전통적 자산배분 중 가장 유명한 형태는
주식에 60%, 채권에 40%를 투자하는 방법입니다.
그 이유로는 다음과 같습니다.
1) 주식과 채권에 각각 절반을 투자하는 비중에서
기대수익률이 높은 주식에 약간의 비중을 더 투자하여,
장기 수익성을 추구
2) 주식과 채권간의 낮은 상관관계로 인해 분산효과를 추구
Stock 100%
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60% & 40%
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Cum Return
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6.344
|
5.933
|
Ann Return
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9.06%
|
8.78%
|
Ann Std
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14.61%
|
9.06%
|
Sharpe
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0.620
|
0.969
|
Sortino
|
0.289
|
0.447
|
MDD
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50.78%
|
28.45%
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HIT Ratio
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63.77%
|
65.58%
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1994년 부터 2016년 까지
각각 S&P500 에 100% 투자 및
S&P500 60%, US 30년 채권 40%에 투자(월말 리밸런싱)하는 포트폴리오의
수익률 비교 입니다.
둘 간의 수익률 자체는 큰 차이가 없지만,
주식과 채권의 분산 포트폴리오가 훨씬 낮은 변동성을 보입니다.
단순 주식투자 포트폴리오의 경우 최대손실율(MDD)이 -50%이며,
분산포트폴리오의 경우 MDD가 이 수치의 60% (주식투자 비중) 정도인 -28%로
상대적으로 낮습니다.
그러나 이는 상대적으로 낮은 결과이지 절대적으로 낮은 결과는 아닙니다.
전체 자산의 30% 정도를 잃는 다는 것은 투자자의 입장에서는
상당한 괴로운 일인 것은 분명합니다.
이를 해결하는 방법으로 흔히 사용하는 전략은 다음과 같습니다.
1) 주식과 채권 외에 상관관계가 낮은 자산군을 추가하여 분산 투자
(전략적 자산배분: Strategic Asset Allocation, SAA)
2) 미래 수익률과 변동성을 추정하여 자산 간 비중 조절
(전술적 자산배분: Tactical Asset Allocation, TAA)
먼저, 1) 번을 위한 방법으로
주식과 채권과 상관관계가 낮은 자산군인 금(Gold)를
추가하도록 합니다.
각각 주식과 금, 채권과 금의
12개월 이동 상관관계 입니다.
대부분 구간에서 낮은 상관관계를 보입니다.
Stock 100%
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60% & 40%
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50% & 30% & 20%
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|
Cum Return
|
6.344
|
5.933
|
5.171
|
Ann Return
|
9.06%
|
8.78%
|
8.23%
|
Ann Std
|
14.61%
|
9.06%
|
8.33%
|
Sharpe
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0.620
|
0.969
|
0.989
|
Sortino
|
0.289
|
0.447
|
0.463
|
MDD
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50.78%
|
28.45%
|
21.63%
|
HIT Ratio
|
63.77%
|
65.58%
|
64.49%
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주식 50%, 채권 30% 금 20%로 매월 리밸런싱하는
포트폴리오를 추가한 결과입니다.
수익률은 다소 낮아졌지만
변동성과 MDD의 확연한 개선이 있습니다.
그러나 역시 최대손실율(MDD)이 21% 로써
결코 낮은 수치는 아닙니다.
2) 번 미래의 수익률과 변동성을 추정하는 것 또한 쉽지 않습니다.
변동성의 경우 과거값과 미래값이 어느 정도 유지되는 경향이 보이지만,
미래 수익률을 추정한다는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.
그렇다면 1) 번에 포커스를 맞추어
상관관계가 낮은 자산군들을 더욱 추가하도록 합니다.
글로벌 자산배분에 많이 사용되는
대표적인 10개 자산군들을 뽑으면 다음과 같습니다.
