SPY 60%와 TLT 40%에 $10,000을 넣고 매월 리밸런싱하면서 2015년 첫 거래일부터 2021년 말까지 들고 있었다면, Lifolio 결과 화면에는 꽤 근사한 성적표가 나옵니다. 연환산 수익률 11.26%에 샤프 비율 1.18입니다. 자산도 규칙도 그대로 두고 끝나는 날짜만 2024년 말로 늦추면 같은 포트폴리오의 숫자가 이렇게 바뀝니다.

2021년 말에 끝낸 결과 열기

표의 값은 결과 화면의 전체 지표 창에서 옮겼습니다. 요약 카드에는 소수 첫째 자리까지만 보입니다. 첫 줄만 보면 수익도 괜찮고 하락도 견딜 만한 조합인데, 둘째 줄에서는 위험 한 단위당 보상을 재는 샤프 비율이 절반 아래로 떨어집니다. 3년을 더 봤을 뿐인데 평가가 달라진 셈입니다. 백테스트가 답하는 질문은 "이 포트폴리오가 좋은가"가 아니라 "이 기간에 이 포트폴리오가 어땠는가"입니다. 배당 재투자와 벤치마크까지 포함한 전체 조건은 백테스트 결과 보는 법에 있습니다.

3년을 더 보면 무엇이 달라지나요?

더해진 세 해의 수익률은 2022년 −23.31%, 2023년 +16.43%, 2024년 +10.68%입니다. 뒤의 두 해에 꽤 올랐어도 2022년에 잃은 만큼을 다 메우지는 못해서, 2021년 말 약 $21,100이던 잔액이 2024년 말에는 $20,852로 3년 전보다 조금 적었습니다.

최대 낙폭이 깊어진 것도 2022년의 하락이 2020년 코로나19 충격보다 컸기 때문인데, 그 하락의 날짜와 회복 기간은 MDD 일별·월말 기준과 회복 기간에서 따로 다룹니다. 변동성이 8.68%에서 11.35%로 오르는 사이 수익률은 내려갔으니 샤프 비율도 크게 줄 수밖에 없었습니다.

시작 시점을 옮겨 가며 보면 답이 나오나요?

기간 하나에 덜 휘둘리려면 성과 부분의 보유기간별 성과를 봅니다. 여기서는 N년 연속 구간을 한 달씩 옮겨 가며 구간마다 연환산 수익률을 구해 모읍니다. 이런 계산을 롤링 수익률이라고 부릅니다. 1년 보유라면 2015년 1~12월, 2015년 2월~2016년 1월 하는 식으로 이어져 109개 구간이 나옵니다.

이 예시를 Lifolio에서 그대로 열기

막대는 보유기간마다 가장 나빴던 구간과 가장 좋았던 구간을 잇고, 0%보다 왼쪽은 빨강으로 칠합니다. 아래 "보유기간별 최저 · 평균 · 최고 (표)"를 펼치면 평균까지 숫자로 나오고, "보유기간별 수익률 분포"를 펼치면 1년 보유 수익률이 어떻게 흩어졌는지(예시의 중앙값은 내 포트폴리오 +10.1%, SPY +15.3%)를 막대로 봅니다. 화면은 소수 첫째 자리까지만 보여 줍니다.

7년 최고값 11.26%는 글 첫머리의 그 숫자입니다. 2015년 1월에 시작해 2021년 12월에 끝나는 7년이 37개 구간 가운데 가장 좋았고, 가장 나빴던 7년은 연 5.87%였습니다. 끝나는 날짜를 손으로 고르면 의도하지 않아도 이렇게 가장 좋거나 가장 나쁜 구간을 집을 수 있습니다.

1년만 들고 있었다면 16.5%(109개 구간 중 18개)가 손실로 끝났습니다. 가장 나빴던 1년은 2022년 1월부터 12월까지, 곧 2022년 한 해였습니다. 보유기간이 길어질수록 최저값이 올라가고 5년부터는 손실 구간이 없습니다. 보유기간별 성과 맨 위 문장도 5년 들고 있었다면 언제 샀든 손실이 없었다고 알려 주는데, 이 문장과 요약 카드 ④는 1년 손실 비율을 반올림해 17%로 적습니다.

손실 비율을 앞으로의 확률로 봐도 되나요?

아닙니다. 이웃한 두 1년 구간은 12개월 중 11개월을 함께 씁니다. 그래서 2022년 같은 큰 하락이 한 번 있으면 그해를 걸친 구간이 줄줄이 손실이 되고, 실제로 손실 구간 18개 가운데 14개가 2022년의 일부를 포함합니다. 109번의 독립된 시도라기보다 한 사건을 여러 번 겹쳐 센 결과에 가깝습니다.

5년 0%도 마찬가지입니다. 61개 구간은 2015~2024년이라는 하나의 역사를 겹쳐 자른 조각입니다. 이 10년 안에서는 5년 내내 손해를 본 구간이 없었다는 기록일 뿐, 5년을 버티면 손실이 나지 않는다는 규칙은 아닙니다. 10년 보유는 구간이 하나(연 7.63%)뿐이라 분포라고 부르기도 어렵습니다. 분포 차트 아래에 과거 보유 구간의 결과이며 미래 수익 확률을 뜻하지 않는다는 문장이 붙어 있는 것도 그래서입니다. 손실 구간이 어느 시기에 몰렸는지는 "보유기간별 수익률 분포"를 펼쳐 투자 시점별 보기로 바꾸면 시간 순서로 확인할 수 있습니다.

채권을 섞으면 위기 때 덜 떨어지지 않나요?

위험과 회복 부분의 위기 구간 누적수익률은 미리 정해 둔 시장 위기 가운데 결과 기간과 겹치는 구간을 골라, 일별 가격으로 그 구간의 누적수익률을 계산합니다. 이 예시에서는 세 구간이 잡힙니다.

앞의 두 번은 채권 40%가 제 몫을 했습니다. 2018년 4분기에도, SPY가 3분의 1 넘게 빠진 2020년 봄에도 포트폴리오의 하락은 SPY의 절반 안팎에 그쳤습니다. 2022년은 달랐습니다. 금리가 빠르게 오르는 동안 장기 국채도 함께 떨어졌고, 60/40 포트폴리오는 위기 구간으로 봐도 연간으로 봐도 SPY보다 더 잃었습니다. 2022년 한 해 수익률은 TLT −31.24%, SPY −18.17%, 포트폴리오 −23.31%로, 완충재로 넣은 자산이 셋 중 가장 크게 떨어졌습니다.

주식과 채권이 서로 다르게 움직인다는 기대는 과거에 그랬다는 관찰에서 나온 것이고, 이 10년 안에서도 두 번 맞고 한 번 빗나갔습니다. 다음 위기가 2020년을 닮을지 2022년을 닮을지는 백테스트로 알 수 없습니다. 위기 목록에는 닷컴 버블 붕괴와 글로벌 금융위기도 들어 있지만, 예시가 2015년에 시작하므로 이 결과에는 나오지 않습니다.

숫자 밖에 남는 가정은 무엇인가요?

기간과 위기 말고도 결과는 몇 가지 가정 위에 서 있습니다. 대부분 계산 방법론에 적혀 있고, 실제 계좌와 비교할 때 차이가 생기는 지점입니다.

