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리스크 관리
리스크 관리 시리즈 11편 전체에서 필요한 편부터 바로 시작하세요.
이 시리즈가 다루는 범위
한 번의 거래에서 잃을 금액을 먼저 정하고, 레버리지가 청산가까지의 거리를 어떻게 줄이는지 계산한 다음, 연속 손실과 낙폭까지 견딜 수 있는 크기인지 확인합니다.
먼저 읽을 글
뒤 글은 앞 글에서 정의한 용어를 그대로 씁니다. 순서대로 읽으면 중간에 막히는 곳이 줄어듭니다.
학습 순서
1. 기대값부터
승률만으로는 손익을 알 수 없는 이유를 먼저 정리합니다.
- 기대값 — 승률이 높아도 잃는 이유 승률은 기대값의 한 변수일 뿐입니다. 손익비와 곱한 기대값으로 시스템을 평가하고, 표본과 매매 횟수까지 함께 봅니다.
2. 1R — 포지션 크기와 손절 위치
한 번에 걸 금액과 손절 자리를 함께 정합니다.
- 포지션 사이징 — 한 번에 얼마를 걸 것인가 계좌 생존을 정하는 것은 한 번에 잃을 금액입니다. 수량은 손절폭에서 역산하고, 상관된 포지션은 하나의 베팅으로 셉니다.
- 손절 위치 — 변동성이 정하는 자리 손절은 진입 근거가 무너지는 가격입니다. 고정 %를 버리고 구조와 ATR에서 손절폭을 역산해 1R을 정합니다.
3. 레버리지, 청산가, 마진 모드
배율이 청산가까지의 거리를 얼마나 줄이는지 계산합니다.
- 레버리지와 포지션 크기 — 배율은 청산가 거리를, 손절폭과 수량은 1R을 정한다 레버리지는 증거금 효율을 정하고, 한 거래의 실제 위험은 손절폭과 수량이 정합니다. 같은 1R을 유지하면 배율은 청산가까지의 거리만 바꿉니다. 고배율의 진짜 위험은 청산가가 손절보다 진입에 가까워지는 순간에 나옵니다.
- 청산가 계산 — 레버리지가 청산가까지의 거리를 정한다 레버리지는 청산가까지의 거리를 정합니다. 손절선이 청산가보다 멀리 있으면 손절은 체결되지 못하고 청산이 먼저 일어납니다. 진입 전에 청산가가 현재가에서 몇 % 떨어져 있는지부터 계산하는 법을 다룹니다.
- 교차 마진과 격리 마진 — 한 포지션의 청산이 계좌 전체를 비우는 분기점 교차 마진은 청산을 늦추는 대가로 한 번의 사건이 계좌 전체를 비우는 경로를 엽니다. 손실이 계좌의 어디까지 미치는지를 기준으로 두 모드를 고르는 법을 다룹니다.
4. 연속 손실과 낙폭의 한계
파산 확률, 최대 낙폭, 회복 산수, 켈리와 상관관계를 봅니다.
- 파산 확률 — 계좌의 생존을 정하는 것은 사이징입니다 같은 승률과 손익비라도 한 번에 거는 비율이 커지면 파산 확률은 비선형으로 치솟습니다. 기대값이 양수여도 사이징이 크면 연속 손실 한 번에 회복 불가능한 낙폭으로 떨어집니다.
- 최대 낙폭 — 전략을 계속 굴릴 수 있는지를 정하는 한계선 최대 낙폭은 지나간 손실의 기록이 아닙니다. 그 전략을 운용할 수 있는지를 정하는 자본과 심리의 한계선입니다. 회복은 비대칭이고 실전 낙폭은 대체로 더 깊습니다.
- 낙폭 회복 산수 — 50% 잃으면 본전까지 100%가 필요한 비대칭 손실률과 회복률은 대칭이 아닙니다. 낙폭이 깊어질수록 본전 회복에 필요한 수익률이 가속도로 커집니다. 복리에서는 깊은 낙폭을 막는 통제가 1순위 지렛대입니다.
- 켈리 공식 — 수학적 최적 비율이 실전에서 늘 너무 큰 이유 켈리 공식의 "최적"은 장기 복리 성장률이 가장 커지는 한 점을 가리킵니다. 그 점에 정확히 서려면 승률과 손익비를 정확히 알아야 합니다. 매매에서 이 둘은 추정값이라 조금만 후하게 잡아도 곧장 과대 베팅이 됩니다. 그래서 실전에서는 하프켈리(half-Kelly) 이하로 깎아 씁니다.
- 상관관계와 노출 — 종목 수가 늘어도 분산되지 않는 이유 알트 다섯 개를 롱으로 들면 BTC 한 자리에 다섯 번 베팅한 것입니다. 합산 노출을 자산군과 방향으로 보는 법을 다룹니다.