1단계 · 리스크와 포지션

이 계좌가 다시는 돌아오지 못할 확률은 얼마인가

포지션 크기는 한 번의 손실이 얼마인지를 정하고, 파산 확률은 그런 손실이 이어졌을 때 계좌가 끝나는지를 정합니다. 두 답 모두 같은 세 숫자에서 나옵니다. 승률, 손익비, 그리고 한 거래에 거는 비율입니다.

진단

확률 하나만으로는 무엇을 바꿔야 할지 알 수 없습니다. 아래 점검은 그 값을 당신의 한도, 켈리, 그리고 애초에 우위가 얼마나 얇은지와 함께 비교합니다.

리스크 단계별로 치르는 대가

파산 확률은 리스크에 비례해서 줄지 않습니다. 베팅을 절반으로 줄이면 버틸 수 있는 손실 횟수가 두 배가 되고, 확률은 대략 그 거듭제곱만큼 떨어집니다. 표의 아래쪽이 위쪽과 전혀 달라 보이는 이유입니다.

거래당 리스크	파산까지 버틸 손실 횟수	파산 확률	적용
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풀기만 한 게 아니라 시뮬레이션까지

위 숫자는 공식에서 나옵니다. 이 절은 같은 내기를 수천 번 다시 돌려 계좌가 몇 번이나 죽는지 세어, 공식이 독립적으로 맞춰볼 대상을 만듭니다.

시뮬레이션 결과

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두 숫자가 다른 이유

고정 금액을 거는 것과 잔고의 비율을 거는 것은 서로 다른 내기이며, 장기로 가면 더 위험한 쪽은 비율 방식입니다. 고정 베팅은 커지는 계좌에 비해 상대적으로 작아지므로 파산 확률이 어느 선에서 포화합니다. 비율 베팅은 상대적으로 절대 작아지지 않으므로 오래 돌릴수록 확률이 계속 올라갑니다. 공식은 고정 방식을 모델링하지만, 당신의 EA는 거의 확실히 다른 쪽입니다.

계산 방식

모델은 고전적인 형태입니다. 각 거래는 손익비 배수를 얻거나 리스크 한 단위를 잃고, 손실이 당신이 정한 수준까지 쌓이면 파산입니다. 이를 풀면 계좌가 다시는 회복하지 못할 확률이 나옵니다. 한 달 성적이 나쁠 확률이 아닙니다.

켈리는 다른 질문에 답합니다. 어떤 베팅이 계좌를 가장 빨리 키우는가입니다. 그것은 상한이지 목표가 아닙니다. 풀 켈리를 넘겨 걸면 수익은 나빠지고 변동은 커집니다. 아무도 원하지 않는 교환입니다. 하프 켈리는 성장을 조금 포기하는 대신 낙폭을 훨씬 줄이며, 대부분의 시스템 트레이더가 그 지점에 머뭅니다. 승률이 실계좌 기록이 아니라 백테스트에서 나온 경우라면 더욱 그렇습니다.

시뮬레이션은 장식이 아닙니다. 같은 모델의 두 구현은 일치해야 하고, 일치하지 않으면 둘 중 하나가 틀린 것입니다. 파산이 실제로 일어나는 구간에서 우리 둘은 1~2포인트 안에서 맞습니다. 파산이 아주 드문 구간에서는 공식의 정밀도보다 시뮬레이션의 표본이 먼저 바닥나므로, 그때는 공식을 믿어야 합니다.

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