• 공통 데이터 기간: 선택한 자산이 모두 가격을 가진 기간만 계산합니다. 늦게 상장된 ETF를 하나 더하면 시작일이 그 ETF에 맞춰 밀리고 경고가 뜨며, 앞에서 본 위기 구간이 통째로 빠질 수도 있습니다. 이 예시도 시작일을 2015년 1월 1일로 넣었지만 휴장일이라 첫 거래일인 1월 2일부터 계산됐습니다.
• 매매 시점과 비용: 월별 리밸런싱은 매월 마지막 거래일 종가에 바로 체결된다고 가정하고, 호가 차이나 체결 지연은 계산하지 않습니다. 백테스트 화면에는 거래비용을 넣는 칸이 없어서 매매 수수료와 세금은 빼지 않고 계산합니다. 실제 계좌는 그만큼 결과가 낮아질 수 있습니다.
• 배당: 배당 재투자를 켜면 분배금을 같은 자산에 다시 넣고, 끄면 현금으로 쌓아 둡니다. 배당 기록이 빠지거나 늦게 반영되면 그만큼의 수익도 결과에서 빠질 수 있습니다.
• 가격 데이터: ETF 가격은 Yahoo Finance의 일별 종가와 배당 정보를 기본으로 쓰고, 확인된 누락이나 오류는 운용사 공시나 다른 데이터 공급자 자료로 보완합니다. 제3자 데이터라 오류나 정정이 있을 수 있으며, 처리 방식은 데이터 출처에 있습니다.
• 통화: 예시는 달러 기준이고, 원화 기준을 고르면 환율과 무위험수익률이 바뀌어 숫자가 모두 달라집니다. 규칙은 원화 환산 수익률이 달러 수익률과 다른 이유에 있습니다.

내 결과를 볼 때는 무엇을 확인하나요?

결과 하나를 결론으로 삼기 전에 같은 화면에서 세 가지를 더 볼 수 있습니다. 끝나는 날짜를 몇 년 당겨 다시 돌렸을 때 숫자가 얼마나 움직이는지, 보유기간별 성과에서 최저값이 어디까지 내려가는지, 위기 구간 누적수익률에 어떤 위기가 들어 있고 어떤 위기가 빠졌는지입니다. 어느 것도 앞으로의 수익률을 알려 주지는 않지만, 지금 보는 숫자가 기간 선택에 얼마나 기대고 있는지는 드러납니다.

자주 묻는 질문

백테스트 결과를 믿어도 되나요?

계산은 다시 확인할 수 있습니다. 이 글의 숫자도 같은 조건을 다시 넣어 같은 값이 나오는지 확인한 것입니다. 다만 그 숫자가 말해 주는 범위는 "이 자산을 이 기간에 이 규칙으로 들고 있었다면"까지이고, 체결 가정과 데이터 오류 가능성은 위에서 본 대로 남습니다. 앞으로의 수익률이나 손실 확률은 어떤 백테스트에도 들어 있지 않습니다.

몇 년치로 돌려야 하나요?

몇 년이면 충분하다는 기준은 이 결과에서 나오지 않습니다. 이 예시가 보여 주는 것은 짧은 구간일수록 결과가 넓게 흩어졌다는 사실입니다. 1년 구간은 −23.31%부터 28.40%까지 벌어졌고, 3년 구간의 최저도 −1.36%였으며, 5년 이상에서야 손실 구간이 사라졌습니다. 반대로 10년 데이터에서 10년 구간은 하나뿐이라, 보고 싶은 보유기간이 길수록 그보다 훨씬 긴 데이터가 있어야 구간을 여러 개 견줄 수 있습니다.

생존 편향이 뭔가요?

지금까지 살아남은 대상만 보고 판단할 때 생기는 치우침입니다. 백테스트에서는 자산을 고르는 시점이 지금이라는 데서 생깁니다. Lifolio에서 고르는 자산 목록도 지금 기준이라, 결과에 들어가는 자산은 지금 이름을 알고 지금까지 남아 있는 자산이 되기 쉽습니다. 2015년에 같은 목적으로 고를 수 있었던 다른 후보가 그 뒤 어떻게 됐는지는 결과에 나오지 않으니, 좋은 결과의 일부는 답을 알고 고른 덕일 수 있습니다.

이 글의 숫자는 2026년 11월 6일 같은 조건으로 다시 계산해 확인했습니다. 틀린 곳을 발견하면 화면 오른쪽 아래 피드백 버튼으로 알려 주세요.

백테스트를 돌리면 결과 화면 맨 위에 카드 네 장이 뜹니다. SPY와 TLT를 6 대 4로 섞어 10년을 계산한 예시라면 $20,852, +7.6%, −27.6%, 17%입니다. 처음 넣은 $10,000이 두 배 남짓 됐고, 그 성장을 1년 단위 복리로 바꾸면 7.6%이며, 도중에 고점에서 4분의 1 넘게 빠진 적이 있었고, 아무 달에나 사서 1년만 들고 있었다면 대략 여섯 번에 한 번은 손실이었다는 얘기입니다.

하지만 SPY 하나만 들고 있었을 때보다 하락장에서 정말 덜 빠졌는지, 채권이 매번 완충 역할을 했는지는 네 숫자 어디에도 없습니다. 그 답은 카드 아래의 차트와 연도별 막대에 있으니, 카드부터 차례로 읽어 보겠습니다.

이 예시를 Lifolio에서 그대로 열기

카드 네 장이 말하는 것과 감추는 것

카드 이름 옆의 안내 아이콘을 누르면 계산 기준이 짧게 뜹니다.

① 최종 자산 $20,852

기간 마지막 날의 평가 금액입니다. 아래 줄의 투자 $10,000은 넣은 원금(적립을 설정했다면 적립금 포함), 수익 +$10,852는 그 차이이고, 세금과 거래비용은 빼지 않은 값입니다.

이 카드는 도착점만 보여 줍니다. 예시의 잔액은 2021년 말에 이미 마지막 날보다 많았습니다. 2022년에 크게 빠졌다가 2024년 9월에 이전 고점을 넘었지만 연말에 다시 밀려, 3년 전과 비슷한 자리에서 기간이 끝났습니다.

② 연환산 수익률 +7.6%

$10,000이 10년 뒤 $20,852가 되려면 해마다 약 7.6%씩 불어나야 합니다. 이렇게 기간 전체 성과를 1년 단위 복리로 바꾼 값이 연환산 수익률(CAGR)이고, 적립·인출의 영향은 빼고 셉니다. 아래 줄의 "10년 동안 2.1배"는 같은 성장을 배수로 쓴 것이고, "SPY보다 5.4%p 낮음"은 같은 기간 SPY의 연환산 수익률보다 그만큼 낮았다는 뜻입니다.

평균이 감추는 건 해마다의 들쭉날쭉함이고, 그 폭은 아래 연도별 막대에서 드러납니다. 정의와 공식은 연환산 수익률에 있습니다.

③ 최대 낙폭 · 일별 −27.6%

직전 최고점에서 가장 깊이 떨어졌던 비율을 매일의 평가 금액으로 잰 값이고, 월말 잔액만 쓴 −26.21%는 전체 지표 창에 따로 나옵니다. 아래 줄의 "고점 $21,200 → 바닥 $15,338"은 같은 하락을 금액으로 쓴 것입니다. 그 아래 바닥에서 회복까지 23개월은 저점부터 센 기간으로, 고점부터 세어 고점 아래 머문 990일과는 출발점이 다릅니다. 두 기준이 갈리는 까닭과 날짜별 경로는 MDD 일별·월말 기준과 회복 기간에 정리했습니다.

④ 1년 보유 시 손실 17%

1년(12개월) 구간을 한 달씩 옮겨 가며 기간 안에서 모두 세었을 때, 손실로 끝난 구간의 비율입니다. 예시에서는 1년 구간 109개 가운데 18개(16.5%)가 손실이었고, 카드에는 반올림해 17%로 나옵니다. "5년 이상 들었다면 0번"은 5년보다 긴 구간에서는 손실로 끝난 경우가 없었다는 뜻이고, "SPY 15%"는 같은 방식으로 센 SPY의 비율입니다.

이 비율은 지난 10년이라는 한 번의 역사를 겹쳐 자른 기록이라 앞으로의 손실 확률은 아닙니다. 그 까닭은 백테스트의 한계에 있습니다. 위험 대비 효율을 재는 샤프 비율(0.55, SPY 0.76)은 아래 SPY 대비 부분의 "지표별 비교·시장 국면"을 펼치거나 전체 지표 창에서 볼 수 있고, 계산 방식은 샤프 비율에 있습니다.

