수익률 계산 예제

마지막 업데이트: 2022년 4월 6일 | 0개 댓글
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Financial Freedom

지난번에 계좌의 출금과 입금이 잦은 경우 수익률을 계산하기 위해 사용할 수 있는 시간가중수익률에 소개해드렸는데요. 다른 분들의 도움을 받아서 좀 더 추가적인 공부를 해보았더니, 시간가중수익률도 나름 장단점이 있고, 또 다른 수익률 계산법에 대해서도 알게 되어서 글을 적어봅니다.

. . . 시간가중수익률 (Time-Weighted Rate of Return)

지난번에 소개해드렸던 시간가중수익률은 '계좌를 운용하는 사람(펀드매니저)의 수익률'이라고 볼 수 있습니다. 어떻게 보면 그 사람의 '실력'이라는 측면으로 보여질 수도 있겠죠? 중간에 해당 주식 계좌에 입금과 출금이 계속 더해지더라도 그런 부분은 감안하지 않고, 순수하게 시간적으로 변화하는 수익률만을 계산하는 방법이라고 할 수 있습니다.

2014년 수익률 10% * 2015년 수익률 10% 수익률 계산 예제 = 이를 합친 시간가중 수익률은 21%

이렇게 입금이나 출금이 발생할때 단순하게 평가액/투자원금으로 계산하면 나올 수 있는 오류를 피할 수 있게 해줍니다.

그런데 여기서 한가지 맹점은, 이 수익률 계산 방식은 투자 원금의 변화 자체에 대한 가중치는 두지 않기 때문에 다음과 같은 경우가 발생할 수 있습니다.

이 경우는 첫번째 예제와는 달리 2014년에는 10% 수익률이, 2015년에는 -5% 수익률이 난 경우입니다. 그런데 안타깝게도 2015년에 투자금액을 늘렸기 때문에 단순수익률을 계산하면 2년간의 투자 수익률이 마이너스가 되는 안타까운 상황입니다. 하지만 시간가중수익률로 이를 계산하면, 이러한 투자금액의 증감을 반영하지 않기 때문에 첫해의 수익률 10%와 두번째 해의 수익률 -5%를 곱한 ( 1.1 ) *( 0.95 ) = 1.045라는 양의 결과가 나오게 됩니다.

"이 계좌를 운용한 투자자(펀드의 경우라면 펀드매니저)는 첫해에는 10%, 둘째해에는 -5%, 2년간의 투자 수익률은 4.5%의 성적 을 기록했다"라고 말할 수는 있지만, 전체적인 계좌의 수익은 마이너스이기 때문에 여기에서 상당한 괴리가 생길 가능성이 생깁니다.

펀드의 경우 수익률을 계산할때 해당 펀드매니저의 성과를 나타낼 수 있도록 '시간가중수익률'을 쓰기 때문에, 운용 자금이 적을때는 펀드 수익률이 좋다가 자금이 확 몰린 뒤에는 성적이 좋지 않아졌지만, 그럼에도 불구하고 해당 펀드의 서류상의 성적은 좋게 남아있게 되는 상황이 설명이 되어버리네요. (펀드 수익률은 플러스인데 자금이 확 몰릴때 들어간 많은 투자자들의 투자금은 마이너스를 면치못하는 상황이 발생할 수 있다는 거지요.)

블로그에 공개하고 있는 WhyBe Active Fund의 시간가중수익률 추이

. . . 금액가중수익률 (Dollar-Weighted Rate of Return)

이제 이 반대로 투자금액 또한 감안한 수익률을 계산할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.

금액가중수익률은 투자자 수익률이라고도 불립니다. 위에서 소개한 '시간가중수익률'이 펀드매니저를 위한(운용을 하는 사람의 성과를 측정) 수익률이라면, 이 방법은 실제 투자하는 사람이 얻는 수익률이라는 의미가 되죠. 물론 저처럼 제가 셀프로 운용하는 펀드는 운용하는 매니저와 투자자가 같으니, 어느 쪽에 가중치를 두고 보고 싶으냐에 따라 수익률의 방법을 선택해야할 것 같습니다.

금액가중수익률이란 미래의 현금흐름을 적당한 할인율로 모두 현재가치로 환산하여 모두 합산한 결과가 0이 되도록 하는 할인율을 의미 (미래가치에 할인율을 곱해서 계산했을때 현재가치와 같아짐) 합니다.

