연속 손실, 포지션 규모와 실질적인 파산 위험

두 가지 별도의 계산

각 거래가 남은 자산의 고정된 부분 f를 위험에 빠뜨리고 모든 손실이 정확히 그 부분인 경우, n 손실 이후의 자산은 시작 자산 × (1 − f)ⁿ와 같습니다. 이렇게 감소하는 포지션 크기는 고갈 속도를 늦춥니다. 이는 모델이 가정하는 것보다 큰 격차, 차입 비용 또는 손실로부터 보호하지 않습니다.

손실이 독립적이고 각 거래가 q 확률로 손실을 입는 경우 n 거래의 특정 블록 하나가 전적으로 손실로 구성될 확률은 qⁿ입니다. 이는 중복되는 기회가 많이 존재하는 장편 기록 어디에서나 연승을 만날 확률과는 다르다.

실제 예: 8패

가상의 $10,000 계좌에서 8번 연속 손실을 입었습니다. 매번 남은 자산의 2%를 위험에 빠뜨리면 $10,000 × 0.98⁸ ⁸ $8,507.63, 즉 14.92% 손실이 남습니다. 10% 위험을 감수하면 약 $4,304.67, 즉 56.95% 손실이 남습니다. 그러므로 동일한 순서는 매우 다른 결과를 가져옵니다.

독립적인 50% 손실 확률을 가정하면 다음으로 지정된 8개 거래는 모두 0.5⁸ = 0.390625% 확률의 손실입니다. 이는 500번의 거래에서 8연패를 당할 확률이 아닙니다. 또한 독립성과 확률 가정이 방어 가능하지 않으면 실제 전략을 설명하지도 않습니다.

확률을 추정하기 전에 실패를 정의하세요.

자본이 0에 도달하기 훨씬 전에 실질적인 파멸이 발생할 수 있습니다. 최소 계약 규모, 담보 요구 또는 개인 자본 바닥이 거래를 중단할 수 있습니다. 실제 손실은 시장 체제에 따라 집중되어 독립성을 비현실적으로 만들 수 있습니다. 또한 수익성 있는 과거 평균은 전략의 미래 우위가 여전히 긍정적이라는 것을 입증하지 않습니다.

매 거래마다 $1,000의 고정 위험을 감수하는 고정 분수 모델을 비교해 보세요. 거래에 여전히 자금이 조달될 수 있고 손실이 해당 금액을 초과하지 않는다고 가정하면 이러한 8번의 손실은 동일한 $10,000 시작 계좌에서 $2,000를 남길 것입니다. 하나의 계산에서 고정 달러 규칙과 고정 분수 규칙을 혼합해서는 안 됩니다. 복구 계산도 비대칭입니다. 계정의 절반을 잃은 후 시작 값으로 돌아가려면 남은 금액을 두 배로 늘려야 합니다. 이러한 산술적 항등식 중 어느 것도 일련의 손실 후에 다음 거래가 승리할 가능성이 더 높은지 여부를 알려주지 않습니다.

고정된 검토 규칙이 있는 클러스터 연구

사용 가능한 폐쇄형 일봉, 주봉 또는 월봉 막대를 사용하여 유사한 설정이 반복적으로 실패한 기간을 식별한 다음 해당 클러스터를 별도의 가상 검토에 기록합니다. 시나리오를 비교하기 전에 자본금 하한선과 규모 조정 규칙을 지정하세요. Student Wyckoff Pro는 폐쇄형 바 컨텍스트를 제공합니다. 짧은 역사적 샘플을 검증된 파멸 확률로 바꾸지는 않습니다.

일차 자료

자료는 구조와 한계를 설명합니다. 예제의 숫자는 편집부가 만든 교육용 가상 수치이며 실제 시세가 아닙니다.

• 통계적으로 독립된 이벤트
• 2%의 법칙

자료 확인일: 2026-10-23