변동성 착시
— 신호가 좋은 게 아니라 종목이 널뛴 것
어떤 신호의 적중률이 높다면, 신호가 좋은 걸까요 아니면 원래 잘 움직이는 종목을 고른 걸까요? 실측 데이터는 후자의 영향이 압도적으로 크다는 것을 보여줍니다.
실측 — 변동성만으로 갈리는 도달률
전체 유니버스를 ATR(평균 변동폭) 기준 4등분해서, 각 구간의 기저율(20거래일 내 +15% 도달 비율)을 재봤습니다. 신호는 전혀 보지 않았습니다.
| 변동성 구간 | 기저율(+15% 도달) | 의미 |
|---|---|---|
| Q1 (가장 낮음) | 4.0% | 25종목 중 1개꼴 |
| Q2 | 23.7% | |
| Q3 | 46.1% | |
| Q4 (가장 높음) | 50.1% | 2종목 중 1개꼴 |
같은 목표(+15%)인데 도달률이 4.0%와 50.1%로 12배 넘게 벌어집니다. 신호는 하나도 안 봤는데 말입니다.
여기서 생기는 착시
이제 어떤 신호가 고변동 종목에 자주 뜨는 성질을 가졌다고 해봅시다. 거래량 급증, 갭 상승, 큰 폭의 돌파 — 대부분의 급등 관련 신호가 그렇습니다.
그러면 그 신호의 적중률은 자연히 높게 나옵니다. 하지만 그건 신호가 미래를 예측한 게 아니라, 원래 자주 움직이는 종목을 골라낸 것일 뿐입니다. “비 오는 날 우산 든 사람이 많다”를 “우산이 비를 부른다”로 읽는 것과 같습니다.
어떻게 걸러내나 — 층화(stratification)
해법은 같은 변동성 구간 안에서 비교하는 것입니다.
- 유니버스를 변동성 기준으로 나눕니다(예: 4분위).
- 각 구간 안에서 신호 보유 종목과 미보유 종목의 도달률을 비교합니다.
- 모든 구간에서 일관되게 우위인 신호만 진짜로 인정합니다.
저변동 구간에서도 리프트가 살아있다면 그 신호는 변동성 대리지표가 아니라 실제 정보를 담고 있을 가능성이 높습니다. 반대로 고변동 구간에서만 우위라면, 그건 “변동성 큰 종목을 골랐다”는 말의 다른 표현입니다.
이 함정이 흔한 이유
- 보기 좋은 숫자가 나온다 — 층화하지 않으면 적중률이 높게 나오므로 굳이 나눌 유인이 없습니다.
- 표본이 줄어든다 — 4등분하면 각 구간 표본이 1/4이 되어 통계적 유의성 확보가 어려워집니다.
- 변동성이 눈에 안 보인다 — 차트만 보면 두 종목의 변동성 차이를 체감하기 어렵습니다.