설명하는 말이 어렵습니다만; 최초 투자 이후에 수익률 계산 예제 발생하는 모든 현금흐름을 연간 X%라는 할인율을 곱해서 계산했을때 그 금액이 최초 투자금액과 같아진다면, 그 X%는 해당 계좌의 실질적인 수익률(연단위)로 볼 수 있다는 개념입니다.

구글링을 해보니 이렇게 복잡한 공식이 나옵니다만;; 이렇게까지 할 수는 없으니 우리는 마이크로소프트의 최고의 발명품이라고 여겨지는 엑셀느님의 함수를 이용하여 계산하겠습니다.

바로 XIRR이라는 함수를 이용합니다. = XIRR(현금흐름, 날짜, 0.1) 이렇게 사용하시면 간단하게 금액가중수익률을 구할 수 있습니다. 현금흐름 컬럼에는 현금유입은 마이너스, 유출은 플러스라는 점만 유의하시면 됩니다. 위의 예제에서는 금액가중수익률로 10%라는 결과를 얻게 되는데 이는 연단위로 계산된 수익률을 계산하기 때문입니다.

시간가중수익률을 계산할때 예로 들었던 2015년에 투자금액을 늘린뒤에 -5%의 수익률을 낸 이 경우에는 금액가중수익률을 계산하면 -2.수익률 계산 예제 9%로 실제로 투자금액을 반영한 결과를 얻을 수 있게 됩니다.

블로그에 공개하고 있는 WhyBe 배당주 펀드(중 장마계좌) 의 단순 원금대비 수익률은 지난 5년간 47%지만,

금액가중수익률로 계산하면 년간 21%의 수익률로 계산이 됩니다.

언제나와 같이 쉽게 사용할 수 있는 구글 스프레드시트 예제를 첨부합니다. :-) 마찬가지로 이 시트에서는 수정이 되지 않으므로, 수정을 원하시는 분은 상단 메뉴에서 파일 >> 사본 만들기를 선택하시면, 본인의 구글 드라이브에 본 화일을 복사하실 수 있습니다. 그러면 마음껏 수정해보실 수 있어요!

사용하실때 몇가지 주의사항입니다.

  • Data를 추가하실때는 상단의 줄 전체를 아래로 복사하셔서 날짜, 입금, 출금, 평가액 만 수정하세요. 나머지는 자동으로 계산됩니다.
  • 맨 마지막 줄은 계산을 위해서 입금/출금 내역이 없는 평가액만 있는 Data를 넣으셔야 합니다. 해당 날짜에 평가액을 모두 출금했다는 가정을 하고 현금흐름을 계산합니다. (입출금 내역이 있으면 계산이 잘못될 수 있습니다.)
  • 사용하시다가 에러를 발견하시면 꼭 신고해주세요. :)

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07-2 변동성 돌파 전략 백테스팅

이번 절에서는 래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략에서 사용하는 ‘레인지’ 값을 계산해 보겠습니다. 레인지는 전일 고가에서 전일 저가를 뺀 값입니다. 자동 매매 프로그램에서는 거래일 하루 전날에 대해서만 레인지를 계산하면 됐지만 백테스팅을 할 때는 모든 거래일을 기준으로 레인지를 계산해야 합니다.

DataFrame은 for 문을 사용하지 않고도 여러 행(row)에 동일한 연산을 적용할 수 있습니다. Ch07/07_03.py 코드의 4번째 줄은 각 행의 고가(high)에서 저가(low) 뺀 후 여기에 0.5를 곱한 값을 'range'라는 컬럼(column)에 추가해줍니다.

그림 7-2와 같이 저장된 엑셀 파일을 열어서 ‘range’ 컬럼의 값이 제대로 계산됐는지 직접 확인해 봅시다. 예를 들어 2013-12-27일은 고가가 755,000원이고 저가가 737,000원이므로 레인지는 9,000원임을 확인하면 됩니다. 값을 확인할 때는 몇 개의 거래일에 대해서 계산기를 통해 직접 계산해도 되지만 엑셀 수식을 수익률 계산 예제 사용하면 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

그림 7-2 range 컬럼이 추가된 엑셀 파일

목표가 계산하기

이번에는 DataFrame 객체에 목표가(target) 컬럼을 추가해보겠습니다. 변동성 돌파 전략에서 각 거래일의 목표가는 거래일 당일 시가(open)에 전일 레인지를 더한 값입니다. 예를 들어 그림 7-3에서 2013-12-28일의 목표가 컬럼의 값인 759,000원은 당일 시가인 750,000원에 전일 레인지인 9,000원을 더한 값입니다.

