Value and Momentum Here?

분산투자의 가장 이상적 형태는

1) 두 자산이 장기간 상승할 것

2) 둘 간의 상관관계가 매우 낮을 것

입니다.

AQR의 Cliff Asness, Tobias Moskowitz, Lasse H. Pedersen는

Value and Momentum Everywhere 에서

모든 자산군에서 Value 효과와 Momentum 효과가 존재하며,

둘 간의 매우 낮은 상관관계로 인해

두 팩터에 50 : 50 으로 투자하면

훨씬 성과를 개선시킬 수 있음을 보였습니다.

해당 전략은 이론적으로 맞지만,

실제 투자시에도 유효한지 확인해 보겠습니다.

먼저, 공매도를 이용한 전략임을 감안하여

Robust 하게 테스트를 진행합니다.

1. 2000년 ~ 2016년 KOSPI 200 종목 대상

2. Market Impact 를 줄이기 위한 시가총액 가중방식

(종목 당 최대비중은 5%로 제한)

3. 매매비용은 보수적으로 40bp로 가정

HML는 저PBR 기준 상위 20% Long - 하위 20% Short,

UMD는 12-1M 수익률 기준 상위 20% Long - 하위 20% Short

먼저 밸류와 모멘텀의

상(Long),하위(Short) 20% 각각의 수익률 입니다.

두 팩터 모두

상위 포트폴리오가 하위 포트폴리오 대비

우월한 성과를 보입니다.

다음은 각 포트폴리오 당 회전율 입니다.

밸류 전략의 경우 연도별 200% 내외인 반면,

모멘텀 전략의 경우 3~400% 정도로

굉장히 턴오버가 높음이 확인됩니다.

매 월 포트폴리오의 시가총액 Percentile 로써,

Value Long은 대부분 중소형주,

Value Short은 대부분 대형주라

포트폴리오 구성에 어려움이 없는 그림입니다.

반면,  Momentum은 기간에 따라

대형주와 중소형주를 교차하여,

소형주 Short 당시 Market Impact 가 우려됩니다.

Value
	Ann Ret	Ann Vol	Sharpe	MDD	4 Factor Model
					α	MKT	SMB	HML	UMD
P1	13.46%	30.17%	0.446	54.30%	0.28% (1.033)	1.220 (30.810)	0.369 (7.978)	0.593 (9.913)	-0.192 (-4.192)
P5	2.63%	27.33%	0.096	64.53%	0.26% (1.055)	1.111 (30.694)	-0.022 (-0.526)	-0.108 (-1.973)	0.145 (3.459)
Momentum
	Ann Ret	Ann Vol	Sharpe	MDD	4 Factor Model
					α	MKT	SMB	HML	UMD
P1	8.95%	27.35%	0.327	60.01%	0.15% (0.578)	1.082 (27.528)	-0.012 (-0.252)	0.118 (1.982)	0.400 (8.794)
P5	-1.34%	34.24%	-0.039	56.97%	0.38% (1.379)	1.319 (32.528)	0.411 (8.693)	0.069 (1.122)	-0.584 (-12.449)

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이번엔 HML과 UMD 기준

두 전략의 12개월 이동 상관관계 입니다.

둘 간의 상관관계가 굉장히 낮음이 확인됩니다.

다음은 HML, UMD, 그리고

각각 전략에 50% 비중을 둔 Value & Momentum 전략의

누적 수익률 입니다.

HML의 경우 08년 이후 지속적으로 수익이 부진하다

16년에 반전하는 모습이며,

UMD의 경우 과도한 턴오버와 이에 따른 매매비용 증가로

성과가 부진한 모습입니다.

반면, HML와 UMD에 50%씩 투자하는 전략은

단순 전략 대비 뛰어난 성과를 보입니다.

12개월 이동 수익률의 경우도

전략을 따로 보는 것 대비 함께 보는 것이

굉장히 안정된 성과를 보입니다.

수익률의 BOXPLOT 을 보면,

수익의 변동폭이 각각의 전략 보다 훨씬 낮음이 보입니다.

Value and Momentum
	Ann Ret	Ann Vol	Sharpe	MDD	4 Factor Model
					α	MKT	SMB	HML	UMD
HML	7.11%	19.33%	0.368	54.48%	-0.16% (-0.485)	0.110 (2.221)	0.389 (6.706)	0.702 (9.352)	-0.335 (-5.840)
UMD	-1.89%	26.90%	-0.070	62.97%	-0.73% (-1.888)	-0.237 (-4.154)	-0.425 (-6.391)	0.047 (0.550)	0.984 (14.933)
MIX	8.97%	12.70%	0.707	26.51%	-0.10% (-0.532)	-0.064 (-2.212)	-0.016 (-0.470)	0.375 (8.590)	0.324 (9.680)

HML은 UMD에 정반대의 관계가,

UMD는 HML에 유의하지 않은 관계를 갖는 반면,

MIX(50 : 50) 전략은 두 팩터 모두에

유의미한 양의 관계를 가지는 것이,

장기 수익이 뛰어난 원인으로 보입니다.

또한, 각각 대비 훨씬 낮아진 변동성으로 샤프지수가 상승했으며,

MDD 가 절반 이상으로 줄어들었습니다.

연간 턴오버도,

기존 두 전략의 평균인 250% 정도로 나타납니다.

년도 별 수익률을 보면,

대부분 구간에서 HML과 UMD는 반대로 움직임이 보이며,

두 전략간의 낮은 상관관계로 인해

MIX 포트폴리오는

꾸준한 알파를 보입니다.

반면, 알파의 폭은 확실히

과거에 비해 현재 많이 줄어든 모습입니다.

현실적으로 운용이 가능한 수준의 백테스팅 결과

실제로 밸류와 모멘텀의 분산 투자를 통해

훨씬 안정된 성과와 샤프지수의 증가,

Drawdown 개선이 확인 되었습니다.

그러나, 과거 대비 알파는 최근 많이 줄어든 모습입니다.

이를 개선하기 위해서는

1. Value 및 Momentum 전략의 개선

실제로 백테스트에 사용한 PBR 보다

Factor 개념에서 우수한 밸류 지표가 존재합니다.

또한 모멘텀의 경우도

단순 수익률 모멘텀 보다 Residual Momentum 등을 통해

훨씬 안정된 성과와 낮은 턴오버를 추구할 수 있으며,

우량주 상승종목 - 비우량주 하락종목 등의 전략도 생각해 볼 수 있습니다.

2. 매매 비용 감소

KOSPI 200 종목 중 일부 종목은 개별주식선물이 상장되어 있으므로

공매도가 아닌 선물 Short 을 통해 매매 비용을 감소시킬 수 있습니다.

3. 분기 리밸런싱 

백테스트에서는 월간 리밸런싱을 가정했지만,

턴오버 및 매매비용 감소를 위해 분기 리밸런싱 등을 생각해 볼 수 있습니다.