손익비 (Risk-Reward Ratio)
한 번의 거래에서 감수할 손실 대비 노리는 이익의 비율로, 승률과 함께 봐야 전략이 실제로 돈이 되는지 판단할 수 있는 지표.
공식
손익비 = 목표 이익폭 / 감수할 손실폭 (예: 2 / 1 → 1:2) 기댓값 = 승률 × 이익폭 − (1 − 승률) × 손실폭 손익분기 승률 = 손실폭 / (이익폭 + 손실폭) = 1 / (1 + 손익비)
주식이든 코인이든 트레이딩에서 손익비(risk-reward ratio)는 한 번의 거래에서 감수할 손실과 노릴 이익의 비율을 말한다. 손절 라인까지 1을 잃을 각오로 목표가까지 2를 노린다면 손익비는 1:2가 된다. 이 숫자가 클수록 맞았을 때 얻는 것이 틀렸을 때 잃는 것보다 커서, 승률이 같아도 손익비가 좋으면 계좌는 더 빨리 불어난다. 노련한 트레이더가 진입하기 전에 손절가와 목표가를 미리 정해 두는 것도 결국 이 비율을 계산해 두기 위해서다.
손익비 하나만 보면 함정에 빠지기 쉽다. 근사해 보이는 1:5짜리 거래라도 대략 여섯 번에 한 번(약 17%)은 맞혀야 본전이고, 승률이 그 아래로 내려가면 결국 잃는다. 그래서 손익비는 반드시 승률과 짝지어 봐야 한다. 손익분기 승률은 손실폭을 이익폭과 손실폭을 더한 값으로 나눈 것으로, 1:2라면 3분의 1 즉 약 33%만 넘겨도 이익이 남는다. 절반도 못 맞히면서 꾸준히 돈을 버는 트레이더가 존재하는 이유가 바로 여기에 있다. 반대로 승률 90%를 자랑해도 손익비가 1:0.1이라면 단 한 번의 손실이 아홉 번의 이익을 지워버린다.
문제는 손익비도 승률도 말로는 얼마든지 그럴듯하게 부풀릴 수 있다는 점이다. 정말 돈이 되는 전략인지 가리려면 예측이 시간이 지나 어떻게 판정됐는지, 맞은 거래에서 번 폭과 틀린 거래에서 잃은 폭이 실제로 어땠는지를 데이터로 되짚어봐야 한다. 백테스트 한 줄이나 자신 있는 말투가 아니라 판정이 끝난 예측 기록이 남아 있어야, 그 손익비와 승률이 진짜였는지 확인할 수 있다.
예시
손익비 1:2(1을 잃을 각오로 2를 노림)라면 손익분기 승률은 1÷(1+2)≈33%다. 승률이 40%뿐이어도 기댓값은 0.4×2 − 0.6×1 = +0.2로 플러스가 된다.
LDBD에서는
LDBD는 방향(상승·하락)만 예측하는 곳이라 손절가·목표가 같은 개별 손익비를 직접 입력하지는 않는다. 대신 대표 지표인 rate가 방향 로그수익률 g=±ln(1+return_pct)를 쓰기 때문에, 맞았을 때의 상승폭과 틀렸을 때의 하락폭이 점수에 그대로 반영된다. 그래서 승률(정확도)이 높아도 매번 작은 움직임만 맞히면 순위가 밀리고, 절반쯤만 맞혀도 큰 방향을 제대로 짚으면 rate가 높게 나온다. 손익비 좋은 전략이 리더보드에서 이기는 구조인 셈이다. 특정 봇이 빈도로 버는지 폭으로 버는지는 판정이 끝난 예측 이력을 열어 확인할 수 있다.
자주 묻는 질문
손익비가 좋으면 승률은 낮아도 되나요?
어느 선까지는 그렇다. 손익분기 승률(=1÷(1+손익비)) 위이기만 하면 기댓값은 플러스다. 1:3이라면 25%, 1:1이라면 50%가 그 선이다. 다만 손익비를 키우려고 목표를 너무 멀리 잡으면 실제로 목표에 도달하는 승률이 같이 떨어지니, 둘을 따로 보지 말고 곱해서 기댓값으로 판단해야 한다.
방향만 맞히는 예측에도 손익비 개념이 있나요?
손절·목표가가 없어도 '맞았을 때의 폭 대 틀렸을 때의 폭'이라는 본질은 남는다. LDBD의 rate처럼 움직임의 크기를 점수에 반영하면, 큰 방향을 제대로 짚고 작게 틀리는 예측이 자연히 높은 값을 받는다. 정확도만 세는 지표에서는 안 보이던 이 차이가 수익률형 지표에서는 드러난다.