그림 7-3 변동성 돌파 전략 목표가 계산

Ch07/07_04.py 코드는 DataFrame 객체에 목표가 컬럼을 추가하는 코드입니다. 목표가 컬럼은 시가 컬럼(open)에 레인지 컬럼(range) 데이터를 더해주면 되는데 이때 ‘레인지 컬럼의 모든 데이터를 하나 밑으로 내린 후’ 더해주면 됩니다.

라인 5: df[‘range’].shift(1)을 통해 ‘range’ 컬럼의 값을 1행 내려준 후 df[‘open’] 컬럼과 더하고 그 결괏값을 ‘target’ 이라는 컬럼으로 저장합니다. 목표가 계산은 각 거래일을 기준으로 전날의 레인지를 사용하기 때문에 ‘range’ 컬럼을 1행씩 내려주는 겁니다.

DataFrame 객체에서 각 컬럼은 Series 객체이지요? Series 객체에 대해 shift() 메서드를 사용하면 데이터를 위/아래로 시프트 시킬 수 있습니다. shift(1)을 호출하면 데이터를 한 행 밑으로 내릴 수 있고 shift(-1)을 호출하면 데이터를 한 행 위로 올릴 수 있습니다. shift(1) 메서드의 결과를 눈으로 확인하기 위해 다음 코드의 5번째 줄의 코드를 추가한 후 실행해봅시다.

현재 디렉터리에 저장된 엑셀 파일을 열어보면 그림 7-4와 같이 ‘range_shift1’ 컬럼의 값들은 ‘range’ 컬럼의 값들이 한 행씩 밑으로 이동됐음을 확인할 수 있습니다.

그림 7-4 shift(1) 메서드의 결과 확인

매수, 매도 그리고 수익률

그림 7-5와 같이 래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략의 백테스팅에 필요한 데이터는 모두 준비가 수익률 계산 예제 됐습니다. 이번 절에서는 각 거래일별로 매매 조건을 확인하고 그때의 수익률을 계산해 보겠습니다. 변동성 돌파전략에서 매수는 각 거래의 고가(high)가 목표가(target) 이상이면 수행된 것으로 생각하면 됩니다.

그림 7-5 변동성 돌파 전략 매수 조건

특정 거래일에 매수가 진행됐을 때의 수익률을 계산하기에 앞서 먼저 numpy 모듈의 where() 함수에 대해 배워보겠습니다. DataFrame 객체에 그림 7-6과 같이 0, 1, 2번 암호 화폐가 있고 빗썸과 코빗에서의 현재가가 있다고 가정해 봅시다. '최저가' 컬럼에 각 암호 화폐에 대해서 가격을 비교한 후 코빗이 싸면 '코빗'이라고 적고 빗썸이 싸면 '빗썸'이라고 적는 것을 생각해봅시다.

그림 7-6 numpy.where() 사용 예

numpy 모듈의 where() 함수를 사용하면 Pandas DataFrame에서 각 행 단위로 if 문을 적용할 수 있습니다. where() 함수에서 첫 번째 위치에는 조건식이 들어가고, 두 번째는 조건이 참일 때의 값을 셋 번째에는 조건이 거짓 일 때의 값을 적어주면 됩니다.

그림 7-6에 대한 파이썬 코드는 ch07/07_06.py에 구현되어 있습니다.

라인 1: numpy 모듈을 np라는 이름으로 임포트합니다. 라인 8: numpy 모듈의 where 함수를 사용해서 각 행에 대해서 ‘빗썸’ 거래소의 가격이 더 작으면 ‘최저가’ 컬럼에 ‘빗썸’을 기록하고 그렇지 않으면 ‘코빗’을 기록합니다.

np.where() 함수를 배워봤으니 이를 사용해서 각 거래일을 기준으로 고가(high)가 목표가(target) 비교해봅시다. 고가가 목표가 보다 크면 매수 조건에 해당하고 그때의 수익률은 ‘매도가/매수가’입니다. 예를 들어, 10,000원에 매수했고 12,000원에 매도했다면 수익률은 1.2가 됩니다. 매수 조건을 만족하지 못한 경우의 수익률은 1이 됩니다.

