트레이딩 전략이 장기적으로 반복되었을 때 1회 거래당 기대할 수 있는 평균 수익을 수치화한 지표입니다. 승률과 손익비를 결합하여 전략의 수학적 우위(Edge)가 존재하는지를 판별하는 핵심 척도입니다.
핵심
- 기댓값(E) = (승률 × 평균 수익) - (패배율 × 평균 손실)
- 기댓값이 0보다 커야만 통계적으로 수익을 낼 가능성이 있는 ‘우위’가 있다고 판단함
- 단순히 승률이 높다고 좋은 전략이 아니며, 손익비와의 상관관계를 반드시 확인해야 함
- 과거 데이터 기반의 기댓값은 미래의 수익을 보장하는 것이 아니라, 검증된 확률적 경향성을 의미함
왜 중요한가
예측이 아닌 검증의 관점에서, 내 전략이 운에 기대는 도박인지 아니면 수학적 우위를 가진 시스템인지 구분하기 위해 필수적입니다. 이를 통해 심리적 흔들림 없이 시스템의 통계적 특성을 믿고 실행할 수 있는 근거가 됩니다.
예시 (가상)
승률이 40%이고 평균 수익이 2.5단위, 평균 손실이 1단위인 전략의 경우, 기댓값은 (0.4 * 2.5) - (0.6 * 1) = 0.4가 됩니다. 이는 1회 거래당 평균 0.4단위의 수익을 기대할 수 있음을 의미합니다. (가상 예시)
확인법
백테스트 결과에서 총 거래 횟수가 충분한지 확인한 후, 승률과 손익비를 분리하여 기댓값을 산출합니다. 이후 전진 분석(Walk-forward)을 통해 시장 환경 변화에도 기댓값이 양수를 유지하는지 검증합니다.
강의 연결
기댓값은 전략의 우위를 증명하는 기초 단계이며, 이후 켈리 공식(Kelly)이나 포지션 사이징을 통해 리스크를 관리하는 단계로 확장됩니다.