모멘텀 전략에 관련된 paper 는 너무나도 많지만,
개별 주식 단위 paper 중 가장 quality 있다고 생각되는
The Enduring Effect of Time-Series Momentum on Stock Returns over nearly 100-Years, by Ian D’Souza, Voraphat Srichanachaichok, George Wang, Yaqiong Yao
의 연구방법론을 이용하였습니다.
먼저 모멘텀 전략이 working 하기 위해서는
과거 수익률이 미래 수익률을 설명하는데 유의성이 있어야 합니다.
보통 재무이론의 random walk 나
금융수학의 martingale 에서는 이 설명력이 없다고 보지만
paper의 실증연구에 따르면 다음과 같습니다.
과거 2~12개월 까지의 수익률이
현재 수익률을 설명하는데 유의성이 있는 것으로 보입니다.
(1개월이 유의하지 않은 것은 아래에 설명이 있습니다.)
** Time series momentum **
먼저, 과거 시계열 수익률로
Winner portfolio 와 Loser portfolio 를 구성합니다.
과거 12개월 수익률이 >0 이면 Winner,
과거 12개월 수익률이 <0 이면 Loser
Monthly rebalancing, Equal Weight
단, 최근 1개월 수익률은 제외한
최근 2~12개월 수익률로 계산합니다.
위의 Figure1 에서 보인것처럼 t-1 의 설명력은 낮습니다.
Jegadeesh(1990), Lehmann(1990) 에 따르면
이는 microstructural bias 에 의한 것이라 설명됩니다.
Jegadeesh, N. “Predictable behavior of instrument returns.” The Journal of Finance, 54(6) (1990), 2143-2184.
Lehman, B.N. “Fads, Martingales, and Market Efficiency.” Quarterly Journal of Economics, 105(1) (1990), 1-28.
2001년 부터 KOSPI 종목에 적용한 결과입니다.
Winner portfolio 가 Loser portfolio 에 비해
월등히 좋은 결과를 보입니다.
** Cross-sectional momentum **
다음은, 과거 12개월 수익률 자료를
수익률이 높은 순부터 낮은 순대로
5분위로 나누어 포트폴리오를 구성합니다.
(1분위: 가장 수익률이 높았던 주식 포트폴리오,
5분위: 가장 수익률이 낮았던 주식 포트폴리오)
여기서도 역시, 최근 1개월 수익률은 제외합니다.
대체로 과거 수익률이 높았던 포트폴리오의 수익률이,
미래에도 높았던 것을 확인할 수 있습니다.
** Dual momentum **
위의 2가지 실증분석 결과를 통해,
Time series momentum 과 Cross-sectional momentum 모두
수익률에 뛰어난 설명력이 있음을 확인하였습니다.
이제, 이 2가지 방법론을 동시에 적용합니다.
1) Winner & 1분위 포트폴리오
2) Loser & 5분위 포트폴리오
그림으로 도식화 하면 아래와 같습니다.
역시나 포트폴리오 간의 수익률 차이가
상당히 크다는 것이 확인됩니다.
(로직상 cross-sectional momentum에
winner 냐 loser 냐 제약조건을 준 것이라 생각하면 되지만,
대부분의 1분위 포트폴리오의 과거 수익률이 (+),
5분위 포트폴리오의 과거 수익률이 (-) 점을 생각하면
큰 차이가 없습니다.)
** 결과값 (요약) **
아래는, 각 전략의 년도별 수익률 입니다.
|
Time Series
|
Cross Sectional
|
Dual
|
||||||
|
Winner
|
Loser
|
1st
|
2nd
|
3rd
|
4th
|
5th
|
W & 1st
|
L & 5th
|
2000
|
-58%
|
-43%
|
-55%
|
-40%
|
-44%
|
-48%
|
-46%
|
-62%
|
-46%
|
2001
|
74%
|
38%
|
71%
|
63%
|
54%
|
31%
|
22%
|
79%
|
22%
|
2002
|
-5%
|
-16%
|
-5%
|
-3%
|
-8%
|
0%
|
-28%
|
-5%
|
-30%
|
2003
|
52%
|
20%
|
75%
|
43%
|
35%
|
29%
|
16%
|
69%
|
16%
|
2004
|
19%
|
-1%
|
23%
|
16%
|
20%
|
3%
|
-2%
|
23%
|
-2%
|
2005
|
75%
|
47%
|
84%
|
95%
|
55%
|
74%
|
48%
|
84%
|
42%
|
2006
|
9%
|
0%
|
5%
|
9%
|
13%
|
-1%
|
7%
|
5%
|
3%
|
2007
|
52%
|
10%
|
60%
|
53%
|
44%
|
37%
|
16%
|
60%
|
6%
|
2008
|
-47%
|
-38%
|
-39%
|
-40%
|
-33%
|
-38%
|
-46%
|
-46%
|
-46%
|
2009
|
31%
|
48%
|
16%
|
50%
|
43%
|
72%
|
95%
|
23%
|
93%
|
2010
|
29%
|
15%
|
30%
|
27%
|
24%
|
26%
|
10%
|
30%
|
10%
|
2011
|
-10%
|
-19%
|
-5%
|
-8%
|
-12%
|
-17%
|
-25%
|
-5%
|
-25%
|
2012
|
6%
|
5%
|
9%
|
2%
|
10%
|
6%
|
0%
|
9%
|
0%
|
2013
|
5%
|
6%
|
7%
|
1%
|
2%
|
1%
|
4%
|
7%
|
4%
|
2014
|
2%
|
-8%
|
16%
|
-3%
|
-9%
|
-8%
|
-9%
|
16%
|
-9%
|
2015
|
16%
|
2%
|
24%
|
17%
|
12%
|
0%
|
3%
|
24%
|
3%
|
대부분의 기간에서
전략이 원했던 방향으로 working 합니다.
전략이 원했던 방향으로 working 합니다.
다음은, 전략별 수익률, 변동성, 샤프지수, MDD 입니다.
|
Time Series
|
Cross Sectional
|
Dual
|
||||||
|
Winner
|
Loser
|
1st
|
2nd
|
3rd
|
4th
|
5th
|
W & 1st
|
L & 5th
|
Cum Ret
|
2.87
|
0.14
|
6.05
|
5.40
|
2.84
|
1.38
|
-0.17
|
4.74
|
-0.31
|
Ann Ret
|
0.09
|
0.01
|
0.13
|
0.12
|
0.09
|
0.06
|
-0.01
|
0.12
|
-0.02
|
Ann Std
|
0.25
|
0.28
|
0.28
|
0.26
|
0.25
|
0.27
|
0.35
|
0.28
|
0.36
|
Sharpe
|
0.35
|
0.03
|
0.47
|
0.48
|
0.36
|
0.20
|
-0.03
|
0.41
|
-0.06
|
MDD
|
0.58
|
0.56
|
0.56
|
0.52
|
0.48
|
0.51
|
0.61
|
0.62
|
0.63
|
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