요약
모든 후보 리더는 다섯 요소 — 실현 PnL의 일관성, 승률, 프로핏 팩터, 포지션 규율, 계좌 생존성 — 로 평가됩니다. 각 요소에는 절대 하한선이 있으며, 하나라도 통과하지 못하면 가중치가 줄어드는 것이 아니라 후보에서 완전히 제외됩니다. 통과한 리더는 종합 점수를 받고, 자본은 리더별 상한을 조건으로 그 점수에 비례해 배분됩니다. 점수는 지속적으로 갱신되므로 엣지의 감소는 갑작스러운 사고가 아니라 가중치 변화로 드러납니다.
총이익은 트레이더에 대해 가장 쉽게 구할 수 있고 가장 정보가 없는 숫자입니다. 실력과 규모, 레버리지, 그리고 그 기간이 얼마나 유리했는지를 한데 섞어버립니다. 프로세스가 동일하고 포지션 크기만 다른 두 계좌는 완전히 다른 PnL을 만들고, PnL이 동일한 두 계좌는 다음 달을 버틸 확률이 전혀 다를 수 있습니다.
아래 모든 요소는 큰 PnL 숫자보다 우연히 만들어내기 어렵다는 이유로 선택되었습니다. 조작이 불가능한 요소는 하나도 없으며, 조작 가능한 지점은 이 페이지에서 그대로 밝힙니다.
일관성은 실현 이익의 총량이 아니라 기록 전반에 얼마나 고르게 분포하는지를 측정합니다. 이익 대부분이 여러 기간에 걸쳐 발생한 기록은, 단 하나의 구간이 전부를 만들고 나머지는 평평하거나 마이너스인 기록과 질적으로 다른 증거입니다.
이는 반복 가능성의 대리 지표입니다. 반복 가능한 프로세스는 반복되는 서명을 남기고, 운 좋은 구간은 스파이크만 남깁니다. 이 요소가 '운 좋은 한 달' 문제에 대한 주된 방어이며, 총이익이 더 적은 트레이더가 더 크지만 뭉쳐 있는 기록보다 높은 점수를 받을 수 있는 이유입니다.
승률은 청산된 거래 중 수익 거래의 비율입니다. 단독으로는 거의 무의미합니다 — 손실을 방치하면 90%를 이기고도 돈을 잃을 수 있습니다 — 그래서 여기서는 결코 단독으로 쓰지 않습니다.
그 역할은 프로핏 팩터에 대한 교차 검증입니다. 높은 승률에 약한 프로핏 팩터는 손실이 이익보다 크고, 나쁜 거래 한 번으로 성과를 반납할 트레이더를 뜻합니다. 낮은 승률에 강한 프로핏 팩터는 추세추종형이며, 이는 정당한 형태입니다. 두 지표를 함께 읽으면 구분되지만, 어느 하나만으로는 불가능합니다.
프로핏 팩터는 총이익을 총손실로 나눈 값입니다. 절대 PnL이 답하지 못하는 질문에 답합니다: 그만큼 벌기 위해 얼마를 위험에 걸었는가. 1을 겨우 넘는 프로핏 팩터는 조건이 조금만 바뀌어도 여유가 없는 계좌를 뜻합니다.
또한 단일 거래 기록을 직접 억제합니다. 총이익 전부가 한 포지션에서 나왔다면 그 비율은 취약하며, 총이익 기준 순위는 그 취약함에 오히려 상을 줍니다.
규율은 결과가 아니라 행동을 봅니다. 포지션 크기가 안정적인지 불규칙한지, 손실 후 레버리지가 확대되는지, 청산 근처까지 버티는지, 나쁜 구간을 지난 뒤에도 이전과 같게 행동하는지.
선정만으로는 볼 수 없는 실패 양상을 다루는 요소입니다. 틸트는 이미 돈을 잃은 뒤에야 과거 PnL 곡선에 나타납니다. 사이징 행동은 더 먼저 드러나며, 아직 관찰하지 못한 드로다운에서 트레이더가 어떻게 행동할지에 대해 현재 구할 수 있는 가장 가까운 대리 지표입니다.
생존성은 계좌가 불리한 조건을 피했는지가 아니라 실제로 겪고 살아남았는지를 묻습니다. 전 이력이 하나의 우호적 추세 안에 들어 있는 계좌는 생존성을 증명한 것이 아니라 그 추세를 증명한 것입니다.
카피 트레이딩 특유의 비대칭성을 가장 직접적으로 겨냥한 요소입니다. 청산된 리더는 단순히 수익률이 나쁜 것이 아니라 전략 자체가 끝나고, 그를 미러링하던 모든 계좌도 함께 끝납니다. 따라서 생존성은 점수 가산 항목이 아니라 전제 조건으로 취급됩니다.
가중 점수 체계에는 고유한 병리가 있습니다. 한 차원의 강점이 다른 차원의 실패를 대신 지불하게 만드는 것입니다. 프로핏 팩터가 뛰어나지만 생존성 증거가 없는 트레이더도 가중 평균은 통과할 수 있고, 그 결과 나오는 배분은 정확히 하고 싶지 않았던 배분입니다.
