손익비와 기대값 — 1R을 걸고 몇 R을 노리는가

손익비의 정의 — 1R을 걸고 몇 R을 노리는가

손익비(Risk-Reward Ratio, R:R)는 한 번의 매매에서 감수하기로 정한 손실 폭 대비 노리는 이익 폭의 비율이다. 기준 단위는 R — 진입가에서 손절가까지의 거리, 즉 이 시나리오가 틀렸을 때 잃기로 미리 정한 크기다. 진입가 100, 손절가 98, 목표가 106이라면 손절폭 2가 1R이고 목표폭 6은 3R, 손익비는 1:3이다. 정의에서 이미 드러나듯 손익비는 손절가와 목표가가 진입 전에 정해져 있어야만 존재하는 숫자다. 들어가 놓고 '오르면 팔지'라고 생각하는 매매에는 손익비가 없다.

R 단위로 기록하는 습관에는 실용적인 이유가 있다. 금액으로 적으면 포지션 크기가 다른 매매끼리 비교할 수 없지만, R로 적으면 코인 종류·계좌 크기와 무관하게 셋업의 품질이 같은 자로 측정된다. 1R을 계좌의 몇 %로 잡을지, 손절폭에서 수량을 어떻게 역산할지는 리스크 관리 편의 영역이다. 이 편은 그렇게 정해진 1R을 걸고 몇 R을 노릴 것인가, 그리고 그 비율이 왜 승률보다 계좌의 방향을 좌우하는가를 다룬다.

기대값 공식 — 승률과 손익비의 곱셈

기대값(Expectancy)은 같은 규칙을 여러 번 반복했을 때 한 번당 평균적으로 남는 값이다. 공식은 하나다: 기대값 = (승률 × 평균이익) − (패율 × 평균손실). 손실을 항상 1R로 자르는 트레이더라면 더 단순해진다 — 승률 × 평균 손익비에서 패율 × 1을 뺀 값이다. 이 값이 양수면 반복할수록 평균 기울기가 위를 향하는 구조고, 음수면 반복 자체가 손실을 쌓는 구조다.

이 공식에서 손익비의 지렛대 역할이 바로 드러난다. 손익비 1:1이면 이익 한 건이 손실 한 건만 지우므로, 맞힌 횟수가 틀린 횟수보다 많아야 합이 양수다. 1:3이면 이익 한 건이 손실 세 건을 상쇄해, 틀리는 매매가 더 잦아도 합계가 양수일 수 있는 여유가 생긴다. 거꾸로 손익비 1:0.5 — 크게 걸고 조금 먹는 구조 — 는 두 번을 맞혀야 한 번의 손실을 겨우 지우므로 대부분을 맞혀야 본전이다. 익절은 빠르고 손절은 미루는 습관이 계좌를 갉아먹는 이유가 이 산수에 있다. 손익비가 좋아질수록 틀려도 되는 횟수가 늘어나고, 그만큼 '이번 한 번'의 결과에서 자유로워진다.

승률은 기분을 결정하고, 손익비는 계좌를 결정한다.

직접 계산해 보기 — 100건 R 장부 시뮬레이션

아래 숫자는 전부 가정이다. 특정 전략의 성과도, 도달 가능한 목표도 아니며, 공식이 작동하는 방식을 보여주는 산수다. 계좌 1,000만 원에 1R을 계좌의 1%인 10만 원으로 고정하고, 손익비 1:3 셋업만 100회 매매한 가상의 장부를 두자.

1. 가정 — 100건의 기록에서 이익 매매는 각 +3R, 손실 매매는 각 −1R로 마감된다. 이익과 손실이 각각 몇 건이 될지는 미리 알 수 없는 결과값이다.
2. 상쇄 구조 — +3R 한 건은 −1R 세 건을 지운다. 이익 한 건당 손실 세 건까지 감당하는 장부다.
3. 본전선 — 이익 25건(+75R)과 손실 75건(−75R)이면 정확히 본전. 손실 건수가 이익 건수의 세 배에 이르기 전까지는 합계가 0 아래로 내려가지 않는다.
4. 비교 1 — 같은 건수에서 손익비가 1:1이면 +25R − 75R = −50R. 건수는 그대로인데 손익비 하나가 부호를 바꾼다.
5. 비교 2 — 이익이 손실보다 잦은 장부(60건 대 40건)라도 손익비가 1:0.5면 60×0.5R − 40×1R = −10R. 자주 맞히는 것만으로는 부호를 지키지 못한다.

