손절 후 재진입 대기 — 0·3·10일 돌려 보니 수익은 같았다

1. 왜 "손절 후 며칠 쉬기"를 묻나

돌파 매매 봇을 돌리다 보면 이런 장면이 나옵니다. 월요일에 매수했다가 수요일에 −5%로 손절했는데, 다음 주 월요일에 같은 종목이 다시 20일 고가를 넘어 봇이 또 삽니다. 그리고 또 잘립니다. 의뢰하시는 분들이 이 기록을 보고 가장 먼저 요청하는 수정이 "손절한 종목은 며칠 동안 다시 사지 말게 해 달라"입니다. 흔히 쿨다운이라고 부르는 규칙입니다.

직관은 분명합니다. 손절이 났다는 건 그 종목이 지금 내 규칙과 안 맞는다는 신호이니, 잠깐 쉬면 같은 실수를 반복하지 않을 것 같습니다. 문제는 쉬는 동안 진짜 추세가 시작되면 그것도 같이 놓친다는 점입니다. 어느 쪽이 큰지는 직관으로 알 수 없어서 돌려 봤습니다. 이 글은 ATR 손절 vs 고정 손절, 분할매도 실측에 이은 청산 실험의 세 번째 편이고, 같은 22종목·같은 진입 규칙을 그대로 씁니다.

2. 실측 설계 — 진입·손절은 같게, 대기만 5종

"대기 3일"은 손절 체결일 다음 3거래일 동안 신호가 나도 무시하고, 4거래일째 종가 신호부터 받는다는 뜻입니다. 대기 0일은 손절 다음 날 종가에 돌파 신호가 나면 그다음 날 바로 다시 삽니다. 손절과 추세 이탈을 구분한 이유는, 추세 이탈로 나온 경우는 이미 한동안 보유한 뒤라 "또 잘리는 반복"과 성격이 다르기 때문입니다.

3. 전체 결과 — 기대값은 대기를 길게 할수록 줄었다

ASOF 2026-10-23  tickers 22  stop -5%  trades(wait 0) 1,049

[1] 전체 (22종목 거래 합산)
wait  trades   win%  stop_hit%  expectancy  med_cum   med_mdd  max_stop_streak
  0d    1049  29.6%     49.9%      2.00%     -7.2%   -45.2%      14
  3d    1028  29.8%     49.4%      1.96%      0.3%   -46.0%      10
  5d    1016  29.4%     49.8%      1.83%     -1.2%   -47.4%      12
 10d     985  29.6%     49.5%      1.76%    -11.1%   -44.5%      11
 20d     927  29.6%     49.1%      1.67%    -10.5%   -41.6%      10

표에서 읽을 것은 세 가지입니다.

1. 대기를 길게 해도 승률과 손절 비율은 그대로다. 승률 29.4~29.8%, 손절 비율 49.1~49.9%로 다섯 설정이 거의 같습니다. 쉬고 들어간다고 해서 더 좋은 자리를 고르게 되지는 않았습니다.
2. 거래당 기대값은 오히려 줄었다. 0일 2.00%에서 20일 1.67%로 단조롭게 내려갑니다. 대기 때문에 빠진 거래(0일 대비 최대 122건)가 평균보다 나은 거래였다는 뜻입니다.
3. 종목별 누적 수익 중앙값(med_cum)은 들쭉날쭉하다. −11.1%에서 +0.3%까지 순서 없이 흔들립니다. 종목별로 1등을 세어도 0일 4개, 3일 2개, 5일 1개, 10일 7개, 20일 6개로 뚜렷한 승자가 없습니다.

손절 직후 들어간 거래만 따로 보면 이렇습니다(직전 거래가 손절이었던 진입).

[2] 손절 직후 들어간 거래만 (직전 거래가 손절)
wait  trades   win%  expectancy
  0d     508  26.2%      1.18%
  3d     492  26.4%      1.13%
 10d     472  25.8%      0.59%
 20d     439  25.1%      0.42%

손절 뒤 재진입은 전체 평균(2.00%)보다 확실히 못합니다. 여기까지는 직관과 맞습니다. 그런데 대기를 길게 해도 이 숫자가 좋아지지 않고 더 나빠집니다. 손절 직후의 진입이 나쁜 것은 "너무 빨리 들어가서"가 아니라는 뜻입니다.

4. 평균을 끌어올린 건 거래 1건이었다

대기 0일 결과에서 손절 뒤 재진입까지 걸린 거래일을 구간별로 나눠 봤습니다.

