BlueprintQuant Structural Break Scanner MT5
- 지표
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Patrick Murimi Njoroge
Quantitative researcher building production-grade ML pipelines for MetaTrader 5.
Author of the "MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint" (20+ parts) and
"Feature Engineering for ML" series on MQL5 Community — the most comprehensive - 버전: 2.20
- 업데이트됨: 6 8월 2026
- 활성화: 5
평균 회귀(Mean-reversion) 시스템과 추세 추종(Trend-following) 시스템은 서로 반대되는 시장 조건에서 실패합니다. 현재 시장이 어떤 국면에 있는지 파악하는 것은 주관적인 의견이 아니라 통계적인 문제입니다.
구조적 변화 스캐너(Structural Break Scanner)는 관심 종목 리스트의 모든 종목을 세 가지 체제(Regime) 중 하나로 분류하고, 해당 분류를 뒷받침하는 통계적 증거의 크기를 제시합니다. 계량경제학 문헌에 등장하는 5가지 구조적 변화 검정을 적용하여 복잡한 숫자 배열 대신 명확한 라벨로 결과를 표시하고, 국면이 변경되면 알림을 보냅니다.
세 가지 국면 (Regimes)
- STEADY (평형/평균 회귀). 시계열이 평균 회귀 특성을 보입니다. 이탈 현상이 다시 회귀하는 경향이 있습니다. 패널에는 봉(bar) 단위의 추정 반감기(half-life)가 함께 표시되므로, 회귀 속도가 거래할 만큼 충분히 빠른지 확인할 수 있습니다.
- RANDOM (임의/랜덤 워크). 시계열이 랜덤 워크처럼 행동합니다. 평균 회귀나 추세 지속성 모두 통계적 근거가 부족합니다.
- EXPLOSIVE (폭발/추세). 시계열이 추세적이거나 버블과 같은 행태를 보이며, 이탈 현상이 회귀하기보다 점점 더 커지는 경향을 보입니다.
분류는 전체 평가 기간 동안 계산된 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 통계량을 기반으로 합니다. 기본 STEADY 임계값인 -2.86은 임의의 숫자가 아닌 표준 5% Dickey-Fuller 임계값이며, 종목별로 수동 오버라이드할 수 있습니다.
단순 라벨이 아닌 통계적 증거 제시
각 행에는 3/4과 같은 일치 수(confluence count)가 표시되어 몇 개의 독립적인 검정이 해당 분류를 뒷받침하는지 보여줍니다. 두 종목 모두 EXPLOSIVE로 표시되더라도 각각 1개 및 4개의 검정 지원을 받을 수 있으며, 이 차이는 매우 중요합니다. 스캐너는 이를 단일 점수 뒤에 숨기지 않고 명확히 리포트합니다.
4가지 보조 검정에는 Chu-Stinchcombe-White CUSUM 검정, 미지의 시점에서의 구조 변화를 위한 Chow-Type ADF 검정, Supremum ADF(SADF) 검정, 서브 마틴게일 및 슈퍼 마틴게일 궤적 검정이 포함됩니다. 패널을 Evidence(증거) 모드로 전환하면 5가지 검정 전체의 원시 통계량을 확인할 수 있습니다.
임계값 보정 (Threshold calibration)
국면 임계값은 모든 종목에 보편적으로 적용되지 않습니다. 한 종목에서 폭발적 행태를 의미하는 값이 다른 종목에서는 지극히 평범한 값일 수 있습니다. 패널에서 Calibrate를 누르면 스캐너가 과거 데이터를 스캔하여 종목별 테스트 통계량의 경험적 분포를 구축하고, 해당 분포의 백분위수로부터 종목별 전용 임계값을 산출합니다. 진행 상황은 패널에 표시되며 언제든지 스캔을 취소할 수 있습니다.
새로운 임계값은 스캔이 완료되는 즉시 적용됩니다. 저널에는 새 임계값 기준 하에서 각 국면이 과거 데이터의 몇 퍼센트를 차지했는지 표시되므로, EXPLOSIVE가 지속적인 상태가 아니라 희귀한 상태로 잘 설정되었는지 확인할 수 있습니다. 보정을 실행하지 않을 경우 기본적으로 공표된 표준 임계값을 사용하므로 설정 전에도 즉시 동작합니다.
제공하지 않는 기능 (주의 사항)
- 자동매매 EA(Expert Advisor)가 아니며, 주문을 실행하지 않습니다.
- 방향성을 예측하지 않으며, 국면 전환 매매의 수익성을 보장하지 않습니다.
- 리페인팅(Repaint)이 없습니다. 기본 설정에서는 확정된 봉만 평가하므로 지나간 값이 사후에 변경되지 않습니다.
패널 기능
Regime 모드에서는 종목별로 국면, 일치 수, 반감기 또는 현재 통계량, 마지막 국면 변화 이후 경과 시간, 현재 활성화된 구조적 변화 유무 및 방향을 한 행으로 보여줍니다. Evidence 모드에서는 5가지 검정 전체의 원시 통계량을 제공합니다.
