달러 중립 vs 베타 중립 — 롱숏 헤지 금액을 맞추는 두 가지 기준
알트코인 하나를 롱으로 잡고 비트코인을 숏으로 걸어 "시장 방향은 지웠다"고 생각하는 경우가 많습니다. 그런데 양쪽 금액을 똑같이 맞추는 것(달러 중립)과 비트코인 방향 노출을 실제로 0으로 만드는 것(베타 중립)은 다른 일입니다. 이 글은 두 기준의 헤지 금액 공식, 시장이 움직일 때 손익이 어떻게 갈리는지, 베타를 어떻게 추정하고 언제 다시 맞추는지를 숫자로 정리합니다. 본문의 가격·베타·변동성·펀딩 수치는 모두 설명용 가정입니다.
두 기준의 정의
달러 중립(dollar-neutral)은 롱 노셔널 합계와 숏 노셔널 합계를 같게 맞추는 것입니다. SOL 롱 $10,000에 BTC 숏 $10,000이면 달러 중립입니다. 계산이 쉽고 직관적이지만, 두 종목이 시장에 반응하는 크기가 다르면 방향 노출이 남습니다.
베타 중립(beta-neutral)은 각 포지션의 노셔널에 그 종목의 베타(β)를 곱한 값, 즉 비트코인 환산 노출의 합을 0으로 맞추는 것입니다. 베타는 "비트코인이 1% 움직일 때 이 종목이 평균적으로 몇 % 움직이는가"를 뜻합니다. 베타를 구하는 자세한 방법은 알트코인 베타(β) 계산법 글에 있습니다.
· 달러 중립: BTC 숏 노셔널 = 알트 롱 노셔널
· 베타 중립: BTC 숏 노셔널 = 알트 롱 노셔널 × 알트 베타
· 순베타 노출 = Σ(롱 노셔널 × β) − Σ(숏 노셔널 × β) → 0이면 베타 중립 (BTC 자신의 β = 1)
BTC −10% 시나리오로 비교
SOL의 BTC 대비 베타를 1.5로 가정하고, SOL 롱 $10,000을 두 기준으로 헤지해 보겠습니다.
· 달러 중립: SOL 롱 $10,000 + BTC 숏 $10,000 → 총 노셔널 $20,000 · 순베타 = 15,000 − 10,000 = +$5,000
· 베타 중립: SOL 롱 $10,000 + BTC 숏 $15,000 → 총 노셔널 $25,000 · 순베타 = 15,000 − 15,000 = $0
· 달러 중립: SOL −$1,500 + BTC 숏 +$1,000 = −$500
· 베타 중립: SOL −$1,500 + BTC 숏 +$1,500 = $0
· 달러 중립의 −$500 = 남은 순베타 $5,000 × BTC −10%
달러 중립 포지션은 "헤지했다"고 생각하지만 실제로는 BTC 롱 $5,000을 따로 들고 있는 것과 같습니다. 상승장에서는 이 잔여 노출이 이익으로 보여서 헤지가 잘 된 것처럼 착각하기 쉽습니다.
베타 중립이 남기는 손익은 종목 고유 성분
베타 중립으로 방향을 지우면 남는 손익은 "베타로 설명되지 않는 부분"뿐입니다. 이것을 잔차 수익 또는 종목 고유 수익이라고 부릅니다.
· BTC +4% → SOL 베타 예상 +6%, 실제 +9% (초과 +3%p)
· SOL 롱 +$900 + BTC 숏 −$600 = +$300
· BTC가 −4%였고 SOL이 −3%(예상 −6% 대비 +3%p)여도: SOL −$300 + BTC 숏 +$600 = +$300
BTC 방향과 무관하게 같은 $300이 남습니다. 베타 중립 롱숏은 "이 종목이 시장보다 강할 것"이라는 판단 하나에만 돈을 거는 구조입니다. 반대로 그 판단에 근거가 없다면 비용만 내는 포지션이 됩니다. 두 종목 가격 관계 자체를 거래하는 방식은 페어 트레이딩 글에서 다뤘습니다.
베타 추정 — 기간에 따라 값이 다르다
베타는 공분산 ÷ 분산이고, 상관계수 × (알트 변동성 ÷ BTC 변동성)으로도 쓸 수 있습니다.
· SOL–BTC 상관계수 0.80 · SOL 일간 변동성 5.0% · BTC 일간 변동성 2.7%
· β = 0.80 × (5.0 ÷ 2.7) = 0.80 × 1.85 = 약 1.48
문제는 이 값이 고정돼 있지 않다는 점입니다. 같은 종목도 30일 창으로 재면 1.8, 90일 창으로 재면 1.3처럼 다르게 나올 수 있습니다. 짧은 창은 최근 상태를 잘 반영하지만 잡음이 크고, 긴 창은 안정적이지만 변화에 늦습니다.
