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Risk & Position Sizing

Build position sizes from drawdown math, realistic trading costs, and uncertainty in backtest results before applying Kelly.

  1. 01
    손실-이익 비대칭: 당신의 자금을 죽이는 수학
    Mar 1, 2026 #risk management

    손실-이익 비대칭: 당신의 자금을 죽이는 수학

    왜 50% 손실을 회복하려면 100% 성장이 필요한지, 변동성 드래그가 횡보장에서도 어떻게 자본을 파괴하는지, 리스크 관리 구축을 위해 모든 알고 트레이더가 알아야 할 공식.
  2. 02
    슬리피지 상수가 아닌 슬리피지 곡선: 실전 트레이딩과의 접촉에서 살아남는 비용 모델
    Jul 23, 2026 #슬리피지

    슬리피지 상수가 아닌 슬리피지 곡선: 실전 트레이딩과의 접촉에서 살아남는 비용 모델

    상수 bps 슬리피지를 주문 규모, 변동성, 유동성에 의존하는 비용 곡선으로 대체하기: 제곱근 법칙, TCA 체결이나 공개 데이터로 곡선 피팅하기, 레짐 스트레스 승수, 그리고 왜 전략 순위표가 재편되는가.
  3. 03
    몬테카를로 부트스트랩: 10줄의 코드로 백테스트 신뢰구간을 얻는 방법
    Mar 6, 2026 #algotrading

    몬테카를로 부트스트랩: 10줄의 코드로 백테스트 신뢰구간을 얻는 방법

    백테스트의 단일 점추정이 왜 위험한 착각인지. 몬테카를로 부트스트랩이 2초의 계산으로 PnL과 MaxDD의 95% 신뢰구간을 제공하는 방법, 그리고 이것이 전략을 프로덕션에 배포하기 전에 필수적인 단계인 이유.
  4. 04
    전략을 위한 켈리 기준: 포지션 크기를 정하고 자본을 배분하는 법
    Jun 23, 2026 #리스크 관리

    전략을 위한 켈리 기준: 포지션 크기를 정하고 자본을 배분하는 법

    양의 기대값을 가진 전략이라도 베팅 크기를 잘못 잡으면 계좌를 날릴 수 있다. 공식 유도부터 전략 포트폴리오까지 켈리 기준을 파헤친다: 왜 full Kelly가 위험한지, 어떻게 분수 켈리가 절반의 변동성으로 75%의 성장을 주는지, 그리고 켈리 비율이 수익과 리스크를 어떻게 바꾸는지 보여주는 인터랙티브 계산기까지.