MDD란

MDD(Maximum Drawdown, 최대낙폭)는 특정 기간 동안 자산 가치가 고점에서 저점까지 하락한 폭의 최대값이다. 백분율로 표현되며, 투자자가 그 기간에 견뎌야 했던 가장 큰 손실을 보여준다. 변동성이나 샤프비율 같은 평균적 위험 지표와 달리, MDD는 “최악의 순간”이라는 단일 사건에 집중한다.

MDD가 중요한 이유는 실제 투자 경험과 직결되기 때문이다. 연 평균 수익률 10%인 전략도 한 번의 -50% 낙폭이 있으면 견디기 어렵다. 손실 회복에 걸리는 시간이 길고, 그 사이 패닉 매도 위험이 크다. 평균값으로는 가려지는 이 측면을 MDD가 드러낸다.

계산 공식은 단순하다.

MDD = (저점 가치 - 직전 고점 가치) / 직전 고점 가치

예를 들어 자산이 1억 원에서 6,000만 원까지 떨어졌다가 다시 회복한 적이 있다면 그 시기의 낙폭은 -40%다. 측정 기간 안에서 이런 낙폭들 중 가장 큰 값이 MDD다.

변동성과 MDD의 차이

같은 위험 지표지만 변동성과 MDD는 측정 대상이 다르다.

변동성(표준편차) 평균 수익률 주변의 진동 폭. 위·아래 변동을 모두 포함한다. 일별·월별 수익률 분포 전체를 본다.

MDD 한 번의 최대 하락 폭. 상승은 무시한다. “최악의 순간”이라는 단일 사건이다.

두 지표는 다른 종류의 위험을 보여준다. 변동성이 작은 자산도 한 번 크게 떨어지면 MDD는 클 수 있다. 반대로 변동성이 큰 자산도 큰 낙폭 없이 진동하면 MDD가 작을 수 있다.

실무에서는 두 지표를 함께 본다. 변동성은 평균적 운용 경험을, MDD는 최악 시기 경험을 보여준다.

주요 자산의 역사적 MDD

각 자산이 과거에 어느 정도 낙폭을 경험했는지 알아두면 미래 위험에 대비할 수 있다.

미국 S&P 500

2008년 금융위기: -55%
2020년 코로나: -34%
2022년 인플레이션: -25%
대공황(1929-1932): -86%

코스피

1997년 외환위기: -75%
2008년 금융위기: -54%
2020년 코로나: -36%

미국 30년 국채 (TLT)

2022년 금리 인상: -31%

금

2011-2015년 하락기: -45%

비트코인

2018년: -84%
2022년: -77%

부동산 (서울 아파트)

1997년 외환위기: -30% 수준 (지역별 차이 큼)
2008년 금융위기: -10-15% 수준

60/40 포트폴리오 (미국)

2008년: -32%
2022년: -16%

회복 기간

MDD와 함께 봐야 할 지표가 회복 기간(Recovery Period)이다. 낙폭을 회복해 다시 고점에 도달하기까지 걸리는 시간이다.

S&P 500 사례

2008년 -55% 낙폭, 회복까지 약 4년
2020년 -34% 낙폭, 회복까지 약 5개월
대공황 -86% 낙폭, 회복까지 약 25년

코스피 사례

1997년 -75% 낙폭, 회복까지 약 8년
2008년 -54% 낙폭, 회복까지 약 3년

비트코인

2018년 -84% 낙폭, 회복까지 약 3년

회복 기간은 손실의 크기뿐 아니라 시장 환경에 좌우된다. 같은 -50% 낙폭이라도 강세장 회복기에는 빠르고, 장기 침체기에는 10년 이상 걸리기도 한다.

손실 회복의 수학

손실 회복은 직관과 다르다. -50% 손실은 +50% 수익으로 회복되지 않는다.

회복에 필요한 수익률 = 1 / (1 - 손실률) - 1

손실률별 회복 필요 수익률은 다음과 같다.

-10% 손실 → +11.1% 필요
-20% 손실 → +25.0% 필요
-30% 손실 → +42.9% 필요
-40% 손실 → +66.7% 필요
-50% 손실 → +100% 필요
-75% 손실 → +300% 필요
-90% 손실 → +900% 필요

손실이 커질수록 회복에 필요한 수익률이 비대칭적으로 증가한다. 큰 낙폭을 피하는 게 평균 수익률을 높이는 것만큼 중요한 이유다.

MDD를 활용한 자산배분 점검

MDD는 자산배분의 적정성을 판단하는 실용적 도구다.

견딤 한계 설정 “내가 견딜 수 있는 MDD는 어디까지인가”를 먼저 정한다. -20%까지 견딘다면 주식 비중을 60% 이하로, -10%까지 견딘다면 30% 이하로 제한하는 식이다.

