정상 시장에 맞춰 리스크 설계하지만, 최대 연속 손실은 추적하나요? 📉

최근 3년치 거래 로그를 돌려보다가, 처음 세운 리스크 전략이 '정상 시장'으로의 평균회귀를 너무 전제로 했다는 걸 확실히 느꼈습니다.

승률이나 R:R 같은 얘기는 이론적으로 많이 하지만, 실제로 연속으로 7~8번 적자가 쌓이면 숫자가 전혀 다르게 느껴집니다.

최근에 연속 5패를 당했는데, 제 전략 상으로는 이게 1만분의 1 수준의 통계적 이상치여야 했습니다. 사실 원인은 강한 추세장에 평균회귀 세팅을 억지로 넣고 있었고, 무의식적으로 포지션 크기를 '곧 정상화되겠지'라고 가정하며 조정했다는 점입니다. 그게 바로 변동성 급등 때 계좌를 날리는 전형적인 실수였습니다.

거래 일지를 꼼꼼히 쓰는 분들께 묻습니다: 1) 실제로 기록된 최장 연속 손실은 얼마였나요(백테스트 수치가 아니라 실제 기록 기준)? 2) 그때 최대 낙폭 한도에 걸렸나요, 아니면 계속 거래를 이어갔나요? 3) 그 연속 손실이 확률에 대한 당신의 관점을 어떻게 바꿨나요?

저는 대부분의 사람이 3연패까진 대비하지만 5연패에서 정신적으로 무너지는 경우가 많다고 느낍니다. 무거운 드로우다운을 버텨낸 분들의 현실적인 조언을 듣고 싶습니다.

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 올라왔나: 작성자는 최근 거래 로그를 검토하던 중, 자신의 리스크 관리가 실제 시장 상황에서 통계적 기대(백테스트)와 다르게 작동할 수 있음을 체감했습니다. 특히 평균회귀(가격이 평균으로 돌아온다는 가정)에 기반한 포지션 크기 조절이 강한 추세나 변동성 변화 앞에서는 위험하다는 점을 깨달았습니다.

작성자가 실제로 묻고 있는 것: 그는 다른 트레이더들이 실제 거래에서 겪은 최장 연속 손실(실제 기록 기준)을 알고 싶어합니다. 또한 그 손실 동안 최대 낙폭 한도(또는 멈춤 규칙)를 지켰는지, 아니면 계속 거래했는지, 그리고 그런 경험이 확률 개념을 어떻게 바꿨는지를 묻고 있습니다. 요지는 '이론(확률·백테스트) vs 현실(실제 연속 손실)'의 괴리를 알고 싶은 것입니다.

어려운 개념을 간단히 설명하면: 평균회귀는 가격이 장기 평균으로 돌아온다는 가정입니다. 강한 추세장이나 시장 구조 변화가 오면 이 가정이 깨질 수 있고, 그 결과 통계적으로 드물다고 본 연속 손실이 실제로 발생할 수 있습니다. 최대 낙폭(max drawdown)은 계좌 가치가 최고점에서 얼마나 떨어졌는지를 말하고, 포지션 사이징은 각 거래에서 얼마를 걸 것인지를 정하는 규칙입니다. 마지막으로 한 댓글에서 말한 'regime change(시장 체제 변화)'는 단순한 통계적 이상치라기보다 시장의 구조나 성격 자체가 바뀌어 이전 확률 분포가 더 이상 유효하지 않게 된 상황을 뜻합니다.