예시 조건

위 카드와 아래 차트는 모두 이 조건으로 돌린 결과 한 건입니다.

원화 ₩1,000만으로 돌리면 숫자가 전부 달라지는데, 그 사정은 원화 환산 수익률이 달러 수익률과 다른 이유에서 다룹니다.

성장 차트는 깊이보다 너비를 본다

카드 아래 결과는 성과, 위험과 회복, SPY 대비, 자산과 분산, 시나리오, 데이터·내보내기 순서로 한 페이지에 이어지고, 위쪽 목차를 누르면 그 부분으로 바로 갑니다. 맨 위 성과 부분의 첫 차트가 성장 차트입니다. 낙폭의 날짜와 위기 구간은 그 아래 위험과 회복 부분에 있습니다.

초록 실선이 이 포트폴리오, 회색 점선이 SPY이고, 음영은 코로나(2020년 2~3월)와 2022 약세장입니다. 2020년 음영에서 초록 선은 회색 선보다 훨씬 얕게 꺾였고 그해 6월 초에 원래 높이로 돌아왔습니다. 2022년 음영에서는 두 선이 함께 내려가고, 초록 선은 2024년 9월에야 이전 높이를 되찾습니다.

아래의 고점 대비 하락(같은 기간) 차트는 날마다 직전 최고점에서 얼마나 내려와 있었는지를 그립니다. 가장 깊은 골은 2022년 10월의 −27.6%로 카드 ③과 같습니다. 정작 눈여겨볼 건 골의 너비입니다. 2020년의 골은 좁고 뾰족한데, 2021년 말에 시작된 골은 2024년 9월까지 이어집니다.

연도별 막대로 SPY와 맞대 보기

연·월 수익률은 연도별 막대로 먼저 열리고, 히트맵을 누르면 월별 격자로 바뀝니다. 위의 요약 문장 "플러스였던 해 8/10년 · 최고 2019년 +24.9% · 최저 2022년 −23.3%"는 열두 달을 다 채운 해만 셉니다.

초록 막대가 포트폴리오(손실인 해는 빨강), 회색이 벤치마크입니다. 열 해를 하나씩 맞대 보면 초록이 앞선 해는 2018년과 2020년 두 번뿐이고, 2022년은 포트폴리오가 SPY보다 더 많이 잃은 유일한 해입니다.

이 결과에서 알 수 있는 세 가지

하나, 수익은 SPY보다 적었지만 2020년 급락은 훨씬 얕게 지나갔습니다. 위험과 회복 부분의 위기 구간 누적수익률을 보면 COVID-19 충격(2020-02 ~ 2020-03)에 포트폴리오는 −16.2%, SPY는 −33.7%였습니다. SPY에 넣은 60%만 그대로 빠졌어도 −20%가 넘었을 테니, 나머지 40%인 TLT가 손실을 덜어 준 셈입니다.

둘, 2022년에는 그 버팀목이 없었습니다. 포트폴리오는 2022년 한 해 −23.31%로 SPY의 −18.17%보다 더 잃었습니다. 60%를 SPY에 넣고도 SPY보다 더 잃은 까닭은 TLT입니다. 자산과 분산 부분에서 자산별 성과 자세히 보기를 펼쳐 자산별 연도별 수익률을 보면 그해 TLT는 −31.24%로 SPY보다 크게 떨어졌습니다.

같은 6 대 4 구성이 2020년에는 위기 구간과 연간 모두 SPY보다 나았고, 2022년에는 둘 다 나빴습니다. 위기 구간 세 곳의 전체 비교와 해석은 백테스트의 한계에 있습니다.

셋, 10년을 통틀어 보면 위험 대비 효율도 SPY보다 낮았습니다. SPY 대비 부분의 지표별 비교에 나오는 샤프 비율 0.55 대 0.76은 감수한 변동성에 비해 무위험 금리를 넘어선 수익이 적었다는 뜻입니다. 다만 2022~2024년이 들어간 이 기간에 대한 결론입니다.

내 결과를 볼 때 확인할 네 가지

아래 네 가지는 무엇을 고를지 정하는 기준이 아니라, 직접 돌린 결과를 카드 숫자 하나에 기대지 않고 읽기 위한 점검입니다.

1. 종료일을 1~3년 당겨 다시 보기. 결과가 기간의 끝에 얼마나 기대는지 봅니다. 이 예시를 2021년 말에서 끝내면 카드가 연환산 수익률 +11.3%, 최대 낙폭 −18.5%, 1년 보유 시 손실 5%(73번 중 4번)로 바뀝니다(2021년 말에서 끝낸 결과 열기). 날짜 하나로 이만큼 움직이는 까닭은 백테스트의 한계에서 다룹니다.
2. 같은 조건의 벤치마크와 비교하기. 연환산 수익률만으로는 높은지 낮은지 알 수 없습니다. ② 카드의 "SPY보다 5.4%p 낮음", ④ 카드의 "SPY 15%", 그리고 SPY 대비 부분 첫 줄의 "같은 돈을 SPY에 넣었다면 $33,969"는 모두 같은 기간·같은 통화로 계산해, 다른 사이트나 기간에서 본 숫자보다 맞대기에 알맞습니다.
3. 일별 MDD와 고점→회복 기간 함께 보기. 몇 달 만에 돌아온 하락과 몇 년 걸린 하락은 무게가 다릅니다. 이 예시에서 2020년 하락(−18.5%)은 깊이가 2022년의 3분의 2였지만, 위험과 회복 부분의 회복 타임라인을 보면 고점에서 회복까지 103일로 2022년(990일)의 10분의 1 남짓이었습니다.
4. 보유기간을 늘려 손실 비율 보기. ④ 카드는 1년 보유만 보여 줍니다. 성과 부분의 보유기간별 성과는 1·3·5·7·10년 구간을 한 달씩 옮겨 가며(구간이 둘 이상 나오는 기간만), 기간마다 가장 나빴을 때와 가장 좋았을 때의 연환산 수익률과 손실로 끝난 구간의 비율을 보여 줍니다. 이 예시는 1년 보유의 16.5%(109개 구간 중 18개), 3년 보유의 5.9%(85개 중 5개)가 손실이었고 5년부터는 없었습니다. 이 비율을 손실 확률로 볼 수 없는 까닭도 백테스트의 한계에 있습니다.

적립금을 설정해 두 수익률이 갈리면 ② 카드 아래에 "적립 시점까지 반영하면 +7.5%" 같은 줄이 하나 더 붙습니다. 넣은 시점과 금액까지 반영한 수익률이고, 연환산 수익률과의 차이는 TWRR·MWRR에서 설명합니다.

어느 점검도 앞으로의 결과를 알려 주지는 않습니다. 계산 공식은 계산 방법론, 가격·배당·금리 자료는 데이터 출처에서 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

연환산 수익률과 누적 수익률은 뭐가 다른가요?

누적 수익률은 기간 전체에 걸쳐 몇 % 불었는지를, 연환산 수익률은 그 성장을 해마다 같은 비율로 나누면 몇 %인지를 말합니다. 예시의 누적 수익률은 전체 지표 창 기준 +108.52%이고, 이를 10년 복리로 풀면 연 7.63%입니다. 기간이 1년보다 짧으면 ② 카드는 연환산하지 않고 누적 수익률을 보여 줍니다. 석 달 성과를 1년으로 늘려 잡으면 실제로 일어나지 않은 숫자가 나오기 때문입니다.

벤치마크는 왜 SPY인가요?

기본값이 SPY입니다. S&P 500을 따르는 ETF라 미국 주식시장과 견주기 쉬울 뿐, 꼭 SPY와 비교해야 하는 것은 아닙니다. 설정의 고급 설정을 펼치면 비교 벤치마크에서 QQQ, BND, GLD, VT, EWY 가운데 고르거나 티커를 직접 입력할 수 있고, 없음을 고르면 비교를 끕니다. 바꿔서 다시 계산하면 ② 카드의 비교 줄, ④ 카드의 벤치마크 비율, SPY 대비 부분도 새 비교 대상 기준으로 바뀝니다.

