방법론 · 7분 분량
최대 드로다운은 트레이딩에서 가장 많이 인용되는 리스크 수치이며, 온체인 데이터에서 잘못 계산하기 가장 쉬운 것 중 하나다. 오류는 단순하다: 계정 가치 곡선은 입출금을 마치 거래 결과인 것처럼 기록한다.
요약
계정 가치 곡선에서 도출된 원시 최대 드로다운은 온체인 지갑에 대해 신뢰할 수 없다. 거래가 일어나지 않아도 입출금이 곡선을 움직이기 때문이다. 좋은 달을 보낸 후 자산의 40%를 인출하는 트레이더는 40%의 드로다운을 겪은 것처럼 보인다; 손실 연속 중에 자본을 추가하는 트레이더는 회복한 것처럼 보인다. 점프 조정 드로다운은 최고점에서 최저점까지의 하락을 측정하기 전에 이런 자본 이동을 제거하여, 그 숫자가 거래만을 반영하도록 한다. HyperMirror의 소프트 교체 트리거는 35% 임계값에서 그 점프 조정 30일 수치를 사용하며, 같은 이유로 원시 계정 가치 변화가 아닌 실현 손익으로부터 수익률을 측정한다.
최대 드로다운은 일련의 데이터에서 최고점에서 최저점까지의 가장 큰 하락이다. 자산 곡선에 적용하면 수익률보다 더 중요한 질문에 답한다: 여기까지 오는 길이 얼마나 나빴는가? 같은 30일 수익률을 가진 두 트레이더는 한 명이 8% 하락하고 다른 한 명이 55% 하락했다면 동등하지 않다. 후자가 살아남지 못하는 결과의 버전에 훨씬 더 가깝기 때문이다.
이것이 드로다운이, 수익률이 아니라, 리더에 대한 자연스러운 관문인 이유다. 수익률 임계값은 누군가가 돈을 벌었는지를 묻는다. 드로다운 임계값은 그들의 프로세스가 생존 가능한지를 묻는다. 오직 후자만이 일반화된다.
문제는 무엇을 계산에 입력하는가이다.
Hyperliquid에서 트레이더의 계정 가치는 완전히 다른 두 가지 이유로 변한다: 거래(체결, 펀딩, 청산)와 자본 이동(입금과 출금)이다. 순진한 드로다운 계산은 이 둘을 구분할 수 없다. 둘 다 같은 것으로 나타나기 때문이다 — 선이 내려갔다.
3주에 걸쳐 계정을 10만 달러에서 18만 달러로 키운 다음 콜드 월렛으로 7만 달러를 인출하는 트레이더를 생각해보라. 계정 가치 곡선은 18만 달러에서 11만 달러로 떨어진다. 순진한 계산은 39%의 최대 드로다운을 보고하고, 35% 임계값에서 그 세트의 단연 최고 성과를 낸 지갑을 리스크 실패로 표시한다. 나쁜 일은 아무것도 일어나지 않았다. 그들은 이익을 확정했으며 이는 신중한 행동이다.
역방향도 마찬가지로 잘못되었다. 트레이더가 2주 동안 30%를 잃고 나서 손실만큼 신선한 자본을 예치한다. 계정 가치는 이전 최고치로 돌아가므로 순진한 곡선은 얕은 하락과 완전한 회복을 보여준다. 거래는 나빴고 리스크 프로필은 변하지 않았다; 그 숫자는 송금에 의해 구제된 것이다.
전문 트레이더는 이익 실현, 마진 관리, 거래소 간 규모 이동, 콜드 스토리지로의 로테이션 등 자본을 끊임없이 움직인다. 따라서 이는 소수의 지갑에 영향을 미치는 예외적인 경우가 아니다. 당신이 선택하고 싶은 바로 그 규율 있고 이익을 확정하는 행동에 불리하게 측정을 편향시키는 체계적인 왜곡이다.
