상관성 조절 전략 3 (23)

 이번에는 지난 포스팅에서 살펴본 상관성 조절 전략의 실제 성과를 global 포트폴리오에 적용한 결과를 살펴보겠습니다.

1. 포트폴리오 유니버스

 - 포트폴리오 구성 : 주식 / 채권 / 현금군으로 구성

  - 주식 : 미국 주식(S&P500), 선진국 주식(EFA), 이머징 마켓 주식(EEM), 한국 주식(KOSPI)

  - 채권 : 미국 장기 국채(20년), 미국 10년 국채, 미국 회사채(AAA), 이머징 마켓 회사채

  - 현금 : 미국 1-3 년 만기 단기 국고채

  - 시뮬레이션 기간 : 2003.4 ~ 2016.3

2. 시뮬레이션 방법

 * 절대 모멘텀 + 변동성 전략

    - 포트폴리오 개별 구성 종목 1-12개월 평균 모멘텀 스코어 계산

    - 현금 비중 : 평균 모멘텀 스코어 < 0.5 자산 개수 / 전체 포트폴리오 자산 개수

      나머지 비중 : 투자 비중

    - 개별 구성 종목의 변동성 계산 (1개월 수익률의 최근 12개월 표준편차)

    - 변동성에 반비례하여 비중 배분

 * (1-상관성)/변동성 전략

    - 포트폴리오 개별 구성 종목의 1-12개월 평균 모멘텀 스코어 계산

    - 현금 비중 : 평균 모멘텀 스코어 < 0.5 자산 개수 / 전체 포트폴리오 자산 개수

      나머지 비중 : 투자 비중

    - 개별 구성 종목의 변동성 계산 (1개월 수익률의 최근 12개월 표준편차)

    - 1 - 개별 구성 종목 : 전체 동일 비중 포트폴리오 상관계수 계산

    - (1-상관계수) / 변동성 비율에 따라 매월 비중 조절

 

3. 결과

 * 전체 포트폴리오 종목 

* 시뮬레이션 전략

* 종합전략 (2가지 전략 동일 비중 포트폴리오) 비교

 보시는 것처럼 절대 모멘텀 + 변동성 전략과 절대 모멘텀 + 변동성 + 상관성 전략은 장세에 따라 약간의 퍼포먼스 차이가 있긴 하지만 큰 차이가 있다고 보기는 힘들지요. 하지만 두 전략 모두 현금 비중을 적극적으로 늘리는 구조임에도 불구하고 단순히 주식 인덱스 하나에 투자하는 것보다 수익은 비슷하면서도 안정성은 훨씬 높은 것을 확인할 수 있습니다. 

 

 모멘텀 + 변동성 전략과  모멘텀 + 변동성 + 상관성 전략 간에 큰 차이가 없다면 왜 굳이 상관성을 추가해야 하나? 의문이 드실 수도 있으리라 생각합니다.

 상관성 전략은 포트폴리오가 본질적으로 상관 계수가 낮은 종목들로 잘 분산이 되어 있고, 각 자산군의 개수가 유사하게 균형잡혀 있다면 뚜렷한 추가 장점이 없지만, 그렇지 않은 포트폴리오라면 포트폴리오의 안정성에 상당한 기여를 할 것으로 생각합니다. 

 지금 시뮬레이션 한 포트폴리오 유니버스는 주식과 채권이라는 대단히 이상적인, 상관 계수가 본질적으로 가장 낮다고 여겨지는 자산군의 조합인데다가, 각 자산군의 종목 개수도 동일하게 조절하였습니다. 따라서, 상관성 팩터에 따른 추가적인 효과가 그리 크지 않았다고 생각합니다. 

 하지만, 다양한 자산군을 편입하거나 포트폴리오 구성 종목을 다변화하고 싶다면 자산간의 상관관계를 고려하는 것은 포트폴리오 안정성을 위해 아주 중요한 역할을 담당하게 되므로, 기본적으로는 추세와 변동성, 상관성을 모두 고려하는 포트폴리오를 구성하는 것이 가장 안정된 수익 곡선을 유지하는데 도움이 되리라 생각합니다. 

 아래 그림은 38개의 자산을 대상으로 지금까지 살펴보았던 절대 모멘텀, 상대 모멘텀, 변동성, 상관성 모델을 모두 조합한 elastic asset allocation 포트폴리오의 수익 곡선입니다.

 포트폴리오 로직상 특이할만한 과최적화 요소는 없음에도 불구하고 절대수익 곡선을 보여 주고 있습니다. 연 복리 14% 수준에, 최대 손실률은 - 15%에 불과한 아주 우수한 성적입니다. 

 연복리 20%~30% 수준의 수익을 내는 시스템은 많이 있지만, 이런 시스템의 최대 손실률이 -20 ~ - 50%에 달한다는 점을 생각한다면 위험대비 수익률은 최고 수준이라고 할 수 있습니다. 

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