· 헤지에 쓴 β = 1.5 → BTC 숏 $15,000
· 실제 β = 1.8 → 실제 BTC 환산 노출 = 10,000 × 1.8 = $18,000
· 잔여 순베타 = 18,000 − 15,000 = +$3,000 → BTC −10% 시 약 −$300
급락장에서는 종목 간 상관이 1에 가깝게 올라가면서 베타도 같이 변하는 경우가 많습니다. 평소에 맞춘 베타 중립이 정작 큰 하락에서 덜 맞는 이유입니다. 상관이 국면에 따라 바뀌는 현상은 코인 상관관계와 분산투자의 함정 글을 참고하세요.
가격이 움직이면 비율이 틀어진다 — 재조정
진입 때 베타 중립으로 맞춰도 두 종목 가격이 다르게 움직이면 노셔널 비율이 바뀝니다.
· 진입: SOL 롱 $10,000 · BTC 숏 $15,000
· 이후 SOL +20%, BTC +5% → SOL 롱 노셔널 $12,000 · BTC 숏 노셔널 $15,750
· 목표 BTC 숏 = 12,000 × 1.5 = $18,000 → 부족분 $2,250 숏 추가
· 재조정 전 순베타 = 18,000 − 15,750 = +$2,250
재조정을 자주 할수록 중립은 정확해지지만 매번 수수료와 슬리피지가 듭니다. 보통 "순베타가 총 노셔널의 몇 % 이상 벌어지면 맞춘다"처럼 허용 범위를 정해 두고, 그 안에서는 건드리지 않습니다.
여러 종목 포트폴리오의 순베타
롱과 숏이 여러 종목이면 종목별 BTC 환산 노출을 더하고 빼서 순베타를 구합니다.
· SOL 롱 $10,000 → +$15,000
· ETH 롱 $8,000 → +$9,600
· DOGE 숏 $6,000 → −$8,400
· 순베타 = +$16,200 → 베타 중립 BTC 숏 = $16,200
· 달러 중립으로 맞추면 BTC 숏 = 18,000 − 6,000 = $12,000 → 잔여 순베타 +$4,200
종목 수가 많아질수록 달러 중립과 베타 중립의 차이가 커질 수 있습니다. 고베타 알트를 롱, 저베타 종목을 숏으로 잡는 구성은 금액이 같아도 상승 쪽으로 기울어져 있습니다.
비용·마진에서 주의할 점
① 총 노셔널이 커진다. 위 예에서 베타 중립은 총 노셔널 $25,000으로 달러 중립보다 25% 큽니다. 왕복 수수료를 노셔널의 0.10%로 가정하면 진입·청산 비용은 $20 대 $25입니다. 잔차 수익이 작은 전략일수록 이 차이가 결과를 좌우합니다. 비용 계산은 왕복 거래 비용 글에 정리했습니다.
② 펀딩은 양쪽에서 따로 계산된다. 무기한 선물이면 롱 다리는 펀딩을 내고 숏 다리는 받는 경우가 많지만, 종목마다 펀딩비가 달라 순펀딩이 0이 되지 않습니다. 예를 들어 SOL 펀딩 0.03%, BTC 펀딩 0.01%(8시간 기준 가정)이면 SOL 롱 $10,000은 $3를 내고 BTC 숏 $15,000은 $1.5를 받아 8시간마다 −$1.5가 나갑니다. 확인 방법은 펀딩레이트 확인법 글을 참고하세요.
③ 순베타가 0이어도 청산 위험은 0이 아니다. 거래소 마진은 순노출이 아니라 각 포지션 기준으로 계산됩니다. 두 다리를 격리 마진으로 나눠 두면 한쪽이 급등·급락할 때 그 다리만 청산될 수 있고, 그 순간 헤지가 사라집니다. 마진 방식 차이는 격리 vs 교차 마진 글에 있습니다.
④ 현물을 선물로 막는 경우와 구분한다. 같은 자산의 현물을 같은 자산 선물로 막는 것은 베타가 1이라 비율 문제가 단순합니다. 이 경우는 헤지 비율 계산법 글에서 다뤘습니다.
정리
② 고베타 알트를 같은 금액의 BTC로 막으면 BTC 롱 노출이 남는다 (β 1.5 · $10,000 → +$5,000)
③ 베타 중립에서 남는 손익 = 종목 고유 성분(베타로 설명 안 되는 부분)뿐
④ β는 추정 창에 따라 달라지고 급락장에서 변하기 쉽다 → 잘못 잡은 β만큼 노출이 남는다
⑤ 가격이 움직이면 비율이 틀어지므로 허용 범위를 정해 재조정한다
⑥ 총 노셔널·펀딩 차이·다리별 청산 위험은 순베타와 별개로 관리한다
주의
본문의 가격 변동, 베타, 상관계수, 변동성, 펀딩비, 수수료는 모두 개념을 설명하기 위한 가정 예시이며 실제 시장 데이터나 실측 성과가 아닙니다. 베타는 과거 수익률로 추정한 값이라 앞으로도 같다는 보장이 없습니다. 이 글은 교육 정보이며 특정 종목·전략의 매수·매도 권유나 특정 수익을 보장하는 내용이 아닙니다. 선물·레버리지 거래는 원금 손실 위험이 있고, 매매 판단과 그 결과는 본인 책임입니다.
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