현재 세계적으로 동적 자산 배분 전략의 대세가 되고 있는 추세 기반의 포트폴리오 전략은 2006년 Mebane Faber가 쓴 책 'IVY portfolio'를 통해 대중들에게 널리 알려지게 되었습니다.
Faber는 어떻게 하버드와 예일대학의 사학 재단 기금 운용팀이 어떻게 오랜 기간동안 안정적으로 연복리 15% 이상의 수익률을 안정적으로 올릴 수 있는지 이 책을 통해 소개하고 있습니다.
그가 이 책을 통해 제시한 기본적인 컨셉이 본 블로그를 통해 마르고 닳도록 소개한 듀얼 모멘텀 기반의 전략입니다.
멀티 애셋 기반의 유니버스를 구성하고, 모멘텀 상위 n개의 종목을 선정하여 투자하되, 200일 이평선을 하회하는 경우 현금으로 대치하여 매월 리밸런싱하는 간단한 구조입니다.
그렇다면 Faber가 제안한 IVY portfolio 전략의 실제 성과는 어떨까요?
Systemtradersuccess.com (http://systemtradersuccess.com/the-ivy-portfolio/)에서 시뮬레이션한 실제 결과는 다음과 같습니다.
1. IVY portfolio 백테스트
BND – Vanguard Total bond market (4-5 year)
DBC – PowerShares DB Commodity Index
GSG – iShares S&P Commodity-Indexed Trust
RWX – SPDR DJ International Real Estate
TIP – iShares Barclays TIPS (4-8 years)
VB – Vanguard MSCI U.S. Small Cap
VEU – Vanguard FTSE All-World ex-US
VNQ – Vanguard MSCI U.S. REIT
VTI – Vanguard MSCI Total U.S. Stock Market
VWO – Vanguard MSCI Emerging Markets
어떻습니까? MDD -10% 이상을 절대 용납 못하는 제 관점에서는 상당히 불만족스런 결과지만, 대충 보면 그럭저럭 꾸역꾸역 올라가는 것처럼 보입니다. 백테스트가 이루어진 2012년까지의 구간에서는 그럭저럭 괜찮다고 볼 수도 있겠습니다.
2. 최근의 성과는?
2016년 IVY portfolio의 성과는 위와 같습니다. 벤치마크가 된 S&P500 보다 못한 결과를 보여주고 있긴 하지만, 원래 동적 자산 배분 포트폴리오의 개념이 항상 지수를 이기는 것이 아니라, 지수와 무관하게 안정적인 절대 수익을 내는 것입니다.
따라서, 절대 수익을 추구하는 포트폴리오 전략의 수익곡선이 일시적으로 시장보다 언더퍼폼하는 것은 아주 흔히 있는 일이고 개인적으로 저정도 퍼포먼스는 크게 나쁘다고 보지는 않습니다.
그렇다면 조금 더 시계열을 넓혀보면 어떻게 될까요? 구체적으로 많은 분들께서 걱정하시는 '전략이 노출되면 알파가 감소하는 것 아니냐?'라는 부분은 어떻게 검증해야 할까요?
이 부분을 검증하는 간단한 방법은 전략이 처음 공개된 이후 구간에서 out of sample test를 하는 것입니다.
3. IVY portfolio 전략 공개 이후 performance
Faber의 동적 자산 모델이 처음 공개된 2006년 이후 현재까지 퍼포먼스입니다. 금융 위기 구간을 성공적으로 극복하고 최근의 몇 년간의 대세 상승장도 잘 누린 것으로 보이지만, 최근 3년간의 퍼포먼스는 최악이었다고 볼 수 있겠습니다.
많은 사람들이 '전략이 노출되어서 알파가 사라졌기 때문이다' 라고 쉽게 이야기합니다.
어떤 사람들은, 동적 자산 배분 전략이 과최적화되어서 그렇고, 이제는 알파가 사라졌다고 이야기합니다.
전략이 노출되면 알파가 사라질 소지가 없는 것은 아니지만, 개인적으로 최근의 IVY portfolio의 부진에는 전략의 노출과 알파의 소멸과는 아무런 관계가 없다고 감히 단언합니다.
그렇다면 그 이유는 무엇일까요?
4. IVY portfolio 부진의 이유
미리 종합하면 전략이 노출되어 알파가 사라져서가 아니라, IVY portfolio의 로직 자체에 약점이 여러 개 내재되어 있었는데, 최근의 시장 상황이 이 약점이 드러날만한 상황으로 바뀌었기 때문입니다.
