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변동성 타겟팅 방법, 비트코인 2018년 이후 백테스트로 본 얻는 것과 잃는 것

퀀트알파

변동성 타겟팅이 무엇인지 계산식과 예시로 설명하고 비트코인 2018년 이후 일봉으로 백테스트했습니다. 최대낙폭은 −81.5%에서 −65.5%로 줄었지만 최종 배수는 6.05배에서 4.73배로 낮아졌습니다.

높낮이가 다른 파도 위에서 크기가 다른 B 기호가 또렷한 금색 비트코인 동전들이 같은 높이로 떠 있는 사진풍 장면(변동성 타겟팅), 글자 없음
목차
  1. 변동성 타겟팅 계산, 공식과 예시
  2. 변동성 타겟팅 전략 백테스트 결과
  3. 폭락장에서는 도움이 됐고, 최근 1년은 거의 같았다
  4. 같은 평균 비중의 고정 비중과 비교한 포지션 사이징 방법의 대가
  5. 시스템트레이딩이라면 변동성 타겟팅을 이렇게 쓴다
  6. 자주 묻는 질문
  7. Q. 변동성 타겟팅이란 무엇인가요?
  8. Q. 변동성 타겟팅 계산은 어떻게 하나요?
  9. Q. 변동성 타겟팅 전략은 수익이 더 높나요?
  10. Q. 변동성 기반 포지션 사이징은 언제 도움이 되나요?
  11. 출처

변동성 타겟팅은 최근 변동성이 클수록 비중을 줄이고, 작을수록 늘려서 계좌의 위험을 일정하게 맞추는 포지션 사이징 방법입니다. 비트코인처럼 변동성이 크게 바뀌는 자산에서 흔히 거론됩니다.

2018년 1월부터 2026년 10월 17일까지 일봉으로 계산하면, 목표 변동성 연 40%일 때 최대낙폭은 −81.5%에서 −65.5%로 줄었습니다. 대신 최종 배수는 6.05배에서 4.73배로 낮아졌고, 같은 평균 비중의 고정 비중과 비교하면 압도적이라고 말하기는 어려웠습니다.

변동성 타겟팅 계산, 공식과 예시

공식은 간단합니다. 비중 = 목표 변동성 ÷ 최근 20일 실현 변동성이고, 레버리지를 쓰지 않도록 비중은 100%를 넘기지 않습니다. 실현 변동성은 최근 20일 일간 수익률의 표준편차에 365의 제곱근을 곱해 연 단위로 바꾼 값입니다.

  • 조용한 장 — 최근 20일 변동성: 25% · 목표 40%일 때 비중: 100%(상한)
  • 보통 장 — 최근 20일 변동성: 50% · 목표 40%일 때 비중: 80%
  • 흔들리는 장 — 최근 20일 변동성: 80% · 목표 40%일 때 비중: 50%
  • 폭락장 — 최근 20일 변동성: 120% · 목표 40%일 때 비중: 33%

예를 들어 변동성이 80%로 커지면 40 ÷ 80 = 0.5이므로 비중을 절반으로 줄입니다. 이 계산을 매일 한 번 다시 해서 비중을 맞추는 것이 이 글의 백테스트 방식입니다.

변동성 타겟팅 계산 — 변동성 측정, 나누기, 비중 정하기 세 단계 흐름 도식

변동성 타겟팅 전략 백테스트 결과

하루 종가마다 비중을 다시 계산하고 그다음 날부터 적용하는 조건입니다. 비중이 바뀐 몫에는 편도 0.1%를 비용으로 뺐고, 비트코인을 들지 않은 몫은 이자 없는 현금으로 두었습니다.

  • 100% 보유 — 들고 있던 비중: 100% · 1 → 최종 금액: 6.05배 · 연 환산 수익: 22.7% · 가장 깊은 낙폭: −81.5% · 연 환산 흔들림: 64.6%
  • 목표 변동성 60% — 들고 있던 비중: 90.3% · 1 → 최종 금액: 5.51배 · 연 환산 수익: 21.4% · 가장 깊은 낙폭: −74.7% · 연 환산 흔들림: 54.7%
  • 목표 변동성 50% — 들고 있던 비중: 83.8% · 1 → 최종 금액: 5.05배 · 연 환산 수익: 20.2% · 가장 깊은 낙폭: −71.4% · 연 환산 흔들림: 49.8%
  • 목표 변동성 40% — 들고 있던 비중: 73.9% · 1 → 최종 금액: 4.73배 · 연 환산 수익: 19.3% · 가장 깊은 낙폭: −65.5% · 연 환산 흔들림: 43.1%
  • 목표 변동성 30% — 들고 있던 비중: 59.7% · 1 → 최종 금액: 3.86배 · 연 환산 수익: 16.6% · 가장 깊은 낙폭: −54.4% · 연 환산 흔들림: 34.5%