(1) 미국 주식 / (2) 유럽 주식 / (3) 일본 주식 / (4) 이머징 주식
(5) 미 장기채 / (6) 미 중기채 / (7) 미국 리츠 / (8) 글로벌 리츠
(9) 금 / (10) 상품
먼저 가장 심플한 방법으로 10개 자산을 매월 10% 씩
동일비중을 유지하는 포트폴리오를 구성합니다.
50% & 30% & 20%
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10 EW
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Cum Return
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5.171
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3.102
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Ann Return
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8.23%
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6.33%
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Ann Std
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8.33%
|
10.71%
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Sharpe
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0.989
|
0.591
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Sortino
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0.463
|
0.267
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MDD
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21.63%
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39.08%
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HIT Ratio
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64.49%
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59.42%
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모든 자산에 투자하는 것이 장기적으로 나쁜 결과는 아니지만
주식과 채권, 금에만 투자하는 것 대비
나쁜 성과를 보입니다.
이러한 이유를 보이는 원인으로는
수익률이 특정 구간동안 지속적으로 하락하는 자산도
무조건 동일비중으로 투자해야하는 제약이 있기 때문입니다.
이번에는 모든 자산군에 동일한 비중을 편입하기 보다는,
과거 12개월 수익률의 변동성의 역수 만큼 투자합니다.
즉, 과거 변동성이 지나치게 높았던 자산(위험 자산)에는 낮은 비중을,
과거 변동성이 낮았던 자산(안전 자산)에는 높은 비중을 투자합니다.
흔히 Naive Risk Parity 로 알려진 방식입니다.
50% & 30% & 20%
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10 EW
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10 Asset Vol Weight
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Cum Return
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5.171
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3.102
|
3.915
|
Ann Return
|
8.23%
|
6.33%
|
7.17%
|
Ann Std
|
8.33%
|
10.71%
|
8.49%
|
Sharpe
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0.989
|
0.591
|
0.844
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Sortino
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0.463
|
0.267
|
0.382
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MDD
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21.63%
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39.08%
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27.56%
|
HIT Ratio
|
64.49%
|
59.42%
|
63.41%
|
단순 동일투자 대비 수익과 위험, MDD 등
모든 지표에서 성과 개선이 있습니다.
변동성이 낮은 자산에 더욱 많은 비중을 줌으로써
포트폴리오의 성과를 개선시킬 수 있음은 확인되나,
주식, 채권, 금의 간단한 자산배분에 비해
성과가 낮은 것은 여전합니다.
가장 이상적인 형태는
다음달에 수익률이 오를 것이라 판단되는 자산에만
투자를 하는 것입니다.
이를 정확하게 예측하는 것은 당연히 불가능하지만,
상대적인 상승 확률 분석은 가능합니다.
바로 '모멘텀' 을 이용해서 말이죠.
위 그래프는 10개의 자산군을 대상으로
과거 12개월 수익률로 랭킹을 매긴 후,
해당 랭킹의 자산이 차월 수익률이 1~5등 내로 올 확률,
즉, 과거 수익률을 바탕으로 차월 상대 수익률이 강할 확률입니다.
과거 수익률이 높았던 자산(1~5위)이
차월에도 수익률이 높을 확률이
과거 수익률이 낮았던 자산(6~10위)이
차월에도 수익률이 높을 확률 보다
더 높음을 확인할 수 있습니다.
즉, 모든 자산을 투자하기 보다는
모멘텀을 이용하여 과거 수익률이 높았던 자산군 만을 편입하는 방법이
훨씬 효과적일 수 있음이 기대됩니다.
이번에는 총 10개의 자산 중 과거 12개월 수익률이 높은 5개의 자산에만
동일비중으로 투자하는 포트폴리오를 구성합니다.
