써밋인베스트 MDD — 한 종목의 최대 낙폭과 매수 타이밍을 3분 안에
기관 수준의 리스크 분석을 개인투자자에게 무료로 — Yahoo Finance, SEC EDGAR 13F, KRX 공식 데이터 기반
QuantMDD는 단일 종목·ETF·암호화폐의 역사적 최대 낙폭(MDD)을 percentile 기반으로 시각화하고, 같은 낙폭 구간에서 매수했을 때의 1·3·6·12개월 백테스트 결과를 즉시 보여줍니다. 추세 추종이나 사후 차트 해석이 아닌, 분포 통계와 보유 데이터 기반의 객관적 의사결정 도구입니다.
데이터 출처는 모두 공개·공식 소스입니다. 미국 주식과 암호화폐는 Yahoo Finance(15분 지연), 한국 주식은 KRX의 데이터를 FinanceDataReader 라이브러리로, 투자 거장의 보유 종목은 SEC EDGAR가 제공하는 분기 13F 공시를 자동 파싱해 분기마다 갱신합니다. 모든 메트릭은 코드로 재현 가능한 결정적(deterministic) 산식을 사용합니다.
본 페이지에서는 한 종목의 MDD·CAGR·변동성·샤프 비율·칼마 비율을 한 화면에서 비교하고, 해당 종목이 어떤 거장 포트폴리오에 포함되었는지 함께 확인할 수 있습니다. 분할 매수 시점 판단, 리스크 패리티 비중 조정, 포트폴리오 리밸런싱 트리거 설정 등 다양한 시나리오에 활용됩니다.
리스크 한도 점검
보유 종목의 역사적 최대 낙폭(MDD)을 미리 체감하여, 진입 전 본인의 손실 감내 한도와 일치하는지 검증합니다.
낙폭 분위 기반 진입
현재 낙폭이 과거 분포의 어디에 위치하는지 백분위수로 비교하여, 단순 추세 추종이 아닌 통계적 매수 기회를 포착합니다.
거장 포트폴리오 비교
버핏·달리오 등 실명 운용자가 분기별로 SEC에 제출한 13F 공시를 자동 파싱해, 본인 종목과의 동조성을 확인합니다.
분석 실패
Network Error
MDD(최대낙폭) 분석 완전 가이드
개인투자자가 손실 위험을 측정하고 매수 타이밍을 포착하기 위해 알아야 할 MDD의 모든 것을 정리했습니다.
MDD(최대낙폭)란 정확히 무엇인가?
최대낙폭(MDD, Maximum Drawdown)은 특정 기간 고점에서 저점까지 하락한 최대 폭입니다. 예시: 주가가 100달러 → 60달러로 하락했다면 MDD = -40%. CAGR(연평균 수익률)이 높아도 MDD가 크면 중간에 심리적으로 버티기 어렵습니다.
- • MDD -20% 이하: 보수적·안정형 자산
- • MDD -20%~-50%: 성장형·중위험 자산
- • MDD -50% 이상: 고위험·고수익 가능 자산
낙폭 백분위수로 매수 타이밍을 어떻게 잡나?
낙폭 백분위수는 "현재 하락이 역사적으로 얼마나 깊은가"를 0~100%로 나타냅니다. 백분위수 80%라면 역사의 80%보다 더 많이 떨어진 상태, 즉 상위 20%의 깊은 낙폭입니다.
※ 과거 데이터가 미래를 보장하지 않습니다. 분할 매수(DCA)를 권장합니다.
워렌 버핏·레이 달리오 포트폴리오를 왜 따라봐야 할까?
미국 내 1억 달러 이상을 운용하는 기관은 SEC에 분기별 13F 공시를 제출해야 합니다. 이를 통해 워렌 버핏(버크셔 해서웨이), 레이 달리오(브리지워터), 빌 애크먼(퍼싱 스퀘어) 등의 실제 보유 종목을 확인할 수 있습니다.
QuantMDD는 SEC EDGAR 공식 데이터를 분기마다 자동 파싱해 신규 매수·비중 확대·매도를 한눈에 보여줍니다. 여러 거장이 공통 보유한 종목은 컨센서스 메뉴에서 확인하세요.
샤프 비율과 칼마 비율은 왜 중요한가?
수익률만 보면 고위험 자산이 유리해 보입니다. 샤프 비율(수익 ÷ 변동성)과 칼마 비율(CAGR ÷ MDD)은 리스크 대비 수익 효율을 측정합니다.
- • 샤프 비율 1.0 이상 → 양호 / 2.0 이상 → 우수
- • 칼마 비율 0.5 이상 → 낙폭 대비 수익이 효율적
- • 비트코인: CAGR 높지만 MDD -80% → 칼마 낮음
어떤 투자자에게 MDD 분석이 특히 필요한가?
처음 주식을 시작하는 분: 종목 선택 전 MDD로 리스크를 먼저 확인하면 예상치 못한 큰 손실을 방지할 수 있습니다.
