맥시멈 드로다운을 고려한 자금 관리(Maximum Drawdown-Based Money Management): 최대 누적 손실을 기준으로 하는 트레이딩 전략

맥시멈 드로다운의 개념

맥시멈 드로다운(Maximum Drawdown, MDD)은 트레이딩 성과 평가에 사용되는 중요한 지표 중 하나로, 특정 기간 동안 발생한 최대 누적 손실을 의미한다. 이는 일반적으로 투자 또는 트레이딩 전략의 위험을 측정하는 데 사용된다.

맥시멈 드로다운은 다음과 같이 계산된다:

1. 고점(Peak): 특정 기간 동안의 포트폴리오 또는 계좌 잔고의 최고값
2. 저점(Trough): 고점 이후 발생한 포트폴리오 또는 계좌 잔고의 최저값
3. 맥시멈 드로다운 = (저점 – 고점) / 고점 * 100

예를 들어, 어떤 트레이딩 전략의 최고 계좌 잔고가 $100,000이고, 그 이후 최저 계좌 잔고가 $60,000이었다면, 맥시멈 드로다운은 다음과 같이 계산된다:
맥시멈 드로다운 = ($60,000 – $100,000) / $100,000 * 100 = -40%

이는 해당 전략이 최대 40%의 누적 손실을 기록했음을 의미한다.

맥시멈 드로다운을 고려한 자금 관리 전략

맥시멈 드로다운을 고려한 자금 관리 전략은 트레이딩 시스템의 최대 누적 손실을 기준으로 포지션 크기를 결정하는 방법이다. 이 전략의 목표는 사전에 정의된 맥시멈 드로다운 수준을 초과하지 않도록 포지션 크기를 조절하여 리스크를 관리하는 것이다.

구체적인 전략은 다음과 같은 단계로 구현할 수 있다:

1. 트레이딩 시스템의 과거 성과 데이터를 분석하여 맥시멈 드로다운을 계산한다.
2. 허용 가능한 맥시멈 드로다운 수준을 결정한다(예: 계좌 잔고의 20%).
3. 새로운 거래 기회가 발생할 때, 해당 거래의 리스크(예: 스탑로스 수준)를 계산한다.
4. 포지션 크기를 조절하여, 해당 거래의 리스크가 허용 가능한 맥시멈 드로다운 수준을 초과하지 않도록 한다.
5. 거래를 실행하고, 트레이딩 성과를 지속적으로 모니터링하며 맥시멈 드로다운 수준을 관리한다.

이 전략을 통해 트레이더는 자신의 리스크 허용 범위 내에서 거래할 수 있으며, 과도한 손실을 방지할 수 있다.

파이썬 코드 예시

다음은 맥시멈 드로다운을 계산하고, 이를 고려한 자금 관리를 구현한 파이썬 코드의 예시이다:

def calculate_mdd(returns):
    try:
        if not isinstance(returns, (list, tuple, np.ndarray)):
            raise TypeError("Returns must be a list, tuple, or numpy array.")
        
        cumulative_returns = np.cumsum(returns)
        peak = cumulative_returns.max()
        trough = cumulative_returns[cumulative_returns.argmax():].min()
        mdd = (trough - peak) / peak
        return mdd
    except TypeError as e:
        print(f"Error: {str(e)}")
        return None

def mdd_position_size(account_balance, max_drawdown_percent, trade_risk):
    try:
        if max_drawdown_percent < 0 or max_drawdown_percent > 1:
            raise ValueError("Maximum drawdown percentage must be between 0 and 1.")
        
        max_drawdown_amount = account_balance * max_drawdown_percent
        position_size = max_drawdown_amount / trade_risk
        return position_size
    except ZeroDivisionError:
        print("Error: Trade risk cannot be zero.")
        return 0
    except TypeError:
        print("Error: Invalid input type. All inputs must be numeric.")
        return 0

# 사용 예시
returns = [0.02, 0.03, -0.01, 0.05, -0.03, -0.02, 0.04]
mdd = calculate_mdd(returns)
print(f"Maximum Drawdown: {mdd:.2%}")

account_balance = 100000
max_drawdown_percent = 0.2
trade_risk = 1000

position_size = mdd_position_size(account_balance, max_drawdown_percent, trade_risk)
print(f"Position size: {position_size:.2f} units")

위 코드에서 calculate_mdd 함수는 수익률의 리스트, 튜플, 또는 NumPy 배열을 입력받아 맥시멈 드로다운을 계산한다. 이 함수는 먼저 입력된 수익률 데이터의 유형을 확인하고, 누적 수익률을 계산한다. 그런 다음, 누적 수익률의 최고값(고점)과 최저값(저점)을 찾아 맥시멈 드로다운을 계산한다.

mdd_position_size 함수는 이전 예시와 동일하게 계좌 잔고, 허용 가능한 맥시멈 드로다운 비율, 개별 거래의 리스크를 입력받아 포지션 크기를 계산한다.

사용 예시에서는 먼저 수익률 데이터를 사용하여 맥시멈 드로다운을 계산하고, 그 결과를 출력한다. 그런 다음, 계좌 잔고, 허용 가능한 맥시멈 드로다운 비율, 개별 거래의 리스크를 설정하고, mdd_position_size 함수를 호출하여 포지션 크기를 계산한다.