과거 MDD 확인 본인 자산배분의 과거 MDD를 백테스트로 확인한다. 견딤 한계와 비교해 비중을 조정한다.

위기 시 행동 점검 “2008년에 -50% 떨어졌다면 매도하지 않고 버텼을까”를 솔직히 점검한다. 실제로는 견딜 수 없는 비중을 보유하는 경우가 많다.

리밸런싱 트리거 MDD가 일정 수준에 도달하면 위험 자산 비중을 줄이는 규칙을 미리 정한다. 다만 이런 트리거는 잦은 매매와 거래비용 누적 위험이 있다.

보험 자산 비중 MDD가 큰 자산(주식, 가상자산)을 보유한다면 금이나 채권 같은 보험성 자산 비중을 늘려 전체 포트폴리오의 MDD를 줄인다.

MDD의 한계

MDD는 강력하지만 명확한 한계가 있다.

측정 기간 의존 같은 자산도 측정 기간에 따라 MDD가 다르다. 1995년부터 본 코스피 MDD는 -75%(외환위기 포함)지만, 2010년부터 본 MDD는 -54%(2020년)다.

후행 지표 MDD는 이미 발생한 사건이다. 미래에 같은 크기의 낙폭이 다시 일어날 확률은 모른다. VaR·CVaR 같은 전향 지표와 보완적으로 봐야 한다.

단일 사건 의존 측정 기간 안에 큰 사건이 한 번이라도 있으면 그 값이 전체 MDD가 된다. 평상시 운용 경험을 왜곡할 수 있다.

회복 가능성 무시 -50%와 -90%는 숫자만으로는 두 배 차이지만, 회복 난이도는 비교할 수 없다. MDD 단일 지표로는 이 차이를 표현하지 못한다.

상승 정보 무시 MDD는 손실만 본다. 같은 -30% MDD라도 그 후 +200% 상승한 자산과 횡보한 자산은 완전히 다르다.

MDD와 다른 지표의 비교

MDD는 다른 위험 지표와 어떻게 다른가.

MDD vs 변동성 변동성은 평균적·일상적 진동, MDD는 극단적 단일 사건. 비트코인은 변동성도 크고 MDD도 크지만, 미국 30년 국채는 변동성은 중간인데 2022년 MDD는 -31%로 컸다.

MDD vs VaR VaR는 확률 기반 예상 손실, MDD는 실제 발생한 손실. VaR가 미래 추정이라면 MDD는 과거 사실이다.

MDD vs 샤프비율 샤프비율은 위험 1단위당 수익, MDD는 절대 손실 크기. 샤프비율 1.5짜리 전략도 MDD -40%면 견디기 어렵다. 칼마비율(Calmar Ratio)은 분모를 MDD로 쓴 변형이다.

실제 자산배분 적용 사례

MDD 기준 자산배분의 구체 예시는 다음과 같다.

보수적 (MDD 한계 -10%)

채권 70%, 주식 20%, 금·현금 10%
예상 MDD 약 -8—12%

중도적 (MDD 한계 -20%)

채권 50%, 주식 40%, 금·리츠 10%
예상 MDD 약 -15—25%

적극적 (MDD 한계 -35%)

주식 70%, 채권 20%, 가상자산·원자재 10%
예상 MDD 약 -30—45%

자신이 견딜 수 있는 MDD를 기준으로 역산해 자산배분을 결정하는 방식이다. 단순하지만 위기 시 패닉 매도를 막는 데 효과적이다.

PFSE 도구로 시뮬레이션하기

PFSE 도구는 MDD 전용 분석 기능은 제공하지 않는다. 다만 백테스트 기능을 통해 자산배분의 과거 MDD 값을 결과 지표 중 하나로 확인할 수 있다. 향후 업데이트에서 MDD 시각화와 회복 기간 분석 기능이 추가될 예정이다.

현재 PFSE 도구에서 활용 가능한 인접 기능은 다음과 같다.

백테스트 실행 시 결과 지표에서 MDD 값 확인
VaR·CVaR 분석으로 극단 손실 위험 점검
효율적 프론티어 분석에서 변동성 기반 위험 비교
Monte Carlo 시뮬레이션으로 미래 손실 분포 추정

도구는 PFSE 웹 애플리케이션에서 이용할 수 있다.

본 글은 MDD 개념을 정리한 정보 제공용이다. 특정 투자 전략의 매수·매도를 권유하지 않으며, 실제 투자 결정은 본인의 판단과 책임 하에 이루어져야 한다. 과거 MDD는 미래 손실을 보장하거나 예측하지 않는다.