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기댓값(Expectancy)

기댓값은 트레이딩에서 가장 중요한 데이터 중 하나입니다.

한 줄 정의

“이 전략으로 거래 한 번 할 때, 평균적으로 얼마를 버는가” 승률이 아니라 평균 수익을 보는 거예요. 그리고 R 단위로 표현해요.

가장 단순한 예시

동전 던지기 게임을 해볼게요.
  • 앞면: +2,000원
  • 뒷면: -1,000원
승률은 50%죠. 근데 이 게임을 100번 하면 어떻게 될까요?
  • 50번 이김 × 2,000원 = +100,000원
  • 50번 짐 × 1,000원 = -50,000원
  • 합계: +50,000원
  • 한 번당: +500원
이 +500원이 바로 기댓값이에요. “이 게임을 한 번 할 때마다, 장기적으로 평균 500원을 번다”는 뜻이죠. 같은 게임인데 보상을 바꿔볼게요.
  • 앞면: +1,000원
  • 뒷면: -1,500원
승률은 똑같이 50%인데:
  • 한 번당 기댓값: -250원
승률이 같아도 잃을 게임이에요. 100번 하면 25,000원 손해.

트레이딩 공식

기댓값을 R 단위로 표현하면:
기댓값(R) = (승률 × 평균 수익R) - (패율 × 평균 손실R)
예시 1: 좋은 트레이더
  • 승률 40%, 이길 때 평균 +2.5R
  • 패율 60%, 질 때 평균 -1R
  • 기댓값 = (0.4 × 2.5) - (0.6 × 1) = +0.4R
승률은 40%밖에 안 돼도, 거래 한 번당 평균 0.4R씩 벌어요. 100번 하면 +40R 수익 기대. 예시 2: 망하는 트레이더
  • 승률 70%, 이길 때 평균 +0.8R
  • 패율 30%, 질 때 평균 -2.5R
  • 기댓값 = (0.7 × 0.8) - (0.3 × 2.5) = -0.19R
승률 70%인데도 돈을 잃는 트레이더예요. 작게 자주 벌고, 가끔 크게 잃는 패턴.

왜 승률이 함정인가

승률이 높으면 기분이 좋아요. 친구한테 자랑하기도 좋고요. “나 최근에 승률 75%야!” 근데 이 트레이더의 실제 거래를 보면:
  • 이길 때 +1만원씩 (작게 익절)
  • 질 때 -10만원씩 (손절 못 끊음)
승률 75% × 1만 - 25% × 10만 = -1.75만원/거래 100번 거래하면 175만원 잃는 거예요. 승률은 자랑할 만해도 계좌는 빨갛게 죽어가요. 반대로 “승률 35%밖에 안 나와” 라고 하소연하는 트레이더가 있어요:
  • 이길 때 +5R
  • 질 때 -1R
기댓값 = 0.35 × 5 - 0.65 × 1 = +1.1R 이게 진짜 좋은 트레이더예요. 추세 추종이나 브레이크아웃 전략은 보통 승률이 30~40%대이지만, 한 번 맞을 때 크게 먹어서 장기적으로 큰돈을 벌어요.

R로 표현하는 이유

기댓값을 그냥 “원”이나 “달러”로 표현할 수도 있어요. 근데 R로 표현하면 모든 거래를 같은 자로 비교할 수 있어서 강력해요. 같은 트레이더가 다음 거래들을 했다고 해볼게요:
  • BTC 거래 (리스크 100만원) → +200만원
  • ETH 거래 (리스크 50만원) → +75만원
  • SOL 거래 (리스크 30만원) → -30만원
원 단위로 보면: +200 / +75 / -30 — 어떤 게 효율적인지 모르겠죠. R로 보면: +2R / +1.5R / -1R — 첫 번째가 가장 효율적이었다는 게 명확해요. 작은 리스크로 큰 수익을 낸 거니까요. 이 모든 거래의 기댓값 평균이 +0.83R이면, “이 트레이더는 거래 한 번당 자기 리스크의 83% 만큼 번다”는 의미예요.

Tradex 화면의 “+0.42R” 해석법

화면에 “거래당 기대값 +0.42R”이 떠 있다면 이렇게 읽으세요:
“내가 거래 한 번 할 때마다, 평균적으로 감수한 리스크의 42% 만큼 번다.”
만약 매번 100만원씩 리스크 걸고 거래한다면:
  • 거래 한 번당 평균 +42만원
  • 100번 하면 +4,200만원
  • 1,000번 하면 +4억 2천만원 기대
물론 매번 정확히 42만원 버는 건 아니에요. 어떤 거래는 +200만원, 어떤 거래는 -100만원이지만, 평균 내면 +42만원이라는 거죠.