라인 8~10: numpy 모듈의 where() 함수를 사용해서 고가와 목표가를 비교합니다. 고가가 목표가보다 큰 경우 매수 조건에 해당합니다. 매수가 된 경우 해당 거래일의 매도가는 당일 종가이고 매수가는 목표가가 이므로 수익률을 df[‘close’]/df[‘target’]이 됩니다. 매수 조건을 만족하지 않은 경우 매매가 이뤄지지 않으므로 수익률은 1입니다.

기간수익률(HPR: Holding Period Return)을 계산하기 앞서 간단한 예를 살펴보겠습니다. 우리가 흔히 말하는 수익률은 보통 퍼센트(%)를 단위로 사용합니다. 100원에서 사서 120원에 팔았다면 (120-100)/100 * 100 = 20%의 수익이 났다고 표현합니다. 백테스팅을 할 때는 수익률을 퍼센트(%)로 계산하는 것보다 몇 배(ratio)로 표현하는 것이 더 좋습니다.

표 7-1과 같이 여러분이 3번의 매매를 진행했다고 가정해봅시다. 첫번째 매매에서는 100원에 사서 120원에 팔았습니다. 수익률을 20%라고 해도 좋지만 몇 배(ratio)로 표현하기로 했으므로 1.2배가 수익률이 됩니다. 두번째 매매는 홀드(hold) 조건입니다. 실제로 사고 팔지를 않았습니다. 세번째 매매는 120원에서 사서 140원에 매도를 했습니다. 세번째 매매 자체만으로 약 1.1666배의 수익이 났습니다.

그렇다면 1~3회차 수익률 계산 예제 동안의 기간수익률은 어떻게 될까요? 원금 100원이 140원이 됐으므로 기간 수익률을 1.4배입니다. 기간수익률은 이렇게 원금과 최종 금액을 가지고도 계산할 수 있지만 각 거래에 대한 수익률 값인 1.2, 1, 1.1666을 모두 곱해도 같은 값(1.4)이 나옵니다. 여러분은 앞으로 백테스팅을 할 때 각 거래일에 대해 수익률을 계산한 후 기간수익률은 모든 거래의 수익률을 단순히 곱하면 된다는 점을 기억하시면 됩니다.

표 7-1 누적 수익률 계산

매매 매수가 매도가 수익률 (배)
1회차 100 120 1.2
2회차 120 120 1
3회차 120 140 1.1666
- - - 1.4

Series 객체에서 모든 값을 곱해주는 메서드로 cumprod()가 있습니다. ‘ror’ 컬럼의 값을 모두 곱해서 누적 수익률을 계산합니다.

라인 12: ‘ror’ 컬럼에 대해 cumprod()를 호출하면 Series 객체가 리턴됩니다. 리턴되는 Series 객체에서 끝에서 2번째 값을 ror 변수가 바인딩합니다.

Ch07/07_08.py를 실행하면 빗썸 거래소에서 2013-12-27일부터 2018-10-13일까지 투자했을 때 약 23배의 누적 수익률을 얻을 수 있음을 확인할 수 있습니다. 만약 2018년도만 투자했을 때의 누적 수익률은 어떻게 계산할 수 있을까요? DataFrame 객체에서 '2018'년도 데이터만 얻어온 후 이를 사용해서 백테스팅하면 됩니다. DataFrame 객체에서 2018년도 데이터만 얻어오려면 ch07/07_09.py의 라인 5처럼 하면 됩니다. 실행해보면 2018년도 10월 중순까지 약 1.21배의 수익률이 나오는 것을 확인할 수 있습니다.

수수료 및 슬리피지

빗썸거래소에서 가상화폐를 매매하면 사고팔 때 각각 0.15%의 수수료가 적용됩니다. 여기에 시장가 주문을 넣을 때 거래량 부족으로 인해 여러분이 생각하는 가격대보다 조금 더 비싸게 매수되거나 조금 더 싸게 매도될 수 있는데 이때 발생하는 비용을 슬리피지라고 합니다. 이번 절에서는 수수료 및 슬리피지를 고려해서 백테스팅 해보도록 하겠습니다.

표 7-2는 빗썸의 실제 수수료를 기반으로 계산해본 수수료 및 수익률의 예입니다. 투자 원금은 1천만 원이고 690만 원에서 매수해서 720만 원에 매도하는 경우에 대한 수익률을 계산해보겠습니다. 단순히 매도가를 매수가로 나눠서 수익률을 계산하면 1.043478261가 나옵니다.

