하락장에서 생긴 일 (2022)
2022년 하락장을 겪은 사이클의 손실과 보유 기간을 확인합니다. 긴 하락에서 규칙이 어떻게 작동했는지 살펴봅니다.
01 무슨 일이 있었나
2021년 11월, 나스닥이 사상 최고가를 찍었습니다. 그리고 1년 넘게 내려갔습니다. 3배 레버리지 ETF에서 이 하락은 이렇게 나타났습니다.
| 종목 | 고점 | 저점 | 낙폭 |
|---|---|---|---|
| TQQQ | 2021-11-19 · $44.28 | 2022-12-28 · $8.08 | −81.8% |
| SOXL | 2021-12-27 · $72.99 | 2022-10-14 · $6.93 | −90.5% |
SOXL은 고점 대비 10분의 1이 됐습니다. 1년 남짓한 기간에 벌어진 일입니다. 기초지수(반도체 지수)가 그만큼 빠진 게 아니라, 3배 레버리지와 변동성 잠식이 겹쳐 증폭된 결과입니다.
02 그때 시작한 사이클은 어떻게 됐나
2021년 11월부터 2022년 3월 사이에 TQQQ 40분할로 시작한 사이클 105개를 전부 열어봤습니다.
| 항목 | 결과 |
|---|---|
| 총 사이클 | 105개 |
| 손절 마감 | 54개 (51%) |
| 평균 손익 | −9.67% |
| 최악 | −28.35% |
| 손절 사이클 중 리버스 진입 | 54개 전부 (100%) |
| 손절 사이클 기간 | 중앙값 173일, 최장 291일 |
TQQQ 40분할의 전체 10년 승률은 94.87%였지만, 이 기간에 시작한 105개 중 54개는 손실로 끝났습니다. 이 54개는 모두 리버스를 거쳤습니다. 리버스 진입은 T가 기준을 넘었다는 뜻이며, 정확히 40일을 매수했거나 현금이 0이 됐다는 뜻은 아닙니다.
손실 사이클의 기간 중앙값은 173거래일, 최장은 291거래일이었습니다. 달력으로 약 8개월에서 1년 2개월입니다. 손실 크기뿐 아니라 자금이 묶인 기간도 확인해야 합니다.
03 무엇이 무너졌나
가격이 하락할 때 추가 매수하면 평단이 낮아집니다. 이후 반등이 충분하면 이전 고점까지 회복하지 않아도 매도할 수 있습니다. 2020년 급락 후 반등 구간에서는 40분할의 41개 사이클이 모두 수익으로 끝났습니다.
2022년에는 반등과 재하락이 반복됐습니다. 하락이 길어지면서 다음 과정이 이어졌습니다.
- 매수를 이어가며 잔금이 줄어듭니다.
- 평단이 낮아져도 주가가 더 떨어지면 매도 조건을 만족하지 못합니다.
- T가 진입 기준을 넘으면 리버스로 전환하고, 첫날 매도 이후에는 조건부 매도·쿼터매수 규칙을 적용합니다.
04 같은 종목, 반대의 결과
시작 시기에 따른 차이도 컸습니다. 2022년 11월 이후에 시작한 사이클은 다음과 같았습니다.
| 시작 시점 | 조합 | 사이클 | 수익 마감 |
|---|---|---|---|
| 2021-11 ~ 2022-03 | TQQQ 40분할 | 105개 | 49% |
| 2022-11 이후 | TQQQ 40분할 | 901개 | 99.2% |
| 2022-11 이후 | SOXL 40분할 | 925개 | 100% |
TQQQ 40분할의 수익 마감 비율은 시작 구간에 따라 49%와 99.2%로 달랐습니다. 이 전략의 계산 규칙은 유리한 시작 시점을 골라주지는 않습니다.
05 남는 것
2022년이 알려준 것을 정리하면 이렇습니다.
- 리버스 진입을 가볍게 보지 마세요. 손절난 54개가 전부 리버스를 거쳤습니다. 리버스는 대응 수단이지 구제 수단이 아닙니다.
- 사이클 기간을 각오해야 합니다. 나쁜 구간에서는 8개월~1년 2개월이 걸렸습니다. 그 기간에 원금이 묶여도 생활에 문제가 없는 돈이어야 합니다.
- 분할수는 만능이 아닙니다. 40분할도 이 구간에서는 절반이 손실이었습니다. 자세한 비교는 20분할 vs 40분할에 있습니다.
- 전체 승률이 높아도 손실은 특정 시기에 몰릴 수 있습니다. 2018년과 2021~2022년 시작 구간에서 이런 차이가 나타났습니다.
승률과 함께 손실 사례·보유 기간을 확인해야 전략의 위험을 파악할 수 있습니다. 다른 위험은 리스크와 주의사항에 정리했습니다.
수치 출처: 10년 백테스트 (2026년 8월 20일 종가 기준, 원금 $100,000). 고점·저점은 같은 데이터의 일별 종가 기준입니다.