기댓값으로 판단하는 4가지 상태

기댓값의미해야 할 일
+0.5R 이상매우 강한 전략사이즈 키워서 본격 운용
+0.2 ~ +0.5R수익 전략일관성 유지하며 거래 횟수 늘리기
0 ~ +0.2R손익분기 근처손익비 개선 또는 진입 정확도 높이기
음수잃는 전략즉시 중단하고 원인 분석
흥미로운 건 기댓값 +0.1R인 전략도 충분히 부자가 될 수 있다는 거예요. 매번 100만원 리스크 걸고 1년에 1,000번 거래하면 +1억이거든요. 작은 엣지를 반복하는 게 진짜 트레이딩의 본질이에요.

기댓값을 개선하는 3가지 방법

기댓값 공식을 다시 보면: (승률 × 평균 수익) - (패율 × 평균 손실) 이걸 키우는 방법은 3가지뿐이에요:
  1. 승률 올리기 — 진입을 더 까다롭게 (셋업 정확도)
  2. 평균 수익 올리기 — 익절을 더 늦게 (수익을 충분히 키우기)
  3. 평균 손실 줄이기 — 손절을 더 빨리 (계획대로 칼같이)
대부분 트레이더는 1번에만 집착해요. “승률을 70%, 80%로 올리고 싶어”. 근데 사실 2번과 3번을 개선하는 게 훨씬 쉽고 효과가 커요. 승률 50%를 유지하면서 손익비를 1:1에서 1:2로만 바꿔도 기댓값이 0에서 +0.5R로 점프하거든요. 이래서 Tradex의 전략 분석에 MFE/MAE 분석(익절·손절 위치 진단)이 있는 거예요. 승률은 그대로 두고 익절·손절만 잘 잡아도 기댓값이 크게 개선되니까요.

한 줄 요약

기댓값 = 거래 한 번당 평균 R 수익 = 내가 진짜 돈을 버는 트레이더인지 알려주는 단 하나의 숫자. 승률에 속지 마세요. 기댓값이 양수면 100% 살아남고, 기댓값이 음수면 100% 망해요. 이게 트레이딩의 진실이에요.

R

R은 트레이딩에서 가장 중요한 데이터 중 하나입니다. R은 트레이딩에서 가장 강력하고 자주 쓰이는 개념인데, 정의 자체는 의외로 단순해요.

R = “내가 그 거래에서 감수한 리스크 1단위”

쉽게 말하면 손절까지의 거리예요. 예시로 풀어볼게요: BTC를 50,000달러에 1개 샀어요. 손절선을 49,000달러에 걸었어요.
  • 만약 손절에 걸리면 → 1,000달러를 잃음
  • 즉, 이 거래에서 내가 감수한 리스크 = 1R = 1,000달러
이제 결과를 R로 표현해볼게요:
  • 51,000달러에서 익절 → 1,000달러 벌었으니 +1R
  • 51,500달러에서 익절 → 1,500달러 벌었으니 +1.5R
  • 52,000달러에서 익절 → 2,000달러 벌었으니 +2R
  • 손절 발동 (49,000) → 1,000달러 잃었으니 -1R

왜 굳이 R을 쓰나? % 쓰면 되지 않나?

R의 진짜 강력함은 모든 거래를 같은 자로 비교할 수 있다는 점이에요. 이런 상황을 상상해보세요:
거래종목레버리지손익%수익률
ABTC5배+500달러+5%
BETH20배+800달러+20%
CSOL2배+300달러+1.5%
이걸 보고 “어느 거래가 잘된 거래야?” 라고 물으면 답하기 어려워요. 종목·레버리지·금액이 다 달라서요. 근데 R로 바꾸면:
거래결과
A+2R
B+0.5R
C+3R
바로 보이죠. C가 가장 효율적인 거래였어요. 작은 리스크로 큰 수익을 냈으니까요. B는 큰 금액을 벌었지만 사실은 자기가 건 리스크의 절반밖에 못 챙긴 거예요.

기대값 +0.42R의 의미

화면에 “거래당 기대값 +0.42R”이 떠 있다면:
“당신은 거래 한 번 할 때마다, 평균적으로 감수한 리스크의 42% 만큼 벌고 있어요.”
만약 매번 100만원씩 리스크를 걸고 거래하는 트레이더라면:
  • 거래당 평균 +42만원 수익
  • 100번 거래하면 +4,200만원 기대
  • 1,000번 거래하면 +4억 2천만원 기대
이게 승률보다 훨씬 정확한 “내 전략이 진짜 돈을 버는가”의 답이에요. 승률이 70%여도 R 기대값이 마이너스면 결국 손해, 승률이 30%여도 R 기대값이 +0.5면 대박 트레이더예요.

