7.1

🧮 리스크 수학

포지션 사이징, 드로우다운 수학, 리스크/리워드, 켈리 기준 및 분산투자

1. 왜 리스크가 먼저인가?

🚀 트레이딩 입문자이십니까? 여기서 Kelly Criterion과 변동성 스케일링을 파고들기 전에: 먼저 6.0장 — 1R 규칙을 읽으십시오. 가장 단순한 리스크 규칙이며 처음 6개월간은 충분합니다.

왜 리스크가 먼저인가?

최고의 전략도 1라운드에서 탈락하면 무의미합니다. 수학 천재, 주식시장 신동, 트레이딩 전설들이 실패한 세 가지 사례 — 그들의 전략 때문이 아니라, 형식적으로 다룬 리스크 규율 때문에 말입니다.

「증기롤러 앞에서 5센트 동전을 줍는 것.」

두 명의 노벨상 수상자와 드림팀이 세상을 두 배로 만들려다 — 6주 만에 46억 달러를 잃은 이야기.

1994년, 전에 Salomon Brothers의 전설적인 채권 트레이더였던 John Meriwether는 이전 어떤 것과도 다른 hedge fund를 설립했습니다: Long-Term Capital Management. 멤버로는 금융 학자 Myron Scholes와 Robert Merton이 합류했으며 — 3년 후 두 사람은 모두 옵션 가격 결정 이론으로 노벨상을 받았습니다. 전략은 우아하고 안전하게 들렸습니다: Convergence Trades. 그들은 통계적으로 다시 수렴해야 하는 채권 spread를 찾아 그 간격을 챙겼습니다.

작은 마진을 실제 수익으로 바꾸기 위해 LTCM은 leverage가 필요했습니다. 그것도 막대한 leverage가. 한때 펀드는 자기 자본에 대해 30:1로 운용되었고, 열린 포지션의 명목 금액은 1.25조 달러에 달했습니다 — 「t」자가 붙은, 당시 독일의 GDP보다 큰 규모입니다. 4년 동안 LTCM은 연 40% 이상의 수익을 제공했습니다. Wall Street는 어떻게 그것이 가능한지 의아해했습니다. 은행들은 모든 거래에서 상대방이 되기 위해 경쟁했습니다.

1998년 8월, 러시아가 예기치 않게 루블 채권에 대해 디폴트를 선언했습니다. Scholes와 Merton의 정규분포 모델에서는 각주에 불과했던 것이 현실에서는 산불이었습니다. 공황에 빠진 투자자들이 안전 자산으로 도피했습니다 — 모든 수렴 spread가 수렴 대신 동시에 벌어졌습니다. 4년 동안 수익 머신이었던 leverage가 파괴구가 되었습니다. 몇 주 만에 LTCM은 46억 달러를 소진했습니다. Fed는 시스템적 붕괴를 막기 위해 14개 은행 컨소시엄을 조직해야 했으며, 각 은행은 약 3억 달러씩 기여했습니다.

거래 뒤의 수학은 훌륭했지만 — 수익이 정규분포라는 가정에 기반했습니다. Fat Tails는 모델에 맞지 않았습니다. 그리고 30:1 leverage를 가진 자는 현실 세계가 종 모양 곡선을 따르기를 거부할 때 완충 장치가 없습니다.

교훈30:1 leverage는 100주 중 99주는 당신을 부자로 만들고 — 1주에는 파산시킵니다. 노벨상 수학은 정확했습니다; 포지션 크기가 잘못되었습니다. 리스크 관리는 얼마나 자주 이기는가가 아니라, 최악의 손실이 얼마나 클 수 있는가에 관한 것입니다.

「죄송합니다.」

28세의 한 인물이 비밀 계좌로 영국에서 가장 오래된 투자은행을 어떻게 무너뜨렸는가.

