u/uponmars_ ·
Reddit — r/algotrading
· 2026년 7월 28일, 10:10
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AI 요약
=== 요약 ===
- 작성자는 상관관계가 없는 두 가지 금 거래 모델(평균 회귀 머신러닝, 구조적 페이드 규칙)을 구축하고, 이를 추세 강도 스위치를 통해 결합하여 에퀴티 커브를 평탄화함.
- 논지: 서로 다른 시점에 실패하는 두 모델을 결합하는 것이 평균 성능이 더 좋은 단일 모델보다 우수한 성과를 낼 수 있음; 상관관계가 없는 전략 간의 다각화는 드로다운 위험을 감소시킴.
- 품질 평가: 제한적인 방법론적 세부 사항을 포함한 투기적 백테스트(4,178회 거래, +600R); 과적합 위험이 존재하나 상관관계 분석이 신뢰도를 더함. 완전히 검증된 실사(DD)는 아님.
=== 시장 심리 ===
혼조세
=== 투자 아이디어 ===
본 게시물에는 실행 가능한 투자 아이디어가 없음. 작성자는 현재 방향성 투자 의견이나 종목별 추천 없이 금에 대한 전략 프레임워크를 제시함. 이 게시물은 실시간 거래 신호가 아닌 모델 개발에 관한 내용임.
점수17
댓글44
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▶ 전체 게시글 텍스트
I've been running two separate models on gold for a few weeks, competing for the best performance.
→ Mean reversion, machine learning-based
→ Structure fade, plain rules
The idea was diversification. Two models, two ways of being right.
Each one worked well on its own. Then I breached a couple of accounts. I retrained both on more recent data, and the drawdowns were still deep enough to end an account.
So I ran a test to see whether the two models were correlated. The daily correlation came out to **-0.034** (which translates to being completely uncorrelated!). They lose on different days.
That made a combined version worth trying.
→ **Grey line**: Buy-and-Hold performance
→ **Blue line**: equity performance on my mean reversion model
→ **Green line**: equity performance on my structure fade model
→ **Red line**: how the combined model performs
Held out performance:
→ +600R over 4,178 trades
→ +0.14 average
→ 39.8% win rate
The totals are the least interesting part. The equity curve is where it shows.
**Two models that fail at different times beat one model with a better average.**
Here's how it works: a trend strength reading decides which model is allowed to trade. Above 25, the market counts as trending, and the mean reversion model runs. At or below, the structure fade model runs.
Next step is live. I have a few accounts to run it on, and I'll share the receipts either way.