손익비(R/R)와도 연결돼요

이 R 개념이 트레이더들이 자주 말하는 “손익비 1:2” 같은 표현의 기반이에요. 손익비 1:2 = 손실 1R, 수익 2R = R/R 비율 2.0. 즉, 손절선까지 1을 잃을 위험을 감수하고 익절선까지 2를 벌 기회를 노린다는 뜻이에요.
요약하면, R = 내 손절거리를 1로 둔 단위예요. 이걸로 종목·레버리지 무관하게 모든 거래를 비교할 수 있고, 평균 R(=기대값)이 양수면 장기적으로 돈을 버는 트레이더예요. 헤지펀드·시스템 트레이더들이 거의 표준으로 쓰는 개념이라 Tradex에서도 메인 지표로 올린 거예요. 승률 신뢰구간은 통계학에서 가져온 개념인데, 트레이더 입장에서 왜 중요한지 풀어볼게요.

한 줄로 말하면

“내가 본 승률은 진짜가 아닐 수도 있다. 진짜 승률은 이 범위 안 어딘가에 있다.”

왜 필요한가? (동전 던지기 비유)

공정한 동전 하나가 있어요. 진짜 앞면 확률은 정확히 50%죠. 근데 10번 던져보면:
  • 6번 앞면 → “어? 60% 나왔네?”
  • 4번 앞면 → “음, 40%네?”
  • 7번 앞면 → “70%? 이거 조작된 동전인가?”
10번 던져서 정확히 5번 앞면이 나오는 일은 오히려 드물어요. 적은 횟수로는 진짜 확률을 알 수 없거든요. 근데 1,000번 던지면? 거의 항상 49~51% 사이로 수렴해요. 표본이 많을수록 관측값이 진짜에 가까워지는 거예요.

트레이딩에 적용하면

화면에 “승률 65.5% (143거래 기준)” 이렇게 표시돼 있다고 해볼게요. 이게 의미하는 건:
  • ✅ “지금까지 143거래 중 94거래에서 이겼다” — 사실
  • ❌ “내 전략의 진짜 승률은 65.5%다” — 사실 아님
진짜 승률은 모를 수밖에 없어요. 우리는 표본만 가지고 있고, 미래 거래를 다 해봐야 알 수 있는 거니까요. 다만 통계적으로 추정할 수는 있어요.

그래서 신뢰구간이 등장

95% 신뢰구간 57% ~ 73% 의 진짜 의미는:
“같은 전략을 무한히 반복했을 때, 진짜 승률이 57~73% 사이에 있을 확률이 95%다.”
쉽게 말하면 “내가 본 65.5%는 진짜 값이 아닐 수 있고, 진짜는 57%~73% 어딘가에 있다” 는 거예요.

표본이 많을수록 범위가 좁아져요

이게 핵심이에요. 표본 크기가 신뢰구간의 폭을 결정해요:
거래 수승률95% 신뢰구간의미
1070%35% ~ 93%거의 무의미. 진짜 승률은 35%일 수도 93%일 수도
3070%51% ~ 85%방향성은 보임. 적어도 50% 이상은 거의 확실
10070%60% ~ 78%꽤 신뢰 가능
50070%66% ~ 74%거의 확신
1,00070%67% ~ 73%매우 정밀
같은 70% 승률이라도 의미가 완전히 다른 거예요. 거래 10번에 70% 승률 자랑하는 트레이더는, 사실 진짜 승률이 35%일 가능성도 있어요. 단지 운이 좋았을 뿐일 수도 있는 거죠. 반대로 1,000거래에 70% 승률이면 그건 진짜 실력이에요.

