금 현물 아시아 레인지 런던 시가 돌파, 장중 매수·매도, 17:00 NY 금융 비용 기준 시각 전 청산(XAUUSD.SPOTMETAL 15-MINUTE)

가설

금 현물(XAUUSD.SPOTMETAL) 단일 종목 장중 매수·매도 돌파 전략으로, 2006년부터 15분 봉을 사용해요. 작동 가설은 이래요. 아시아 세션(18:00-02:00 뉴욕 시간)에는 금 거래가 뜸해요. 런던 장이 열리면 그날의 첫 정보 기반 주문 흐름이 들어와요. 런던 오전에 봉이 밤사이 아시아 레인지 바깥에서 마감하면, 반전하기보다 뉴욕 세션까지 이어지는 경향이 있어요. SPOTMETAL가 전체 데이터의 0.1%만 차지하므로 BINANCE(53%)과 BTC을 피하도록 했어요. 체결 가정: 봉 마감 시점에 내린 결정은 다음 봉 시가에 체결돼요. 이는 세션 거래소의 체결 방식과 부합해요(근거 있음). 보호 스톱은 플랫폼이 봉 안에서 체결하는 장중 스톱이에요(근거 있음). 모든 포지션은 16:00 NY까지 청산하므로 밤사이 금융 비용은 부과되지 않아요. 비용 계산: 아시아 레인지는 가격의 약 0.35-0.45%예요. 레인지 중간값에 스톱을 두면 약 0.2-0.3%의 위험을 감수해요. 거래당 기대 포착폭은 약 0.08-0.15%이고 왕복 스프레드는 약 0.015%로, 그 비용의 5-10x배예요. 리스크 경로 (a): 스톱에서 손실은 자산의 0.75%이며, 명목 규모는 자산의 3x로 제한돼요.

구현

금 현물(XAUUSD.SPOTMETAL, 15분) 아시아 레인지 돌파 전략으로 매수·매도해요. 아시아 레인지는 18:00-02:00 뉴욕 시간에 시작하는 봉들의 고가와 저가예요. 02:00 봉 종가부터 entry_end_hour NY까지, 봉 종가가 range_high + buffer_frac*레인지보다 높으면 매수하고(range_low - buffer_frac*레인지보다 낮으면 매도해요), 시장가 주문은 다음 봉 시가에 체결돼요(세션 거래소 next_open_fill). 거래일당 최대 한 번 진입하며, 거래일 봉(18:00-17:00 NY)의 Wilder ATR 20일 기준으로 레인지 폭이 range_min_atr~range_max_atr배일 때만 진입해요. 체결 시 축소 전용 주문 한 쌍(OUO)을 붙여요. 봉 안에서 레인지 중간값에 STOP_MARKET을 두고, 체결가에서 중간값까지 거리의 target_mult배만큼 체결가에서 위아래로 LIMIT 목표가를 둬요. 시간 청산은 flat_hour_ny(16:00 NY) 직전 봉 또는 세션 조기 종료 전 봉이 마감될 때 결정해, 17:00 NY 금융 비용 기준 시각 전에 포지션을 정리해요. 규모 = 자산*risk_per_trade / |종가 - 중간값|이며, min(max_notional_mult, 레버리지) x 자산의 0.98 x배로 제한해요.

가설을 그대로 구현해요. 한산한 아시아 세션에서 레인지를 정하고, 런던 오전에 레인지 밖에서 마감하면 추세 지속 신호로 삼아요. 스톱은 레인지 중간값에 두고, 금융 비용 기준 시각 전에 장중 포지션을 정리해요. 계획 매개변수 해석: buffer_frac은 아시아 레인지 폭에서 경계를 넘어서는 비율이고, target_mult은 체결가부터 스톱까지 거리의 R 배수예요. range_min_atr/range_max_atr은 아시아 레인지 폭을 일봉 20일 ATR 단위로 제한해요. entry_end_hour은 결정 봉이 마감될 수 있는 마지막 NY 시간이에요. 체결 방식 대응: 진입·시간 청산에는 next_open_fill(근거 있음)을 적용하고, 목표가와 함께 OUO에 둔 축소 전용 STOP_MARKET으로 intrabar_stop(근거 있음)을 구현해요. 리스크 경로 (a): 스톱 손실은 자산의 0.75%(갭 위험 제외)이고, 명목 규모는 자산의 3x로 제한해요. 레버리지는 self.config.leverage에서 읽는 3이며, 다음 봉 시가 체결 갭에 대비해 2%의 증거금 완충분을 빼요. 'session_open_hour_ny'과 'asian_end_hour_ny'은 매개변수로 노출한 고정 구조 상수(18, 2)이며 조정 대상이 아니에요. 모든 상태는 self의 스칼라 값이에요.