돈치안 채널 (Donchian Channel)

 

지금까지 다룬 이동평균은 가격의 평균을 기준으로 추세를 판단했습니다. 이번에 소개할 돈치안 채널은 평균이 아니라 극값 — 일정 기간 동안의 최고가와 최저가 — 을 기준으로 합니다. 가격이 최고점을 갱신하면 상승 추세로, 최저점을 갱신하면 하락 추세로 보는, 굉장히 직관적인 접근입니다.

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지표 소개

돈치안 채널은 Richard Donchian이 개발한 지표로, 세 개의 선으로 구성됩니다.

상단 (Upper) = N일 최고가
하단 (Lower) = N일 최저가
중심 (Mid)   = (Upper + Lower) / 2

 

기본 기간은 20일입니다. 차트에 그리면 가격을 감싸는 채널 형태가 됩니다.

 

 

상단선(파랑)과 하단선(빨강)이 계단식으로 움직이는 것이 특징입니다. 이동평균처럼 부드럽게 흘러가는 게 아니라, 신고가/신저가가 나올 때만 값이 바뀝니다. 가격이 상단을 뚫으면 "N일 만에 가장 높은 가격"이라는 뜻이고, 하단을 뚫으면 "N일 만에 가장 낮은 가격"이라는 뜻입니다.

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가설 설정

돈치안 채널의 가장 기본적인 전략은 브레이크아웃입니다.

• 매수 — 가격이 상단선을 돌파 (N일 최고가 갱신)
• 매도 — 가격이 하단선을 돌파 (N일 최저가 갱신)

"신고가를 내면 들어가고, 신저가를 내면 나온다." 단순하지만, 이 논리가 유명한 터틀트레이딩의 출발점이기도 합니다.

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백테스트 조건

항목	설정
종목	BTC/USDT (Binance Spot)
기간	2018.01.01 ~ 2025.12.31
타임프레임	일봉 (1D)
돈치안 기간	20일
진입	상단 돌파 시 매수
청산	하단 돌파 시 매도
초기 자본	$10,000
수수료 / 슬리피지	미적용

 

진입 신호는 전일까지의 채널을 기준으로 판단합니다. 당일 데이터로 당일 채널을 만들고 그걸로 판단하면 미래 참조가 되기 때문입니다.

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코드 구현

import pandas as pd
import mplfinance as mpf

# ===== 설정 =====
DATA_FILE = "BTCUSDT_1d.csv"
DC_PERIOD = 20          # 돈치안 채널 기간
INITIAL_CAPITAL = 10000
ZOOM_DAYS = 180
# ================

# 데이터 로드
df = pd.read_csv(DATA_FILE, index_col="timestamp", parse_dates=True)

# 돈치안 채널 계산
# 진입 신호는 "전일까지의" 채널을 기준으로 판단 → shift(1)
df["dc_upper"] = df["high"].rolling(window=DC_PERIOD).max().shift(1)
df["dc_lower"] = df["low"].rolling(window=DC_PERIOD).min().shift(1)
df["dc_mid"] = (df["dc_upper"] + df["dc_lower"]) / 2

# 백테스트
capital = INITIAL_CAPITAL
holdings = 0
buy_price = 0
in_position = False
trades = []

for i in range(DC_PERIOD, len(df)):
    high = df["high"].iloc[i]
    low = df["low"].iloc[i]
    close = df["close"].iloc[i]
    upper = df["dc_upper"].iloc[i]
    lower = df["dc_lower"].iloc[i]

    if not in_position:
        # 상단 돌파 → 매수
        if high > upper:
            buy_price = close
            holdings = capital / buy_price
            capital = 0
            in_position = True
    else:
        # 하단 돌파 → 매도
        if low < lower:
            sell_price = close
            capital = holdings * sell_price
            pnl = (sell_price - buy_price) / buy_price * 100
            trades.append({
                "buy": buy_price,
                "sell": sell_price,
                "pnl_pct": round(pnl, 2)
            })
            holdings = 0
            in_position = False

# 마지막 포지션 정리
if in_position:
    last_price = df["close"].iloc[-1]
    capital = holdings * last_price
    pnl = (last_price - buy_price) / buy_price * 100
    trades.append({
        "buy": buy_price,
        "sell": last_price,
        "pnl_pct": round(pnl, 2)
    })