이 약점은 사실 로직을 디자인할 때 충분히 예상하고 고려해야 하는 상황임에도 불구하고 크게 신경을 쓰지 않았기 때문에 이런 참사가 발생하게 되었는데요, 바꾸어 말하자면, 로직을 디자인할 때 시장이 바뀔 수 있는 모든 상황에 대처가 가능한 구조를 짜면 이런 참사의 예방이 가능하다는 의미입니다.
그렇다면 IVY portfolio의 부진의 원인, 구조적 문제점은 무엇일까요?
다르게 표현하자면, 동적 자산 배분 전략을 디자인할 때, 어떤 부분을 소홀히 하면 박살나게 될까요?
1)자산군 배분의 문제 : 위험자산군과 안전자산군의 비중이 균형 잡혀 있지 않고 위험자산군에 치우침
앞서 보여드린 IVY portfolio의 10개 유니버스를 보시면, 주식종목이 4개, 부동산 2개, 상품 자산군 2개, 채권 2개로 구성된 것을 볼 수 있습니다. 절대 모멘텀 < 0 일 경우 대체되는 현금을 제외하면 총 10개의 자산으로 구성되어 있습니다.
얼핏 생각하면 주식과, 부동산, 상품, 채권의 대표적인 여러 자산군에 적절히 잘 분산된 것으로 생각할 수 있으나, 크게 분류하면 위험자산에 8개(주식, 부동산, 상품), 안전자산에 2개 정도로 분산된 것으로 분류할 수도 있습니다.
주식, 부동산, 상품은 독립적인 자산군처럼 생각하지만, 사실은 금융 위기 구간에서는 상관성이 높게 똑같이 움직이는 경우가 매우 흔히 발생합니다.
2008년 금융 위기 구간에서는 주식이고, 부동산이고, 상품이고 다 같이 박살이 났지요.
그렇기 때문에, 안전한 포트폴리오를 구성하기 위해서는 이 3가지 자산을 독립적인 자산군으로 취급해서는 '절대로', '절대로' 안됩니다.
즉, 위험자산 : 안전자산 = 8 : 2 인데다가, 위험자산군의 어마어마한 변동성을 상쇄시키기 위해서는 안전자산군의 변동성도 그에 비례하여 커지는 구조로 디자인해야 하는데, 채권의 만기가 그리 길지 않은 것들로 편입해서 리스크를 효과적으로 상쇄시키지 못하고 있습니다.
즉, 처음 디자인할 때 자산군 배분 비율에서부터 눈에 보이는 문제점을 가지고 시작하는 것입니다.
정확하게 말하자면, 자산배분의 가장 핵심적인 철칙인 '상관성이 낮고, 변동성이 비슷한 자산군에 분산투자' 하라는 대전제를 정면으로 위배하고 있는 것이죠.
즉, IVY 포트폴리오는, 상관성이 높은 자산군에 집중 투자하고, 그나마 헤징을 할 수 있는 상관성이 낮은 자산군의 비중은 비정상적일적으로 작을 뿐만 아니라, 그 자산의 변동성까지도 위험자산에 비해 현저히 적습니다.
이게 가장 치명적이고 어마어마한 실수입니다.
애초에 시작단계부터 자산 배분의 기본부터가 안되어 있기 때문에 구조적으로 '반드시 실패' 할 수 밖에 없는 포트폴리오입니다.
2) 단일 타임 프레임 적용의 문제
절대 모멘텀 판정의 기준이 되는 이동평균선을 일반적으로 100일선이나 200일 선 단일 기준으로만 선정하고 있습니다.
듀얼 모멘텀 전략도 마찬가지입니다. 일반적인 듀얼 모멘텀 전략에서는, 6개월이나 12개월 같은 중, 장기 단일 프레임을 쓰는 경우가 대부분인데, 이는 대부분의 시뮬레이션이 장기적으로 노이즈가 적고 추세적인 성향이 강한 미국 시장에서 잘 먹혔기 때문입니다.
하지만, 단일 타임 프레임에 의존하는 것은 '반드시' 과최적화 문제를 야기합니다.
물론 이 기준을 정하는데 있어 절대적인 정답은 없지만, 시장 사이클이 상대적으로 짧아지거나 길어지면 백테스트상에서 최적값으로 정한 기준은 당연히 실제 투자에서는 최적이 아닌 것으로 나타나게 되고, 따라서 실제 투자에서는 백테스트 결과보다 못하게 됩니다. 변동성도 더 커집니다.
이를 해결하기 위해서는, 백테스트상에서는 성과가 조금 떨어지더라도 구조적으로, 그리고 논리적으로 로버스트한 다중 타임 프레임 전략을 이용해야 하고, 모멘텀 배분도 12개월 평균 모멘텀 스코어 같은 방식으로 조절해야 문제를 해결할 수 있습니다.