결과가 매번 같나요?

같은 설정이면 같은 결과가 나옵니다. 요약 카드와 차트 계산에는 무작위 요소가 없습니다. 예외는 시나리오 부분으로, 과거 월 수익률을 무작위로 다시 이어 붙여 경우의 수를 만들기 때문에 실행할 때마다 조금씩 다릅니다. 또 가격·배당 자료가 늦게 반영되거나 정정되면 그 날짜가 들어간 기간, 특히 최근 구간의 숫자가 바뀔 수 있습니다.

이 글의 숫자는 2026년 11월 6일 같은 조건으로 다시 계산해 확인했습니다. 틀린 곳을 발견하면 화면 오른쪽 아래 피드백 버튼으로 알려 주세요.

SPY 60%와 TLT 40%를 10년 동안 들고 간 결과를 달러로 보면 연환산 수익률은 +7.6%, 최대 낙폭은 −27.6%입니다. 설정에서 기준 통화만 KRW로 바꾸면 같은 포트폴리오가 연 +10.8%, 최대 낙폭 −19.0%가 됩니다. 자산도 기간도 리밸런싱도 그대로인데 수익률은 3%p 넘게 오르고, 가장 깊었던 손실은 8%p 넘게 얕아졌습니다.

어느 쪽도 틀리지 않았습니다. 달러 기준은 재산을 달러로 센 결과이고, 원화 기준은 같은 재산을 날마다 그날 환율로 바꿔 원화로 센 결과입니다. 미국 ETF를 원화로 사서 원화로 평가하는 사람이라면 두 번째 숫자가 자기 계좌에 더 가깝습니다. 다만 실제로 환전할 때 붙는 은행의 환율 스프레드와 수수료는 빠져 있어서, 계좌 숫자와 똑같지는 않습니다. 원화 결과에는 자산의 성과와 환율의 움직임이 섞여 있으니, 아래에서 실제 환율로 둘을 떼어 봅니다.

이 예시를 원화 기준으로 Lifolio에서 열기를 누르면 아래 줄 카드가, 달러 기준으로 열기를 누르면 위 줄 카드가 그대로 나옵니다. 나머지 조건은 백테스트 결과 보는 법에 정리해 두었습니다.

초기 투자금을 통화마다 따로 넣었으니 최종 금액끼리는 견줄 수 없고, 배수로 봐야 합니다. $10,000이 $20,852가 됐으니 달러 기준은 2.09배, ₩1,000만이 ₩2,794만이 됐으니 원화 기준은 2.79배입니다.

10년 사이 달러 값이 34% 올랐습니다

Lifolio에 저장된 환율로 보면 2015년 1월 2일에 1달러는 1,093.6원이었고, 2024년 12월 31일에는 1,467.4원이었습니다. 10년 동안 34.2%, 해마다 같은 비율로 올랐다고 치면 연 2.98%쯤입니다. 줄곧 오른 것은 아니어서, 2018년 4월 4일에는 1,053.7원으로 시작 때보다 낮았습니다.

원화로 센 자산은 달러로 센 자산에 그날 환율을 곱한 값입니다. 그래서 두 결과는 곱셈 한 줄로 맞춰 볼 수 있습니다.

• 배수: 2.09배 × 1.34배 ≈ 2.8배. 계산은 첫 거래일 직전 종가인 2014년 12월 31일(1,095.3원)에서 출발하므로, 그 환율로 다시 곱하면 2.0852 × 1.3397 = 2.7936으로 원화 카드의 ₩2,794만과 정확히 같습니다.
• 연율: (1 + 7.63%) × (1 + 2.98%) − 1 ≈ 10.8%. 원화 카드의 +10.8%와 같습니다.

결국 원화 쪽 수익률이 높았던 건 원화 기준이 원래 유리해서가 아니라, 이 10년 동안 원화가 달러에 비해 약해졌기 때문입니다. 흔히 환차익이라고 부르는 몫이 연 3%p쯤 더해진 셈입니다.

2022년, 달러로는 −27.6%, 원화로는 −19.0%

낙폭은 사정이 더 복잡합니다. 고점과 바닥 날짜부터 통화마다 다릅니다.

주식과 장기채가 함께 떨어진 2022년에 환율은 거꾸로 뛰었습니다. 달러 기준 고점인 2021년 12월 27일에 1,185.9원이던 환율이 달러 기준 바닥인 2022년 10월 20일에는 1,435.0원으로, 21% 올라 있었습니다. 달러로 27.6% 줄어든 자산을 21% 비싸진 환율로 환산하면, 원화로는 같은 고점 날보다 12%쯤 낮은 수준에 그칩니다. 달러 강세가 손실의 절반 이상을 받아 준 셈입니다.

그렇다면 원화 기준 최대 낙폭은 왜 −12%가 아니라 −19.0%일까요. 원화 기준에는 원화 기준의 고점과 바닥이 따로 있습니다.

고점은 한 달 반 일렀습니다. 2021년 11월 9일 환율이 1,199.9원으로 12월 말보다 높아서, 원화로 센 자산은 그날 가장 컸습니다. 바닥은 두 달 남짓 늦었습니다. 10월 20일 이후 달러 기준 자산은 다시 오르기 시작했지만, 환율이 10월 고점에서 빠르게 내려와 12월 30일에는 1,260.3원이 됐습니다. 달러로 되찾은 몫보다 환율이 깎아 먹은 몫이 커서 원화 자산은 연말까지 더 줄었습니다. 같은 하락기 안에서도 환율이 처음에는 손실을 줄였다가 나중에는 키운 것입니다.

회복은 원화 쪽이 빨랐습니다. 원화 기준은 2024년 1월 29일에 고점을 되찾아 바닥에서 13개월, 달러 기준은 2024년 9월 12일까지 23개월이 걸렸습니다. 회복 날의 환율이 원화 기준 바닥 날보다 6%쯤 높았던 것도 회복을 앞당겼습니다. 원화 기준은 바닥이 마침 12월 마지막 거래일이라 월말 기준(−18.77%)으로 재도 거의 같고, 두 기준과 회복 기간을 세는 방식은 MDD 일별·월말 기준과 회복 기간에서 다룹니다.

요약 카드 ④의 1년 보유 시 손실도 갈립니다. 손실로 끝난 1년 구간이 달러 기준 109개 중 18개(17%), 원화 기준 109개 중 10개(9%)입니다.

이 모든 것은 2015~2024년에 실제로 있었던 일입니다. 주가가 떨어질 때마다 달러가 강해진다는 법칙은 없고, 하락기에 원화가 함께 강해지면 원화 기준 낙폭이 오히려 깊어질 수도 있습니다. 2022년 11~12월이 그런 모습을 잠깐 보여 줬습니다.

벤치마크와의 격차는 거의 그대로입니다

수익률과 낙폭이 이만큼 바뀌는데도 벤치마크 대비 연환산 차이는 USD 기준 −5.4%p, KRW 기준 −5.5%p로 거의 같습니다. 벤치마크 SPY도 같은 날 같은 환율로 바꾸기 때문에, 포트폴리오와 SPY 양쪽에 같은 환율 배수가 곱해집니다. 그러면 격차는 사라지지도 뒤집히지도 않고 환율 배수만큼만 살짝 커집니다. 달러 기준 차이 −5.38%p에 1.0298을 곱하면 약 −5.54%p, 화면의 −5.5%p입니다.

포트폴리오와 벤치마크가 모두 달러 자산이면 통화를 바꿔도 "SPY보다 얼마나 덜 벌었나"는 거의 그대로이고, 크게 움직이는 쪽은 수익률, 낙폭, 회복 기간 같은 절대 수준입니다.