열 헤더를 클릭하여 정렬할 수 있으며, 다시 클릭하면 정렬 순서가 반대로 바뀝니다. 기본 정렬은 EXPLOSIVE 종목을 최상단에 배치하여 주의가 필요한 종목이 항상 긴 목록의 맨 위에 오도록 합니다. 종목을 클릭하면 차트가 해당 종목으로 전환됩니다. 차트를 넓게 봐야 할 때는 패널을 타이틀바 한 줄로 접을 수 있습니다.
주요 특징
- 차트의 종목과 상관없이 특정 종목 리스트 또는 마켓 워치(Market Watch)의 모든 종목을 모든 타임프레임에서 스캔합니다.
- 브로커 접미사(Suffix) 자동 처리: EURUSD로 작성된 리스트가 EURUSD.m과 같이 표기되는 계좌에서도 정상 작동합니다.
- 국면 전환 알림: 터미널 팝업, MetaTrader 모바일 앱 푸시 알림, 이메일을 지원합니다.
- 알림은 설정 가능한 수준의 뒷받침 증거(일치 수)를 요구하며, 변동성이 큰 단일 종목의 repeated 알림을 방지하기 위해 종목별 재작동 간격(re-arm interval)을 설정할 수 있습니다.
- 임계값 보정은 터미널 멈춤이나 추가 파일 없이 패널 내부 백그라운드에서 실행됩니다.
- 개별 검정을 비활성화할 수 있으며, 비활성화된 검정의 계산은 완전히 건너뜁니다.
- 스캔 계산이 한 번에 처리되지 않고 새로고침 주기별로 분산 실행되므로 대형 감시 리스트에서도 터미널이 멈추지 않습니다.
- 차트 상에 과거 국면 변화 시점을 표시하는 수직 마커(선택 사항)를 통해 분류가 실제 가격 행태 변화와 일치하는지 visual하게 확인할 수 있습니다.
- 현재 스캔 결과를 CSV 파일로 내보내기 지원.
방법론 및 한계점 명시
사용된 검정들은 구조적 변화 관련 학술 문헌에서 발췌되었습니다: Homm & Breitung(2012)이 금융 시계열에 맞게 발전시킨 Chu, Stinchcombe, White 검정, Chow(1960) 및 Andrews(1993)에 기반한 Chow-Type 검정, Phillips, Wu, Yu(2011) 및 Phillips, Shi, Yu(2015)의 Supremum ADF 검정. 5가지 검정 모두 Marcos Lopez de Prado의 저서 Advances in Financial Machine Learning(2018) 17장에 자세히 다루어져 있습니다.
한 가지 한계점을 솔직하게 명시합니다. 이러한 검정 중 몇몇은 여러 후보 변화점에 대해 상한(Supremum)을 취하므로 실효 위양성률(False Positive Rate)이 명목 유의수준보다 높아집니다. 따라서 일치 수를 정교하게 보정된 확률이 아닌 '증거의 강도'로 해석하십시오. 4개의 보조 검정이 있는 것이 1개보다 의미 있게 강력하지만, 둘 다 보증을 의미하지는 않습니다.
모든 통계량은 출시 전 Python 독립 구현체와 비교 검증을 거쳤으며, 기준 시계열에서 수치 정밀도 수준까지 완전히 일치함을 확인했습니다.
문서화
전체 사용자 매뉴얼은 다음 링크에 게시되어 있습니다: Structural Break Scanner: setup, parameters, and threshold calibration. 매뉴얼은 모든 입력 매개변수, 보정 워크플로, 일치 수 해석 방법 및 각 국면의 실제 의미를 다룹니다.
개발자 및 연구 배경 소개
저는 MetaTrader 5용 머신러닝, 피처 엔지니어링 및 시장 미시구조에 관한 글을 기고하는 퀀트 개발자입니다. 이 제품은 처음부터 상용 제품으로 기획된 것이 아닙니다. 5가지 구조적 변화 검정을 도출하고 구현하며, 상호 검증했던 두 편의 공개 기사에서 시작되었습니다.
- Structural break tests implemented in Python: 레퍼런스 코드와 함께 CUSUM, Chow-Type, SADF 및 마틴게일 검정을 다룸.
- The same tests ported to MQL5: 동일한 검정을 MQL5로 포팅하고 Python 구현과 수치적 일치 검증 완료.
두 기사 모두 전체 소스 코드를 포함하고 있으며 누구나 무료로 이용할 수 있습니다. 해당 코드는 단일 차트에서 통계량을 계산하고 원시 숫자를 반환합니다. 본 제품은 그 위에 구축된 응용 레이어로, 국면 분류, 반감기 추정, 증거 수 카운팅, 경험적 보정, 다중 종목 스캔 및 알림 기능을 제공합니다. 수식적 원리를 이해하고 싶다면 기사를 먼저 읽어보시길 권장합니다. 무료이며 본 제품의 진실된 기반입니다.
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