브로커리지 CSV 파일을 업로드하면 포트폴리오가 겪은 가장 큰 손실, 그 손실이 지속된 기간, 그리고 회복에 걸린 시간을 즉시 확인할 수 있습니다. 가입 필요 없으며, 데이터는 저장되지 않습니다.
최대 하락폭은 포트폴리오가 이전의 최고점에서 경험한 가장 큰 고점에서 저점으로의 하락입니다. 만약 $100K에서 최고점을 찍고 $65K에서 바닥을 친 후 회복했다면, 최대 하락폭은 −35%입니다. 이는 “얼마나 심하게 아팠나요?”라는 질문에 대한 가장 좋은 답변이며, 회복 기간은 당신이 매도했을지를 알려줍니다.
최대 하락폭 = 최악의 고점에서 저점으로의 손실 · 회복 기간 = 새로운 최고점까지의 월 수최대 하락폭(MDD)은 포트폴리오 가치가 새로운 정점을 형성하기 전에 발생한 가장 큰 정점에서 저점까지의 감소를 측정합니다. 이는 특정 기간 동안 투자자가 경험할 수 있었던 최악의 손실을 포착하는 수치입니다 — 이 수치는 다음 질문에 대한 답을 제공합니다. 실제로 얼마나 나빠졌나요?
이 계산은 포트폴리오 가치의 누적 최고치를 추적합니다. 매 시점에서 현재 가치가 그 정점에서 얼마나 떨어졌는지를 측정합니다. 전체 역사에서 이러한 하락 중 가장 큰 값이 최대 하락폭이 됩니다.
헤지 펀드, 기부금, 그리고 기관 투자자들은 최대 손실을 철저히 추적합니다. 이는 단순한 변동성만으로는 알 수 없는 정보를 제공하기 때문입니다: 최악의 기간 동안 실제로 얼마나 많은 자본이 위험에 처했는가?. 표준 편차가 낮은 포트폴리오라도 손실이 집중되면 치명적인 최대 손실을 겪을 수 있습니다. 동일한 샤프 비율을 가진 두 개의 포트폴리오가 극적으로 다른 최대 손실 프로필을 가질 수 있으며, 더 깊은 최대 손실을 가진 포트폴리오는 회복하기 더 어렵습니다.
드로우다운은 단일 숫자가 아닙니다. 드로우다운은 세 가지 차원을 가지고 있으며, 이 세 가지를 모두 이해하는 것이 포트폴리오 위험을 정직하게 평가하는 데 필수적입니다.
정점에서 최저점까지의 백분율 감소입니다. -35%의 최대 손실은 포트폴리오가 가치의 3분의 1 이상을 잃었다는 것을 의미합니다. 손실의 깊이는 회복하는 데 필요한 수익률을 결정하며, 수학적으로 비대칭적입니다: 50%의 손실은 100%의 이익을 요구합니다.
정점에서 저점까지의 일수 — 포트폴리오가 최저점에 도달하는 데 걸린 시간입니다. 18개월에 걸친 느리고 지속적인 하락은 3주 동안의 급격한 폭락과는 다르게 투자자의 규율을 시험합니다.
저점에서 이전 정점까지의 일수입니다. 일부 하락은 몇 주 안에 회복됩니다. S&P 500은 2007-2009년 하락에서 회복하는 데 5년 이상 걸렸습니다. 암호화폐 하락은 더 오랜 시간이 걸렸습니다.
모든 하락이 동일하지는 않습니다. 분산 포트폴리오에서 10%의 하락은 정상적인 시장 행동입니다. 50%의 하락은 투자자 심리를 영구적으로 변화시키는 세대적 사건입니다.
| 하락 | 위험 수준 | 맥락 |
|---|---|---|
| 0 - 10% | 보수적 | 정상적인 시장 변동입니다. 채권 중심 또는 분산 포트폴리오에서 전형적입니다. 회복은 보통 몇 주로 측정됩니다. |
| 10 - 20% | 중간 | 표준 주식 조정 영역입니다. S&P 500은 평균적으로 2-3년마다 약 10-20%의 하락을 경험합니다. |
| 20 - 30% | 공격적 | 약세장 범위에 진입하고 있습니다. 집중된 포트폴리오 또는 고베타 전략은 이를 정기적으로 경험합니다. 회복하려면 25-43%의 상승이 필요합니다. |
| 30 - 50% | 고위험 | 주요 약세장(2008년, 2020년 COVID 충격 일부 섹터). 40%의 하락은 손익 분기점을 맞추기 위해 67%의 상승이 필요합니다. |
| 50%+ | 극단적 | 재앙적인 손실입니다. 회복하려면 100% 이상의 수익이 필요합니다. 단일 주식, 레버리지 ETF 및 암호화폐에서 흔합니다. 많은 포트폴리오가 결코 회복되지 않습니다. |
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최대 드로우다운은 고립되어 존재하지 않습니다. Foliolytic은 동일한 업로드에서 이러한 보완적인 위험 지표를 계산하여 전체적인 그림을 제공합니다.
연간 수익률을 최대 드로우다운으로 나눈 값입니다. 최악의 경우 위험 단위당 얼마나 많은 수익을 얻었는지를 측정합니다. 3.0 이상의 Calmar는 예외적입니다. 1.0 이하의 값은 드로우다운이 제공된 수익에 비해 너무 심각하다는 것을 나타냅니다.
시간에 따른 백분율 드로우다운의 제곱 평균 — 표준 편차보다 더 민감한 측정값으로, 하락 움직임만 계산하고 더 깊고 긴 드로우다운을 더 무겁게 가중합니다. 1987년 Peter Martin에 의해 발명되었습니다.
전체 기간 동안의 평균 하락 깊이입니다. 최대 하락은 최악의 단일 사건을 포착하지만, 고통 지수는 누적된 고통을 반영합니다 — 포트폴리오가 물속에 있었던 시간과 평균적으로 그 물속 기간이 얼마나 깊었는지를 나타냅니다.
최대 하락은 포트폴리오 가치의 가장 큰 정점에서 저점까지의 백분율 감소입니다. 새로운 정점에 도달하기 전에. 이는 특정 기간 동안 투자자가 경험했을 최악의 손실을 측정합니다. 예를 들어, 포트폴리오가 $100,000에서 $150,000로 성장한 후 $90,000로 하락하면, 최대 하락은 -40%입니다 (정점인 $150,000에서 저점인 $90,000까지).
50% 하락은 100%의 이익이 필요합니다 손익 분기점을 맞추기 위해서는 — 당신의 돈을 두 배로 늘려야 합니다. 연 10%의 수익률이라면, 약 7.3년이 걸립니다. 연 8%라면, 대략 9년이 걸립니다. 이러한 비대칭성은 위험 관리가 중요한 핵심 이유입니다: 손실에서 회복하는 것이 손실을 입는 것보다 항상 더 어렵습니다. S&P 500의 2007-2009년 하락폭은 약 57%였으며, 완전히 회복하는 데 2013년까지 걸렸습니다.
칼마 비율은 연환산 수익률을 최대 하락으로 나누어 단일 위험 조정 성과 점수를 생성합니다. 칼마 비율이 3.0 이상이면 우수하다고 간주되며 (제한된 하락으로 강력한 수익), 1.0에서 3.0은 좋고, 1.0 이하이면 수익이 하락 위험을 정당화하지 않을 수 있음을 나타냅니다. 샤프 비율과 달리, 칼마 비율은 모든 변동성을 동일하게 처벌하는 것이 아니라, 큰 정점에서 저점까지의 손실에 대해 특별히 처벌합니다.
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