1762년 설립된 Barings Bank는 나폴레옹 전쟁 자금을 조달했고 미국의 Louisiana Purchase를 가능하게 했습니다. 233년 역사. 그리고 Nick Leeson이 등장했습니다. 1992년, 25세의 영국인은 SIMEX에서 파생상품 트레이더로 일하기 위해 싱가포르에 파견되었습니다. Barings는 모든 컴플라이언스 매뉴얼이 대죄로 명시하는 실수를 저질렀습니다: Leeson에게 트레이딩 AND 백오피스 결제 양쪽을 한 손에 맡긴 것입니다. 자기 거래를 직접 결제하는 자는 그것을 사라지게 할 수도 있습니다.

공식적으로 Leeson은 싱가포르와 오사카 간 Nikkei futures를 차익거래해야 했습니다 — 낮은 리스크, 그러나 적은 이익. 그는 곧 더 원했습니다. 그는 명목상 부하 직원의 예약 오류를 위한 「88888」 계좌를 개설하고, 그 안에 증가하는 손실을 묻어버렸습니다. 1994년에는 이미 2억 달러, 1995년 초에는 약 5억 달러. 런던에서 Leeson은 동시에 아시아 파생상품 데스크의 신동으로 여겨졌습니다.

1995년 1월 17일, 고베 아래 땅이 흔들렸습니다. Leeson은 Nikkei에 대해 거대한 short straddle 포지션을 보유하고 있었습니다 — 즉, short volatility. Nikkei는 15% 폭락했고, 변동성은 폭발했으며, margin call이 연속으로 들어왔습니다. Leeson은 청산 대신 반전을 기대하며 포지션을 더블다운했습니다. 반전은 결코 오지 않았습니다.

1995년 2월 26일, Barings는 파산을 신청했습니다. 총 손실은 £8억 2700만에 달했습니다 — 은행 전체 자기자본보다 많습니다. ING는 Barings를 £1에 매수했습니다. Leeson은 도주했지만 프랑크푸르트에서 체포되었고, 싱가포르 감옥에서 4년을 복역한 후 책을 썼습니다.

교훈손실에 대한 더블다운은 리스크 관리가 아닙니다 — 그 정반대입니다. 포지션이 당신에게 불리하게 움직일 때 첫 충동이 「더 추가하고 희망하기」라면, 그것이 첫 번째 경고 신호입니다. 결과를 결정하는 것은 세 번째가 아니라 첫 번째 손실에서의 규율입니다.

「나는 트레이딩이 아니라 앉아 있음으로 돈을 벌었다.」

역사상 가장 위대한 트레이더는 리스크에 대해 모든 것을 알고 있었지만 — 그것을 지속할 수 없었습니다.

Jesse Livermore는 1877년 매사추세츠에서 태어나 14세에 brokerage 회사 사무실 보이로 시작했고, 15세에 소위 Bucket Shops — 주가에 베팅하는 반(半)불법 도박장에서 첫 자기 거래를 했습니다. 그는 다른 사람들이 소설을 읽듯 ticker tape를 읽었습니다. 30세에 그는 300만 달러의 자산(오늘날 약 1억 달러)과 별명을 가졌습니다: Boy Plunger.

그리고 그를 불멸로 만든 순간들이 왔습니다. 1907년, 악명 높은 panic 동안, 그는 하루에 short 포지션으로 약 300만 달러를 벌었습니다 — J.P. Morgan은 Wall Street가 더 붕괴하는 것을 막기 위해 직접 그에게 shorting을 중단해 달라고 요청했습니다. 1929년, 역사상 가장 큰 crash 동안, Livermore는 추정 1억 달러를 벌었습니다 — 그는 미국에서 가장 부유한 사람 중 한 명이었습니다. 다른 사람들이 사무실 창문에서 뛰어내리던 시기에.

그럼에도 불구하고: 네 번 파산. 1915년, 1922년, 1934년, 1940년. 매번 컴백, 매번 조금 덜 규율 있게. Livermore는 trailing stop 개념을 대중화한 사람, 포지션 사이징을 체계적으로 계산한 최초의 인물 중 한 명, 그의 저서 Reminiscences of a Stock Operator의 전체 장을 기다림에 할애한 사람이었습니다. 그의 가장 유명한 인용 — 「나는 트레이딩이 아니라 앉아 있음으로 돈을 벌었다」 — 는 그의 사후 역사상 가장 많이 인용되는 트레이더 격언이 되었습니다.

