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금융 / 투자

파산 확률

도박사의 파산 공식으로 파산 확률과 목표 달성 확률을 계산합니다.

파산 확률 계산기는 도박자의 파멸(Gambler's Ruin) 이론을 기반으로, 반복적인 베팅에서 자본이 0이 될 확률을 계산합니다. 초기 자본, 베팅 단위, 승률 세 가지 변수로 장기적 파산 위험을 수학적으로 분석합니다. 승률이 50% 미만이면 자본 규모와 무관하게 파산 확률이 100%에 수렴합니다. 승률 50%에서도 베팅 단위가 자본의 10% 이상이면 파산 위험이 급격히 높아집니다. 투자에서의 포지션 사이징, 자금 관리 전략 수립, 리스크 관리 교육에 활용됩니다.

input / result surfaceLIVE

입력

시작 자본금

한 번에 베팅하는 금액

%
1%99%
파산 확률
100.000000%

1 in 1 (확실)

생존 확률
0.000000%

무한 게임에서 파산하지 않을 확률

자본 단위
100단위

자본 / 베팅 크기

파산 확률100.0%
생존 확률0.0%

⚠️ 본 계산기는 교육 목적으로 제공되며, 도박이나 투자를 권유하지 않습니다. 실제 금융 결정은 전문가와 상담하세요.

workflow

사용 방법

총 소요 시간: 약 1분
01

초기 자본 입력

시작 자본금을 입력합니다.

02

베팅 단위 입력

한 번에 베팅하는 금액을 입력합니다.

03

승률 설정

1회 베팅의 승률(%)을 입력합니다.

04

결과 확인

파산 확률, 생존 확률, 자본 단위 수를 확인합니다.

principle

계산 원리

파산 확률 계산은 도박자의 파멸(Gambler's Ruin) 문제를 기반으로 합니다. 초기 자본 n단위, 승률 p, 패률 q=1-p일 때 파산 확률 P는 p≠q이면 P=(q/p)^n, p=q=0.5이면 P=1(확실히 파산)입니다. 이는 마르코프 체인(Markov Chain)의 흡수 상태 문제로 모델링됩니다.

이 공식은 각 베팅이 독립적이고, 성공 시 +1단위, 실패 시 -1단위를 가정합니다. 자본이 0이 되면 게임이 종료(흡수 상태)됩니다. 승률이 50% 미만이면 자본 규모와 무관하게 파산 확률이 100%에 수렴하는 것이 핵심 결론입니다.

켈리 기준(Kelly Criterion)은 f* = (bp - q) / b (b는 배당률)로 최적 베팅 비율을 산출합니다. 이 비율을 초과하면 기대 자본 성장률이 감소하고, 크게 초과하면 파산 확률이 급등합니다.

faq

자주 묻는 질문

cases

실생활 예시

CASE 01

카지노 블랙잭 자금 관리

초기 자본 100만원, 베팅 단위 1만원(100단위), 승률 49%(하우스 엣지 2%). 파산 확률 약 86.7%. 베팅을 5천원으로 줄이면(200단위) 파산 확률 약 75.1%.

승률이 50% 미만인 게임에서는 베팅 단위를 줄여도 장기적으로 파산합니다. 하우스 엣지가 있는 게임에서 자금 관리만으로는 이길 수 없습니다.

CASE 02

주식 트레이딩 포지션 사이징

자본 5,000만원, 1회 거래 리스크 50만원(1%), 승률 55%. 파산 확률 약 0.01%. 1회 리스크를 250만원(5%)으로 올리면 파산 확률이 약 12.8%로 급등.

승률이 50% 이상이어도 베팅 비율이 과도하면 파산 위험이 급격히 증가합니다. 1~2% 룰을 지키는 것이 핵심입니다.

CASE 03

선물·옵션 트레이더의 자금 관리

자본 3,000만원으로 선물 트레이딩. 1건당 손절 금액 30만원(1%), 승률 45%, 평균 손익비 1:2. 파산 확률 약 0.3%. 손절 금액을 150만원(5%)으로 올리면 파산 확률 약 18.5%.

손익비가 유리해도 베팅 비율이 높으면 파산 위험이 크게 증가합니다. 레버리지 상품에서는 특히 1% 룰 준수가 중요합니다.

CASE 04

소규모 자영업자의 현금흐름 생존 분석

월 운영 자금 500만원, 보유 현금 3,000만원(6개월분). 매월 적자 확률 40%, 적자 시 평균 100만원 손실, 흑자 시 평균 80만원 이익. 6개월 내 자금 고갈 확률 약 8%.

운영 자금 12개월분(6,000만원)을 확보하면 자금 고갈 확률이 약 0.5%로 급감합니다. 비즈니스에서도 "자본 단위"의 충분한 확보가 생존의 핵심입니다.

CASE 05

암호화폐 트레이딩 리스크

자본 1,000만원, 1회 거래 리스크 100만원(10%), 승률 52%. 승률이 50% 이상이지만, 파산 확률은 약 67%. 리스크를 20만원(2%)으로 줄이면 파산 확률 약 1.8%.

고변동성 시장에서 높은 베팅 비율은 승률 우위를 무력화합니다. 암호화폐같이 변동성이 큰 시장일수록 보수적 포지션 사이징이 필수입니다.

glossary

용어 사전

도박자의 파멸
유한한 자본으로 반복 베팅 시 궁극적으로 자본이 0이 되는 현상
켈리 기준
기대값이 양수일 때 자본 성장률을 최대화하는 최적 베팅 비율 공식
Half-Kelly
켈리 기준의 절반만 베팅하여 변동성을 줄이는 보수적 전략
포지션 사이징
1건의 투자에서 감수할 리스크를 전체 자본 대비 비율로 결정하는 것
마르코프 체인
현재 상태만으로 미래가 결정되는 확률 과정, 파산 문제의 수학적 기반
하우스 엣지
카지노가 확률적으로 갖는 구조적 우위(승률 차이)
기대값
반복 시행 시 평균적으로 기대할 수 있는 결과값
흡수 상태
한 번 도달하면 빠져나올 수 없는 상태(자본 0)

next tools

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