(비트스탬프 일봉 2018년 1월 1일~2026년 10월 17일, 2026-10-18 20:02 KST 조회, 퀀트알파가 직접 계산한 모의 결과이며 실제 운용 성과가 아님)

목표를 낮출수록 낙폭과 변동성이 줄어드는 만큼 최종 배수도 내려갔습니다. 위험을 덜면 수익도 덜어 내는 관계가 표 어디서나 같았습니다. 목표 40%일 때 비중이 100%인 날은 25.8%, 50% 미만인 날은 17.9%였습니다.

100% 보유·목표 40%·고정 74% 자산 곡선(실데이터, 로그 축, 축 숫자만)

폭락장에서는 도움이 됐고, 최근 1년은 거의 같았다

변동성 타겟팅이 힘을 낸 곳은 변동성이 급격히 커진 해였습니다. 2018년에는 비트코인 100% 보유가 −72.6%, 목표 40%가 −50.2%였고, 2022년에는 −65.4%와 −55.7%였습니다. 최대낙폭도 2018년 −81.5%에서 −57.2%로 줄었습니다.

하지만 최근 1년(2025년 10월 17일~2026년 10월 17일)은 거의 차이가 없었습니다. 100% 보유가 −23.6%, 목표 40%가 −22.9%였고 최대낙폭도 −48.9%와 −48.3%였습니다. 하락이 서서히 이어지고 변동성이 크게 튀지 않으면 비중 조절이 할 일이 적습니다.

2018년·2022년·최근 1년 100% 보유와 목표 40% 수익률 비교 막대 차트(실데이터)

같은 평균 비중의 고정 비중과 비교한 포지션 사이징 방법의 대가

공평하게 보려고 목표 40%가 평균적으로 들고 있던 비중(73.9%)을 처음부터 끝까지 그대로 유지한 경우를 옆에 놓았습니다.

  • 목표 변동성 40% — 들고 있던 비중: 73.9% · 1 → 최종 금액: 4.73배 · 가장 깊은 낙폭: −65.5% · 하루 비중 이동 폭: 2.07%p
  • 고정 비중 74% — 들고 있던 비중: 73.9% · 1 → 최종 금액: 5.44배 · 가장 깊은 낙폭: −69.3% · 하루 비중 이동 폭: 0.02%p
  • 목표 40%, 월요일에만 조정 — 들고 있던 비중: 74.0% · 1 → 최종 금액: 5.18배 · 가장 깊은 낙폭: −68.5% · 하루 비중 이동 폭: 1.22%p

변동성 타겟팅은 최대낙폭을 3.8%포인트 줄였지만 최종 배수는 0.71배 낮았습니다. 매일 평균 2.07%포인트씩 비중을 옮기느라 비용과 반응 지연이 쌓였습니다. 월요일에만 조정하면 거래가 줄고 결과도 두 방식의 중간쯤이었습니다. 이 기간 비트코인에서는 비중 조절이 단순 고정보다 분명히 낫다고 말하기 어렵습니다.

목표 40%와 고정 74%의 최종 배수 비교 막대 차트(실데이터)

시스템트레이딩이라면 변동성 타겟팅을 이렇게 쓴다

시스템트레이딩에서 변동성 타겟팅은 수익을 늘리는 도구가 아니라 위험의 크기를 일정하게 유지하는 도구입니다. 그래서 목표 변동성을 먼저 정하고 규칙으로 고정합니다.

  • 목표는 견딜 수 있는 낙폭에서 거꾸로 정합니다. 위 결과처럼 목표 변동성이 낮을수록 낙폭이 줄어듭니다. 감당할 수 있는 계좌 하락 폭을 먼저 정하고 목표를 고릅니다.
  • 조정 주기와 비용을 함께 계산합니다. 매일 조정은 거래가 많아 비용이 큽니다. 주 1회처럼 주기를 늘린 결과도 같이 확인합니다.
  • 지금 값은 참고로만 씁니다. 10월 17일 기준 20일 실현 변동성은 25.6%로 2018년 이후 평균(58.8%)의 절반 아래이고, 이 값이면 어떤 목표에서도 비중은 100%입니다. 60일 변동성은 44.5%로 더 높아, 20일 값만 보면 비중이 너무 빨리 커질 수 있습니다.