이번에는 빗썸에서 실제 거래 시 발생하는 수수료를 살펴보겠습니다. 원금 1천 만원으로 690만 원짜리 가상화폐를 매수하면 매수 가능 수량은 1.449275362 입니다. 물론 빗썸은 소수점 이하 4자리까지만 주문할 수 있지만 여기에서는 계산을 쉽게 하기 위해 이를 고려하지 않았습니다. 매수하는 경우 수수료가 매수체결 수량에 부과되기 때문에 매수체결 수량에서 수수료(0.15%)를 제외한 수량이 입금됩니다. 즉, 1.447101449개가 입금됩니다.

매도체결 수량은 매수 시 수수료를 제외한 1.447101449개가 모두 시장가 매도됐다고 가정합니다. (슬리피지 발생하지 않은 경우) 거래 금액은 매도체결 수량에 매도 체결가를 곱해주면 됩니다. 여기에 매도 수수료(0.15%)를 제외한 금액이 최종으로 입금됩니다. 투자원금 대비 수수료를 고려한 최종 입금액은 10,403,501원입니다. 수수료를 고려한 후 수익률을 다시 계산해보면 1.043478261배가 됩니다. 수수료를 고려하지 않은 경우와 수수료를 고려한 경우의 차이는 0.003128 정도 발생합니다.

표 7-2 실제 수수료 계산

항목 금액
투자원금 10,000,000
매수체결가 6,900,000
매도체결가 7,200,000
매수체결수량 1.449275362
매수체결수량(수수료제외) 1.447101449
매도체결수량 1.447101449
거래금액 10,419,130.43
거래금액(수수료제외) 10,403,501.74
체결가 기준 수익률 (배) 1.0434782
실제 수익률 (배) 1.0403501
수익률 차이 0.003128

엑셀 등을 사용해서 표 7-2를 만들어본 후 매수체결가와 매도체결가를 변경해보면 금액 차이에 따라 수익률의 차이가 조금씩 다른 것을 확인할 수 있습니다. 본 도서에는 백테스팅을 할 때 0.0032를 빼주도록 하겠습니다. 수수료를 고려한 백테스팅 코드는 다음과 같습니다.

라인 8: 수수료로 0.0032를 사용합니다.

라인 10: 수익률에서 수수료를 빼줍니다.

수수료를 고려하기 전과 비교해보면 투자수익률이 큰 차이가 나는 것을 확인할 수 있습니다.

가장 좋은 k를 구하는 방법

이번 절에서는 레인지를 구할 때 전날의 고가에서 저가를 뺀 후 곱해주는 k 값에 대해 알아봅시다. 앞의 예제에서는 0.5정도의 값을 사용했습니다. 이미 여러분은 백테스팅을 해봤기 때문에 백테스팅 코드를 활용하면 비록 과거 데이터이지만 가장 좋은 k 값을 찾아볼 수 있습니다. 여기서 가장 좋은 k 값이란 k 값은 변경해봤을 때 가장 기간수익률이 높은 것을 의미합니다.

라인 5: ror(rate of returns)를 계산하는 코드를 함수로 만들어줍니다. 이때 함수는 k 값을 함수의 인자(parameter)로 입력받습니다. 라인 19: 0.1부터 1.0까지(미 포함) 0.1씩 증가한 값으로 for loop을 만들기 위해 numpy 모듈의 arange() 함수를 사용하면 됩니다. 참고로 파이썬의 range() 함수는 정숫값만 사용 가능합니다. 라인 20: get_ror() 함수를 호출하여 입력된 k 값에 따른 수익률을 계산합니다. 라인 21: k 값과 수익률을 화면에 출력해줍니다.

위 코드를 실행하는 시점에 따라 결괏값은 다르겠지만 필자가 2018년 12월에 실행한 데이터에 의하면 비트코인에 대해서는 k 값이 0.8일 때 가장 높은 수익률이 나오는 것을 확인할 수 있습니다. 참고로 수수료(fee)를 고려하지 않는 경우에는 0.5일 때가 가장 높은 기간수익률이 나왔습니다..

MDD (Maximum Draw Down) 계산하기

MDD(Maximum Draw Down)은 투자 기간 중에 포트폴리오의 전 고점에서 저점까지의 최대 수익률 계산 예제 누적 손실을 의미합니다. MDD를 계산하는 수식은 다음과 같습니다. max는 전고점 low는 저점을 의미합니다.

