# 평균회귀

> 평균회귀는 기준선에서 크게 벗어난 움직임이 계속 뻗어나가기보다 일부 되돌려질 가능성이 높다고 보는 전략군입니다. 여기서 기준선은 이동평균, 당일 VWAP, 전일 종가 같은 값이며, 기준선은 안정적이고 이탈이 잡음이라고 전제합니다. 무너지는 것은 바로 이 전제입니다. 시장이 가격 수준 자체를 다시 매기면 가격이 기준선으로 돌아오는 대신 기준선이 가격을 따라 이동하고, 그 과정에서 잡은 모든 진입이 손실이 됩니다.

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업데이트: 2026-08-18
다른 이름: 평균 회귀, 역추세 매매, 되돌림 매매

## 계산 방법

```
A mean-reversion rule needs three numbers, not one:
  · Reference — the level being reverted to (moving average, VWAP, prior close)
  · Deviation — how far price must travel from it before entry
  · Invalidation — the move that says the reference itself has shifted

Expectancy = (Win% × Avg win) − (Loss% × Avg loss)
A 31% win rate breaks even once the average win clears ~2.2× the average loss.
```

## 계산 예시

승률 31%, 평균 이익 +1.0%, 평균 손실 -0.4%인 규칙의 거래당 기댓값은 비용 차감 전 (0.31 × 1.0) − (0.69 × 0.4) = +0.04%입니다.

## 낮은 승률은 결함이 아니라 정상적인 형태입니다

짧은 호흡의 평균회귀는 작게 자주 이익을 확정하고, 이탈이 계속 벌어질 때 손실을 받습니다. QANTERION이 귀금속 전략에서 일반적인 승률 31%를 공개하는 이유가 바로 이것입니다. 규칙의 수익성을 결정하는 것은 승률이 아니라 기댓값입니다. 승률 31%라면 평균 이익이 평균 손실의 약 2.2배를 넘어야 본전이며, 승률보다 먼저 확인할 값은 이 비율입니다.

## 추세장이 실패 구간입니다

평균회귀와 모멘텀은 같은 시장을 두고 다투는 두 견해가 아니라 정반대 국면에 건 서로 다른 베팅입니다. 모든 과열을 되받아치는 규칙은 박스권이 유지되는 동안 쌓다가 추세가 자리 잡는 순간부터 계속 잃습니다. 그래서 감시해야 할 대상은 진입 신호가 아니라 국면이며, 추세추종보다 여기서 낙폭 상한이 더 결정적인 이유이기도 합니다.

## 흔한 오해

높은 승률은 평균회귀가 잘 작동한다는 증거로 읽히곤 하지만 종종 정반대를 뜻합니다. 이익은 일찍 닫고 손실은 놔둔 결과일 뿐이며, 아직 치르지 않은 평가손 꼬리를 안고 있는 상태입니다. 믿을 만한 숫자는 승률 옆에 함께 찍힌 최대낙폭이지, 승률 하나가 아닙니다.

## 직접 계산하기

- 파산 확률 계산기: https://qanterion.com/ko/tools/risk-of-ruin-calculator
- 포지션 사이즈 계산기: https://qanterion.com/ko/tools/position-size-calculator
- 켈리 공식 계산기: https://qanterion.com/ko/tools/kelly-criterion-calculator

## 관련 용어

- 모멘텀 전략: https://qanterion.com/ko/glossary/momentum
- 최대 낙폭: https://qanterion.com/ko/glossary/max-drawdown
- 기대값: https://qanterion.com/ko/glossary/expectancy

## 출처

- [Mean Reversion in Stock Prices: Evidence and Implications](https://www.nber.org/papers/w2343) — National Bureau of Economic Research (Poterba & Summers), Working Paper 2343

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## Risk notice

이 용어집은 교육용입니다. 투자 자문이 아니며, 여기 설명된 어떤 지표도 미래 결과를 예측하지 않습니다.