50% & 30% & 20%
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5 Asset Momentum
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Cum Return
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5.171
|
7.889
|
Ann Return
|
8.23%
|
9.96%
|
Ann Std
|
8.33%
|
11.08%
|
Sharpe
|
0.989
|
0.899
|
Sortino
|
0.463
|
0.412
|
MDD
|
21.63%
|
23.86%
|
HIT Ratio
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64.49%
|
64.86%
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장기 수익률 측면에서 모멘텀을 이용해 자산배분을 하는 전략이
훨씬 수익률이 높음이 확인됩니다.
변동성은 다소 증가했으며, MDD는 비슷한 수준입니다.
이것이 최근에 언급되는
Tactical Asset Allocation 혹은 Dynamic Asset Allocation 의
기본 원리입니다.
그러나 단순 과거 12개월 모멘텀만을 이용하면
다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
머나먼 과거에 급등을 한 후, 지속적으로 횡보 혹은 추세 하락에 있는 자산도
누적 수익률로만 놓고 보면 모멘텀 상위 자산에 있을 수 있습니다.
이러한 문제를 보정해주고자, 과거 3개월~12개월 누적 수익률
모든 경우에 대한 모멘텀 강도를 고려합니다.
이의 목적은 One Time Wonder 자산을 제거하고,
꾸준히 추세 상승중인 자산을 필터링 하는데 있습니다.
먼저, 3개월 누적수익률을 기준으로 각 자산의 랭킹을 구한 후,
이를 Z-Score 로 변환해 줍니다.
이를 4개월, 5개월, …, 12개월 수익률에 적용하여 모든 Z-Score들을 합해 줍니다.
즉, 3~12개월의 10개 경우의 수에 대한 Z-Score를 구하여
이들의 합이 큰 상위 5개 자산군을 선택하여 투자합니다.
50% & 30% & 20%
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5 Asset Momentum
|
5 Asset Mom Strength
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Cum Return
|
5.171
|
7.889
|
10.951
|
Ann Return
|
8.23%
|
9.96%
|
11.39%
|
Ann Std
|
8.33%
|
11.08%
|
10.69%
|
Sharpe
|
0.989
|
0.899
|
1.065
|
Sortino
|
0.463
|
0.412
|
0.502
|
MDD
|
21.63%
|
23.86%
|
21.14%
|
HIT Ratio
|
64.49%
|
64.86%
|
65.94%
|
단순 12개월 모멘텀을 이용하여 투자하는 것에 비해
높은 수익개선이 있으며, MDD 또한 감소합니다.
마지막으로, 포트폴리오 변동성 감소를 통해 성과가 개선되었음을 이용하여,
포트폴리오 최적화에서 자주 사용되는 '최소 분산 포트폴리오'를 구합니다.
단, 특정 자산에 대한 지나친 비중 쏠림을 방지하기 위해
최소 투자비중 및 최대 투자비중은 각각 13%와 30%로 제한합니다.
5 Asset Mom Strength
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5 Asset Mom Strength & Min Vol
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Cum Return
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10.951
|
11.770
|
Ann Return
|
11.39%
|
11.71%
|
Ann Std
|
10.69%
|
9.75%
|
Sharpe
|
1.065
|
1.201
|
Sortino
|
0.502
|
0.580
|
MDD
|
21.14%
|
14.64%
|
HIT Ratio
|
65.94%
|
65.94%
|
수익률 자체는 큰 차이가 없지만, 연평균 변동성이 1% 가량 감소하며
MDD가 기존 21%에서 14%로 현격하게 감소됨이 확인됩니다.
최종 포트폴리오의 년도별 수익률입니다.
1994년과 2015년을 제외하고 대부분의 구간에서 양의 수익률을 보임이 확인됩니다.
월별 수익률의 히스토그램도
왼쪽으로의 분포, 즉 하락의 분포는 낮으며,
0 이상에 많은 비중이 분포되어 있음이 확인됩니다.
랭킹 구한 뒤 z 스코어 입니다.
답글삭제여기서는 랭킹으로 하나 z 스코어로 하나 별 차이가 없습니다.