[6] 대기 0일 기준 — 손절 뒤 며칠 만에 다시 들어갔나
gap       trades   win%  expectancy  down%
   2-3d      32  28.1%     12.65%  12.5%
   4-5d      23  30.4%      0.88%  26.1%
  6-10d      63  25.4%     -1.10%  25.4%
 11-20d      65  29.2%      2.43%  27.7%
   21d+     325  25.2%      0.27%  48.6%

손절 2~3거래일 만에 다시 들어간 32건의 평균이 12.65%로 압도적입니다. 이것만 보면 "손절 후 바로 다시 사는 게 정답"처럼 보이지만, 안을 열어 보면 다릅니다.

에코프로 086520  2023-02-03 진입  +310.3%  trend  (손절 3거래일 뒤)
에코프로 086520  2021-07-14 진입   +93.2%  trend  (손절 3거래일 뒤)
에스엠   041510  2023-01-31 진입   +35.7%  trend
mean 12.65%   median -5.30%   상위 2건 제외 0.04%

32건의 중앙값은 −5.30%, 즉 절반 이상이 다시 손절로 끝났습니다. 평균 12.65%는 에코프로 2023-02-03 거래 하나(+310%)가 만든 숫자이고, 상위 2건을 빼면 0.04%입니다. 그래서 22종목에서 에코프로만 빼고 다시 계산했습니다.

wait  trades  expectancy(에코프로 제외)  상위 1% 거래도 제외
  0d     992        1.63%                  0.12%
  3d     974        1.65%                  0.11%
  5d     964        1.60%                  0.04%
 10d     934        1.63%                  0.02%
 20d     877        1.82%                  0.20%

에코프로를 빼자 "대기를 길게 할수록 줄어든다"는 흐름이 사라지고 1.60~1.82%로 평평해졌습니다. 상위 1% 거래까지 빼면 0.02~0.20%로 모두 0 근처입니다. 결론은 단순합니다. 이 데이터에서 재진입 대기 일수는 수익을 바꾸지 못했고, 바꾼 것처럼 보인 차이는 큰 추세 1~2건을 잡았느냐 놓쳤느냐였습니다. 실제로 에코프로의 누적 수익은 대기 0일 771%, 대기 10일 161%로 갈렸습니다. 돌파 전략은 소수의 큰 거래로 버티는 구조라, 그 큰 거래가 하필 손절 직후에 왔다면 대기는 비싼 규칙이 됩니다.

5. 대기가 실제로 줄인 것 — 연속 손절과 MDD

수익에서 차이가 없다면 대기는 쓸모가 없을까요. 종목별로 0일과 10일을 나란히 놓으면 다른 것이 보입니다.

고변동 종목(HLB·알테오젠·에코프로)에서는 대기가 최장 연속 손절을 2~4회 줄이고 MDD를 6~11%p 얕게 만들었습니다. 22종목 전체로도 최장 연속 손절이 14회에서 10~12회로 줄었습니다. 반면 셀트리온은 대기 10일 때문에 빠진 거래 중에 수익 거래가 있어 누적 수익이 −2.9%에서 −48.3%로 나빠졌습니다. 대기는 평균을 바꾸는 규칙이 아니라 경로를 바꾸는 규칙이고, 그 경로 변화가 종목마다 다른 방향으로 나왔습니다.

실전에서 경로는 무시할 수 없습니다. 같은 종목에서 14번 연속 손절이 나면 대부분 사람은 중간에 봇을 끕니다. 그래서 "대기를 넣을까"는 수익의 문제가 아니라 연속 손절을 몇 번까지 견딜 수 있느냐의 문제로 보는 게 맞습니다. 그 기준을 미리 정해 두는 법은 봇 손실 구간에서 끌까 둘까에서 다뤘습니다.

6. 대기보다 큰 차이 — 200일선 아래 진입

그렇다면 손절 뒤 재진입이 평균보다 못한 진짜 이유는 뭘까요. 신호일 종가가 200일 이동평균 위인지 아래인지로 거래를 나눴습니다.