그래서 하한선은 입력값이 아니라 필터로서 먼저 실행됩니다. 하나라도 통과하지 못하면 후보군에서 제외됩니다. 종합 점수는 통과자들 사이에서만 계산되며, 따라서 점수는 '이 증거가 얼마나 강한가'에만 답하고 '이 트레이더가 자격이 있는가'에는 결코 답하지 않습니다. 이 둘은 다른 질문이며, 섞는 순간 잘못된 배분이 산수로 정당화됩니다.
유리한 한 달은 거의 모든 성과 통계를 지배할 수 있습니다. 이 설계의 네 가지 속성이 그 문제를 겨냥하며, 개별적으로가 아니라 함께 작동합니다.
이것이 운을 없애지는 않습니다. 통과에 필요한 운의 양을 높일 뿐이며, 그것이 어떤 선정 절차든 정직하게 주장할 수 있는 최대치입니다.
자본은 리더별 명목 상한을 조건으로 종합 점수에 비례해 자격을 갖춘 리더들에게 분배됩니다. 상한이 필요한 이유는 비례 배분만으로는 한계가 없기 때문입니다. 점수가 다른 후보들을 크게 앞선 리더는 결국 바스켓을 보유하는 의미를 무너뜨리는 집중도를 쌓게 됩니다.
가중치는 상시가 아니라 리밸런스 시점에 적용됩니다. 재가중은 매번 포지션을 닫고 열며, 양쪽 모두 수수료와 슬리피지를 냅니다. 회전율은 당신의 자본에서 실제로 지불되는 비용이므로, 스티키 바스켓은 평범한 변동성에는 의도적으로 인내심을 갖고 — 점수가 높다는 이유만으로는 절대 교체가 발생하지 않으며 — 비상 상황에서만 단호하게 움직입니다.
Starter 모드는 리더 1명을, Full 모드는 최대 10명을 미러링하며 미러링 거래량 $100,000에서 해제됩니다. 이 게이트는 상업적 이유가 아니라 기계적 이유입니다. 소액 잔고를 마진이 걸린 10개 서브계정으로 나누면 최소 주문 크기와 라운딩 후 포지션이 너무 작아져 리더를 충실히 따라갈 수 없습니다.
점수는 기록에 대한 진술이며 예측이 아닙니다. 공개된 과거 Hyperliquid 거래 이력에서 계산되며, 모든 요소는 그 이력이 만들어진 장세에 조건부입니다. 높은 점수는 측정된 차원에서 증거가 강하고 일관적이라는 뜻이며, 다음 기간이 지난 기간과 닮을 것이라는 뜻은 아닙니다.
두 가지 한계를 명시할 필요가 있습니다. 점수는 공개 이력에서 산출되므로 트레이더가 거래소 밖이나 다른 계좌에서 하는 일은 보이지 않습니다. 그리고 모델 포트폴리오와 리더보드 수치는 그 공개 이력에서 도출된 추정치이며, 특정 개인 계좌가 실제로 벌어들인 기록이 아닙니다.
레버리지 무기한 선물은 투입 자본의 전액 손실을 포함한 중대한 손실 위험을 내포합니다. 과거 온체인 성과는 어떤 예측도 아닙니다. HyperMirror는 비수탁 도구이며 수익이나 원금을 보장하지 않습니다.
질문
다섯 요소, 하한선의 합격·불합격 구조, 점수 비례 배분 규칙은 이 페이지에 공개되어 있습니다. 정확한 수치 임계값은 공개하지 않습니다. 공개하면 계좌가 잘 거래하기보다 임계값을 통과하도록 만들어지기 때문입니다. 이 점이 판단에 중요하다면 감안하십시오 — 투명성과 조작 가능성 사이의 실제 트레이드오프입니다.
공개 거래 이력의 캐시된 스냅샷에 대해 지속적으로 재평가됩니다. 새 가중치는 리밸런스 때 적용되며, 비상 조건은 다음 주기를 기다리지 않고 즉시 교체를 유발합니다.
아니요. 선정과 가중치는 모델이 산출하여 배분이 재량이 아니라 체계적으로 유지되게 합니다. 사용자가 통제하는 것은 오토파일럿을 실행할지 여부와 계좌에 넣을 자본 규모입니다.
아니요. 점수가 높다는 것은 측정된 차원에서 과거 증거가 더 강하고 일관적이라는 뜻입니다. 과거 기록에 대한 진술이며 미래 결과의 예측이 아닙니다.
해당 트레이더나 기간의 공개 이력이 정직하게 계산할 만큼 충분하지 않기 때문입니다. 계산할 수 없는 값을 숫자로 표기하는 것이 비워두는 것보다 더 오해를 낳습니다.
완전히 막을 수는 없습니다. 최소 기록 길이, 일관성, 프로핏 팩터 요건은 조작 비용을 크게 높입니다. 만들어낸 기록이 단지 크기만 한 것이 아니라 길고, 고르고, 효율적이어야 하기 때문입니다. 비공개 임계값이 비용을 더 높입니다. 그렇다고 점수가 위조 불가능해지는 것은 아닙니다.