샤프 비율은 통화끼리 비교하지 않습니다

샤프 비율도 0.55에서 0.83으로 올랐습니다. 그렇다고 원화로 보면 더 효율적이었다는 뜻은 아닙니다. 샤프 비율의 세 재료인 수익률, 변동성, 무위험 금리가 통화를 바꾸면 한꺼번에 바뀝니다. 수익률에는 환율 효과가 더해지고, 환율의 등락이 섞인 변동성은 11.35%에서 10.78%로 바뀌고, 빼는 금리는 아예 다른 나라 금리가 됩니다. 계산식은 샤프 비율 항목에 있습니다.

• USD 기준: 미국 3개월 국채 금리, FRED의 TB3MS
• KRW 기준: CD 91일물 금리, 한국은행 ECOS의 CD91

CD91은 원화 단기금리를 대신해 쓰는 대용 지표이고, 무위험 자산에 실제로 넣어 얻은 수익률은 아닙니다. 두 금리 모두 각 달에 전월 관측값을 적용합니다. 샤프 비율을 같은 조건끼리만 견주라고 안내하는 것도 그래서입니다. 비교는 같은 통화 안에서 하면 됩니다. 달러 기준에서는 포트폴리오 0.55와 SPY 0.76, 원화 기준에서는 0.83과 1.01이고, 어느 통화로 보든 이 포트폴리오의 샤프 비율은 SPY보다 낮았습니다.

Lifolio가 원화로 바꾸는 규칙

기준 통화를 KRW로 고르면 설정 화면에 "입력 금액부터 수익률·위험 지표까지 과거 환율을 반영해 원화로 계산해요"라는 안내가 나옵니다. 실제 규칙은 이렇습니다.

• 환율은 Yahoo Finance의 USDKRW=X 일별 종가를 씁니다. 달러 자산의 가격과 배당, 벤치마크 SPY를 모두 그날의 환율로 바꾸므로, 원화로 넣은 투자금은 그날 환율로 달러 자산을 산 것과 같아집니다.
• 주말이나 외환시장 휴일처럼 환율이 없는 날에는 직전에 확정된 환율을 이어 씁니다. 이어 쓸 수 있는 기간은 달력 기준 최대 7일입니다.
• 7일이 넘도록 환율이 비면 고정 환율이나 미래의 환율로 메우지 않습니다. 분석 기간을 환율이 이어지는 구간으로 줄이거나 계산을 멈춥니다.
• 환율 자료가 2003년 12월 1일부터 있어서, 원화 기준 결과는 그보다 이른 날짜로 시작할 수 없습니다.

자료의 출처는 데이터 출처에, 계산 순서는 계산 방법론에 있습니다.

자주 묻는 질문

원화로 투자했는데 어떤 결과를 봐야 하나요?

원화로 환전해 미국 ETF를 사고 원화로 평가한다면, 계좌에서 보게 될 숫자에는 원화 기준이 더 가깝습니다. 자산 자체가 얼마나 벌었는지는 달러 기준이 보여 주고, 두 결과의 차이가 환율이 보태거나 깎은 몫입니다. 달러로 계산한 다른 자료와 견줄 때는 달러 기준끼리 놓아야 짝이 맞습니다.

환율이 오르면 항상 원화 수익률이 높나요?

아닙니다. 원화 기준 수익률을 정하는 건 중간에 환율이 올랐느냐가 아니라 시작 날과 끝 날의 환율입니다. 이 예시의 끝을 환율이 기간 중 가장 낮았던 2018년 4월 4일로 당기면 환율 배수가 1,053.7 ÷ 1,095.3(출발 환율), 약 0.96배이므로, 환산식대로라면 원화 기준 자산 배수는 달러 기준의 0.96배로 줄어듭니다. 낙폭은 중간 경로를 따라가서, 2022년 11~12월처럼 환율이 빠르게 내리는 동안에는 달러 자산이 회복해도 원화 자산은 더 줄 수 있습니다. 종료일은 백테스트에서 바꿔 볼 수 있습니다.

환전 수수료도 반영되나요?

아니요. 환율은 USDKRW=X 일별 종가를 그대로 쓰고, 은행이 고시하는 환율과의 차이나 환전 수수료는 넣지 않습니다. 원화 기준 결과는 실제로 원화로 바꿔 받은 금액이 아니라, 달러 자산을 매일의 종가 환율로 평가한 금액입니다. 환전할 때마다 비용이 드는 실제 계좌는 그만큼 화면 숫자보다 낮아집니다.

이 글의 숫자는 2026년 11월 6일 같은 조건으로 다시 계산해 확인했습니다. 틀린 곳을 발견하면 화면 오른쪽 아래 피드백 버튼으로 알려 주세요.

SPY 60% · TLT 40% 포트폴리오를 2015년부터 2024년까지 돌려 보면 요약 카드의 최대 낙폭은 −27.6%입니다. 그런데 전체 지표 창을 열면 최대 낙폭이 하나 더 있습니다. 최대 낙폭 · 월말, −26.21%. 같은 포트폴리오에 같은 기간인데 숫자가 다릅니다. 어느 쪽이 맞을까요?

MDD(최대 낙폭)는 직전 최고점에서 가장 많이 떨어진 비율입니다. 두 값 모두 이 정의대로 계산했고, 하락을 들여다본 간격만 다릅니다. 회복 기간도 사정이 비슷해서, 요약 카드의 개월 수와 회복 타임라인의 일수는 서로 다른 구간을 잽니다.

같은 하락을 다른 간격으로 본 값

계산식은 두 기준이 같습니다. 그날의 평가액이 그때까지의 최고 평가액보다 몇 % 낮은지를 구하고, 기간 전체에서 가장 낮은 값을 고릅니다. 다른 것은 어느 날의 평가액을 계산에 넣느냐 하나뿐입니다. 두 기준 모두 적립금 효과를 뺀 수익률 경로로 계산하기 때문에, 같은 예시에 매달 $500을 적립해도 두 값은 그대로입니다.

2022년 하락에 두 기준을 대 보면 이렇습니다.

고점과 저점이 둘 다 옮겨 갔습니다. 일별 최고점 뒤 나흘 사이에 평가액이 조금 내려와서, 월말 기준은 그해 마지막 거래일 값을 고점으로 씁니다.

저점 쪽 차이가 더 큽니다. 가장 깊었던 날은 월말이 아니었고, 열하루 뒤인 10월 말에는 평가액이 $15,956까지 올라와 있었습니다. 월간 수익률로 보면 2022년 10월은 오히려 2.49% 오른 달입니다. 그래서 월말 기준의 저점은 한 달 앞으로 당겨집니다.

월말 평가액은 모두 일별 평가액 가운데 일부입니다. 그러니 일별 MDD가 월말 MDD보다 얕게 나오는 일은 없습니다.

한 달 안에 빠졌다 돌아오면

2022년의 차이가 작았던 것은 하락이 열 달 가까이 천천히 쌓였기 때문입니다. 몇 달씩 이어지는 하락은 월말 값으로도 대부분 잡힙니다. 짧고 급한 하락은 다릅니다. 같은 포트폴리오를 2015.01.02 ~ 2021.12.31로 끊으면 일별 MDD는 −18.5%, 월말 MDD는 −7.16%입니다.

일별 값은 2020년 코로나 폭락에서 나옵니다. 2월 20일 $16,331에서 3월 18일 $13,309까지 27일 만에 빠졌지만, 반등도 그만큼 빨랐습니다. 월말 값만 이으면 1월 말 $15,837에서 3월 말 $14,741까지 −6.92% 내려갔다가, 4월 말에 $15,936으로 1월 말 값을 넘어섭니다. 한 달 단위로 보면 폭락의 대부분이 두 월말 사이에 숨어 버립니다.

그러면 가장 깊은 하락이 언제였는지도 바뀝니다. 이 기간의 월말 MDD는 2020년이 아니라 2018년 4분기, 8월 말부터 12월 말까지의 하락에서 나옵니다. 일별로는 −10.71%였던 구간입니다. 월말 값만 본 사람에게는 2020년 3월의 급락이 이 포트폴리오의 최악으로 보이지 않습니다.