트레이더가 이걸로 뭘 할 수 있나

1. 새 전략을 검증할 때 백테스트나 실거래에서 처음 30거래만 해보고 “승률 65%! 좋은 전략!” 하면 안 돼요. 신뢰구간을 보면 “진짜는 47~80% 사이일 수 있어요” 라는 걸 알 수 있어요. 50% 이하일 가능성도 무시 못 한다는 뜻. 2. 두 전략을 비교할 때
  • 전략 A: 30거래에서 승률 65% → 신뢰구간 47~80%
  • 전략 B: 200거래에서 승률 60% → 신뢰구간 53~67%
A가 더 높아 보이지만, 신뢰구간이 겹쳐요. 통계적으로는 두 전략의 차이를 단정할 수 없어요. B가 표본이 더 많으니 더 신뢰할 만하죠. 3. 손실 연속이 와도 흔들리지 않을 수 있음 승률 65%(신뢰구간 57~73%)인 전략으로 5연패가 나왔다고 가정해볼게요. 패닉이 올 수 있죠. 근데 통계적으로는:
  • 진짜 승률이 57%여도 5연패 확률은 약 1.4%
  • 충분히 일어날 수 있는 일
신뢰구간을 알고 있으면 “이게 정상 범위 안의 변동인지, 진짜 전략이 망가진 건지” 판단할 수 있어요.

화면의 시각적 표현

Tradex 화면을 보면 신뢰구간이 막대로 그려져 있어요:
0%                    50%               100%
[              ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰              ]
              57%      ▼65.5%      73%
가운데 점이 관측된 승률(65.5%), 양쪽 끝이 신뢰구간 경계예요. 막대가 짧을수록 표본이 충분해서 신뢰할 만하다는 뜻이에요. 이번주 5거래로 승률 80%? 막대가 거의 화면 전체를 차지할 거예요. 신뢰할 수 없다는 신호죠.

왜 95%인가?

업계 표준이에요. 99%나 90%로 계산할 수도 있는데:
  • 99%: 더 안전하지만 범위가 너무 넓어져서 정보 가치가 떨어짐
  • 90%: 범위는 좁지만 신뢰도가 떨어짐
  • 95%: 균형점. 통계학·과학 논문 등에서 거의 표준

Wilson Score Interval을 쓰는 이유

Tradex 백엔드에서는 단순 정규근사가 아니라 Wilson Score Interval 방식을 써요. 이유는:
  • 정규근사는 표본이 작거나 (n < 30) 비율이 극단적일 때 (승률 0%, 100% 근처) 부정확해요
  • Wilson 방식은 작은 표본에서도 안정적이에요
  • 트레이더는 보통 100거래 미만으로 시작하니까 Wilson이 더 적절해요

요약: 신뢰구간은 “내가 보고 있는 승률이 얼마나 믿을 만한지” 알려주는 도구예요. 같은 60% 승률이라도 10거래 기준이면 그냥 운, 1,000거래 기준이면 검증된 실력이에요. 트레이더가 자기 통계에 너무 들뜨거나 너무 좌절하지 않게 해주는 안전장치이기도 하고요. Tradex 화면에서는 이걸 “57% ~ 73%” 같은 범위로 직관적으로 보여주고, 툴팁에서는 더 자세한 의미를 풀어주는 식으로 구성했어요. 트레이더가 이 개념에 익숙해지면 자연스럽게 “표본이 많아야 의미가 있구나” 라는 통계적 사고를 하게 돼요. 승률 신뢰구간은 통계학에서 가져온 개념인데, 트레이더 입장에서 왜 중요한지 풀어볼게요.

한 줄로 말하면

“내가 본 승률은 진짜가 아닐 수도 있다. 진짜 승률은 이 범위 안 어딘가에 있다.”

왜 필요한가? (동전 던지기 비유)

공정한 동전 하나가 있어요. 진짜 앞면 확률은 정확히 50%죠. 근데 10번 던져보면:
  • 6번 앞면 → “어? 60% 나왔네?”
  • 4번 앞면 → “음, 40%네?”
  • 7번 앞면 → “70%? 이거 조작된 동전인가?”
10번 던져서 정확히 5번 앞면이 나오는 일은 오히려 드물어요. 적은 횟수로는 진짜 확률을 알 수 없거든요. 근데 1,000번 던지면? 거의 항상 49~51% 사이로 수렴해요. 표본이 많을수록 관측값이 진짜에 가까워지는 거예요.

트레이딩에 적용하면

화면에 “승률 65.5% (143거래 기준)” 이렇게 표시돼 있다고 해볼게요. 이게 의미하는 건:
  • ✅ “지금까지 143거래 중 94거래에서 이겼다” — 사실
  • ❌ “내 전략의 진짜 승률은 65.5%다” — 사실 아님
진짜 승률은 모를 수밖에 없어요. 우리는 표본만 가지고 있고, 미래 거래를 다 해봐야 알 수 있는 거니까요. 다만 통계적으로 추정할 수는 있어요.

