백테스트가 보여주는 FVG 채움 승률
Fair Value Gap을 체계적으로 백테스트하면 성과가 결정론이 아니라 확률의 문제라는 사실이 드러난다. 반전 진입의 승률은 대개 40~60% 사이에 형성된다. 이 범위는 조건이 분명하고 환경이 우호적인 구도에 해당한다. 보조 조건 없이 FVG 하나만 놓고 보면 채워질 확률은 동전 던지기에 가깝고, 때로는 그보다도 낮다. 실제 우위는 FVG 자체가 아니라 FVG가 나타난 맥락에서 나온다.
이런 가격 전달의 비효율은 기관 분석에서 오래 다뤄온 핵심 개념이다. CME Group 같은 거래소가 설명하듯 시장은 경매 과정으로 움직인다. FVG는 실패한 경매를 나타낸다. 공격적인 움직임이 일부 주문을 체결하지 않은 채 지나간 흔적이다. 시장이 거래를 다시 성사시키기 위해 해당 가격대로 돌아오는 성향이 FVG 채움 거래의 근거가 된다. 다만 여기서 중요한 단어는 '성향'이다. 데이터가 보여주는 재균형은 조건부이며 보장되지 않는다.
40~60%는 기준선일 뿐이다. 측정 가능한 요인에 따라 확률은 크게 달라진다. 추세 방향과 같은 쪽에 있는 상위 시간 프레임 FVG는 뉴스로 움직이는 M5 차트의 역추세 FVG보다 지지나 저항으로 기능할 가능성이 뚜렷하게 높다. 이 변수를 이해해야 FVG를 제대로 활용하는 트레이더와 계속 손절만 맞는 트레이더가 갈린다.
방법론: FVG 성과를 수치화하는 법
FVG 채움 확률을 신뢰할 만한 데이터로 만들려면 엄격한 백테스트 방법론이 필요하다. 차트를 눈대중으로 훑고 승리한 거래 수를 세는 방식으로는 부족하다. 엄격하고 반복 가능한 규칙이 있어야 한다. 이런 접근은 성과 가중 규칙을 다룬 학술 연구에서도 살펴볼 수 있는 자동매매 시스템 개발의 일반적인 방식이며, 통계 기반 매매 계획을 세우는 재량 트레이더에게도 똑같이 중요하다.
'채움'의 정의: Consequent Encroachment와 전체 재균형
'채움'은 단순한 이진 사건이 아니다. 제대로 테스트하려면 어디까지를 채움으로 볼지 먼저 정해야 한다. 가장 흔한 기준은 가격이 FVG의 50% 지점까지 돌아오는 경우다. 이를 consequent encroachment라고 한다. FVG가 '존중됐다'고 판단하기 위한 최소 조건으로 자주 사용된다. 반대쪽 끝까지 가격이 갭 전체를 통과하는 전체 재균형은 더 엄격한 정의다. 대부분의 통계 모델에서는 가격이 consequent encroachment를 터치한 것만으로도 FVG가 성공적으로 mitigation됐다고 분류하기에 충분하다.
'실패'의 정의: FVG를 관통하는 Displacement
실패는 기준이 더 명확하다. 가격이 FVG로 돌아온 뒤 displacement를 동반해 FVG의 시작점을 계속 관통하면 FVG는 실패한다. bullish FVG가 형성된 뒤 가격이 그 안으로 되돌아왔지만 세 번째 봉의 저점 아래로 이탈했다면 해당 구도는 무효다. 백테스트 데이터에 의미를 부여하려면 이 무효화 지점이 명확하고 객관적이어야 한다.
FVG 채움 확률을 바꾸는 핵심 요인
FVG가 지지나 저항으로 버틸 확률은 계속 변한다. 시장 구조, 시간 프레임, liquidity sweep과의 거리, 세션 시간대라는 4가지 요인이 확률을 꾸준히 바꾼다. 이 조건을 익혀야 FVG를 찾는 데서 그치지 않고 실제로 선별할 수 있다.
시장 구조의 맥락: 추세 방향과 같은 쪽인가, 반대쪽인가
가장 영향이 큰 요인이다. 지배적인 시장 구조와 같은 방향으로 형성된 FVG는 지지나 저항으로 작동할 확률이 훨씬 높다. 예를 들어 1H 차트가 뚜렷한 상승 추세이고 강한 상승 움직임으로 bullish FVG가 만들어졌다면, 해당 FVG는 확률 높은 되돌림 목표가 된다. 반대로 같은 상승 추세에서 bearish FVG를 매도 근거로 잡으면 확률이 낮다. 가격이 더 높은 목표를 향하는 과정에서 그대로 관통할 가능성이 크기 때문이다.