2021년 말에 끝나는 같은 예시 열기

다른 곳의 MDD와 견주기 전에

백테스트 도구마다 MDD를 재는 간격이 다릅니다. Portfolio Visualizer는 FAQ에서 최대 낙폭을 월별 포트폴리오 잔액으로 계산한다고 밝힙니다. Portfolio Charts의 낙폭 차트는 물가를 뺀 연말 값을 쓰고, 연중에는 더 깊은 손실이 있었을 수 있다고 적어 둡니다.

관찰 간격이 길수록 MDD는 같거나 얕게 나옵니다. 월별 잔액을 쓰는 곳과 견줄 때는 Lifolio의 월말 값이 맞는 짝이고, 물가를 뺀 연말 값은 Lifolio의 두 값 어느 쪽과도 기준이 같지 않습니다.

Lifolio 안에서 어느 값을 볼지는 질문에 달려 있습니다. 보유하는 동안 계좌에서 실제로 마주쳤을 최악의 숫자에는 일별 값이 더 가깝고, 요약 카드가 보여 주는 것도 이 값입니다. 카드의 도움말 버튼을 누르면 두 값이 함께 나오는데, 일별에는 "월중 저점 포함, 보수적", 월말에는 "월간 성과 비교용"이라는 설명이 붙어 있습니다. 일별 값도 장 마감 평가액으로 계산하므로, 장중에 더 빠졌다가 마감 전에 돌아온 움직임은 어느 쪽에도 들어가지 않습니다.

회복 기간을 재는 세 가지 방법

다시 2022년 하락입니다. 일별 기준으로 고점은 2021년 12월 27일, 저점은 2022년 10월 20일, 회복은 2024년 9월 12일입니다. 회복은 평가액이 직전 최고점을 다시 따라잡은 첫날이고, 그 전에 반등이 몇 번 있었더라도 하나의 하락으로 묶습니다.

이 예시를 Lifolio에서 그대로 열기

세 날짜를 어떻게 잇느냐에 따라 기간이 셋 나옵니다. 모두 달력 일수라 주말과 휴장일도 셉니다.

• 하락 297일: 고점에서 저점까지
• 회복 693일: 저점에서 회복까지
• 고점→회복 990일: 고점에서 회복까지, 앞의 두 값을 더한 길이

요약 카드의 "바닥에서 회복까지 23개월"은 이 가운데 두 번째 값을 한 달 평균 30.44일로 나눠(22.8) 반올림한 것이고, 전체 지표 창의 MDD 회복 기간도 같은 값입니다.

카드 숫자만 보면 고점 아래에 머문 기간을 열 달쯤 짧게 잡게 됩니다. 2021년 말 고점에 투자를 시작한 사람은 내려가는 기간까지 더해 2년 8개월 남짓을 직전 고점 아래에서 보냈고, 그 전체 길이는 회복 타임라인의 고점→회복 일수에 나옵니다. 짧은 정의는 지표 사전의 최대 낙폭과 회복 기간에 있습니다.

중앙값과 평균 중 무엇을 볼까

위험과 회복 부분은 첫 줄에 "고점에서 회복까지 990일"처럼 가장 깊은 하락의 고점→회복 기간을 적고, 그 아래 회복 타임라인이 고른 하락 기준을 넘은 구간을 깊은 순서로 다섯 개까지 보여 줍니다. 같은 부분의 에피소드 분석 묶음에는 그 기준을 넘은 구간들의 회복 소요 기간 중앙값과 평균이 나옵니다. 둘 다 요약 카드와 달리 고점에서 회복까지를 잽니다.

기본값인 5% 기준에서는 여덟 구간이 잡히고, 모두 직전 고점을 되찾아 "완료 8개 · 미회복 0개"로 표시됩니다. 중앙값은 191일입니다. 여덟 구간을 길이순으로 세웠을 때 가운데 두 구간(184일, 198일)의 평균으로, 5% 넘게 빠진 하락이 이 기간에는 대개 반년 남짓 만에 고점을 되찾았다는 뜻입니다.

평균은 275일로 석 달 가까이 깁니다. 2022년 구간의 990일 하나가 평균을 끌어올렸고, 이 구간을 빼고 계산하면 평균은 약 173일로 내려가지만 중앙값은 184일로 거의 그대로입니다. 흔한 하락이 얼마나 걸렸는지는 중앙값이, 긴 하락 한 번이 결과를 얼마나 무겁게 눌렀는지는 두 값의 차이가 보여 줍니다. 차이가 크다면 타임라인 맨 위 구간부터 확인해 보세요.

기준을 바꾸면 세는 구간도 바뀝니다. 10%에서는 3개, 20%에서는 2022년 하나만 남고, 30%에는 해당 구간이 없습니다. 기간 마지막 날까지 고점을 되찾지 못한 구간은 중앙값과 평균에서 빠지고 미회복 개수로만 잡히므로, 긴 하락이 진행 중일 때는 중앙값이 실제보다 짧아 보일 수 있습니다. 이 예시는 마지막 하락이 −4.80%에서 끝나 5% 기준에 들지 않습니다. 어느 값이든 과거의 한 경로에서 나온 것이라 다음 하락의 회복 기간을 알려 주지는 않습니다. 이런 한계는 백테스트의 한계에 정리해 두었습니다.

자주 묻는 질문

MDD가 몇 %면 위험한가요?

모든 포트폴리오에 통하는 기준선은 없습니다. 대신 같은 기준으로 계산한 벤치마크 값과 나란히 놓으면 상대적인 깊이를 가늠할 수 있습니다. 전체 지표 창의 주요 성과 비교 묶음에서 벤치마크 SPY의 최대 낙폭은 월말 기준 −23.93%로 나오고, 같은 월말 기준으로 이 예시는 −26.21%입니다. 채권을 40% 섞었는데도 이 기간에는 SPY보다 깊이 빠졌다는 뜻입니다.

MDD와 변동성은 뭐가 다른가요?

변동성은 월 수익률이 평균에서 얼마나 퍼져 있었는지를 연 단위로 바꾼 값이라, 오른 달의 출렁임까지 함께 셉니다. MDD는 가장 깊었던 하락 한 번만 봅니다. 이 예시의 변동성은 11.35%인데, 달마다의 출렁임이 크지 않아도 하락이 한 방향으로 오래 이어지면 MDD는 깊어질 수 있습니다. 계산 방법은 지표 사전의 변동성에 있습니다.

다른 사이트와 MDD가 다르게 나와요

관찰 간격, 기간, 배당 처리 세 가지부터 맞춰 보세요. 간격은 일별·월별·연말 가운데 무엇을 썼는지를 말하고, 기간은 끝나는 날을 3년 당기기만 해도 이 예시의 일별 MDD가 9%p 넘게 얕아질 만큼 영향이 큽니다. 배당을 재투자한 총수익으로 계산했는지 가격만 썼는지에 따라서도 하락 폭이 달라질 수 있고, 이 글의 예시는 배당 재투자 조건입니다.

이 글의 숫자는 2026년 10월 31일 lifolio.io에서 같은 조건으로 계산해 확인했습니다. 틀린 곳을 발견하면 화면 오른쪽 아래 피드백 버튼으로 알려 주세요.

같은 결과 화면에 연환산 수익률 +7.63%와 칼마 비율 −0.01이 나란히 나옵니다. 앞의 숫자는 10년 전체를, 뒤의 숫자는 마지막 3년만 보고 계산했기 때문에 생기는 차이입니다. 백테스트 결과에 나오는 지표 열 가지를 무엇을 재는지, Lifolio가 어떻게 계산하는지, 예시에서 얼마였는지, 어디서 잘못 받아들이기 쉬운지 순서대로 정리했습니다.

예시는 SPY 60% · TLT 40%에 $10,000를 넣고 2015.01.02부터 2024.12.31까지 매월 리밸런싱한 달러 기준 결과이며, 전체 조건은 백테스트 결과 보는 법에 있습니다.

