포지션 사이징과 자금 관리: 얼마를 걸 것인가

- 7월 22, 2026

"어디서 사고 어디서 팔까"에는 다들 몰두하지만, 정작 계좌의 생사를 가르는 건 "얼마를 걸까"입니다. 좋은 전략도 사이징이 무너지면 한 번의 연패로 계좌가 사라집니다. 봇을 만들며 정리한 자금 관리의 기본입니다.

⚠️ 이 글은 교육·정보 제공 목적이며 투자 권유가 아닙니다. 어떤 사이징 기법도 수익을 보장하지 않으며, 레버리지·집중은 손실도 같은 비율로 키웁니다. 투자 책임은 본인에게 있습니다.

1. 왜 사이징이 전략보다 중요한가

손실은 대칭이 아닙니다. 50% 잃으면 100% 벌어야 본전입니다. 그래서 큰 손실 자체를 피하는 것이 복리의 출발점이고, 사이징은 "한 번에 얼마까지 잃어도 되는가"를 정하는 일입니다.

-10% 손실 → 회복에 +11.1% 필요

-25% 손실 → 회복에 +33.3% 필요

-50% 손실 → 회복에 +100%  필요

-90% 손실 → 회복에 +900%  필요

2. 고정비율 사이징 (가장 단순, 가장 튼튼)

가장 흔하고 견고한 방식은 거래당 계좌의 일정 비율만 위험에 노출하는 것입니다. 손절 폭이 정해지면 주문 수량이 자동으로 계산됩니다.

// 계좌의 1%만 리스크로. 손절까지의 거리로 수량 역산

func positionSize(equity, riskPct, entry, stop float64) int64 {

    riskAmount := equity * riskPct          // 감당할 손실액

    perShareRisk := entry - stop            // 1주당 손실

    if perShareRisk <= 0 {

        return 0

    }

    return int64(riskAmount / perShareRisk) // 주문 수량

}

// 1,000만원 계좌, 1% 리스크, 진입 10,000 / 손절 9,500

// → 10만원 / 500원 = 200주

핵심은 수량이 아니라 손실액을 고정한다는 점입니다. 손절이 가까우면 크게, 멀면 작게 — 어떤 거래든 최악의 손실이 계좌의 1%로 균일해집니다.

3. 변동성 기반 사이징

같은 1% 리스크라도 종목마다 출렁임이 다릅니다. 변동성이 큰 종목에 같은 금액을 넣으면 실제 위험은 훨씬 큽니다. 그래서 변동성(예: ATR)에 반비례하게 크기를 줄입니다.

수량 = (계좌 × 리스크%) / (ATR × 승수)

변동성 ↑ → 손절 폭 ↑ → 수량 ↓ (위험 균등화)

변동성 ↓ → 손절 폭 ↓ → 수량 ↑

이렇게 하면 조용한 종목과 미친 듯이 튀는 종목이 포트폴리오에서 비슷한 위험 기여도를 갖게 됩니다.

4. 최대낙폭(MDD)과 서킷브레이커

개별 거래 리스크를 정했어도, 연패가 겹치면 낙폭이 쌓입니다. 그래서 봇에는 계좌 단위 정지선을 둡니다.

일일 손실 한도: 하루 -3% 도달 시 당일 매매 중단. 감정이 아니라 규칙으로 손을 뗀다.
연속 손절 카운터: N회 연속 손절이면 자동 관망 — 전략이 시장과 안 맞는 신호.
낙폭 연동 축소: 낙폭이 커지면 베팅 크기를 줄여 회복 국면에서 몸을 사린다.

if dailyPnL <= -equity*0.03 {

    haltTrading("일일 손실 한도 도달")

}

if consecutiveLosses >= 4 {

    haltTrading("연속 손절 — 전략 재점검 필요")

}

5. 켈리 공식 — 개념과 함정

켈리 기준(Kelly Criterion)은 승률과 손익비로 장기 성장률을 최대화하는 베팅 비율을 제시합니다.

f* = p - (1 - p) / b

  p = 승률, b = 손익비(평균이익/평균손실)

예) 승률 55%, 손익비 1.5

  f* = 0.55 - 0.45/1.5 = 0.25 → 자본의 25%?!

수치는 매력적이지만 실전에서 그대로 쓰면 위험합니다. 켈리는 p와 b를 정확히 안다고 가정하는데, 실제 승률·손익비는 추정치이고 시장 따라 변합니다. 추정이 조금만 낙관적이어도 켈리는 과대 베팅으로 낙폭을 폭발시킵니다. 그래서 실무자들은 하프 켈리(f*의 1/2)나 그 이하만 씁니다 — 성장률은 대부분 지키면서 변동성을 크게 줄이기 때문입니다. 결론적으로 켈리는 "최대 베팅의 상한선을 알려주는 참고치"로만 쓰고, 실제 운용은 훨씬 보수적으로 잡는 게 안전합니다.

정리

손실은 비대칭이다 — 큰 낙폭을 피하는 것이 복리의 전제
고정비율 사이징: 수량이 아니라 손실액을 고정 (거래당 1~2%)
변동성 사이징으로 종목 간 위험 기여도를 균등화
일일 한도·연속 손절 카운터로 계좌 단위 서킷브레이커
켈리는 상한선 참고용, 실전은 하프 켈리 이하로 보수적으로

전략의 엣지가 아무리 좋아도, 한 번의 과베팅이 그 엣지를 실현할 기회 자체를 없앱니다. 살아남는 것이 이기는 것보다 먼저입니다.

이 블로그 검색

Tech Insight