작성자: goodalexander
번역: 테크플로우 (techflowpost)
1과: 포트폴리오의 최대 손실 이해하기
리스크 관리의 첫 번째 단계는 포트폴리오가 직면할 수 있는 최대 손실(Drawdown)을 전반적으로 이해하는 것입니다. 구체적으로는 모든 투자 익스포저를 정리하여 총수익 시계열로 변환하고, 다음과 같은 측면의 손실을 분석하는 것이 좋습니다:
- A. 최고점에서 최저점까지의 최대 손실 폭(Peak to Trough Drawdown).
- B. 개별 거래에서의 손실 폭, 특히 오버나이트 손실(Session Level Drawdown, 주식 투자에서 오버나이트 손실은 매우 중요합니다).
- C. 일일 손실(Daily Drawdown).
- D. 월간 손실(Monthly Drawdown).
이러한 분석을 할 때는 특정 시장 요인을 고려하지 말고 중립적으로 접근해야 합니다.
지난 1년과 10년의 손실 데이터를 각각 분석하는 것이 좋습니다. 다만 포트폴리오에 10년 이상의 가격 데이터가 없는 도구가 있다면, 수익 행렬을 구축하고 대리 도구를 선택하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어 Hyperliquid와 같이 역사가 짧은 도구의 경우 XRP를 대리 도구로 선택할 수 있습니다.
투자나 거래에서 중요한 질문은 예상 범위를 벗어나는 손실 가능성이 있는지 여부입니다. 시장 변동성이 모의 값을 초과할 수 있다는 점을 가정해야 합니다.
최대 손실 = Max(지난 1년 최대 손실의 3배, 지난 10년 최대 손실의 1.5배)
또 한 가지 중요한 점은 이러한 손실을 계산할 때 전략의 장점을 제외하고 도구 자체의 손실만 계산해야 한다는 것입니다.
리스크 관리 효과를 평가하는 핵심 지표는 월간 수익이 최대 손실에서 차지하는 비율입니다. 반면 샤프 비율(Sharpe Ratio)은 실제 리스크를 반영하지 못하므로 적합하지 않습니다.
2과: 핵심 시장 베타 익스포저 이해하기
리스크 관리에서 포트폴리오와 시장의 상관관계(베타 익스포저)를 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 대표적인 시장 베타 익스포저 유형입니다:
전통 금융 시장(TradFi):
- S&P 500 지수(SPY)
- 러셀 2000 지수(IWM)
- 나스닥 지수(QQQ)
- 원유(USO)
- 금(GLD)
- 중국 시장 지수(FXI)
- 유럽 시장 지수(VGK)
- 달러 지수(DXY)
- 미국 국채(IEF)
- 암호화폐 시장(Crypto):
- 이더리움(ETH)
- 비트코인(BTC)
- 상위 50개 알트코인(ETH, BTC 제외)
대부분의 투자 전략은 이러한 시장 베타 익스포저에 대한 명시적인 시장 타이밍 전략을 가지고 있지 않습니다. 따라서 이러한 리스크는 최대한 제로로 낮추어야 합니다. 일반적으로 가장 효과적인 방법은 선물 도구를 사용하는 것입니다.
간단한 규칙: 모든 리스크를 명확히 이해하라. 불확실한 리스크는 최대한 헤지하라.
3과: 핵심 팩터 익스포저 이해하기
투자에서 팩터 익스포저는 포트폴리오가 특정 시장 요인의 영향을 받는 정도를 의미합니다. 다음은 일반적인 팩터 익스포저 유형입니다:
- 모멘텀 팩터: 가격 추세에 주목하여 상승 자산 매수, 하락 자산 매도.
- 가치 팩터: 저평가된 자산 투자, 예: 저PER 주식.
- 성장 팩터: 수익 또는 이익 성장이 빠른 자산 투자.
- 캐리 팩터: 저비용 차입으로 고수익 자산 투자.
이러한 팩터는 실제 운용에서 포착하기 어렵습니다. 예를 들어 MTUM ETF로 S&P 500의 모멘텀 팩터를 포착할 수 있지만, 이는 추세 추종 전략에 치우칠 수 있습니다.
팩터 익스포저를 측정하는 유용한 지표에는 다음이 포함됩니다:
- 비추세 전략 부분의 평균 가격 Z-score.
- 비가치 전략 부분의 평균 PER(또는 등가 지표).
- 비성장 전략 부분의 평균 수익 증가율(또는 비용 증가율).
- 포트폴리오의 평균 수익률(중 두 자릿수 수준이면 캐리 팩터 리스크가 높을 수 있음).
암호화폐 시장에서는 과도한 투자자들이 유사한 전략을 사용하면서 모멘텀 팩터가 시장 변동성에 따라 효과를 잃곤 합니다. 외환 시장의 수익 전략(캐리 거래 등)도 유사한 문제가 있습니다.