결과 화면에서 전체 지표 보기를 누르면 이 지표 대부분이 수익과 성과, 위험과 회복, 위험 대비 효율, 투자 결과 네 묶음으로 나뉘어 나옵니다. 앞의 두 묶음과 뒤의 두 묶음을 차례로 실었습니다.

이 예시를 Lifolio에서 그대로 열기

연환산 수익률(CAGR)

10년 동안 $10,000가 $20,852가 됐습니다. 해마다 똑같은 비율로 자랐다고 치면 그 비율은 7.63%이고, 이것이 연환산 수익률(CAGR)입니다. 요약 카드에는 +7.6%로 나옵니다.

Lifolio는 두 단계로 계산합니다. 먼저 날마다 그날 평가액에서 그날 넣은 적립금을 빼고 전날 평가액과 견줘 하루 수익률을 구하고, 이것을 기간 끝까지 곱해 이어 누적 수익률을 만듭니다. 그다음 (1 + 누적 수익률)^(1 ÷ 연수) − 1로 1년 단위로 바꿉니다. 적립금을 걷어 내고 잇는 이 방식이 뒤에 나오는 TWRR입니다. 기간이 1년보다 짧으면 연환산하지 않고 누적 수익률을 그대로 보여 줍니다.

가장 흔한 오해는 이 값을 해마다 받은 평균 수익으로 여기는 것입니다. 예시의 연도별 수익률 열 개를 단순 평균하면 8.54%로, 연환산 값보다 0.9%p쯤 높습니다. 수익률이 해마다 들쭉날쭉할수록 복리로 이은 값은 단순 평균보다 낮아집니다.

실질 수익률

성과 부분 아래쪽의 구매력 변화를 펼치면 명목 연환산 7.63%를 실질 5.00%로, 명목 누적 108.52%를 실질 62.89%로 바꿔 보여 줍니다. 접힌 상태의 요약 줄에도 "물가를 빼면 연 +5.0% · 물가 반영 전 +7.6%"가 나옵니다. 여기서 걷어 내는 물가는 실제로 측정한 소비자물가지수(CPI)가 아닙니다. 해마다 2.5%씩 오른다고 정해 둔 가정이고, 제목의 "연 2.5% 인플레이션 가정"이 그 뜻입니다. 원화 결과에도 같은 2.5%가 쓰입니다.

계산은 빼기가 아니라 나누기입니다. 연환산은 (1 + 명목 연환산 수익률) ÷ 1.025 − 1, 누적은 (1 + 명목 누적 수익률) ÷ 1.025^연수 − 1입니다. 그래서 7.63%에서 2.5%p를 그냥 뺀 5.13%보다 조금 낮은 5.00%가 나옵니다.

이 값을 그 10년의 실제 물가를 반영한 결과로 받아들이기 쉽지만, 물가가 많이 오른 해도 적게 오른 해도 똑같이 2.5%로 계산됩니다. 가정을 바꾸면 함께 바뀌는 참고값입니다.

최대 낙폭(MDD)

그때까지의 최고점에서 가장 깊이 떨어졌던 비율입니다. 시점마다 평가액을 그때까지의 최고 평가액으로 나눠 1을 빼고, 그 가운데 가장 작은 값을 고릅니다. 여기서도 적립금 효과를 뺀 값을 씁니다. 요약 카드의 −27.6%는 모든 거래일의 값으로 잰 일별 기준이고, 전체 지표 창에는 각 달 마지막 거래일 값만 쓴 월말 기준이 함께 나옵니다.

MDD는 이 기간에 실제로 있었던 가장 큰 하락 한 번이지, 앞으로 겪을 손실의 상한이 아닙니다. 두 기준이 언제 크게 벌어지는지, 다른 서비스의 MDD와 어떻게 맞춰 보는지는 MDD 일별·월말 기준과 회복 기간에서 다룹니다.

회복 기간

최대 낙폭의 바닥에서 직전 고점을 다시 넘기까지 걸린 시간입니다. 예시의 요약 카드에는 "바닥에서 회복까지 23개월"로 나옵니다. 출발점이 고점이 아니라 바닥이라서, 고점 아래에 머문 전체 기간은 이보다 깁니다. 기간이 끝날 때까지 고점을 되찾지 못했다면 숫자 대신 "회복 중"이 표시됩니다. 하락 일수와 회복 일수를 나눠 읽는 법은 MDD 일별·월말 기준과 회복 기간에 정리했습니다.

변동성(표준편차)

월 수익률이 평균에서 얼마나 퍼져 있었는지를 1년 단위로 바꾼 값입니다. 적립금 효과를 뺀 월말 값으로 달마다 수익률을 구하되, 시작이나 끝이 달 중간에 걸려 잘린 달은 뺍니다. 그 수익률들의 표본표준편차에 √12를 곱하면 됩니다. 예시는 11.35%입니다.

이 숫자는 방향을 가리지 않습니다. 크게 오른 달도 크게 내린 달만큼 변동성을 키웁니다. 더 조심할 점은 한 달 단위의 흔들림만 잰다는 것입니다. 여러 달에 걸쳐 조금씩 이어진 하락은 잘 잡히지 않아서, 변동성이 11.35%인 이 예시도 고점 대비로는 −27.65%까지 내려갔습니다. "1년에 11% 안팎으로 움직인다"는 감각과 실제로 겪은 하락 사이에는 꽤 큰 거리가 있습니다.

샤프 비율(샤프지수)

무위험수익률을 넘어선 수익이 변동성 한 단위당 얼마였는지를 봅니다. 정의는 William F. Sharpe가 직접 정리한 The Sharpe Ratio에서 확인할 수 있습니다. Lifolio는 달마다 수익률에서 그달의 무위험수익률을 뺀 초과수익률을 구하고, 그 평균을 표본표준편차로 나눈 다음 √12를 곱합니다.

무위험수익률은 결과 통화에 따라 정해집니다. 달러 결과에는 미국 3개월 국채 금리 TB3MS(FRED)를, 원화 결과에는 한국은행 ECOS의 CD 91일물 금리를 쓰고, 각 달에는 전월 관측값을 적용합니다. CD 금리를 무위험수익률 자리에 쓸 때의 한계는 원화 환산 수익률이 달러 수익률과 다른 이유에 있습니다. 필요한 금리 자료가 비어 있으면 샤프처럼 금리에 기대는 지표는 계산 불가로 표시됩니다.

예시의 샤프 비율은 0.55, 같은 조건의 SPY는 0.76입니다. 다른 곳에서 본 샤프 비율과 견줄 때는 계산 재료부터 확인해야 합니다. 일별 수익률로 계산했는지 월별로 계산했는지, 무위험수익률로 무엇을 뺐는지에 따라 같은 포트폴리오도 값이 달라질 수 있습니다.

소르티노 비율

분자는 샤프 비율과 같은 초과수익이고, 분모만 하방편차로 바꾼 값입니다. 하방편차는 월 초과수익률 가운데 0보다 작은 부분만 제곱해 평균 내고, 제곱근을 씌운 뒤 √12를 곱해 만듭니다. 평균을 낼 때는 모든 달을 넣되, 기준 이상인 달의 부족분은 0으로 셉니다.

예시는 0.83으로 샤프 0.55보다 높습니다. 분자가 같으니 손실 쪽 흔들림이 전체 흔들림보다 작았다는 뜻입니다.

자주 하는 실수는 전체 지표 창의 하방편차 (월간) 2.08%로 소르티노를 다시 계산해 보는 것입니다. 이 값은 무위험수익률이 아니라 0%를 기준으로 삼고, 연환산하지 않은 월간 값입니다. 공식이 다르니 숫자가 맞을 수 없습니다.

칼마 비율(Calmar ratio)

마지막 36개월의 연환산 수익률을 같은 36개월 동안의 월말 기준 최대 낙폭(절댓값)으로 나눈 값입니다. 다른 지표가 전체 기간을 쓰는 것과 달리 이 값만 최근 3년을 봅니다. 그런데 전체 지표 창에는 이름이 칼마 비율로만 적혀 있고, 36개월이라는 설명은 이름 옆 도움말을 열어야 보입니다. 같은 표의 다른 숫자처럼 10년 전체 기준으로 짐작하기 쉬운 자리입니다.

