Shaanxi Zhuoyue Digital Technology Consulting Service Co., Ltd.
저는 금, 비트코인, 미국 선물, 외환시장을 중심으로 연구하고 있는 개인 트레이더이자 알고리즘 트레이딩 시스템 개발자입니다.
제가 트레이딩을 시작한 이유는 영원히 손실이 나지 않는 완벽한 전략이 존재한다고 믿었기 때문이 아닙니다. 저를 시장으로 이끈 것은 가격, 확률, 위험 그리고 인간의 행동 사이에 존재하는 관계였습니다.
다음 캔들의 방향을 매번 예측하려 하기보다는, 하나의 시스템이 서로 다른 시장 사이클과 높은 변동성, 그리고 연속 손실이 발생하는 상황에서도 본래의 논리를 유지할 수 있는지를 더 중요하게 생각합니다.
저는 전략 개발, 장기간의 백테스트, 매개변수 검증, 실제 시장에서의 주문 체결 관찰에 많은 시간을 투자해 왔습니다. 백테스트에서는 훌륭해 보이는 시스템도 스프레드, 슬리피지, 수수료, 브로커의 거래 조건, 실제 유동성을 반영하면 결과가 완전히 달라질 수 있습니다.
그래서 저는 가장 보기 좋은 수익곡선만 보여주기보다, 손실과 드로다운, 실패와 약점을 솔직하게 바라보는 것을 중요하게 생각합니다.
EA를 개발할 때 제가 지키는 원칙은 명확합니다. 거래 논리는 이해할 수 있어야 하고, 위험은 설명할 수 있어야 하며, 테스트는 다양한 시장 환경을 포함해야 합니다. 또한 모든 전략은 끊임없이 의심받고, 수정되고, 다시 검증되어야 합니다.
제가 생각하는 가치 있는 거래 시스템은 단기간에 가장 많은 수익을 올리는 시스템이 아닙니다. 시장이 어려워졌을 때도 왜 진입하는지, 왜 포지션을 늘리는지, 그리고 언제 멈춰야 하는지를 이해하고 있는 시스템입니다.
저는 손실이 전혀 없는 거래를 약속하지 않습니다. 높은 수익을 위험이 없는 것처럼 포장하지도 않습니다. 불확실성은 언제나 시장의 일부로 남아 있을 것입니다.
제가 할 수 있는 일은 거래 논리를 계속 개선하고, 위험 노출을 관리하며, 모든 시스템을 시간과 실제 시장 환경 속에서 지속적으로 검증하는 것입니다.
이곳에 공개된 모든 시스템 뒤에는 수많은 테스트, 실패, 수정 그리고 재검증의 과정이 있습니다. 완벽한 시스템은 아니지만, 저는 모든 세부 사항을 진지하게 다루며 제가 공개하는 결과에 책임을 가지고 있습니다.
트레이딩은 긴 게임입니다.
저는 지금도 배우고 있으며 계속 발전하고 있습니다.
제가 트레이딩을 시작한 이유는 영원히 손실이 나지 않는 완벽한 전략이 존재한다고 믿었기 때문이 아닙니다. 저를 시장으로 이끈 것은 가격, 확률, 위험 그리고 인간의 행동 사이에 존재하는 관계였습니다.
다음 캔들의 방향을 매번 예측하려 하기보다는, 하나의 시스템이 서로 다른 시장 사이클과 높은 변동성, 그리고 연속 손실이 발생하는 상황에서도 본래의 논리를 유지할 수 있는지를 더 중요하게 생각합니다.
저는 전략 개발, 장기간의 백테스트, 매개변수 검증, 실제 시장에서의 주문 체결 관찰에 많은 시간을 투자해 왔습니다. 백테스트에서는 훌륭해 보이는 시스템도 스프레드, 슬리피지, 수수료, 브로커의 거래 조건, 실제 유동성을 반영하면 결과가 완전히 달라질 수 있습니다.
그래서 저는 가장 보기 좋은 수익곡선만 보여주기보다, 손실과 드로다운, 실패와 약점을 솔직하게 바라보는 것을 중요하게 생각합니다.
EA를 개발할 때 제가 지키는 원칙은 명확합니다. 거래 논리는 이해할 수 있어야 하고, 위험은 설명할 수 있어야 하며, 테스트는 다양한 시장 환경을 포함해야 합니다. 또한 모든 전략은 끊임없이 의심받고, 수정되고, 다시 검증되어야 합니다.