분할 매수(DCA) 전략을 쓰는 분: 낙폭 백분위수가 높을수록 추가 매수의 기대 수익률이 올라가므로 언제 얼마나 더 살지 판단할 수 있습니다.
포트폴리오를 구성 중인 분: 여러 자산의 MDD·샤프·CAGR을 비교해 리스크 분산 효과를 극대화할 수 있습니다.
실제 분석 예시: 애플(AAPL) vs 비트코인(BTC)
| 지표 | AAPL | BTC-USD |
|---|---|---|
| MDD | -82% | -83% |
| CAGR | +28% | +65% |
| 칼마 비율 | 0.34 | 0.78 |
※ 전체 역사 기준 수치. 실제 값은 QuantMDD에서 확인하세요.
MDD와 표준편차(변동성)는 무엇이 다른가?
표준편차는 평균 주변에서 가격이 흔들리는 폭을 측정합니다. 일간 ±2%로 자주 흔들려도 표준편차는 커지지만, 실제 자본 손실이 누적되지 않을 수 있습니다. 반면 MDD는 고점에서 저점까지 누적된 단방향 하락만을 잡습니다.
예를 들어 변동성이 낮아 보이는 채권형 ETF도 2022년처럼 한 방향으로 천천히 누적 하락하면 MDD는 깊게 찍힙니다. 매도 압박은 변동성이 아니라 누적 낙폭에서 발생하므로, 실전 리스크 관리는 MDD를 우선 봐야 합니다.
낙폭 회복 기간(Recovery Time)이 알려주는 것
회복 기간은 자산이 직전 고점을 다시 회복하기까지 걸린 시간입니다. MDD가 얕더라도 회복까지 5년이 걸렸다면, 그 기간 동안 투자자는 기회비용과 심리적 압박을 모두 부담합니다.
QuantMDD는 상위 낙폭 사례별로 peak/trough/recovery 날짜를 함께 표시합니다. 동일 MDD라도 회복이 빠른 자산이 리스크 효율(샤프·칼마)이 더 우수합니다. 은퇴 자금처럼 인출이 시작된 포트폴리오에서는 회복 기간이 절대적입니다.
초보자를 위한 5단계 MDD 워크플로
- 티커 검색 — 분석할 종목·ETF·암호화폐 입력
- 기간 선택 — 가능하면 Max(전체 역사)로 충분한 표본 확보
- 현재 낙폭 백분위수 확인 — 70% 이상이면 통계적 매수 후보
- 같은 분위 구간의 백테스트 결과 검토 — 1·3·6·12개월 평균/승률
- 거장 13F 보유 여부와 교차 검증 — 펀더멘털 신호 보강
※ 단일 종목 집중은 권장하지 않습니다. 분할 매수와 자산 분산을 병행하세요.
MDD 분석을 일상 투자 루틴에 어떻게 통합하나
분석 결과를 단발성 호기심으로 끝내지 않으려면, MDD 점검을 정해진 주기에 맞춰 반복하는 게 좋습니다. 추천 주기는 다음과 같습니다.
- • 매주(월요일): 보유 종목의 현재 낙폭 백분위수 변화 확인 → 신호등 변화 시 노트.
- • 매월(말일): 포트폴리오 전체 MDD vs 목표 MDD 비교 → 임계 초과 시 비중 조정 검토.
- • 분기(13F 공개 직후): 거장 보유 변동 분석 → 신규 진입 종목과 본인 워치리스트 교차 확인.
이 주기에 맞춰 "메트릭이 변할 때만" 행동하는 규칙을 정해두면 시장의 일일 소음에서 거리를 둘 수 있습니다. QuantMDD는 모든 분석 결과를 URL 파라미터로 공유 가능하게 만들어, 본인의 투자 일지에 링크로 남기기 쉽도록 설계되었습니다.
왜 무료인가 — 운영 모델 공시
QuantMDD의 분석 도구(MDD 분석기·13F 트래커·4종 계산기)는 영구 무료 제공이 운영 원칙입니다. 수익 모델은 Google AdSense 광고 단일이며, 광고와 분석 콘텐츠는 시각적·로직적으로 명확히 분리되어 있습니다.
자산운용사·증권사·발행인의 후원이나 의뢰는 받지 않습니다. 운영자 1인이 코드·데이터 파이프라인·컨텐츠를 모두 GitHub에서 공개적으로 관리하므로, 어떤 변경이 언제 누구에 의해 이뤄졌는지 커밋 단위로 추적 가능합니다. 이는 단순한 투명성 선언이 아니라 검증 가능한 약속입니다.
※ 본 서비스의 모든 분석 결과는 투자 참고 목적으로만 제공되며, 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 투자에 대한 최종 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 데이터 출처: Yahoo Finance(주가), SEC EDGAR(13F 공시), KRX / FinanceDataReader(한국 주식).