타임 프레임의 분산이 이루어지지 않은 문제가 있지요.
3) 추세 전략의 복병, 횡보장에 대해 대응하지 못했다
전체 시장의 2/3는 추세장이 아닌 횡보장입니다. 추세 전략은 횡보장에서 구조적으로 손실이 누적됩니다. 추세추종전략을 구사한다고 하다가 손실이 조금 누적되면 '로직이 노출되어서 알파가 없어졌다'고 입버릇처럼 얘기하는 사람들은 추세 추종 전략의 본질을 이해하지 못하는 사람입니다.
추세 전략은 10번 중 2~3번 정도 수익을 내고 나머지 7~8번은 통계적으로 손실을 봅니다. 원래 이런 전략입니다.
IVY portfolio가 부진했던 최근 3년의 구간을 뜯어보면, S&P500 지수 기준으로 급등 이후 상승의 모멘텀이 약해지면서 plateau를 형성하면서 움직임이 둔화되었다가 일시적인 급락과 급등이 연이어 이루어진 구간이 있음을 확인할 수 있지요? 즉, 시장의 움직임이 비추세적인데다 변동성이 큰 국면으로 전환되었다고 할 수 있는데, IVY portfolio의 로직에서는 이에 대한 대비가 전혀 되어 있지 않았기 때문에 손실이 크게 발생한 것입니다.
결론적으로, 동적 자산 배분 전략을 제대로 디자인하기 위해서는,
1) 위험자산 : 안전자산의 상관성과 변동성과 비중을 1:1로 맞추는 것이 중요
2) 단일 타임프레임에 의존하지 말고, 반드시 복수의 타임 프레임과 비중을 이용할 것
3) 횡보장과 휩소에 대비하기 위한 현금 비중 반드시 포함
3가지 철칙을 반드시 지켜야 합니다.
아무리 전략이 단순해도 이 3가지 철칙만 잘 지키면 동적 자산 배분전략은 과최적화 위험없이 순항하지만, 아무리 전략이 그럴싸하고 복잡하게 디자인되어도 3가지 철칙 중 단 1개라도 빠지면, 동적자산배분전략은 반드시 박살나게 되어 있습니다.
아이비 포트폴리오의 부진의 원인은, 이 3가지 철칙 중 단 하나도 지키지 않았기 때문이지, 동적 자산 배분 전략의 원리와 모멘텀의 알파 자체가 소멸되어서가 결코 아닙니다.
동적 자산 배분과 추세 추종의 논리는 로버스트하고 불변합니다.
불완전하고 잘못된 백테스트로 나타나는 나쁜 성과와는 무관합니다.
동적 자산 배분 전략의 알파가 없어졌다고 주장하는 사람들은 이 원리를 모르는 경우가 대부분입니다.
5. 결론 - '로직이 노출되어서 전략이 쓸모없게 되었다? 너무 쉽게 얘기하지 마라!'
로직이 노출됨으로써 전략의 유용성이 떨어지는 부분은 분명히 존재하긴 합니다. 하지만, 타임 프레임이 긴 스윙 이상의 멀티 애셋 포트폴리오 전략에서 이런 얘기를 너무 쉽게 하는 것은 전략에 대한 깊은 이해가 부족한 경우가 대부분입니다.
시스템 투자하는 분들은 익히 느끼셨을 부분인데, 백테스트에서는 좋았는데 실제 투자에서는 성과가 안나서 중단했더니 그 이후에는 귀신같이 다시 쭉쭉 뻗어나가는 경우도 대단히 흔합니다.
즉, 실제 투자 성과가 나쁜이유는 과최적화가 되어 전략 자체에 문제가 있는 경우도 있지만, 그렇지 않은 경우 그 전략이 커버하지 못하는 방향으로 시장의 움직임이 나타나게 되면 손실을 보는 것은 전혀 이상한 것이 아닌 것이지요.
그렇기 때문에, 시스템을 디자인 할 때는 그저 수익률에만 급급하여 과최적화하는 것을 경계하는 것도 중요하지만, 백테스트상에서는 알 수 없는 이 전략 자체의 구조적인 단점은 무엇인지를 생각한 뒤, 구조적으로 교정하는 것이 훨씬 더 중요합니다.
IVY portfolio는 동적 자산 배분 전략의 효시라는 점에서는 크게 가치를 인정받을만 하나, 충분히 예상하여 리스크를 제거할 수 있었던 구조적인 단점들을 전략 디자인 과정에서 제거하지 못했다는 점에서는 아쉬움이 많은 전략입니다.