해결책은 자본 이동을 감지하고 측정 전에 중화하는 것이다. 개념적으로: 일련의 데이터를 훑으며 거래에 기인하지 않는 불연속성을 식별하고, 그 이체 없이 동일한 거래 북을 측정하도록 곡선을 조정한다. 남는 것은 '잔고가 어떻게 움직였는가'가 아니라 '거래가 어떻게 진행되었는가'에 답하는 수익률 시리즈다.
메커니즘적으로 이것은 은행 명세서가 읽히는 방식보다는 펀드가 성과를 보고하는 방식에 더 가깝다. 유입과 유출이 있는 펀드는 투자자가 상환할 때 드로다운을 보고하지 않는다; 자본 단위당 전략의 수익률을 측정한다. 점프 조정은 온체인에서 보이는 자본 이동을 사용하여 같은 규율을 지갑에 적용한다.
앞선 예시에 적용하면, 이익을 확정한 트레이더는 실제 거래 경로와 일치하는 적당한 드로다운을 보이고, 추가 예치한 트레이더는 실제로 만들어낸 전체 30% 하락을 보인다. 둘 사이의 순서는 순진한 계산에 비해 역전된다 — 그것이 핵심이다.
드로다운은 실시간 교체 정책의 소프트 이슈 중 하나이며, 임계값은 점프 조정 자산으로 측정한 35%를 초과하는 30일 거래 최대 드로다운이다. 그 문장의 두 세부 사항이 중요하다.
첫째, '점프 조정'은 리더가 이익을 인출했다는 이유로 절대 제거되지 않으며, 손실 연속 중에 예치했다는 이유로 절대 보호받지 않는다는 것을 의미한다. 이 조정이 없다면 정책은 자본 관리 행동에 반응하고 실제 리스크를 놓치게 되어, 전체 관문이 아예 없는 것보다 더 나쁘게 만들 것이다.
둘째, '소프트 이슈'는 임계값을 넘는 것만으로는 리더를 제거하지 않는다는 것을 의미한다. 그 UTC 달력일에 대해 최대 하나의 스트라이크만 기록된다. 세 번의 별도 스트라이크 일수가 교체를 촉발하며, 깨끗한 평가일은 카운터를 0으로 재설정한다. 여전히 작동하는 전략 내의 단 한 번의 변동성 있는 2주는 리더의 멤버십을 끝내지 않는다.
같은 논리가 수익률 테스트를 이끈다. 30일 수익률 관문은 원시 계정 가치 변화가 아니라 실현 손익으로부터, -15% 임계값에서 측정되는데, 정확히 위에서 설명한 이유 때문이다: 출금을 포함한 기간에 걸친 계정 가치 변화는 수익률이 아니다.
같은 문제가 공개 랭킹에 표시되는 ROI 수치에도 영향을 미친다. 그래서 이 사이트의 트레이더 페이지는 하나의 확신에 찬 숫자를 제시하는 대신 수익률이 어떻게 추정되었는지, 그 기간 동안 자본 점프가 감지되었는지를 보여준다.
지갑이 감지된 자본 점프를 보일 때, 그 기간에 대한 순진한 계정 가치 기반 수치는 무엇이든 신뢰할 수 없는 것으로 취급하고 손익 기반 관점을 선호하라. 다른 곳의 랭킹이 계산 방식에 대한 어떤 표시도 없이 놀라운 ROI를 보인다면, 그것이 계정 가치 기반이라고 가정하고 검증되지 않은 것으로 취급하라.
이것이 일반 규칙의 실용적인 버전이다: 온체인 데이터는 투명하지만, 투명성이 올바르게 해석되는 것과 같지는 않다. 원시 시리즈는 공개되어 있다; 판단이 존재하는 곳은 조정이며, 어떤 제공자에게든 그것을 어떻게 하는지 물어볼 가치가 있다.
레버리지가 적용된 무기한 선물은 원금 전액 손실을 포함한 상당한 리스크가 따릅니다. 과거 성과는 미래를 보장하지 않습니다.
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위의 구조적 논거가 성립한다면, 흥미로운 질문은 구현입니다: 리더를 어떻게 스코어링하고, 가중치를 어떻게 정하고, 교체를 언제 트리거하는가.