1940년 그의 세 번째 결혼이 실패했습니다. 그는 아내에게 작별 편지를 썼고 — 「내 인생은 실패였다」 — 뉴욕 Sherry-Netherland Hotel의 옷장실에서 자살했습니다. 규칙을 쓴 사람이 결국 자신의 규칙을 따를 수 없었던 것입니다.

교훈지식은 실행과 같지 않습니다. Livermore는 무엇을 해야 할지 알고 있었습니다 — 그는 그것을 기록했고, 뉴욕 사무실에서 연습했으며, 다른 이들에게 설교했습니다. 리스크 관리는 일회성 결정이 아니며 체크리스트의 항목도 아닙니다. 매일 아침 새롭게 소환해야 하는 일상의 규율입니다. 그렇지 않으면 당신 자신의 에고가 따라잡습니다.
$46억
LTCM · 1998
30:1 leverage + Fat Tails. 모델은 정규분포 — 현실은 모델이 본 적 없는 꼬리를 가지고 있었습니다.
£8억 2700만
Barings · 1995
단 한 명의 트레이더, 계좌 「88888」, 더블다운. 233년 된 은행이 £1에 매각.
Livermore · 파산
오늘날 모든 트레이딩 책에서 발견되는 규칙들을 썼고 — 매번 그것을 어겼습니다. 지식 ≠ 실행.
돈을 벌려면, 먼저 돈을 잃지 않도록 해야 합니다. Warren Buffett · 규칙 No. 1

🛠️ 이 챕터의 도구상자

네 가지 워크숍, 열다섯 가지 도구. 먼저 리스크 프레임워크를 구축합니다(Position Sizing, Drawdown, Kelly). 다음으로 인프라(Broker, 수수료, 실행). 다음으로 세무서(세 국가, 세 가지 규칙 세트). 마지막으로 포트폴리오를 재구성하는 예기치 못한 사건들: 액면분할, 배당, 합병.

I · 리스크 & 사이징

2. 포지션 사이징

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리스크 관리 — Position Sizing & Kelly 한 페이지 요약

Position Sizing 공식, R/R 비율, 손익분기 승률, Kelly/Half-Kelly, Drawdown 회복표, 일일 & 최대 Drawdown 한도, 4가지 심리적 함정 및 사전 트레이드 체크리스트.

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저는 트레이딩이 아니라 앉아 있음으로써 돈을 벌었습니다. Jesse Livermore · 1877-1940

Position Sizing — 트레이딩에서 가장 중요한 규칙

트레이딩에서 가장 중요한 변수는 승률이 아니라 트레이드당 얼마나 리스크를 감수하는가입니다. Fixed-Fractional 방식은 업계 표준입니다:

Position Size = (자본 × Risk%) ÷ (Entry Price − Stop-Loss Price)

예시: 자본 $10,000 · Risk 1% · Apple Entry $180 · Stop-Loss $175
→ Risk Amount = $100 · Risk/Share = $5 → Position Size = 20 주식 ($3,600 자본 투입)

🧮 Position Size 계산기

최대 Risk 금액
Position Size (주식)
투입 자본
자본 비율

3. 드로우다운 & 회복 수학

Drawdown & Recovery 수학

Drawdown은 계좌의 최고점에서 현재 저점까지의 손실입니다. 까다로운 부분: 손실이 클수록 0으로 복귀하기 위해 더 많이 벌어야 합니다.

공식: 필요 수익% = (1 ÷ (1 − 손실%)) − 1

Drawdown필요 수익평가
10%11.1%관리 가능
20%25.0%여전히 OK
30%42.9%중요
50%100.0%매우 위험
75%300.0%거의 불가능

🧮 Drawdown 계산기

손실
필요 수익
평가

4. 리스크/리워드 & 켈리 기준

Risk/Reward 비율 (R/R)

R/R 비율 (Risk/Reward)은 리스크 대비 어느 정도의 수익을 목표로 하는지 설명합니다. Trade setup의 가장 중요한 품질 기준입니다.