[3] 구간별 — 신호일 종가 vs 200일 이동평균
regime wait  trades   win%  expectancy
 down   0d     343  27.7%     -0.16%
 down  10d     323  27.9%     -0.08%
 down  20d     303  26.7%     -0.14%
   up   0d     706  30.5%      3.05%
   up  10d     662  30.5%      2.66%

[7] 200일선 필터를 더하면 (200일선 아래 신호는 진입 안 함)
wait  trades   win%  expectancy  med_cum   med_mdd  max_stop_streak
  0d     706  30.5%      3.05%      9.9%   -36.6%      10
 10d     662  30.5%      2.66%     11.6%   -33.9%       8

200일선 아래에서 나온 돌파 신호 343건은 대기 일수와 상관없이 거래당 평균이 −0.08~−0.16%로 손익분기 아래였습니다. 앞의 [6] 표에서도 손절 21거래일 이후 재진입 325건 중 48.6%가 200일선 아래였습니다. 손절이 반복되는 종목은 대개 장기 하락 중인 종목이고, 그런 종목에서는 며칠을 쉬든 다시 사는 것 자체가 손해였습니다. 200일선 필터를 넣으면 대기 없이도 종목별 MDD 중앙값이 −45.2%에서 −36.6%로, 최장 연속 손절이 14회에서 10회로 줄었습니다. 대기 일수보다 "어떤 상태에서 다시 사느냐"가 더 큰 손잡이였습니다.

7. 봇에 넣을 때 — 거래일로 세고 상태를 파일에 남긴다

그래도 대기 규칙을 넣기로 했다면 구현에서 백테스트와 어긋나는 곳이 두 군데 있습니다.

• 거래일로 센다. 백테스트는 일봉 인덱스로 셌으니 거래일 기준입니다. 봇이 datetime으로 달력 날짜를 빼면 주말·연휴가 낀 주에 실제 대기가 짧아집니다. 키움 REST API 주식일봉차트조회요청 ka10081(POST /api/dostk/chart) 응답 stk_dt_pole_chart_qry의 dt 목록으로 세면 휴장일이 이미 빠져 있습니다. 한국투자증권 KIS라면 FHKST03010100 일봉의 stck_bsop_date가 같은 역할을 합니다.
• 손절 날짜를 파일에 남긴다. 메모리에만 두면 봇을 재시작하는 순간 대기가 사라져 다음 신호에 바로 삽니다. 손절 체결은 실시간 00(주문체결) 통보나 kt00007(계좌별주문체결내역상세요청)로 확인한 뒤 기록합니다.

import json
from pathlib import Path

STATE = Path("cooldown_state.json")
WAIT_DAYS = 3          # 손절 뒤 쉬는 거래일 수 — 백테스트와 같은 값

def load_state() -> dict:
    return json.loads(STATE.read_text(encoding="utf-8")) if STATE.exists() else {}

def on_stop_filled(stk_cd: str, fill_date: str) -> None:
    """손절 체결 확인 뒤 호출. fill_date = 'YYYYMMDD'"""
    s = load_state()
    s[stk_cd] = {"last_stop": fill_date}
    STATE.write_text(json.dumps(s, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

def can_enter(stk_cd: str, trade_dates: list[str]) -> bool:
    """trade_dates = ka10081 응답의 dt 목록(정렬 무관, 오늘 포함). 휴장일은 이미 빠져 있다."""
    last = load_state().get(stk_cd, {}).get("last_stop")
    if not last:
        return True
    passed = sum(1 for d in trade_dates if d > last)   # 손절일 다음 거래일부터 센다
    return passed > WAIT_DAYS

손절 하나가 기록된 뒤의 상태 파일은 이렇게 생깁니다.

{
  "196170": {
    "last_stop": "20261021"
  }
}

이 경우 10월 22·23·26일(3거래일, 주말 제외)은 신호가 나도 can_enter가 False를 돌려주고, 10월 27일 종가 신호부터 매수 주문 kt10000으로 넘어갑니다. passed > WAIT_DAYS는 백테스트의 i > blocked_until과 같은 조건이라 대기 0일이면 손절 다음 날 신호부터 받습니다. 주문 함수 쪽 처리는 키움 kt10000 주문 글을, 일봉 조회는 키움 일봉·분봉·틱 차트 글을 참고하세요.

8. 재현 코드와 한계

위 표 전체를 만드는 스크립트는 stop_reentry_cooldown_backtest.py로 받을 수 있습니다. ASOF를 2026-10-23으로 고정했기 때문에 지금 실행해도 글과 같은 숫자가 나옵니다. 최신 데이터로 보려면 ASOF = None으로 바꾸면 되고 숫자는 달라집니다. 대기를 거는 핵심은 두 줄입니다.

prev_stop = why == "stop"
blocked_until = j + wait if why == "stop" else j   # 손절일 때만 wait 거래일 동안 신호 무시
...
if i > blocked_until and c[i] > hi20[i]:           # 신호(종가 확인) -> 다음 날 시가 진입

같은 전략을 시작일만 바꿨을 때의 흔들림은 백테스트 시작일 민감도에서, 백테스트 점검 순서 전체는 자동매매 백테스트 완전 가이드에서 볼 수 있습니다.

9. 자주 묻는 질문