제가 생각하는 가치 있는 거래 시스템은 단기간에 가장 많은 수익을 올리는 시스템이 아닙니다. 시장이 어려워졌을 때도 왜 진입하는지, 왜 포지션을 늘리는지, 그리고 언제 멈춰야 하는지를 이해하고 있는 시스템입니다.
저는 손실이 전혀 없는 거래를 약속하지 않습니다. 높은 수익을 위험이 없는 것처럼 포장하지도 않습니다. 불확실성은 언제나 시장의 일부로 남아 있을 것입니다.
제가 할 수 있는 일은 거래 논리를 계속 개선하고, 위험 노출을 관리하며, 모든 시스템을 시간과 실제 시장 환경 속에서 지속적으로 검증하는 것입니다.
이곳에 공개된 모든 시스템 뒤에는 수많은 테스트, 실패, 수정 그리고 재검증의 과정이 있습니다. 완벽한 시스템은 아니지만, 저는 모든 세부 사항을 진지하게 다루며 제가 공개하는 결과에 책임을 가지고 있습니다.
트레이딩은 긴 게임입니다.
저는 지금도 배우고 있으며 계속 발전하고 있습니다.
Bo Wen Che
Liuguanyi3X 在原版 Engine A 基础上增加 H9 第二收益引擎。 在当前历史回测基准中，组合净利润相比原版利润提升约 45.57%。最大回撤由 6.945% 上升至 8.713%，增加 1.768 个百分点。Profit / 1% DD 从 919.57 提高至 1,066.96，
策略核心仍由原版 Engine A 执行。H9 主要在 Engine A 进入特定回撤状态后寻找第二收益机会，通过更高周期趋势、EMA结构和短周期回踩确认寻找补充入场；在深度回撤且与主引擎风险重叠时，通过动态风险矩阵调节额外暴露。新版本同时将 H9 与原版资金档位完全同步，以 2500档=1× 为基础，5000档=2×、10000档=4×，其他档位依次同比例增加盈利与风险
Liuguanyi3X integrates the H9 secondary alpha engine into the core Engine A foundation.
Based on current historical backtest benchmarks, combined net profit improved by ~45.57% relative to the legacy model. Maximum Drawdown (Max DD) expanded from 6.945% to 8.713% (+1.768 percentage points), while the Profit / 1% Max DD ratio upgraded from 919.57 to 1,066.96.
Core trade execution continues to be driven by Engine A. H9 operates conditionally, identifying auxiliary entry points when Engine A experiences designated drawdown phases—filtering opportunities via higher-timeframe trends, EMA structure, and lower-timeframe pullback confirmations. Under severe drawdown scenarios with overlapping exposure, a dynamic risk matrix dynamically modulates additional leverage.
Furthermore, H9 risk levels are fully aligned with the baseline account tier system ($2,500 = 1×, $5,000 = 2×, $10,000 = 4×), ensuring strictly proportional sizing for expected returns and drawdown across all capital tiers
策略核心仍由原版 Engine A 执行。H9 主要在 Engine A 进入特定回撤状态后寻找第二收益机会，通过更高周期趋势、EMA结构和短周期回踩确认寻找补充入场；在深度回撤且与主引擎风险重叠时，通过动态风险矩阵调节额外暴露。新版本同时将 H9 与原版资金档位完全同步，以 2500档=1× 为基础，5000档=2×、10000档=4×，其他档位依次同比例增加盈利与风险
Liuguanyi3X integrates the H9 secondary alpha engine into the core Engine A foundation.
Based on current historical backtest benchmarks, combined net profit improved by ~45.57% relative to the legacy model. Maximum Drawdown (Max DD) expanded from 6.945% to 8.713% (+1.768 percentage points), while the Profit / 1% Max DD ratio upgraded from 919.57 to 1,066.96.
Core trade execution continues to be driven by Engine A. H9 operates conditionally, identifying auxiliary entry points when Engine A experiences designated drawdown phases—filtering opportunities via higher-timeframe trends, EMA structure, and lower-timeframe pullback confirmations. Under severe drawdown scenarios with overlapping exposure, a dynamic risk matrix dynamically modulates additional leverage.
Furthermore, H9 risk levels are fully aligned with the baseline account tier system ($2,500 = 1×, $5,000 = 2×, $10,000 = 4×), ensuring strictly proportional sizing for expected returns and drawdown across all capital tiers