Factor Investing within Each Sector

팩터 포트폴리오를 구성하다 보면 특정 섹터로

롱 혹은 숏 종목이 몰리는 경우가 존재합니다.

따라서 팩터 전략이 단순히 섹터 베팅 전략이 아니냐는 비판도 있습니다.

특히 로우볼 전략의 경우 이러한 비판이 종종 존재합니다.

위 그림은 TIGER로우볼ETF 구성종목의 섹터 구성입니다.

실제로 대다수가 금융과 경기소비재, 소재 섹터로 구성되어 있습니다.

그렇다면 각각의 섹터 내에서도 팩터효과가 존재하는지

테스트 해보도록 하겠습니다.

먼저 섹터에 대한 구분 없이 구성한 로우볼 포트폴리오 입니다.

(전종목, 동일비중)

먼저 롱 및 숏 포트폴리오 구성비중의 시계열 및 평균값 입니다.

롱 포트폴리오의 경우 역시나 경기소비재, 소재가 대부분이며

숏 포트폴리오의 경우 IT가 상당수 비중을 차지합니다.

수익률 측면에서도 나쁘지 않은 결과를 보입니다.

이번에는 10개 섹터로 나누어 팩터를 적용합니다.

즉, 각각의 섹터 내에서 저변동성 30% - 고변동성 30% 포트폴리오를 구성합니다.

위 그림은 유니버스 내 섹터 구성종목의 수 입니다.

구성종목이 지나치게 작은 유틸리티와 통신서비스, 에너지의 경우

테스트에서 제외하도록 합니다.

총 7개 섹터의 롱숏 포트폴리오 수익률 입니다.

의료를 제외한 전 섹터 내에서도 팩터 효과가 유의미함이 확인됩니다.

전 섹터 및 섹터별 포트폴리오의 상관관계 입니다.

	All Sector	IT	경기소비재	소재	의료	산업재	금융	필수소비재
Ret (Arith)	21.90%	24.42%	24.88%	19.67%	5.76%	21.26%	10.70%	14.20%
Ret (CAGR)	22.40%	23.81%	25.14%	19.76%	1.27%	21.53%	7.90%	10.57%
Std Dev	17.23%	23.53%	21.23%	17.39%	28.66%	17.97%	24.11%	28.30%
Sharpe	1.2996	1.0116	1.184	1.1364	0.0443	1.1982	0.3278	0.3735
Win Ratio	65.28%	67.13%	68.98%	67.59%	58.33%	65.28%	60.19%	55.56%
MDD	27.47%	44.28%	40.12%	19.94%	79.01%	37.40%	60.53%	60.05%

각 유니버스 내 전략의 통계값 및 도식화 입니다.

의료 섹터 내에서는 열등한 모습을 보이지만,

대부분 섹터 내에서도 팩터 효과가 존재하는 것이 확인됩니다.

4팩터 회귀분석 후의 Alpha 역시나

섹터 단위로 나누어도 우수한 성과를 보입니다.

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이번에는 밸류 전략을 섹터 별로 적용해 보도록 하겠습니다.

먼저 섹터를 구분하지 않은 밸류 롱-숏 포트폴리오 비중입니다.

로우볼에 비중 차이가 확연히 나타납니다.

특히, IT 섹터의 경우 숏 포트폴리오에 집중됨이 확인됩니다.

전 섹터 및 섹터별 밸류 포트폴리오 수익률 입니다.

역시나 섹터와 무관하게 밸류 전략 역시 워킹함을 알 수 있습니다.

	All Sector	IT	경기소비재	소재	의료	산업재	금융	필수소비재
Ret (Arith)	14.11%	9.82%	19.09%	17.11%	19.50%	20.26%	18.77%	11.43%
Ret (CAGR)	8.04%	8.04%	12.47%	15.81%	14.81%	18.58%	16.74%	5.67%
Std Dev	28.06%	19.59%	30.44%	20.89%	32.22%	24.34%	26.04%	31.27%
Sharpe	0.2864	0.4102	0.4095	0.7569	0.4598	0.7631	0.6429	0.1815
Win Ratio	67.13%	61.11%	63.43%	64.81%	62.04%	63.43%	58.33%	58.33%
MDD	75.54%	39.62%	76.55%	42.33%	49.45%	42.81%	37.85%	57.97%

전 섹터와 섹터 별 포트폴리오의

상관관계 및 통계값 입니다.

각 통계값의 도식화 입니다.