예시의 계산 구간은 2022년 1월부터 2024년 12월까지, 월수익률 36개입니다.

• 분자: 2021년 말 약 $21,100이던 잔액이 3년 뒤 $20,852가 됐습니다. 연환산하면 −0.39%로, 성과 부분 최근 기간 수익률 표의 3년 값과 같습니다.
• 분모: 같은 구간의 월말 기준 최대 낙폭은 −26.21%입니다. 10년 중 가장 컸던 하락이 이 3년 안에 들어 있어서 전체 기간의 월말 MDD와 같은 값이 나왔습니다.
• 비율: −0.39 ÷ 26.21 ≈ −0.015이고, 화면은 소수 둘째 자리까지 표시해 −0.01로 보여 줍니다.

전체 기간의 연환산 수익률을 전체 기간 월말 MDD로 나누면 0.29쯤(7.63 ÷ 26.21) 나오니, −0.01은 전혀 다른 구간의 숫자입니다. 구간이 늘 마지막 3년에 묶여 있어서 기간 끝을 옮기면 값도 크게 움직입니다. 같은 포트폴리오를 2021년 말에서 끝내면 계산 구간이 2019~2021년으로 바뀌고, 칼마 비율은 2.85가 됩니다. 월수익률이 36개보다 적거나 그 구간에 낙폭이 없으면 계산하지 않으며, 전체 기간 값으로 대신 채우지도 않습니다.

롤링 수익률(보유기간별 성과)

같은 길이의 구간을 시작 시점만 바꿔 가며 여러 번 잘라 본 수익률입니다. 성과 부분의 보유기간별 성과는 N년 연속 구간을 한 달씩 옮겨 가며 구간마다 연환산 수익률을 구하고, 보유기간마다 가장 나빴을 때 ~ 가장 좋았을 때와 손실 비율을 막대로 보여 줍니다. 평균까지 담은 표는 그 아래를 펼치면 나옵니다. 예시에서 1년 보유 구간은 109개였고, 그중 가장 나빴던 구간은 2022년 1~12월의 −23.31%였습니다.

구간들이 크게 겹치니 109개를 독립된 경험 109번으로 셀 수는 없습니다. 보유기간별 손실 비율과 그 한계는 백테스트의 한계에서 다룹니다.

TWRR·MWRR(시간가중·금액가중 수익률)

중간에 돈을 더 넣거나 빼면 수익률이 두 갈래로 나뉩니다. 시간가중수익률(TWRR)은 연환산 수익률에서 본 대로 적립금 효과를 걷어 내고 이은 값이라, 언제 얼마를 넣었든 값이 같고 투자 대상 자체의 성과를 보여 줍니다. 금액가중수익률(MWRR)은 처음 투자금, 중간 적립금, 마지막 평가액을 실제 시점에 놓고 그 현재가치 합이 0이 되게 하는 할인율, 곧 내부수익률(IRR)입니다. 돈이 많이 들어가 있던 시기의 성과가 더 크게 반영되니 내 돈이 실제로 낸 성과에 가깝습니다. Lifolio는 현금흐름을 월 단위로 모아 계산하고 연 수익률로 표시합니다.

MWRR은 총 투자금이 초기 투자금의 1.01배를 넘을 때만 계산되고, 그때 전체 지표 창에 개인 수익률 (MWRR) 줄이 생깁니다. 요약 카드의 연환산 수익률과 0.05%p 이상 차이 나면 카드 아래에 "적립 시점까지 반영하면" 줄도 붙습니다. 적립이 없는 기본 예시에는 이 줄이 없고, 7.63%가 곧 TWRR입니다.

같은 조합에 처음 $10,000를 넣고 매달 $500씩 10년 동안 적립하면 카드가 이렇게 바뀝니다.

매달 $500 적립 예시를 Lifolio에서 열기

넣은 돈은 모두 $70,000이고 마지막 평가액은 $108,684입니다. 연환산 수익률(TWRR)은 7.63%로 적립이 없을 때와 똑같아서 카드에도 +7.6%가 그대로 나옵니다. 내 돈 기준 MWRR은 7.55%이고, 카드에는 "적립 시점까지 반영하면 +7.5%"로 표시됩니다. 최대 낙폭 −27.6%, 1년 보유 시 손실 17%, 샤프 비율 0.55도 그대로인데, 수익률과 위험 지표를 모두 적립금 효과를 뺀 값으로 계산하기 때문입니다.

두 값의 차이가 0.08%p에 그친 것은 같은 금액을 매달 기계적으로 넣었기 때문입니다. 돈이 오르는 달에도 내리는 달에도 고르게 들어가니, 어느 한 시점의 운이 결과를 크게 끌고 가지 못합니다. MWRR이 아주 조금 낮은 것은 적립이 쌓일수록 뒤쪽 해에 더 많은 돈이 들어가 있었는데, 그 마지막 3년의 성과가 연 −0.39%로 약했던 영향으로 볼 수 있습니다.

두 값이 크게 벌어지는 것은 큰돈이 한 시점에 몰릴 때입니다. 하락장 직전에 목돈을 넣었다면 그 돈이 하락을 고스란히 맞아 MWRR이 TWRR보다 낮아지고, 반등 직전에 넣었다면 반대로 높아집니다. 이때도 TWRR은 그대로이니, 두 숫자의 차이는 투자 대상이 아니라 돈을 넣은 시점이 만든 것입니다.

공식과 데이터 처리 규칙 전체는 계산 방법론에, 금리와 환율 자료의 출처는 데이터 출처에 있습니다. 모든 값은 과거 데이터로 계산한 결과이며 앞으로의 수익을 알려 주지 않습니다.

자주 묻는 질문

샤프지수는 몇 이상이면 좋은가요?

어느 경우에나 통하는 합격선은 없습니다. 샤프 비율은 기간, 수익률을 잰 간격, 무위험수익률이 같은 결과끼리 놓을 때 비교가 됩니다. 예시 포트폴리오도 2015~2024년으로는 0.55였지만, 끝을 2021년 말로 당기면 1.18이 나왔습니다. 숫자 하나를 기준선에 대 보기보다 같은 조건으로 계산한 벤치마크 값(예시에서는 SPY 0.76)과 나란히 놓고 보세요.

칼마 비율이 마이너스면 나쁜 건가요?

마이너스는 최근 36개월의 연환산 수익률이 0보다 낮았다는 뜻입니다. 예시의 −0.01도 10년 전체로는 연 7.63%를 낸 포트폴리오가 마지막 3년에 제자리걸음을 했다는 신호일 뿐, 전체 기간의 평가가 아닙니다. 마이너스 값끼리 크기를 비교할 때는 조심해야 합니다. 수익률이 마이너스일 때는 낙폭이 클수록 나눈 결과가 0에 가까워져서, 더 크게 떨어진 쪽이 오히려 나아 보일 수 있습니다.

TWRR과 MWRR 중 무엇을 봐야 하나요?

무엇을 알고 싶은지에 따라 다릅니다. 포트폴리오나 전략끼리 비교할 때는 적립 금액과 시점의 영향을 걷어 낸 TWRR이 같은 잣대가 됩니다. 내가 정한 적립 계획으로 넣은 돈이 실제로 연 몇 %를 벌었는지 알고 싶다면 MWRR을 봅니다. MWRR은 적립 금액과 시점이 바뀌면 함께 바뀌므로, 두 포트폴리오의 MWRR을 견주려면 적립 조건부터 똑같이 맞춰야 합니다.

이 글의 숫자는 2026년 11월 6일 같은 조건으로 다시 계산해 확인했습니다. 틀린 곳을 발견하면 화면 오른쪽 아래 피드백 버튼으로 알려 주세요.