여러분이 비트코인에 100만 원을 투자했다고 가정합시다. 투자 기간 동안 자산이 200만 원이 됐다가 50만 원으로 줄었다가 다시 300만 원이 됐다고 할 때 MDD는 얼마일까요? 이 경우의 MDD는 (200-50)/200 * 100 = 75%입니다. MDD를 파이썬으로 구현해보기에 앞서 표 7-3의 일별 데이터를 이용해서 날짜별로 낙폭(Drawdown)을 계산해보겠습니다. 낙폭 중 가장 큰 값이 바로 MDD입니다.

표 7-3 일별 MDD 계산

일자 가격 전고점 낙폭(Drawdown)
2018-01-01 100 100 0%
2018-01-02 120 120 0%
2018-01-03 100 120 16.6%
2018-01-04 90 120 25%
2018-01-05 130 130 0%

1) 2018-01-01을 기준으로 고가를 구하면 100이 되고 현재가는 100이 됩니다. 수식 7-1에서 max = 100, low=현재가(100)를 넣고 계산하면 낙폭은 0%입니다. 2) 2018-01-02를 기준으로 고가는 120이고(최근 2일 중 고가) 현재가도 120입니다. 수식 7-1에서 max = 120, low=현재가(120)를 넣고 계산하면 낙폭은 0%입니다. 3) 2018-01-03을 기준으로 고가는 120이고(최근 3일 중 고가) 현재가는 100입니다. 수식 7-1에서 max = 120, low=현재가(100)를 넣고 계산하면 낙폭은 16.6%입니다. 4) 2018-01-04를 기준으로 고가는 120이고(최근 4일 중 고가) 현재가는 90입니다. 수식 7-1에서 max = 120, low=현재가(수익률 계산 예제 90)를 넣고 계산하면 낙폭은 25%입니다. 5) 2018-01-05를 기준으로 고가는 130이고(최근 5일 중 고가) 현재가도 130입니다. 수식 7-1에서 max = 130, low=현재가(130)를 넣고 계산하면 낙폭은 0%입니다. 6) 2018-01-01~2018-01-05일의 낙폭 중 최댓값인 25%가 MDD입니다.

앞서 설명해 드린 방식으로 MDD를 구하기 위해서는 거래일별로 기간수익률이 필요합니다. 수익률 컬럼에 대해 cumprod() 메서드를 호출하면 거래일마다 기간수익률을 얻을 수 있습니다.

Ch07/07_12.py 코드를 실행한 후 저장된 엑셀 파일(‘btc.xlsx’)을 열어봅시다. 그림 7-8처럼 2013-12-31일 당일의 수익률은 약 0.97배이고 2013-12-27~2013-12-31일까지의 기간수익률은 약 0.99배임을 알 수 있습니다.

그림 7-7 각 거래일에 대한 기간수익률

이번에는 각 거래일에 대한 기간수익률을 사용해서 거래일마다 낙폭을 구하고 낙폭 중 최댓값을 찾아 MDD을 구해보겠습니다.

라인 14: ‘hpr’ 컬럼의 값을 기준으로 거래일마다 전고점 값을 얻어옵니다. 전고점 값을 얻기 위해 cummax() 메서드를 사용합니다. 수식 7-1을 사용하여 낙폭을 저장합니다. 라인 15: ‘dd’ 컬럼에서 max() 메서드를 호출하여 최대 낙폭을 구합니다.

MX 드파이

MX DeFi 수익률 마이닝은 MEXC 거래소에서 도입한 새로운 금융 상품입니다. 사용자는 MX, USDT, ETH, BTC또는 기타 코인을 지분하여 유동성 수익률을 얻을 수 있습니다. 수율은 MEXC에 상장된 코인/토큰을 포함하되 이에 국한되지 않는 세동 기간 동안 전체 네트워크에 새로 나열된 토큰에서 비롯됩니다. 이 Defi 이벤트에서, 스타키 수율은 매일 분배됩니다. 사용자는 "Staking History"에서 볼 수 있습니다.

당신이 무엇을 취사에 대해 배우고 싶은 경우에, 우리의 staking 기사 카테고리를방문하시기 바랍니다 .

MX 데피

MEXC 글로벌의 MX Defi 페이지

MX DeFi에 참여하는 방법?

MX DeFi 프로그램에 참여하려면 사용자가 MEXC에 계정을 가져야 합니다. 계정이 없는 경우 여기에서등록할 수 있습니다.