공식: R/R = (Target Price − Entry) ÷ (Entry − Stop-Loss)

예시: Entry $180 · Stop-Loss $170 · Target $210
→ 리스크 = $10 · 보상 = $30 → R/R = 3.0 ($1 리스크로 $3의 잠재 수익)

R/R 비율에서 손익분기 승률을 도출할 수 있습니다 — 장기적으로 수익성을 내기 위해 얼마나 자주 옳아야 하는지:

Break-Even Win Rate = 1 ÷ (1 + R/R)

R/R 2.0에서: 최소 33.3% 필요. R/R 1.0에서: 최소 50%.

Kelly Criterion

Kelly Criterion은 R/R과 승률을 기반으로 수학적으로 최적인 포지션 크기를 계산합니다:

Kelly% = Win Rate − ((1 − Win Rate) ÷ R/R)

양수 결과는 의미합니다: setup이 양의 기댓값을 가집니다. 음수 결과는 의미합니다: 얼마나 규율적으로 거래하든 장기적으로 돈을 잃을 것입니다.

증거 MIT의 수학자이자 나중에 헤지펀드 매니저였던 Edward Thorp는 처음에 Kelly Criterion을 Blackjack에 (1962년) 그리고 나중에 주식 시장에 적용했습니다. 그의 펀드 Princeton Newport Partners는 1969년부터 1988년까지 19.1%의 연간 수익률을 230개 분기 중 단 3개의 손실 분기로 달성했습니다. 그의 실용 교훈: 실제로 Full-Kelly는 너무 공격적입니다 — 승률은 추정되며 알려지지 않았습니다. 전문가들은 모델 오류를 보상하기 위해 Half-Kelly 또는 Quarter-Kelly를 사용합니다.

🧮 R/R & Kelly Calculator

Risk / Reward
R/R 비율
손익분기 승률
기댓값 (당신의 승률에서)
Kelly% (최적 포지션 크기)
Half-Kelly% (권장)

Half-Kelly는 약 25%의 예상 성장 감소만으로 계좌 변동성을 상당히 줄입니다. Full Kelly는 수학적으로 최적이지만 심리적으로 유지하기 어렵습니다.

5. 분산투자 & 상관관계

분산 & 상관관계

5개의 tech 주식 (Apple, Microsoft, Google, Meta, NVIDIA)은 분산이 아닙니다 — Nasdaq이 폭락하면 모두 함께 떨어집니다. 진정한 분산이란: 다양한 자산 클래스, 다양한 섹터, 다양한 지리적 지역.

섹터 관점에서 잘못 분산된 포트폴리오(왼쪽) vs. 잘 분산된 포트폴리오(오른쪽)는 다음과 같습니다:

❌ 집중 위험 (52% Tech)
Technology · Finance · Industrials · Other
✅ 잘 분산됨
Technology · Finance · Healthcare · Industrials · Energy · Materials

💡 sTraderZ.com에서 Portfolio → Sector Allocation에서 현재 섹터 배분을 확인할 수 있습니다. 단일 섹터가 포트폴리오의 30%를 초과하지 않도록 하십시오.

상관관계는 두 자산이 얼마나 강하게 함께 움직이는지 측정합니다 (+1 = 완전히 양, -1 = 완전히 음, 0 = 없음). 금과 채권은 일반적으로 주식과 음의 상관관계 → 위기 시 완충.

자산 쌍전형적 상관관계의미
S&P 500 + NASDAQ~+0.95거의 항상 함께 하락
S&P 500 + 금~−0.10 ~ −0.30주식 하락 시 금 종종 상승
S&P 500 + 채권 (TLT)~−0.30 ~ −0.50고전적 "Flight to Safety"
S&P 500 + Bitcoin~+0.40 ~ +0.60Risk-on 자산, 위기 시 상관관계
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마인드셋이 계정을 죽인다 — 전략 부재가 아니다
연구가 보여줍니다: 손실의 80% 이상은 나쁜 셋업이 아닌 감정적 결정에서 비롯됩니다.

세계 최고의 전략을 가질 수 있습니다 — drawdown 중에 그것을 버린다면 패배합니다. Trading 심리학은 부가적인 soft-skill이 아니라 트레이딩의 가장 어려운 기술적 부분입니다.

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