그래서 신뢰구간이 등장

95% 신뢰구간 57% ~ 73% 의 진짜 의미는:
“같은 전략을 무한히 반복했을 때, 진짜 승률이 57~73% 사이에 있을 확률이 95%다.”
쉽게 말하면 “내가 본 65.5%는 진짜 값이 아닐 수 있고, 진짜는 57%~73% 어딘가에 있다” 는 거예요.

표본이 많을수록 범위가 좁아져요

이게 핵심이에요. 표본 크기가 신뢰구간의 폭을 결정해요:
거래 수승률95% 신뢰구간의미
1070%35% ~ 93%거의 무의미. 진짜 승률은 35%일 수도 93%일 수도
3070%51% ~ 85%방향성은 보임. 적어도 50% 이상은 거의 확실
10070%60% ~ 78%꽤 신뢰 가능
50070%66% ~ 74%거의 확신
1,00070%67% ~ 73%매우 정밀
같은 70% 승률이라도 의미가 완전히 다른 거예요. 거래 10번에 70% 승률 자랑하는 트레이더는, 사실 진짜 승률이 35%일 가능성도 있어요. 단지 운이 좋았을 뿐일 수도 있는 거죠. 반대로 1,000거래에 70% 승률이면 그건 진짜 실력이에요.

트레이더가 이걸로 뭘 할 수 있나

1. 새 전략을 검증할 때 백테스트나 실거래에서 처음 30거래만 해보고 “승률 65%! 좋은 전략!” 하면 안 돼요. 신뢰구간을 보면 “진짜는 47~80% 사이일 수 있어요” 라는 걸 알 수 있어요. 50% 이하일 가능성도 무시 못 한다는 뜻. 2. 두 전략을 비교할 때
  • 전략 A: 30거래에서 승률 65% → 신뢰구간 47~80%
  • 전략 B: 200거래에서 승률 60% → 신뢰구간 53~67%
A가 더 높아 보이지만, 신뢰구간이 겹쳐요. 통계적으로는 두 전략의 차이를 단정할 수 없어요. B가 표본이 더 많으니 더 신뢰할 만하죠. 3. 손실 연속이 와도 흔들리지 않을 수 있음 승률 65%(신뢰구간 57~73%)인 전략으로 5연패가 나왔다고 가정해볼게요. 패닉이 올 수 있죠. 근데 통계적으로는:
  • 진짜 승률이 57%여도 5연패 확률은 약 1.4%
  • 충분히 일어날 수 있는 일
신뢰구간을 알고 있으면 “이게 정상 범위 안의 변동인지, 진짜 전략이 망가진 건지” 판단할 수 있어요.

화면의 시각적 표현

Tradex 화면을 보면 신뢰구간이 막대로 그려져 있어요:
0%                    50%               100%
[              ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰              ]
              57%      ▼65.5%      73%
가운데 점이 관측된 승률(65.5%), 양쪽 끝이 신뢰구간 경계예요. 막대가 짧을수록 표본이 충분해서 신뢰할 만하다는 뜻이에요. 이번주 5거래로 승률 80%? 막대가 거의 화면 전체를 차지할 거예요. 신뢰할 수 없다는 신호죠.

왜 95%인가?

업계 표준이에요. 99%나 90%로 계산할 수도 있는데:
  • 99%: 더 안전하지만 범위가 너무 넓어져서 정보 가치가 떨어짐
  • 90%: 범위는 좁지만 신뢰도가 떨어짐
  • 95%: 균형점. 통계학·과학 논문 등에서 거의 표준

Wilson Score Interval을 쓰는 이유

Tradex 백엔드에서는 단순 정규근사가 아니라 Wilson Score Interval 방식을 써요. 이유는:
  • 정규근사는 표본이 작거나 (n < 30) 비율이 극단적일 때 (승률 0%, 100% 근처) 부정확해요
  • Wilson 방식은 작은 표본에서도 안정적이에요
  • 트레이더는 보통 100거래 미만으로 시작하니까 Wilson이 더 적절해요

한 줄 요약

신뢰구간은 “내가 보고 있는 승률이 얼마나 믿을 만한지” 알려주는 도구예요. 같은 60% 승률이라도 10거래 기준이면 그냥 운, 1,000거래 기준이면 검증된 실력이에요. 트레이더가 자기 통계에 너무 들뜨거나 너무 좌절하지 않게 해주는 안전장치이기도 하고요. Tradex 화면에서는 이걸 “57% ~ 73%” 같은 범위로 직관적으로 보여주고, 툴팁에서는 더 자세한 의미를 풀어주는 식으로 구성했어요. 트레이더가 이 개념에 익숙해지면 자연스럽게 “표본이 많아야 의미가 있구나” 라는 통계적 사고를 하게 돼요.