  • MEXC.com 통해: "금융" > "MX DeFi" > "스테이크"를 찾을 수 MEXC.com > 로그인
  • MEXC 앱을 통해: MEXC 앱 홈페이지를 통해 로그인 >하여 "MX DeFi" > 가입할 "스테이크"를 찾을 수 있습니다.

이벤트 규칙:

수율 채굴은 보통 3일 -7일 간 지속됩니다. 사용자는 언제든지 잠금을 해제 할 수 있습니다. 다음은 MX DeFi의 수율 계산 및 분포의 주요 원칙입니다.

  • 수익률 분포는 T+1 기준으로 합니다.
  • 유동성 수익률 계산(일일)
  • 사용자의 일일 수익률 = (사용자의 감수 가치 / 총 감수 가치) * 오늘의 수익률 공급

MEXC MX DeFi 수율 계산 예제:

사용자 A 지분 10,000 MX토큰 B를 적립, T 일의 수율 공급은 MX 풀에 대한 2,700 토큰 B이며, T 일의 총 스태크 값 (T + 1 일에 복용 스냅 샷)은 500,000 MX입니다.

복리의 마술 - 어느정도의 투자 기대수익률이 적절할까?

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이 글은 주식을 시작하신지 얼마 안 된 초보, 혹은 주식을 아예 시작하지도 않으신 분들께 바치는 글입니다.

부디, 이 글이, 여러분이 올바른 투자를 시작하는 데에 일조하기를 바랍니다.

주식투자를 처음 시작하시는 수익률 계산 예제 분들은, 보통 수익률에 대한 감이 별로 없으십니다.

이 말을 들으면, 어떤 느낌이 드시나요?

많아 보이나요? 적어 보이나요?

단순 계산으로, 1년에 20%의 수익률을 내면, 내가 100만원을 넣으면 1년이면 20만원의 수익을 낸다는 말이 됩니다.

언뜻 수익률 계산 예제 보면, 굉장히 작아보입니다. 1년에 20만원이면 20년을 묶어놔도 고작 400만원입니다. 그정도의 돈을 벌자고 100만원을 주식 계좌에 묶어놔야 한다니.. 터무니 없어보입니다. "언제 이런식으로 해서 부자가 되지?" 라는 생각이 들기 시작합니다.

이런 계산을 시작한 주식 초보는 욕심을 내기 시작합니다. 20%만 가지고는 도저히 안 될 것 같으니.. 더 높은 수익률을 추구하는 것이지요. 그러다보면, 온갖 유혹에 시달리기 시작합니다. 투기 욕구도 생기고, 주변에서 테마주, 급등주라고 하면.. 거기에 편승해서 주식을 사다가.. 결국 계좌를 수익률 계산 예제 말아먹는 일이 비일비재 합니다.

1년에 20%의 수익률을 낸다. 언뜻보기에 이는 정말 적은 수익률이지만, 장기적으로 보았을 때 이는 실로 어마어마한 수익률입니다. 이 말을 들었을 때 위에서 예제를 든 해석이 잘못된 것은, 바로 수익률을 "수익률 계산 예제 단리"의 관점에서만 본 것입니다.

단리는 수익률로 인해 생기는 "이자로 인해 원금이 증가하는 것을 고려하지 않고" 수익을 측정합니다. 즉, 이자가 발생해도 원금이 그대로, 100만원이라는 가정을 하고 계산합니다.

그러니 1년에 20만원의 수익 밖에 못낸다는 수익률 계산 예제 수익률 계산 예제 계산이 나오는 것이지요.

그러나, 이를 "복리"로 계산하면 얘기가 완전히 달라지기 시작합니다. 복리는 "이자로 인해 원금이 증가하는 것을 고려해서", 즉, 이자가 투자에 재사용 된다는 것을 생각해서 수익금액을 계산합니다.
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예를 들어보겠습니다. 위 예제에서 100만원을 주식계좌에 넣고 1년 수익 20%를 냈으면, 다음 해의 "원금"은 120만원이 됩니다.

그러면, 2년째 되는 해 수익금은 증가한 원금의 20%, 즉, 120만원의 20%를 계산해서 24만원이 나오게 되는 것입니다.

지금도 그리 많아보이진 않는다구요? 이를, 위 예제와 마찬가지로 20년동안 해보면 어떻게 될까요?

