실제로 쓸 만한 켈리 비율은 얼마인가요?

대부분의 시스템 트레이더는 풀 켈리의 1/4에서 1/2 사이를 씁니다. 보수성 자체가 이유는 아닙니다. 입력값이 추정치이고, 그것이 낙관적인 방향으로 틀리면 켈리의 최적성 보장이 사라지는데, 추정 오차는 대개 그 방향을 향하기 때문입니다.

여러 전략에 동시에 적용할 수 있나요?

각각 따로 계산해서 더할 수는 없습니다. 동시 보유 포지션은 상관관계를 통해 상호작용하며, 개별 켈리 비율의 단순 합은 안전한 총 노출을 과대평가합니다. 상관관계는 사이징이 가장 중요한 스트레스 구간에서 오히려 상승하므로 오차가 큽니다. 단일 전략 수치를 상한으로 두고 포트폴리오 중첩만큼 낮추세요.

켈리와 고정 비율 리스크의 관계는?

서로 다른 질문에 답합니다. 켈리는 우위가 있을 때 자본의 몇 퍼센트를 노출할지를, 고정 비율 사이징은 선택한 리스크 예산을 어떻게 주문 수량으로 바꿀지를 다룹니다. 실무에서는 켈리가 리스크 비율을 정하고, 포지션 사이즈 계산기가 손절 거리를 이용해 그 비율을 수량으로 변환합니다.

최적 비중, 그리고 더 줄여야 하는 이유

켈리 공식 계산기

장기 성장률을 최대화하는 베팅 비율과, 실무자들이 실제로 쓰는 1/2·1/4 수준.

업데이트 2026-08-18

켈리 공식은 자본의 장기 성장률을 최대화하는 베팅 비율을 제시합니다. f* = (b·p − q) ÷ b이며 p는 승률, q는 1 − p, b는 손익비입니다. 승률 45%에 손익비 2:1이면 풀 켈리는 거래당 자본의 17.5%입니다. 실제로 이렇게 운용하는 사람은 거의 없습니다. 풀 켈리는 우위가 정확히 알려진 경우에만 최적이며, 추정된 우위에서는 50%를 넘는 드로다운이 일상적으로 발생합니다. 하프 또는 쿼터 켈리가 실무 설정인 이유입니다.

전략 통계

승률 (%)

통계적으로 의미 있는 표본에서 — 수십 건이 아니라 수백 건

손익비 (평균 이익 : 평균 손실) (:1)

2는 평균 이익이 평균 손실의 두 배라는 뜻입니다

전적으로 브라우저에서 실행됩니다. 입력값은 전송되거나 저장되지 않습니다.

켈리 비율

풀 켈리: —
하프 켈리: —
쿼터 켈리: —
리스크 1단위당 기대값: —
손익분기 승률: —

켈리는 승률 추정치에 극도로 민감합니다. 승률을 5%포인트만 과대평가해도 권장 비율이 두 배가 될 수 있으므로, 정직한 입력값은 점추정치가 아니라 신뢰구간의 하한입니다.

계산 공식

f* = (b · p − q) ÷ b

  p = win rate            q = 1 − p
  b = payoff ratio (average win ÷ average loss)

Expectancy per unit risked = b · p − q
Break-even win rate        = 1 ÷ (b + 1)

Assumes a known, stationary edge and independent outcomes.

1 통계적으로 의미 있는 표본에서 얻은 승률을 입력하세요.
2 손익비, 즉 평균 이익 거래를 평균 손실 거래로 나눈 값을 입력하세요.
3 풀 켈리를 확인한 뒤 하프와 쿼터 수치를 기준으로 판단하세요.
4 자신의 승률을 손익분기 수치와 대조해 우위가 실제로 존재하는지 확인하세요.

실무자들이 켈리의 일부만 쓰는 이유

풀 켈리는 알려진 우위에 대해 성장을 최대화하지만, 트레이딩 우위는 결코 알려져 있지 않습니다. 비정상 과정의 유한 표본에서 추정된 값입니다. 하프 켈리는 변동성을 절반 수준으로, 드로다운을 훨씬 얕게 만들면서 성장률의 약 75%를 확보합니다. 쿼터 켈리는 성장을 더 양보하는 대신 대부분의 사람이 버틸 수 있는 곡선을 얻습니다. 드로다운에서 포기된 전략의 수익은 0이므로, 살아남는 비율이 곧 복리가 되는 비율입니다.

음수 켈리가 가장 유용한 답이다

f*가 음수로 나오면 승률과 손익비의 조합에 우위가 없다는 뜻입니다. 기대값이 0 아래이며 어떤 포지션 크기로도 해결되지 않습니다. 자본을 투입하기 전에 검증할 수 있으므로 이 계산기의 가장 값진 출력입니다. 자신의 승률을 손익분기 수치와 비교하세요. 손익비 2:1이면 33.3%를, 1:1이면 50%를 넘겨야 합니다.

출처

A New Interpretation of Information Rate — Bell System Technical Journal (AT&T Bell Laboratories)
Good and bad properties of the Kelly criterion — L.C. MacLean, E.O. Thorp & W.T. Ziemba, 2010 author preprint (hosted by the UC Berkeley Department of Statistics)

교육용 계산기입니다. 출력값은 입력한 가정 하의 산술 결과이며 예측·추천·투자 자문이 아닙니다. 퀀트 트레이딩은 손실이 발생할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

가정을 명시한 짧은 답변.

실제로 쓸 만한 켈리 비율은 얼마인가요?: 대부분의 시스템 트레이더는 풀 켈리의 1/4에서 1/2 사이를 씁니다. 보수성 자체가 이유는 아닙니다. 입력값이 추정치이고, 그것이 낙관적인 방향으로 틀리면 켈리의 최적성 보장이 사라지는데, 추정 오차는 대개 그 방향을 향하기 때문입니다.
여러 전략에 동시에 적용할 수 있나요?: 각각 따로 계산해서 더할 수는 없습니다. 동시 보유 포지션은 상관관계를 통해 상호작용하며, 개별 켈리 비율의 단순 합은 안전한 총 노출을 과대평가합니다. 상관관계는 사이징이 가장 중요한 스트레스 구간에서 오히려 상승하므로 오차가 큽니다. 단일 전략 수치를 상한으로 두고 포트폴리오 중첩만큼 낮추세요.
켈리와 고정 비율 리스크의 관계는?: 서로 다른 질문에 답합니다. 켈리는 우위가 있을 때 자본의 몇 퍼센트를 노출할지를, 고정 비율 사이징은 선택한 리스크 예산을 어떻게 주문 수량으로 바꿀지를 다룹니다. 실무에서는 켈리가 리스크 비율을 정하고, 포지션 사이즈 계산기가 손절 거리를 이용해 그 비율을 수량으로 변환합니다.

계산한 숫자를 실제로 강제하는 터미널에서

포지션 상한, 드로다운 중단, 청산 거리는 QANTERION에서 전략 실행 중 강제되는 제약입니다. 손으로 다시 확인하는 숫자가 아닙니다.

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