시간 프레임의 연결: H4 방향성과 M5 진입
FVG는 혼자 존재하지 않는다. 상위 시간 프레임의 흐름이 그 확률을 크게 좌우한다. bullish M15 FVG가 일일 레인지의 premium/discount 중 discount 구간에 있고 H4 bullish order block 안에 자리한다면 성공 확률은 더 높아진다. 여러 시간 프레임이 정렬되면 확률이 같은 방향으로 누적된다. 서로 충돌하면 하위 시간 프레임 구도가 희생되는 경우가 많다.
세션의 움직임: 런던 오픈과 뉴욕 오픈
유동성은 하루 종일 고르게 분포하지 않는다. 거래량이 집중되는 London Kill Zone이나 New York Kill Zone에 형성된 FVG는 아시아 세션의 한산한 시간대에 만들어진 FVG보다 의미가 큰 경우가 많다. 주요 세션에는 거래량과 참여자가 늘어나므로 FVG를 만든 displacement가 기관성 움직임일 가능성도 높아지고, 그만큼 해당 FVG의 무게도 커진다.
FVG가 실패하는 이유: 통계적으로 소수인 사례 이해하기
FVG의 성공을 연구하는 것만큼 실패를 연구하는 일도 중요하다. FVG가 채워지지 않았다고 해서 무작위 사건은 아니다. 그 안에는 정보가 들어 있다. 실패하는 40~60%의 FVG는 대개 예측 가능한 상위 요인 때문에 무너진다.
즉각적인 추세 지속과 강한 Displacement
방향성이 너무 강하면 시장은 비효율을 재균형할 시간조차 주지 않는다. 가격이 FVG를 남긴 채 그대로 빠져나가고 뒤를 돌아보지 않는 경우다. 주요 뉴스 발표 직후나 핵심 거시 가격대를 돌파할 때 자주 나타난다. 이런 상황에서 FVG는 되돌림 목표가 아니라 이탈 모멘텀의 흔적이 된다.
Inducement와 상위 시간 프레임의 목표
숙련된 시장 참여자들은 개인 트레이더가 FVG 거래를 배운다는 사실을 알고 있다. 그래서 모양이 너무 깔끔한 FVG가 inducement로 활용되기도 한다. 가격이 깨끗한 bearish FVG를 향해 상승하면 매도 세력이 유입되고, 그 순간 가격은 FVG를 그대로 관통해 위에 쌓인 유동성 풀을 공격할 수 있다. FVG는 실제 목표가 아니었다. 미끼였던 셈이다. 진짜 목표는 상위 시간 프레임 가격대였고, 미끼와 실제 구도를 구분하려면 order flow로 FVG를 검증하는 과정이 필요하다.
확률을 통계적 우위로 바꾸는 법
FVG 거래에서 통계적 우위는 높은 승률에서 나오지 않는다. 확률을 이해하고 그 확률을 반영한 위험 관리 모델을 적용하는 데서 나온다. 뉴욕 세션에서 추세 방향과 같은 쪽으로 형성되고 liquidity sweep까지 거친 FVG가 60% 확률로 유지된다는 사실을 알고 있다면, 손익비 2:1이나 3:1 구조로 거래를 설계할 수 있다. 이런 모델에서는 33%만 맞혀도 수익을 낼 수 있다.
트레이더의 역할은 단 하나의 FVG가 작동할지 맞히는 일이 아니다. 통계가의 관점에서 FVG의 채움 확률을 높이는 특징을 체계적으로 찾아내고, 큰 거래 표본에 걸쳐 그 확률을 실행하는 매매 계획을 지켜야 한다. 40~60%의 승률이 꾸준히 수익을 내는 전략으로 바뀌는 과정은 여기서 나온다.
자주 묻는 질문
FVG는 실제로 작동하는가?
작동한다. 다만 모든 FVG가, 항상 작동하는 것은 아니다. 효과는 확률에 따라 달라지고 시장 맥락의 영향을 크게 받는다. 상위 시간 프레임의 시장 구조, 세션 유동성과 방향이 맞고 명확한 liquidity sweep 이후에 형성된 FVG에서 가장 잘 작동한다.
FVG 전략에서 괜찮은 승률은 어느 정도인가?
재량 기반 FVG 전략의 현실적인 승률은 40~60%다. 이보다 훨씬 높은 승률을 주장하는 트레이더는 데이터를 엄격하게 기록하지 않거나, 여러 조건이 겹친 매우 선별적인 구도만 집계하는 경우가 많다. 수익성은 이 승률을 양의 손익비와 결합할 때 만들어진다.
2024년 FVG 성과는 어땠는가?
FVG 성과는 과거 백테스트와 일관된 흐름을 보인다. 경매 시장 이론과 유동성에 따른 움직임의 기본 원리는 그대로다. 다만 2024년의 구체적인 시장 변동성과 알고리즘 움직임에 따라 확률이 높은 구도를 보인 세션이나 종목은 달라질 수 있다. 고정된 규칙보다 지속적인 분석이 필요한 이유다.
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