20년이 지나면, 복리 수익이 20%라고 한다면 100만원은 3000만원이 되게 됩니다!

위 표에서, 년도가 가면 갈수록, 수익금이 눈에 띄게 증가하는게 눈에 보이시나요? 이게 바로 복리의 마술이라는 겁니다.

이자로 인해 원금이 불어나고, 그 불어난 원금에 이자가 또 더 많은 이자를 낳고.. 마치 커다란 눈덩이가 산에서 굴러서 내려오듯이 돈이 엄청나게 불어나게 되는 것이 바로 복리라는 겁니다.

단리로 계산하면, 20년째 수익금은 20만원 x 20 = 400만원이 되었겠지요.. 3000만원과 비교하면 차이가 꽤 크지 않습니까?

조금 더 드라마틱 한 예제를 볼까요? 만약, 50년 동안 하면 어떻게 될까요? 그래프로 보여드리겠습니다.

50년이 지나면, 복리수익이 20%라고 한다면, 100만원은 758369만원 = 75억원이 되게 됩니다.

단리로 계산했다고 하면, 50년 뒤에 수익금은 20 x 50 = 1000만원 이었을 겁니다. 75억원과 1000만원, 하늘과 땅차이가 눈에 보이시나요?

투자금이 1000만원이었으면 이는 750억원, 1억원 이었으면 7조 500억원에 해당하는 금액이 되네요.. 어마무시 합니다.. ^^

그래프를 보시면, 그래프가 끝 쪽에서 쭉쭉 올라가는게 보이시나요? 이게 복리의 마술이라 불리는 개념입니다. 복리는 "기하급수적"으로 수익이 증가하는 모습을 보입니다.

복리는 수익률이 증가하면 증가할수록, 더 큰 기적을 낳습니다.

3.22 E+14. 음. 표현이 불가능한 액수네요 ^^;

사실, 주식 시장에서 연평균 20%의 수익률을 거두면, 주식의 대가라는 소리를 들을 수 있습니다.

세계 최고의 투자자라 불리는, 워렌 버핏의 연평균 수익률이 얼마인지 아십니까?

다만, 그의 투자 경력은 50년이 넘습니다. 그는 50년이 넘는 세월동안 투자를 하면서, 꾸준히 복리로 돈을 쌓아 올려서 지금의 자리에 이르른겁니다. 복리의 마술을 증명한 산 증인이라고 볼 수 있는 것이지요..

어떠신가요? 이제, 현실적인 수익률에 대한 감이 좀 잡히시나요? 주식 시장에서는 절대, 단기간에 돈을 벌려고 해서는 안됩니다. 복리의 마술을 믿고, 장기투자 해야만 돈을 벌 수 있습니다.

엑셀 TBILLYIELD 함수 사용법 :: 재무 함수

엑셀 TBILLYIELD 함수 사용법 썸네일_R

엑셀 TBILLYIELD 함수는 미국 단기국채의 수익율을 계산 하는 함수입니다.

함수 수익률 계산 예제 구문
인수 알아보기
인수 설명
결산일 채권 권리가 이전되는 날짜 입니다.
TBILLYIELD함수 상세설명

엑셀 TBILLYIELD 함수는 지정한 결산일/만기일 기준으로 미국의 단기국채의 $100 당 수익률을 계산 하는 함수입니다. 예를 들어, 결산일이 2020년 1월 1일, 만기일이 2021년 1월 1일, 할인가가 $97.25 일 경우, 수익률은 2.78%로 계산됩니다.

오빠두Tip : 단기재정증권(T-Bill, Treasury Bill)이란 미국 재무성에서 발행하는 만기 1년 미만의 단기국채 로, 보통 91일, 182일, 365일 만기로 발행됩니다.

TBILLYIELD 함수의 결산일과 만기일을 수식에 직접 입력할 경우, DATE 함수를 사용하면 잘못된 날짜 값으로 인한 오류를 예방 할 수 있습니다.

TBILLYIELD함수 사용법 간단예제
  1. 결산일 2021년 1월 1일, 만기일 2021 6월 30일, 할인가격 $95일 경우

'A1셀 : 2021-01-01 <=결산일 입니다.
'A2셀 : 2021-06-30 'A3셀 : 5 = TBILLYIELD (A1,A2,A3)
= TBILLYIELD ("2021-01-01","2021-06-30","95")
=0.105(10.5%) '수익률이 10.5%로 계산됩니다.


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