# 결과 출력
final_capital = capital
total_return = (final_capital - INITIAL_CAPITAL) / INITIAL_CAPITAL * 100
win_trades = [t for t in trades if t["pnl_pct"] > 0]
lose_trades = [t for t in trades if t["pnl_pct"] <= 0]

first_price = df["close"].dropna().iloc[0]
last_price = df["close"].dropna().iloc[-1]
bnh_return = (last_price - first_price) / first_price * 100
bnh_capital = INITIAL_CAPITAL * (1 + bnh_return / 100)

print("=" * 40)
print(f"Donchian Channel {DC_PERIOD} 백테스트 결과")
print("=" * 40)
print(f"초기 자본:    ${INITIAL_CAPITAL:,.0f}")
print(f"최종 자본:    ${final_capital:,.0f}")
print(f"총 수익률:    {total_return:+.2f}%")
print(f"총 거래 수:   {len(trades)}회")
print(f"승리:         {len(win_trades)}회")
print(f"패배:         {len(lose_trades)}회")
if trades:
    print(f"승률:         {len(win_trades)/len(trades)*100:.1f}%")
print("-" * 40)
print(f"바이앤홀드:   ${bnh_capital:,.0f} ({bnh_return:+.2f}%)")
print("=" * 40)

# 차트 1 — 전체 기간 라인 차트
ap_full = [
    mpf.make_addplot(df["dc_upper"], color="#1E88E5", width=1.2, label=f"DC Upper {DC_PERIOD}"),
    mpf.make_addplot(df["dc_lower"], color="#E53935", width=1.2, label=f"DC Lower {DC_PERIOD}"),
]
mpf.plot(df, type="line", style="charles",
    title=f"BTC/USDT  Donchian Channel {DC_PERIOD} (Full)",
    addplot=ap_full, volume=False, figsize=(14, 6), linecolor="#333333")

# 차트 2 — 최근 구간 캔들 차트
df_zoom = df.tail(ZOOM_DAYS).copy()
ap_zoom = [
    mpf.make_addplot(df_zoom["dc_upper"], color="#1E88E5", width=1.2, label=f"DC Upper {DC_PERIOD}"),
    mpf.make_addplot(df_zoom["dc_lower"], color="#E53935", width=1.2, label=f"DC Lower {DC_PERIOD}"),
]
mpf.plot(df_zoom, type="candle", style="charles",
    title=f"BTC/USDT  Donchian Channel {DC_PERIOD} (Last {ZOOM_DAYS}D)",
    addplot=ap_zoom, volume=False, figsize=(14, 6))

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사용법

DC_PERIOD를 바꾸면 채널 기간을 조절할 수 있습니다.

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결과 분석

 

 

+1117%로 바이앤홀드(+555%)의 약 두 배입니다.

 

승률이 40.5%입니다. 42번 거래해서 25번 졌습니다. 그런데도 +1117%입니다. 이건 소수의 큰 승리가 다수의 작은 손실을 커버하는 전형적인 추세추종 패턴입니다. 신고가를 돌파한 뒤 큰 추세가 이어지면 큰 수익을 얻고, 돌파가 실패하면 하단까지 내려올 때 빠져나오면서 작은 손실로 끝나는 구조입니다.

 

이동평균 크로스와 비교하면, 돈치안 브레이크아웃은 진입 조건이 명확합니다. "N일 최고가를 넘었는가" — 계산할 것도 없고, 해석할 여지도 없습니다. 대신 청산이 느립니다. 매도 조건이 "N일 최저가 돌파"인데, 상단 돌파 후 이익이 발생한 상태에서 다시 하단까지 내려오려면 상당한 되돌림을 감수해야 합니다. 이 부분이 수익률을 깎는 주된 원인입니다.

 

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정리

돈치안 채널은 "최고가를 넘으면 사고, 최저가를 깨면 판다"는 심플한 논리의 브레이크아웃 지표입니다. 승률은 낮지만 추세를 잡았을 때의 수익이 크기 때문에, 전형적인 추세추종 전략의 출발점이 됩니다.

 

다만 현재 전략에는 두 가지 개선 여지가 있습니다. 첫째, 손절이 없습니다. 상단 돌파 후 가격이 급락해도 하단까지 내려올 때까지 기다려야 합니다. 둘째, 포지션 크기가 고정입니다. 변동성에 상관없이 항상 자본 전액을 투입합니다.

 

다음 글에서는 이 두 가지를 개선한 터틀트레이딩을 다룹니다. 앞서 소개한 ATR을 활용해 손절 라인을 설정하고, 변동성에 맞게 포지션 크기를 조절하는 방법을 적용합니다.

 

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본 포스팅은 지표의 원리와 백테스트 과정을 정리한 기술 블로그이며, 특정 자산의 매매를 권유하지 않습니다.
백테스트 결과는 과거 데이터 기반이며 실제 수익을 보장하지 않습니다. 모든 투자의 책임은 본인에게 있습니다.