먼저 결론
- 샤프 비율(수익을 위험으로 나눈 점수)은 전략을 보는 여러 각도 중 하나일 뿐입니다.
- 지표 하나만 보는 것은 시험에서 한 과목 점수만 보고 판단하는 것과 비슷합니다.
- 샤프가 높게 나오는 흔한 이유 세 가지를 알면 오해를 줄일 수 있습니다.
요약
- 샤프 비율은 "변동성 한 단위당 얼마를 벌었나"를 보는 축입니다.
- 축이 하나뿐이라, 전략의 우열을 이것으로 정할 수는 없습니다.
- 샤프 비율이 높게 나오는 흔한 세 가지 경우가 있습니다.
- 짧은 표본, 낮은 변동성 착시, 왜도 숨김입니다.
- 이 세 가지를 알면 지표를 잘못 쓰는 일을 피할 수 있습니다.
1. 샤프 비율이 속이는 세 가지
(1) 짧은 표본
12개월짜리 샤프 2.0은 통계적으로 거의 아무것도 말해주지 못합니다. 변동성(값이 위아래로 흔들리는 정도)을 재는 오차가 워낙 크기 때문입니다.
그래서 같은 전략이라도 측정 구간에 따라 0.52.5 사이에서 흔들릴 수 있습니다. 최소 3660개월이 없으면 비교 자체를 하지 않는 것이 원칙입니다.
(2) 낮은 변동성 착시
변동성이 낮게 나올 때가 있습니다. 전략이 뛰어나서가 아니라 시장이 조용했기 때문인 경우가 많습니다.
2017년, 2023년처럼 시장이 잔잔했던 구간이 그렇습니다. 그때의 샤프는 그 전략의 고유한 능력이라기보다 시장 상황의 산물로 보입니다.
(3) 왜도와 꼬리 숨김
샤프는 평균과 표준편차만 봅니다. 그래서 손익이 한쪽으로 치우친 모양은 보지 못합니다.
커버드콜처럼 "작은 수익이 여러 번 쌓이다가 드물게 큰 손실이 오는" 구조가 있습니다. 이런 구조는 평소의 샤프를 높여 주고, 드물게 오는 큰 손실 위험은 가려 줍니다.
수익률 분포가 정규분포(가운데가 볼록한 좌우 대칭 종 모양)가 아니면, 샤프는 체계적으로 과대 평가됩니다.
2. 대신 함께 봐야 할 것
| 지표 | 보는 것 | 샤프가 놓치는 것 |
|---|---|---|
| MDD / Calmar | 최대 낙폭 대비 수익 | 꼬리 리스크 |
| 소르티노 | 하방 변동성만 분리 | 왜도 방향 |
| 최대 연속 하락 구간 | 회복 감내 시간 | 시간 리스크 |
| 월별 승률 | 심리적 지속 가능성 | 손실 군집 |
3. 실전 괴리 관점
백테스트에서 아름다웠던 샤프가 실전에서 무너지는 경로는 대체로 정해져 있습니다.
- 비용 반영 (수익률이 내려가고 변동성은 그대로 → 샤프 하락)
- 슬리피지로 인한 체결 가격 열화 (1번과 같은 구조)
- 신호 지연 (모멘텀 계열에서 변동성은 유지되고 수익률만 하락)
샤프는 수익을 변동성으로 나눈 값입니다. 즉 실전으로 옮기는 과정은 대부분 "분자(수익)만 깎고 분모(변동성)는 그대로" 둡니다.
샤프 1.2 전략이 실전에서 샤프 0.8이 되는 것이 이 경로의 예입니다.
4. 실용 원칙
- 샤프 비교는 같은 자산군, 같은 기간, 같은 비용 가정에서만 뜻이 있습니다.
- 샤프 한 개로 전략을 정리하지 않습니다.
- 최소 3개 지표(샤프·MDD·Calmar)의 조합으로 봅니다.
- 샤프가 유난히 높은 전략은 "무엇을 숨기고 있는가"부터 의심해 볼 수 있습니다.