기저율(Base Rate)과 확률 분포로 투자 판단하기

That said, this analysis provides a naïve default assumption
for the average return for the appropriate category.
The average return tells only a part of the story
because each category has a distribution of returns,
which means that the excess returns in any particular instance
may be different from the average.

But base rates help quantify the likelihood of outcomes
and provide guidance
as to whether to buy, sell, or hold the stock.

- Expectations Investing. Michael J. Mauboussin, Alfred Rappaport

 

기저율(base rate)은 특정 상황에서 과거에 어떤 결과가 얼마나 자주 발생했는지를 나타내는 기본 확률이다.

개별 사례의 스토리나 직관보다 더 안정적인 판단 기준이 된다.

 

투자에서는 특정 조건이 발생했을 때

역사적으로 어떤 수익률이 나타났는지를 분석하고,

그 빈도를 통해 미래의 가능성을 가늠한다.

 

이는 미래를 정확히 예측하려는 접근이 아니라,

가능한 결과의 범위를 확률적으로 이해하려는 접근이다.

 

과거 데이터를 기반으로 평균 수익률을 계산하면 하나의 기준점이 생긴다.

예를 들어 특정 조건에서 평균적으로 5% 상승이 나타났다면,

이는 초기 기대 수익률로 사용할 수 있다.

 

그러나 평균값만으로는 충분하지 않다.

동일한 조건에서도 실제 결과는 크게 달라질 수 있기 때문이다.

어떤 사례에서는 큰 상승이 나타나고,

다른 사례에서는 손실이 발생한다.

평균은 이러한 결과들의 중심값일 뿐이며

개별 사례는 평균과 다른 방향으로 움직일 수 있다.

 

즉, 기저율과 평균은 동일한 개념이 아니다.

평균은 결과들의 중심값을 하나의 숫자로 요약한 것이지만,

기저율은 각 결과가 얼마나 자주 발생했는지를 포함한 확률 구조 전체를 의미한다.

 

 

예를 들어 여러 사례의 평균 수익률이 5%라고 하더라도,

실제 결과가 절반은 큰 상승이고 절반은 큰 하락으로 구성될 수 있다.

이 경우 평균은 긍정적인 수치를 제시하지만,

기저율을 보면 상당한 손실 가능성이 존재한다.

 

반대로 평균 수익률이 낮더라도

대부분의 사례가 안정적인 범위 안에서 움직인다면 위험 구조는 전혀 다르게 해석된다.

 

평균은 다양한 결과를 하나로 압축하는 과정에서 중요한 정보를 잃게 되지만,

기저율은 결과의 분포와 발생 확률을 그대로 유지한다.

 

따라서 투자 판단에서는 평균보다 기저율이 더 많은 정보를 제공한다.

동일한 평균 수익률이라도

상승과 하락의 빈도, 손실 규모, 극단적 결과의 가능성이 다르면

투자 매력도는 크게 달라진다.

이런 이유로 평균은 출발점으로 활용하되,

실제 의사결정은 기저율이 나타내는 확률 구조를 중심으로 이루어지는 것이 합리적이다.

---

 

예를 들어보자.

어떤 기업이 실적 부진으로 하루에 12% 하락했고,

동시에 밸류에이션이 역사적 평균보다 낮아졌다고 가정한다.

이와 유사한 사례를 과거 데이터에서 모아 분석했더니 다음과 같은 결과가 나왔다고 하자:

1년 후 상승: 58%

1년 후 하락: 42%

평균 수익률: +6%

 

평균만 보면 매력적인 투자처럼 보인다.

그러나 기저율을 보면 약 42%의 경우 손실이 발생한다.

이는 투자 비중을 조정하거나 분할 매수를 고려하게 만드는 정보다.

단순히 평균 수익률만 보고 매수하기보다는

확률 구조를 함께 고려해야 한다.

 

---

다른 사례를 생각해 보자.

어떤 기업이 강한 모멘텀으로 15% 상승했고,

밸류에이션도 역사적으로 높은 수준에 도달했다.

유사한 사례를 분석했더니 다음과 같은 분포가 나타났다고 가정한다:

1년 후 상승: 35%

1년 후 하락: 65%

평균 수익률: -2%

 

이 경우 평균 수익률은 약간 음수다.

하지만 중요한 것은 상승 확률이 낮고 하락 확률이 높다는 점이다.

이는 기대가 이미 높게 반영된 상황일 가능성을 시사한다.

단순히 상승 모멘텀만 보고 추가 매수를 하기보다는

보유 비중을 줄이거나 관망하는 전략이 합리적일 수 있다.

---

또 다른 예로 평균이 동일한 두 투자 기회를 비교해 보자.

두 경우 모두 평균 수익률이 5%라고 가정한다.

 

첫 번째 투자:

상승 50%

하락 50%

손실 시 -15%

 

두 번째 투자:

상승 70%

하락 30%

손실 시 -5%

 

두 투자 모두 평균은 같지만 위험 구조는 다르다.

기저율을 보면 두 번째 투자가 더 안정적이다.

평균만 보면 동일한 투자처럼 보이지만,

확률 분포를 보면 판단이 달라진다.

이는 기저율이 평균보다 더 중요한 이유를 보여준다.

 

투자자는 이 확률을 바탕으로 위험과 기대수익을 동시에 고려할 수 있다.

기대수익이 높더라도 손실 확률이 크다면 비중을 줄일 수 있고,

반대로 평균이 낮더라도 손실 위험이 작다면 장기 보유 전략을 선택할 수 있다.

 

---

기저율은 개별 사례의 과도한 확신을 줄인다.

특정 기업이 특별해 보이더라도

유사한 상황에서 역사적으로 어떤 결과가 나타났는지를 확인하면

보다 객관적인 판단이 가능해진다.

 

이는 행동 편향을 줄이고 통계적 근거에 기반한 투자 결정을 돕는다.

기저율은 단일 예측이 아니라 가능성의 범위를 제시하는 도구다.

---

투자 판단은 하나의 숫자가 아니라 확률 구조 위에서 이루어진다.

평균 수익률은 출발점이지만,

실제 의사결정은 결과 분포와 기저율을 중심으로 이루어져야 한다.

상승 가능성과 하락 가능성,

그리고 각각의 발생 확률을 함께 고려할 때 보다 현실적인 투자 판단이 가능해진다.

---

# 기댓값 계산 방법

2026.04.10 - [투자] - 기댓값 계산 방법 _확률과 시나리오를 투자 판단으로 연결하기

기댓값 계산 방법 _확률과 시나리오를 투자 판단으로 연결하기