수익 내는 로직보다 손실 막는 로직을 먼저 짰다

최악은 전략이 틀리는 게 아니다

전략이 틀리면 조금씩 잃는다. 코드가 틀리면 한 번에 잃는다. 부호를 반대로 쓰거나, 수량 계산에서 0이 하나 더 붙거나, 루프가 주문을 계속 내거나. 이건 전부 백테스트에 안 나온다.

그래서 전략 로직보다 리스크 레이어를 먼저 만들었다. 전략은 "얼마나 벌까"를 정하고, 리스크 레이어는 "최대 얼마까지 잃을 수 있나" 를 정한다.

포지션 사이징: 금액이 아니라 리스크로 정한다

"한 종목에 100만원"은 나쁜 규칙이다. 변동성이 다른 두 종목에 같은 금액을 넣으면 실제로 감수하는 위험이 다르다.

손절폭 기준으로 계산한다.

def size(equity: int, risk_pct: float, entry: int, stop: int) -> int:
    """한 번의 손절로 자본의 risk_pct만 잃도록 수량을 정한다"""
    risk_per_share = abs(entry - stop)
    if risk_per_share == 0:
        return 0
    return int(equity * risk_pct / risk_per_share)

자본 1,000만원, 리스크 1%면 한 번 손절에 10만원을 잃는다. 손절폭이 넓은 종목은 자동으로 수량이 줄어든다.

여기에 상한을 하나 더 씌운다.

qty = min(
    size(equity, 0.01, entry, stop),
    int(equity * 0.2 / entry),           # 한 종목 최대 20%
    int(adv * 0.01 / entry),             # 일 거래대금 1% 이하
)

변동성이 극단적으로 낮은 종목에서 첫 공식이 터무니없이 큰 수량을 내놓는다. 공식 하나를 믿지 않고 상한을 겹쳐 씌우는 게 안전하다.

손실 한도는 계층으로 둔다

층	한도	걸리면
종목	진입가 대비 손절선	해당 포지션 청산
일간	자본의 -2%	그날 신규 진입 중단
누적	고점 대비 -10%	전체 중단, 수동 확인

일간 한도가 실전에서 제일 자주 작동했다. "오늘 안 좋은 날"에 계속 진입해서 손실을 키우는 패턴을 끊어준다.

def can_open(self) -> bool:
    if self.daily_pnl <= -self.equity_at_open * 0.02:
        log.warning("일일 손실 한도. 신규 진입 중단")
        return False
    if self.drawdown_from_peak() >= 0.10:
        self.halt("누적 손실 한도")
        return False
    return True

중요한 건 한도에 걸려도 청산은 계속 가능해야 한다는 것이다. "모든 주문 차단"으로 짜면 손실 난 포지션을 못 팔고 들고 있게 된다. 막는 건 신규 진입이지 청산이 아니다.

코드 버그를 잡는 한도

전략과 무관하게, 비정상적인 행동 자체를 막는 층이 필요하다.

class Guard:
    MAX_ORDERS_PER_MIN = 10
    MAX_ORDER_VALUE = 5_000_000
    MAX_POSITIONS = 10
 
    def check(self, order):
        if self.orders_last_minute() >= self.MAX_ORDERS_PER_MIN:
            raise Halt("주문 폭주 감지")           # 루프 버그
        if order.value > self.MAX_ORDER_VALUE:
            raise Halt(f"주문 금액 초과: {order.value}")   # 수량 계산 버그
        if len(self.positions) >= self.MAX_POSITIONS:
            raise Halt("포지션 개수 초과")

이 값들은 전략이 정상일 때 절대 안 닿는 수준으로 잡는다. 닿았다는 건 전략이 공격적인 게 아니라 코드가 고장났다는 뜻이다. 그래서 여기 걸리면 경고가 아니라 정지다.

주문 폭주 한도가 실제로 나를 살렸다. 신호 생성 루프에서 같은 신호가 매 틱마다 재발생하는 버그가 있었는데, 이 가드가 11번째 주문에서 봇을 멈춰 세웠다.

킬 스위치는 밖에서도 눌려야 한다

봇 프로세스 안에만 있으면, 봇이 이상해졌을 때 못 누른다. 외부 신호로 멈출 수 있어야 한다.

def should_halt() -> bool:
    return redis.get("bot:halt") == "1" or Path("HALT").exists()

매 루프 시작에서 확인한다. 파일 하나 만들거나 Redis 키 하나 세팅하면 멈춘다. 배포나 재시작 없이 즉시 멈출 수 있는 게 핵심이다.

그리고 정지는 자동 해제되지 않게 한다. 원인을 확인한 사람이 손으로 풀어야 한다. 자동 재개를 넣으면 원인 그대로인 채 다시 돈다.

청산은 진입보다 관대하게

def submit(self, order):
    if order.is_reducing:            # 포지션을 줄이는 주문
        return self._send(order)     # 한도 검사 최소화
    self.guard.check(order)
    if not self.can_open():
        return
    return self._send(order)

리스크 레이어가 청산까지 막으면 리스크 레이어가 리스크가 된다. 줄이는 방향은 항상 통과시킨다.

검증

def test_daily_limit_blocks_entry_not_exit():
    bot.daily_pnl = -bot.equity * 0.03      # 한도 초과 상태
    assert bot.submit(buy_order) is None     # 진입은 막히고
    assert bot.submit(sell_to_close) is not None   # 청산은 나간다
 
def test_runaway_loop_halted():
    for _ in range(20):
        try: bot.submit(small_buy)
        except Halt: break
    else:
        pytest.fail("주문 폭주가 안 막혔다")

두 번째 테스트가 실제 사고를 그대로 재현한 것이다. 사고 한 번당 테스트 하나씩 늘려가는 게 리스크 레이어를 만드는 방법이었다.

한 줄 요약

사이징은 손절폭 기준 + 상한 여러 겹, 손실 한도는 종목/일간/누적 3층, 진입만 막고 청산은 열어둔다.

수익 내는 로직보다 손실 막는 로직을 먼저 짰다 — 리스크 한도와 킬 스위치