4과: 내재 변동성을 기반으로 포지션 규모 조정하기
리스크 관리에서 실현 변동성(Realized Volatility) 대신 내재 변동성(Implied Volatility)을 사용하여 포지션 규모를 조정하면 시장 불확실성에 더 잘 대응할 수 있습니다. 예를 들어 실적 발표나 선거 시기에는 내재 변동성이 실제 변동성을 더 잘 반영합니다.
간단한 조정 공식은 다음과 같습니다: (내재 변동성 / 지난 12개월 실제 변동성) × 지난 3년 최대 손실 = 각 도구의 가정 최대 손실
이 공식에 따라 각 도구의 최대 손실 한도를 설정하세요. 내재 변동성 데이터가 없는 도구는 유동성이 부족할 수 있으므로 특별히 주의해야 합니다.
5과: 유동성 부족으로 인한 비용 충격 주의하기
유동성이 낮은 시장에서는 거래 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 기본 원칙은 하루 거래량의 1%를 초과하는 포지션을 청산할 때 가격에 중대한 영향을 미치지 않을 것이라고 가정하지 말아야 한다는 것입니다.
시장이 유동성을 잃으면 완전히 청산하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 예를 들어 하루 거래량의 10%를 보유하고 있다면 10일이 걸릴 수 있습니다. 이를 피하기 위해 하루 거래량의 1%를 초과하는 포지션은 피하는 것이 좋습니다. 불가피하게 초과하는 경우 최대 손실 모델링 시 포지션 비율이 1% 늘어날 때마다 리스크가 2배씩 증가한다고 가정하세요.
6과: 유일한 붕괴 리스크 파악하고 정성적 리스크 관리하기
위의 방법은 주로 정량적 분석이지만, 리스크 관리에는 정성적 선제적 판단도 필요합니다. 언제든 포트폴리오에 숨겨진 팩터 익스포저가 있을 수 있습니다. 예를 들어 USDCAD 롱 포지션 투자자는 트럼프 관세 관련 리스크에 직면할 수 있습니다. 이런 리스크는 뉴스 변화가 빨라 역사적 변동성으로 포착하기 어렵습니다.
좋은 리스크 관리 습관은 정기적으로 "내가 붕괴될 수 있는 유일한 리스크는 무엇인가?"라고 자문하는 것입니다.
USDCAD 포지션과 트럼프 관세 간 연관성이 없다면, 상대가치 거래(예: 미국 주식 대신 멕시코 주식 투자)로 이 리스크를 헤지할 수 있습니다.
사실 대부분의 역사적 대규모 손실은 수주 단위에서 특별히 예상치 못한 것이 아닙니다. 예를 들어 테이퍼 탠트럼 기간에 금리 민감 자산 문제가 이미 인지되고 있었습니다. 마찬가지로 COVID 리스크 발발 전에도 많은 징조가 있었습니다. 이러한 리스크를 사전에 파악하면 포트폴리오를 더 잘 보호할 수 있습니다.
7과: 리스크 프레임워크 내에서 리스크 한도 사전 설정하기
투자나 포지션 결정 전에 다음과 같은 핵심 질문에 대한 답변을 사전에 명확히 해두어야 합니다:
- 에이프(Ape)의 구체적인 거래 내용은 무엇입니까? 이 거래의 핵심 논리와 목표를 명확히 이해해야 합니다.
- 당신은 얼마나 큰 손실을 감당할 수 있습니까? 수용 가능한 손실 범위를 사전에 설정하여 감정적인 의사결정을 피해야 합니다.
- 시장 익스포저를 어떻게 줄일 수 있습니까? 시장 추세가 불리할 경우, 위험을 통제할 수 있는 충분한 전략이 있습니까?
- 거래에서 신속히 빠져나올 수 있습니까? 거래가 불리할 경우, 신속하게 포지션을 청산할 수 있습니까? 사전에 포지션 규모를 축소할 필요가 있습니까?
- 최악의 경우는 무엇입니까? 중대한 손실을 초래할 수 있는 위험 요인을 파악하고 대응 준비를 해야 합니다.
이러한 질문들에 대한 답변을 기록하거나 지속적으로 추적하면, 위험 관리를 더 명확히 할 수 있습니다.
제8과: 자신의 위험 관리 성과에 대한 반성
위험 관리에서는 자신의 성과에 대한 명확한 인식이 매우 중요합니다. 만약 "하하, 나는 절대 그렇게 하지 않을 것이다" 또는 "이것이 Wendy's 햄버거와 무슨 관계가 있는가?"라는 반응이 있다면, 당신은 즉시 위험을 1/3 줄이거나 처음부터 이러한 위험을 감수하지 말아야 할 것입니다.
Wendy's 메뉴 가격은 저렴하고 간단합니다. 만약 당신이 시장을 Wendy's로 생각한다면, 포지션 규모도 저위험 수준으로 유지해야 하며 Ritz 호텔에서 "베팅"하듯이 사치스럽지 않아야 합니다.
물론 대부분의 사람들이 이러한 조언을 완전히 따르지는 않을 것입니다. 이러한 내용을 게시하는 것이 헛된 일일 수 있다는 점을 저도 잘 알고 있습니다. 그러니 이 점을 다시 상기시킬 필요는 없습니다.