이런 관점에서 개인적으로 드리고 싶은 말씀은, 전략을 짜는 것도 중요하고, 백테스트를 하는 것도 중요하지만 어느 정도 이 과정이 익숙해지면 숫자 놀음에 집착하지 말고 '시장이 어떻게 움직이면 내 전략이 박살나게 될까?'를 진지하게 고민하는 것이 훨씬 더 robust한 전략을 찾아내는데 큰 도움이 된다고 확신합니다.
이 사실을 알게 되면, 개별 전략 자체보다는 그 전략의 리스크를 관리할 수 있는 시스템 운용 기법이나, 시스템 포트폴리오, 전체 포트폴리오의 리스크 관리가 훨씬 더 중요하다는 것을 깨닫게 되는데요..
한가지 안타까운 점은 이런 얘기를 해도 시장에서 어마어마한 수업료를 지불하면서 깨져가며 공부하지 않으면 이런 정말로 중요한 내용은 '원론적인 뜬구름 잡는 소리'로 치부하는 투자자들이 많다는 점입니다.
이런 걸 생각하면 역시 세상에는 공짜가 없다는 말이 맞는 것 같습니다~
가장 완벽한 투자자는 내 전략의 강점에 대해 빠삭하게 아는 사람이 아니라, 내 전략의 치명적인 단점이 무엇인지, 어떤 상황에서 손실을 보게 되는지 훤히 꿰뚫고 있고, 이에 대해 대비를 세우는 사람입니다.
전략의 강점만 바라보면, 온통 장및빛 희망 일색입니다. 하지만 실전에서는 박살이 납니다.
전략의 약점에 대해 진지하게 생각해보면, 고민해야 할 것이 한 두가지가 아닙니다. 하지만, 이렇게 쓰디쓴 과정을 모두 극복하면, 거센 풍랑이 휘몰아치는 실제 투자 과정에서는 오히려 스트레스 없이 안전하게 투자할 수 있습니다.
많은 투자자들이 이것이 역전되어 있습니다. 전략을 짤 때는 희망만을 바라보고, 정작 실제 투자에서는 내 뜻대로 움직이지 않으니 그제서야 밤잠을 설쳐가며 고민을 합니다.
하지만, 정작 전략을 짤 때 밤잠을 설쳐가며 고민하고, 지극히 사소한 리스크까지 구조적으로 차단하려고 노력하면 실제 투자에서는 신경 쓸 것이 없습니다.
< 나가시기 전에 블로그 글 맨 하단의 배너 광고를 한 번만 클릭해주시면 더 좋은 콘텐츠를 만드는데 큰 도움이 됩니다~ 감사합니다! >
1. 네이버 카페 '실전주식투자 연구소' (클릭) 으로 오시면, 본 블로그의 모든 내용을 순서대로 확인하실 수 있고, 다양한 실전 투자 정보도 얻을 수 있습니다~
2. 'systrader79의 주식 단기 매매 전략 온라인 강좌'가 뉴지스탁에서 진행 중입니다!
개별 주식을 이용한 단기 매매 기법, 뉴지스탁을 통한 완전 자동 투자 매매 구현에 관한 폭넓 은 노하우를 다루고 있으니, 많은 성원 부탁드립니다~
첫 번째 강의는 수강 신청없이 무료로 시청 가능합니다 (아래 링크 클릭 --> 1번 방송 클릭)
3. 여러분의 인생이 걸린 너무나도 중요한 소식! --- > 여기를 클릭하세요!
'systrader79 칼럼 > 실전 투자 전략' 카테고리의 다른 글
실전 투자 전략 (35) - 기타 이평선 돌파 전략 (4) | 2017.03.28 |
---|---|
실전 투자 전략 (35) - 단순 이평선 돌파 전략 (1) | 2017.03.26 |
실전 투자 전략 (34) - Techinical trading 기법 시리즈를 시작하며 (1) | 2017.03.17 |
실전 투자 전략 (33) - MPAA 전략 stress test (4) | 2017.02.28 |
실전 투자 전략 (31) - Modified PAA model을 이용한 절대 수익 전략 (4) (7) | 2017.02.05 |
실전 투자 전략 (30) - 머신러닝 알고리즘(kNN, SVM, Decision tree)을 이용한 절대수익 전략(5) (1) | 2016.12.19 |
실전 투자 전략 (29) - 머신러닝 알고리즘(kNN, SVM, Decision tree)을 이용한 절대수익 전략(4) (0) | 2016.12.11 |
실전 투자 전략 (28) - 머신러닝 알고리즘(kNN, SVM, Decision tree)을 이용한 절대수익 전략(3) (0) | 2016.12.11 |
댓글