승률이 오해를 부르는 지표인 이유
성공률은 승률이라고도 하며, 트레이딩 시스템이 수익성 있는 거래를 얼마나 자주 만들어내는지를 측정한다. 계산하기 쉽고 심리적으로 만족감을 준다. 대부분의 사람들은 틀린 경우보다 맞는 경우가 더 많은 시스템을 선호한다. 출처는 시스템을 주로 성공률로 평가하는 것이 단순한 접근이라고 지적한다. 어떤 시스템은 거래의 90%에서 맞을 수 있지만, 충분히 많은 수의 거래에 걸쳐 사용하면 여전히 돈을 잃을 수 있다. 그 이유는 승률이 손실 대비 수익의 크기에 대해 아무것도 말해주지 않기 때문이다. 시스템이 자주 작은 금액을 벌지만 때때로 훨씬 큰 손실을 겪는다면, 잦은 수익은 단 한 번의 불리한 결과로 지워질 수 있다. 예를 들어, +0.1R을 아홉 번 벌고 -2R을 한 번 잃는 일반적인 시스템은 90%의 승률을 가지지만 순 결과는 -1.1R이다. 반대의 경우도 가능하다. 평균 수익 거래가 평균 손실 거래보다 훨씬 크다면 낮은 승률의 시스템도 수익성이 있을 수 있다. 예를 들어 추세 추종 접근법은 종종 많은 작은 손실을 감수하면서 몇 번의 큰 이익을 추구한다. 승률은 또한 거래의 순서, 낙폭, 기회의 수를 무시한다. 열 번의 거래에서 90%의 승률은 천 번의 거래에서 90%와 같지 않으며, 잘못된 시점의 연속 손실은 트레이더가 시스템을 포기하도록 만들 수 있다. 따라서 성공률은 기술적 통계일 뿐, 시스템 품질의 완전한 척도가 아니다. 하나의 입력으로 유용할 수 있지만, 비용 후 시스템이 양의 우위를 가지는지, 그 우위가 안정적인지, 또는 그것을 실현하기 위해 트레이더가 얼마나 많은 위험을 감수해야 하는지는 답할 수 없다.
기대값: 정확성을 넘어선 첫 단계
기대값은 정확성과 보상을 하나의 평균으로 결합함으로써 승률을 넘어선다. R 배수 기준에서 기대값은 초기 위험 단위로 표현된 거래당 평균 결과이다. 일반적인 공식은 다음과 같다: 기대값 = (승률 × R 단위 평균 수익) − (손실률 × R 단위 평균 손실). 시스템이 40%의 확률로 승리하고 평균 수익이 +3R이며, 60%의 확률로 패배하고 평균 손실이 -1R이라면, 기대값은 (0.40 × 3) − (0.60 × 1) = 1.2 − 0.6 = 거래당 +0.6R이다. 이는 40%의 승률 단독보다 더 많은 정보를 제공한다. 그러나 출처는 평균 기대값이 더 높은 시스템이 자동으로 더 나은 것은 아니라고 경고한다. 거래당 평균 +2.3R인 시스템이 평균 +0.4R인 시스템보다 우월해 보일 수 있지만, 답은 보장되지 않는다. 기대값은 평균이며, 평균은 중요한 세부 사항을 숨길 수 있다: 거래 빈도, 결과의 분포, 낙폭의 크기와 기간, 추정의 신뢰성 등이다. 높은 기대값의 시스템은 드물게 거래할 수 있으며, 이는 주어진 기간 동안 더 적은 총 R을 생산한다는 의미이다. 또한 소수의 큰 수익이 평균을 지배하는 팻테일 결과를 가질 수 있으며, 그 이상치를 제거하면 우위가 사라질 수 있다. 추정 오차도 중요하다. 작은 표본에서 측정된 양의 기대값은 지속되지 않을 수 있다. 게다가 기대값은 분포 내에서 발생하는 손실 시퀀스를 견디는 데 필요한 자본의 양을 나타내지 않는다. 따라서 기대값은 유용한 구성 요소이지만 최종 성적표는 아니다. 그것은 시스템이 평균적으로 거래당 얼마를 버는지를 답할 뿐, 그 평균이 얼마나 원활하게, 얼마나 자주, 어떤 위험으로 달성되는지는 답하지 않는다.
고정 기간 동안의 총 R
평가의 또 다른 수준은 시스템이 고정 기간 동안 얼마나 많은 R을 생산하는지 묻는 것이다. 거래당 평균 R만 보는 대신, 트레이더는 월, 분기 또는 연말의 총 R로 시스템을 비교할 수 있다. 출처는 시스템 1이 한 달 동안 20R을 반환하고 시스템 2가 30R을 반환하는 시나리오를 제시한다. 시스템 2가 더 낫다고 가정하는 것이 자연스럽겠지만, 출처는 답이 반드시 그렇지는 않다고 말한다. 더 높은 총 R은 더 큰 변동성을 동반할 수 있다. 예를 들어, 시스템 2는 평균 30R을 생산하지만 30%의 기간에서 음의 기대값을 경험할 수 있는 반면, 시스템 1은 평균 20R을 기록하고 음의 기간을 거의 또는 전혀 생산하지 않을 수 있다. 목표가 꾸준한 자본 성장이라면, 수익률은 낮지만 더 일관된 시스템이 일부 트레이더에게는 목표와 위험 허용도에 따라 더 바람직할 수 있다. 고정 기간 동안의 총 R은 세 가지 주요 구성 요소의 영향을 받는다: 거래당 기대값, 수행된 거래 수, 결과의 변동성이다. 기대값은 낮지만 기회가 훨씬 많은 시스템은 드물게 거래하는 높은 기대값의 시스템을 능가할 수 있다. 반대로, 긴 유휴 기간을 가진 높은 기대값의 시스템은 달력 기준으로 저조한 성과를 낼 수 있다. 기간도 중요하다. 월간 총계는 한두 개의 큰 수익에 의해 지배될 수 있는 반면, 연간 총계는 그 효과를 완화할 수 있다. 출처의 요점은 총 R이 거래 수준의 통계가 아니라 포트폴리오 수준의 결과라는 것이다. 그것은 기회, 포지션 사이징, 수익의 경로를 반영한다. 맥락 없이 평균 또는 총 R만으로 시스템을 비교하면 트레이더의 자본과 심리에 비해 수익 흐름이 너무 변동성이 큰 시스템을 선택하게 될 수 있다.
