+10.2%가 어떻게 -61.1%가 될까 — 작은 비용을 812번 냈을 때

먼저 결론

배경

변동성 돌파는 국내 자동매매 입문에서 가장 많이 복제된 규칙 중 하나다. 규칙은 짧다.

대상은 KODEX 200이고, 구간은 2019년 1월 2일부터 2026년 8월 21일까지다. 판단 대상 1,875일 가운데 실제로 진입한 날은 **812일, 43%**였다.

기록은 이렇다.

비용 드래그는 수수료 같은 비용 때문에 수익이 깎이는 정도를 말한다. 여기서는 그 폭이 약 74.8%p다. %p는 퍼센트끼리의 차이를 뜻한다.

이 재현에 쓴 비용 가정은 다음과 같다.

bp는 0.01%를 뜻한다. 1.5bp는 0.015%다. 슬리피지는 주문한 값과 실제로 체결된 값의 차이다.

이 숫자들은 개별 주식보다 훨씬 싸게 잡은 값이다. ETF는 증권거래세가 면제되기 때문에, 개별 주식을 팔 때 붙는 세금이 여기엔 없다. 즉 "비용을 크게 잡아서 결과가 나빠졌다"는 설명은 여기에 해당하지 않는다.

한 번 사고파는 데 드는 값을 합치면 이렇다.

0.13%는 100만 원어치를 사고팔 때 1,300원이다. 누가 봐도 작은 값이다.

문제는 이 0.13%가 812번 붙었다는 점이다.

단순히 더하면 812 × 0.13% ≈ 105.6%다. 하지만 비용은 남은 돈에서 깎이므로 곱셈으로 쌓인다.

즉 비용만으로 원금이 약 35% 수준으로 줄어든다. 여기에 규칙 자체가 벌어들인 몫을 곱해 보자.

상태보드의 비용 반영 곡선 마지막 값과 거의 그대로 맞아떨어진다. 드래그의 거의 전부가 거래 횟수의 산술로 설명된다는 뜻이다.

1년 단위로 바꿔 보면 감이 더 온다. 7년 8개월 동안 812번이면 1년에 약 106번이다. 연 106번 × 왕복 0.13%는 **1년에 약 13%**를 비용으로 내놓는 구조다.

사람은 비용을 한 번의 크기로 느낀다. 0.13%를 보면 "무시해도 되는 수준"이라고 판단한다. 한 번만 보면 맞는 말이다.

하지만 전략의 성적을 정하는 것은 한 번의 크기가 아니라 크기 × 횟수다. 그리고 사람은 횟수를 잘 세지 않는다. "매일 신호를 본다"까지는 생각해도, "그중 43%에서 실제로 사고판다"는 계산까지는 잘 가지 않는다.

이 재현에서 규칙 자체가 만든 성적은 7년 8개월 동안 +10.2%다. 1년으로 나누면 2%가 채 되지 않는다. 그런데 같은 기간 비용은 연 13% 안팎으로 나간다. 규칙이 버는 속도보다 비용이 나가는 속도가 훨씬 빠르다. 그래서 부호가 바뀐다.

여기서 중요한 것은 규칙이 틀렸다는 판정이 아니다. 같은 규칙이라도 진입 빈도가 낮았다면 결과는 달랐을 것이라는 구조적 관찰이다. 반대로 말하면, 진입 빈도를 세어 보지 않은 백테스트는 비용을 셀 수 없다.

ETF의 종가·시가·고가로 재구성했다. 실제 체결 호가가 아니다.
장중에 목표가에 닿으면 그 가격에 체결됐다고 가정했다. 실제로는 갭이나 호가 공백 때문에 더 불리하게 체결될 수 있다. 즉 여기 나온 비용 반영 곡선도 낙관적인 쪽일 가능성이 있다.
배당과 세금은 반영하지 않았다.
다시 강조하면, 이것은 실계좌 기록이 아니라 과거 데이터로 돌려 본 재현이다.

이 표본에서 변동성 돌파의 부호를 바꾼 것은 규칙의 정교함이 아니라 거래 횟수였다.
비용 가정을 개별 주식 수준(증권거래세 포함)으로 올리면 격차는 더 벌어진다. 이 재현은 ETF 기준의 가장 유리한 가정이다.
다음 질문: 진입 조건을 좁혀 거래 횟수를 절반으로 줄이면 남는 수익이 늘어나는가. 거래를 줄이면 비용도 줄지만 수익 기회도 함께 줄기 때문에, 겹쳐 보기로 확인해야 답할 수 있다.