손익비를 셋업에 심는 법 — 목표가는 소망이 아니라 구조

손익비를 올리는 방법은 목표가 숫자를 멀리 적는 것이 아니다. 순서가 반대다 — 손절이 먼저, 목표가 그다음, 비율은 결과다. 손절은 '여기가 깨지면 이 시나리오는 틀렸다'는 무효화 지점, 즉 구조가 부정되는 자리에 둔다. 목표는 소망이 아니라 다음 구조물 — 직전 고점·저점, 매물대, 박스 반대편 — 에 둔다. 그렇게 나온 비율이 자기 기준(예: 1:2)에 못 미치면 그 셋업을 통과시키는 것이 손익비 매매의 실체다.

1. 무효화 지점 확정 — 구조가 깨지는 가격을 먼저 정한다. 예: ETH 2,500달러 박스 상단 돌파 셋업이라면, 박스 안으로 되돌아왔음이 확인되는 2,450달러.
2. 손절폭 계산 — 2,500 − 2,450 = 50달러(진입가 대비 −2%). 이것이 1R의 가격 거리다.
3. 목표 지점 확인 — 다음 구조물을 찾는다. 직전 고점이 2,650달러라면 목표폭은 150달러(+6%).
4. 비율 산출 — 150 ÷ 50 = 3. 손익비 1:3.
5. 필터 적용 — 같은 셋업에서 직전 고점이 2,560달러뿐이라면 60÷50=1.2로 기준 미달. 이때 손익비는 진입 근거가 아니라 관망 근거가 된다.

이 절차의 부산물이 중요하다. 손익비는 수익 계산기이기 전에 셋업을 거르는 필터다. 조건·진입·무효화·목표라는 셋업 4요소 안에서 손익비가 어디에 위치하는지는 데이트레이딩 셋업 편에서, 목표까지 가는 동안의 분할 청산과 평단 관리는 분할 진입과 청산 편에서 이어진다.

함정 — 서류상 손익비와 체결되는 손익비는 다르다

가장 흔한 자기기만은 허수 손익비다. 목표가를 구조와 무관하게 멀리 적으면 어떤 매매든 서류상 1:5가 된다. 그러나 목표까지의 거리와 도달 빈도는 반비례한다 — 목표를 두 배 멀리 두면 도달하는 횟수는 줄어든다. 즉 손익비와 승률은 독립변수가 아니라 트레이드오프다. 한쪽을 끌어올리면 다른 쪽이 내려가는 저울이므로, 기대값은 손익비 숫자 하나가 아니라 그 손익비가 실제로 체결된 기록 전체로만 평가된다.

기대값 프레임 자체의 한계도 정직하게 봐야 한다. 공식에 넣는 승률과 평균 R은 과거 표본이고, 시장 국면이 바뀌면 같은 규칙의 결과 분포도 바뀐다 — 과거 기대값이 양수였다는 사실이 앞으로도 그렇다는 근거가 되지는 않는다. 표본이 수십 회 수준이면 추정 자체가 통계적으로 불안정하고, 기록 없이 머릿속으로 추정한 승률·손익비는 대체로 낙관 쪽으로 치우친다는 점이 반복 지적된다. 그래서 이 프레임의 전제 조건은 예측력이 아니라 실현 R 기준의 매매 기록이다. 기록이 없으면 기대값은 계산이 아니라 소설이 된다.

고래이야기 실측 — 고래 포지션의 R 구조 관찰

손익비는 계획의 숫자라 남의 것을 들여다볼 수 없는 게 보통이지만, 하이퍼리퀴드 같은 온체인 파생 거래소에서는 예외가 생겼다. 고래들의 진입 평단과 청산가가 공개되기 때문에, 평단에서 청산가까지의 거리 — 그 포지션이 실제로 감수하고 있는 최대 손실 폭 — 를 실측으로 볼 수 있다. 서류상 계획이 아니라 지금 시장에 걸려 있는 R 구조다.

고래이야기는 이 데이터를 있는 그대로 보여주는 관측 도구이고, 어느 포지션도 따라 하라는 신호가 아니다. 공개된 R 구조를 보며 '나는 1R을 어디에 두고 몇 R을 노리는가'를 자기 계획과 대조하는 것 — 그것이 이 데이터의 교육적 용법이다. 1R의 금액을 정하는 절차는 리스크 관리 편으로 돌아가 확인하면 된다.