트레이더에게 백테스팅 데이터는 전투기 조종사의 비행 시뮬레이션 기록과도 같습니다. 이 기록이 없다면 실전에 나설 수 없습니다.
결론부터 말씀드리면, 데이브가 개인적으로 수집하고 정리한 백테스팅 데이터(엑셀 파일 등)는 그의 유료 강의의 핵심 자산이므로 외부에 공개되어 있지 않습니다. 이는 그의 수년간의 노력과 노하우가 집약된 결과물이기 때문입니다.
하지만 더 중요한 것은, 남의 데이터를 보는 것보다 데이브가 어떤 방식으로 데이터를 수집하고 분석하는지를 이해하고, 자신만의 백테스팅 데이터를 직접 쌓아 나가는 것입니다.
아래에 데이브의 방식에 따라 백테스팅 데이터를 수집하고 정리하는 방법과, 그가 어떤 데이터를 중요하게 생각하는지에 대한 가이드를 정리해 드립니다.
데이브 스타일 백테스팅 데이터 구축 가이드
데이브의 매매는 "A+ 셋업"이라는 명확한 기준에 따라 이루어집니다. 따라서 백테스팅의 목표는 **'나의 A+ 셋업이 통계적으로 유의미한가?'**를 검증하는 것입니다.
1단계: 나의 'A+ 셋업' 기준 명확히 정의하기
먼저, 내가 어떤 조건에서만 진입할 것인지 명문화해야 합니다. 데이브의 전략을 바탕으로 한 A+ 셋업의 예시는 다음과 같습니다.
- 진입 조건 체크리스트 (예시)
- 상위 프레임 추세: 1시간봉 차트에서 스윙 지표가 상승(파란색 선) 추세인가?
- 핵심 구간(POI) 도달: 1시간봉의 중요한 지지 매물대(Order Block 등)에 가격이 도달했는가?
- 유동성 확보(Liquidity Grab): 핵심 구간 도달 직전, 단기 저점을 살짝 깨는 등 개인들의 손절을 유도하는 움직임이 나왔는가?
- 하위 프레임 구조 전환(Confirmation): 1분봉 차트에서 하락하던 구조가 상승 구조로 전환(BOS/CHoCH)되는 것이 확인되었는가?
이처럼 모든 조건이 충족된 자리만을 과거 차트에서 찾아내는 것이 백테스팅의 시작입니다.
2단계: 필수 백업 데이터 항목 수집하기
과거 차트를 돌려보며 위에서 정의한 A+ 셋업이 나올 때마다, 아래 항목들을 엑셀 시트나 노트에 꼼꼼히 기록합니다.
- 백테스팅 데이터 시트 (샘플)
| 항목 | 설명 | 예시 |
| No. | 일련번호 | 1, 2, 3... |
| 날짜/시간 | 셋업이 완성되고 진입한 시점 | 2024-07-15 15:30 KST |
| 자산명 | 매매한 종목 | BTC/USDT (비트코인) |
| 타임프레임 | 분석에 사용된 주 시간대 | 1H (1시간봉) / 1M (1분봉) |
| 포지션 | 롱(매수) 또는 숏(매도) | 롱(Long) |
| 진입 근거 | A+ 셋업 체크리스트 충족 여부 | 1H 상승추세, 1H 매물대 지지, 1M 구조 전환 확인 |
| 진입 가격 | 실제 진입한 가격 | $65,100 |
| 손절 가격 | 손절매(Stop-Loss)를 설정한 가격 | $64,950 |
| 익절 가격 | 수익 실현(Take-Profit)한 가격 | $65,550 |
| 결과 (Win/Loss) | 승리 또는 패배 | Win |
| 손익비 (R-Multiple) | (익절-진입) / (진입-손절) | 3R (수익이 손실의 3배) |
| 스크린샷 | 진입 시점의 차트 이미지 | (차트 캡처 이미지 첨부 또는 링크) |
| 매매 복기 | 잘한 점, 아쉬운 점, 심리 상태 등 | "예상대로 지지 후 강하게 상승. 손절 라인이 타이트했지만 원칙대로 지킨 것이 주효했다." |
⭐ 매우 중요한 팁: 스크린샷 항목은 필수입니다. 글로만 기록하면 당시 상황을 잊기 쉽지만, 차트 이미지를 함께 저장해두면 나중에 복기할 때 훨씬 효과적입니다.
3단계: 수집된 데이터 분석 및 통계화
최소 100개 이상의 데이터가 쌓였다면, 이제 분석을 통해 나의 전략을 객관적으로 평가할 시간입니다.
- 핵심 분석 지표
- 승률 (Win Rate): 전체 매매 중 승리한 매매의 비율 (예: 100번 중 60번 승리 → 승률 60%)
- 평균 손익비 (Avg. Risk/Reward Ratio): 평균적으로 수익 매매가 손실 매매보다 몇 배 더 큰지를 나타내는 비율. (예: 평균 2.5R → 이길 땐 2.5를 벌고, 질 땐 1을 잃는다)
- 기대값 (Expectancy): (승률 x 평균 수익) - (패률 x 평균 손실). 이 값이 양수(+)여야 장기적으로 돈을 버는 전략입니다.
- 패턴 분석:
- 어떤 요일이나 시간대에 승률이 더 높은가? (예: 뉴욕 세션에서 승률이 높다)
- 어떤 특정 자산(비트코인, 나스닥 등)에서 내 전략이 더 잘 통하는가?
- 내가 주로 실수하는 패턴은 무엇인가? (예: 성급한 진입으로 인한 손실이 잦다)
백테스팅 데이터 예시를 볼 수 있는 곳
데이브의 개인 데이터는 볼 수 없지만, 그가 어떻게 데이터를 보고 생각하는지 엿볼 수 있는 곳은 있습니다.
- 데이브의 유튜브 라이브 방송 및 매매 복기 영상: 영상에서 "Okay, so the data shows us that..." (자, 데이터가 우리에게 보여주는 것은...)와 같은 말을 자주 합니다. 이는 그가 자신의 머릿속에 있는 방대한 백테스팅 통계를 기반으로 현재 상황을 판단하고 있다는 증거입니다.
- 데이브의 X (트위터) 게시물: 그가 올리는 차트 분석 이미지 하나하나가 사실은 그의 백테스팅 데이터에 기반한 A+ 셋업 후보군입니다. 그가 어떤 패턴을 반복적으로 공략하는지 유심히 관찰하는 것 자체가 훌륭한 학습입니다.
결론
진정한 트레이더의 길은 남의 성공적인 '결과물(데이터)'을 부러워하는 것이 아니라, 성공으로 이끈 **'과정(데이터 수집 및 분석)'**을 따라 하는 것입니다. 지금 당장 엑셀을 켜고, 위에서 제시된 항목들로 당신만의 백테스팅 시트를 만드세요. 그리고 과거 차트에서 당신만의 A+ 셋업을 100개 이상 찾아 기록하고 분석하는 작업을 시작하십시오.
이 고된 과정을 거치고 나면, 당신은 더 이상 '감'에 의존하는 갬블러가 아닌, **'확률과 데이터'**라는 가장 강력한 무기를 손에 쥔 트레이더가 되어 있을 것입니다.