한 번에 얼마를 걸지 정하는 켈리 방식은 "켈리 공식 계산"에 있습니다. 낙폭이 어떻게 계산되는지는 "최대낙폭 MDD"가 설명하고, 10월 18일 아침 글 "포트폴리오 리밸런싱 주기"는 정해진 날 비중을 맞추는 방식을 다룹니다.

승률과 손익비 두 개의 추가 달린 계량 장치가 바늘로 적정 비중을 가리키는 모습, 켈리 공식 계산을 상징하는 일러스트켈리 공식 계산법과 포지션 사이징, 시뮬레이션으로 정하는 한 번의 비중켈리 공식 계산법(f = 승률 − 패율 ÷ 손익비)을 예시로 풀고, 승률 45%·손익비 1.5 전략을 100회씩 1만 번 시뮬레이션했습니다. 켈리 그대로면 최대 낙폭 중간값 −59%, 절반 켈리는 −34%였습니다. 실전 포지션 사이징 계산까지 정리합니다.quant-alpha.kr깊은 협곡 바닥에서 반대편 절벽 위로 이어진 긴 다리와 그 끝에 놓인 비트코인 동전, 낙폭과 긴 회복 기간을 상징하는 사진풍 장면최대낙폭 MDD, 비트코인 전략 4개를 8년 동안 돌려 보니최대낙폭 MDD를 백테스트 성적표에서 어떻게 읽어야 할까요? 비트코인 보유·200일선·50대50·변동성 맞춤 전략을 2018년부터 비교해 MDD, 연수익률, 칼마 비율, 최장 회복 기간까지 데이터로 정리했습니다.quant-alpha.kr밝은 서재 책상 위 놋쇠 저울 양쪽에 B 기호가 또렷한 비트코인 동전과 작은 금고가 놓이고 옆에 탁상 달력이 보이는 사진풍 장면(포트폴리오 리밸런싱 주기), 글자 없음포트폴리오 리밸런싱 주기, 월·분기·연·밴드 방식을 비트코인으로 비교하기포트폴리오 리밸런싱 주기를 월·분기·연 단위와 비중 밴드 방식으로 비트코인 2018년 이후 데이터에 적용했습니다. 리밸런싱 방법, 횟수와 수수료, 최대낙폭 차이를 표로 비교하고 계산 예시까지 정리합니다.quant-alpha.kr
목표 변동성 → 견딜 낙폭 → 조정 주기 순서로 규칙을 정하는 시스템트레이딩 흐름 도식

자주 묻는 질문

Q. 변동성 타겟팅이란 무엇인가요?

A. 최근 변동성을 재서 비중을 조절하는 포지션 사이징 방법입니다. 변동성이 커지면 비중을 줄이고 작아지면 늘려서 계좌 위험을 일정하게 맞춥니다.

Q. 변동성 타겟팅 계산은 어떻게 하나요?

A. 목표 변동성을 최근 20일 실현 변동성으로 나누면 비중이 됩니다. 목표 40%이고 최근 변동성이 80%이면 40÷80으로 비중은 50%이고, 100%를 넘으면 100%로 제한합니다.

Q. 변동성 타겟팅 전략은 수익이 더 높나요?

A. 비트코인 2018년 이후 백테스트에서는 아니었습니다. 최대낙폭은 −81.5%에서 −65.5%로 줄었지만 최종 배수는 6.05배에서 4.73배로 낮아졌고, 같은 평균 비중의 고정 비중(5.44배)보다도 낮았습니다.

Q. 변동성 기반 포지션 사이징은 언제 도움이 되나요?

A. 변동성이 갑자기 커지는 폭락장에서 도움이 컸습니다. 2022년 수익률이 −65.4%에서 −55.7%로 줄었고, 변동성이 서서히 움직인 최근 1년은 차이가 작았습니다.

변동성이 커져도 정해 둔 규칙과 손실 한도 안에서 크기를 조절하는 퀀트알파의 운용 원칙이 궁금하다면 홈페이지에서 확인해 보세요.

https://quant-alpha.kr/?utm_source=web_blog&utm_medium=blog

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출처

  • 비트스탬프 BTC/USD 종가 자료 2018~2026년 10월 17일(2026-10-18 20:02 KST 조회), 퀀트알파 자체 계산: 20일 실현 변동성 기준, 비용 0.1%
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