MDD란? 최대낙폭 계산과 투자에서 중요한 이유

MDD는 ‘고점에서 얼마나 깊이 내려갔는가’를 보여줍니다

MDD(Maximum Drawdown, 최대낙폭)는 일정 기간 동안 자산 가치가 이전 최고점에서 그 이후 저점까지 가장 크게 하락한 비율입니다. 단순히 하루 손실률을 보는 것이 아니라, 한 번 올라간 계좌가 이후 어느 정도까지 밀렸는지를 보여줍니다.

예를 들어 계좌가 1억원까지 올라간 뒤 8천만원까지 내려갔다면 그 구간의 낙폭은 20%입니다. 이후 다시 1억2천만원으로 올라가더라도, 해당 기간에 투자자는 한때 20%의 고점 대비 손실을 경험했습니다.

MDD 계산 방법

각 시점에서 지금까지의 최고 자산가치를 기록하고, 현재 가치가 그 최고점에서 얼마나 내려와 있는지 계산합니다. 그중 가장 큰 하락폭이 MDD입니다.

같은 퍼센트만큼 오르면 원금이 회복되는 것은 아닙니다

낙폭이 커질수록 회복에 필요한 상승률은 훨씬 빠르게 커집니다. 그래서 큰 손실을 피하려는 위험관리는 장기 복리와 투자 지속성 측면에서 중요합니다.

수익률이 높아도 MDD가 너무 크면 실제로 유지하기 어렵습니다

두 전략의 최종 수익률이 비슷해도 중간 과정은 전혀 다를 수 있습니다. 한 전략은 비교적 완만하게 움직이고, 다른 전략은 큰 폭락과 회복을 반복할 수 있습니다. 최종 수익률만 보면 이 차이가 보이지 않습니다.

게만아가 수익률보다 MDD를 먼저 본다고 표현하는 이유도 여기에 있습니다. 수익률을 포기하자는 뜻이 아니라, 실제 자금을 넣고 전략을 계속 유지할 수 있는 위험 수준인지 먼저 확인한다는 의미입니다.

수익률보다 MDD를 보는 투자 철학 →

MDD와 변동성은 같은 개념이 아닙니다

변동성은 일정 기간 수익률이 얼마나 흔들리는지를 통계적으로 나타내는 지표이고, MDD는 실제 경로에서 최고점 대비 가장 깊은 하락을 봅니다. 변동성이 낮아도 긴 시간 천천히 하락하면 의미 있는 MDD가 생길 수 있고, 반대로 일시적 변동성이 높더라도 고점 대비 하락폭이 제한될 수 있습니다.

따라서 위험을 볼 때는 MDD 하나만 고집하기보다 변동성, 손실 지속기간, 회복기간, 자산 간 상관관계 같은 지표를 함께 보는 편이 좋습니다.

MDD를 관리하는 대표적인 방법

MDD는 미래에 정확히 얼마가 될지 미리 알 수 없습니다. 대신 전략을 설계할 때 위험 노출을 줄이는 규칙을 둘 수 있습니다.

• 자산배분: 서로 다른 성격의 자산으로 위험을 분산합니다.
• 현금 비중: 조건이 나쁠 때 위험자산 비중을 줄여 전체 계좌 노출을 낮춥니다.
• 추세 필터: 하락 추세에서 보유 비중을 줄이거나 진입을 제한합니다.
• 포지션 크기: 한 종목·한 전략에 지나치게 큰 비중이 몰리지 않도록 합니다.
• 손절·스탑: 전략에 따라 손실 범위를 미리 정하고 규칙적으로 대응합니다.

어떤 방법도 폭락을 완벽하게 피하거나 손실을 없애주지는 않습니다. 목적은 큰 손실이 발생할 가능성과 충격을 줄이는 구조를 만드는 것입니다.

추세추종이 위험을 다루는 방식 → · 시스템 투자란? →

백테스트 MDD는 꼭 보되, 그대로 믿지는 않습니다

백테스트에서 계산된 MDD는 과거의 특정 데이터와 체결 가정을 기준으로 합니다. 실제 운용에서는 수수료·세금·슬리피지뿐 아니라 API 오류, 서버 문제, 주문 지연, 시장 급변도 영향을 줄 수 있습니다.

또 백테스트 구간에 어떤 장세가 포함되었는지에 따라 MDD가 크게 달라질 수 있습니다. 그래서 게만아는 여러 기간과 파라미터 주변 결과를 함께 보고, 실제 계좌에서 손실과 MDD를 계속 관찰하는 방식을 중요하게 봅니다.

파이썬 백테스트 체크리스트 →

MDD 자주 묻는 질문

MDD란 무엇인가요?

일정 기간 동안 자산 가치가 이전 최고점에서 이후 저점까지 가장 크게 하락한 비율입니다.

MDD가 -20%라는 것은 무슨 뜻인가요?

관찰 기간 중 어떤 최고점에서 이후 저점까지 최대 20% 하락한 구간이 있었다는 뜻입니다.

MDD가 낮으면 무조건 좋은 전략인가요?

아닙니다. 수익률, 회복기간, 거래비용, 운용기간과 함께 봐야 하며 MDD 하나만으로 전략을 평가할 수는 없습니다.

백테스트 MDD와 실제 MDD는 같나요?

같지 않을 수 있습니다. 실제 시장에서는 체결·비용·오류 등 백테스트에 없는 변수가 추가됩니다.