 각 구간은 4~6건의 거래만 포함합니다:
| 구간 | 순 수익률 | 모델링된 거래 |
|---|---|---|
| 1 | −1.49% | 6 |
| 2 | −1.13% | 4 |
| 3 | +4.15% | 6 |
| 4 | +1.36% | 6 |
이들의 평균 수익률은 0.72%이며, 가장 약한 구간은 −1.49%, 가장 강한 구간은 +4.15%입니다. 이 구간들은 동일한 합성 이력에 고정 파라미터를 적용한 것입니다. 네 개의 독립적인 시장도, 향후 SOL 상황에 대한 근거도 아닙니다. 한 짧은 구간의 높은 결과가 약한 구간들을 상쇄하지도, 시장 관련 표본을 대체하지도 않습니다.
별도의 진단은 41건의 실현 거래 결과를 1,000회 복원추출합니다. 이는 관측된 결과에서 반복 표본을 뽑는 기본 부트스트랩 개념을 사용합니다. 해당 실행에서 5번째, 50번째, 95번째 백분위수 종료 수익률은 −0.57%, 9.91%, 21.82%이며, 리샘플링된 경로의 6.3%가 시작 잔고보다 낮게 끝납니다. 이 분포는 결과가 교환 가능한 추출로 취급될 경우, 이 정확한 시뮬레이션 거래 집합의 재배열이 어떤 모습인지 묻습니다. 6.3% 손실 예측이 아닙니다. 재표본추출은 연속적 의존성, 다른 시장 국면, 체결 불확실성 또는 미래 거래를 재현하지 않습니다. Bradley Efron의 부트스트랩 원논문은 재표본추출을 통계적 방법으로 소개하지만, 이 거래 시퀀스가 독립적이거나 대표적임을 확립하지는 않습니다.
벤치마크 불일치를 드러내 둡니다
동일한 합성 구간의 단순 가격변화 기준선은 63.38%입니다. 이 수치는 일치하는 포지션 크기, 레버리지, 수수료, 펀딩비, 낙폭 경로 또는 체결 모델이 없으므로, 둘이 동등한 포트폴리오인 것처럼 비교할 수 없습니다. 연구 질문에 맞는 벤치마크를 먼저 선택한 뒤, 노출과 비용 처리의 차이를 공개하세요. 이 가격변화 수치는 두 방법 중 어느 쪽이든 SOL에서 그렇게 성과를 낼 것이라는 증거가 아닙니다.
이 예시는 또한 거래 가격 OHLC를 마크 가격 대용으로 사용하고, 유지 증거금 가정을 고정하며, 봉 수준의 포지션 종료 순서를 적용합니다. 호가창 깊이, 대기열 위치, 지연 또는 부분 체결 모델이 없습니다. 실제 연구에는 인증되고 타임스탬프가 있는 SOL 현물 또는 무기한 데이터, 거래소별 비용, 그리고 주장에 맞는 체결 모델이 필요합니다. 결과를 계산하기 전에 상품, 거래소, 데이터 출처, UTC 범위, 펀딩비 필드, 마크 또는 거래 가격 필드, 의사결정 지연, 리스크 모델과 비용 범위를 기록하세요. 정확한 규칙과 데이터 버전을 보존하고, 모든 시간순 구간과 기각된 대안을 보고하며, 현실적인 비용이나 계약 단위가 결론을 바꾸는지 점검하세요. 필요한 입력을 구할 수 없다면, 기본값으로 조용히 대체하지 말고 그 주장을 미검증으로 표시하세요. 데이터 품질 체크리스트, 백테스트 비용 가이드, 감사 체크리스트가 재사용 가능한 검토 단계를 제공합니다.
돌파 규칙 가이드, 비용 민감도 가이드, 데이터 품질 체크리스트를 읽어 보세요. 이는 합성 소프트웨어 감사이며, Solana 관련 발견, 실거래 체결 기록, 거래 신호 또는 투자 조언이 아닙니다.