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systrader79 칼럼/실전 투자 전략

실전 투자 전략 (33) - MPAA 전략 stress test

by systrader79 2017. 2. 28.
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 지난 포스팅 (클릭)을 통해 단순한 추세 기반 전략만으로는 실전에서 살아남기가 힘들다는 사실을 확인한 바 있습니다. 따라서, 일반적인 MPAA 전략 같이 추세 추종 포트폴리오 전략의 단점을 구조적으로 개선시킨 장치를 마련해야만 실전 투자에서 안정적으로 살아남을 수 있습니다. 

 이번 포스팅에서는 최적화를 배제하고 구조적인 안정성을 보강한 MPAA 전략의 여러 파라미터 값을 변화시켜보고 성과에 어떤 차이가 있는지 대략적으로 확인함으로써, 과최적화가 얼마나 빛좋은 개살구인지, 그리고 단순무식해보이는 최적화하지 않은 전략이 실제 투자에서는 얼마나 robust한 전략인지 확인해보겠습니다. 


1. MPAA 전략 stress test

  MPAA 전략에 대한 상세한 내용은 다음 링크를 순서대로 참고해주시기 바랍니다. 

  MPAA 전략 (1)

  MPAA 전략 (2)

  MPAA 전략 (3)

  여기서는 MPAA 전략의 3단계 각 과정의 파라미터 값에 변화를 주면서 퍼포먼스에 어떤 차이가 있는지 살펴보겠습니다. 

 MPAA 전략의 3단계 및 각 단계의 조절 변수는 다음과 같습니다. 

 1 단계 : 상대 모멘텀 상위 n 개 선정 

           조절 변수 : 평균 모멘텀 계산 로직 (디폴트 1~12개월 평균 모멘텀)

 2 단계 : 평균 모멘텀 스코어 현금 혼합

           조절 변수 : 평균 모멘텀 스코어 계산 로직 (디폴트 1~12개월 평균 모멘텀 스코어)

 3 단계 : 자산군 배분 후 시스템 스탑 (수익 곡선 모멘텀)

           조절 변수 : 수익 곡선 평균 모멘텀 스코어 (디폴트 1~6개월 평균 모멘텀 스코어)

  

 디폴트 값은 위와 같고 투자 유니버스 및 벤치마크 조건은 지난 포스팅(클릭) 을 참고하시기 바랍니다. 현금 비중은 50% 고정, 모멘텀 상위 종목 선정 개수는 각 자산군 상위 30%, 위험 자산 : 안전자산(장기채권) 비중 배분은 1:1로 고정하겠습니다.

 

2. 디폴트 조건 시뮬레이션 결과

 


3. 평균 모멘텀 계산 방식 변경 


<1~6 개월 평균 모멘텀>



<3~8 개월 평균 모멘텀>



<6~11 개월 평균 모멘텀>



<9~14 개월 평균 모멘텀>


 전체적인 CAGR은 여러 연구에서 이미 널리 알려진 바와 같이 긴 타임 프레임으로 갈수록 높아지는 경향을 보입니다. 하지만, MDD 역시 증가하는 경향을 보이며, CAGR/MDD 값은 전반적으로 큰 차이는 없습니다

 결론적으로, 상대 모멘텀 상위 종목 선정 기준으로 이용되는 절대 모멘텀 계산시 절대적인 기준을 찾아 헤맬 필요가 없고 여러 타임 프레임에 분산된 평균 모멘텀 값을 이용하면 시장의 변화에도 크게 영향 받지 않음을 확인할 수 있습니다. 

 이런 관점에서 보면, 단일한 장기 타임 프레임 값 하나를 정하는 것보다는 아주 짧은 기간부터 상대적으로 가장 긴 구간의 모든 값을 다 포함하는 것이 구조적으로 이상적이라고 할 수 있습니다.

 사실 상대 모멘텀 상위 종목을 계산하는 방식을 이렇게 달리 해도 퍼포먼스에 큰 차이가 없는 이유는 이 계산 로직보다도 평균 모멘텀 스코어에 의한 현금 혼합 전략에 좌우된 면이 훨씬 더 큽니다. 

그렇다면 이번에는 평균 모멘텀 계산은 디폴트인 1~12개월 평균값으로 정한 상태에서 평균 모멘텀 스코어 계산 방법만 바꾸어서 시뮬레이션 해보겠습니다. 


4. 평균 모멘텀 스코어 계산 방식 변경

 앞서 보신 바와 같이 여러 타임 프레임으로 다 나누어도 비슷한 결과가 나오므로 상대적으로 짧은 프레임과 가장 긴 프레임 2가지로 나누어서 시뮬레이션 해보겠습니다. 

<1~6개월 평균 모멘텀 스코어 적용>


<6~11개월 평균 모멘텀 스코어 적용>


 이렇게 바꿔보고 저렇게 바꿔봐도 퍼포먼스에는 큰 차이가 없지요?

 이렇게 파라미터 값을 짧게, 길게 아무리 바꿔봐도 퍼포먼스에 큰 차이가 발생하지 않는다는 것은 전략이 robust함을 의미합니다. 

 마지막 단계로 수익 곡선 모멘텀을 계산하는 방식을 변경하는 방법도 있는데 사실 이것도 테스트해보면, 위와 비슷하게 큰 차이가 없게 나옵니다. 

 즉, MPAA 전략의 파라미터값은 디폴트 값과 아무리 다르게 설정해도 투자 성과에는 큰 영향이 없습니다. 

 일반적으로 하나의 시스템은 지표값 하나에도 상당히 민감하게 반응하고 투자 성과에도 크게 영향을 받는 경우가 대부분인데, MPAA 전략은 무엇이 다른 것일까요?

 정답은 분산입니다. 

 MPAA라는 전략은 사실 단일 전략이지만, 이 전략의 내부에는 상당히 많은 종류의 분산 로직(자산군 분산, 자산간 분산, 타임 프레임 분산, 수익곡선 모멘텀 타임 프레임 분산)이 내포된 데다가 현금의 비율을 강제적으로 적용하여 시스템이 깨지는 경우에도 리밸런싱 효과를 극대화하기 위한 구조적인 장치가 내재되어 있기 때문에 이런 결과를 보여줍니다. 지난 번에 살펴본 IVY portfolio의 로직과 차별되는 핵심적인 요소로 볼 수 있습니다. 

 단순히 시스템의 성과가 좋다고 과최적화로 치부할 수는 없습니다. 그것이 데이터 마이닝에 의한 가짜 효과인지, 진짜로 시스템이 안정적이어서인지는 전략의 구조를 잘 살펴보면 알 수 있습니다. 

 MPAA 라는 전략 하나를 정말 여러 차례 우려먹었는데요, 이렇게 여러번 소개한 이유는 이 전략이 뭐 엄청나게 대단해서가 아니고, 실제 투자에서 살아남는 시스템을 만들기 위해서는 단순하지만 여러 구조로 분산을 시켜야 함을 강조하기 위해서입니다. 

 이것이 시스템 디자인의 핵심이고 이후에 지속적으로 소개할 다양한 매매 기법에도 이런 거시적인 원리가 그대로 적용됩니다. 

 MPAA 가지고 하도 우려먹어서 이제는 더이상 나올 건덕지도 없군요~ 이번 포스팅을 마지막으로 MPAA 로직은 그만하고, 앞으로는 새로운 전략을 알아보겠습니다. 

 마지막으로, MPAA 전략의 안전 자산군에 10년 만기 국고채를 20년 만기로 대체하고 현금 비중을 극소화한 공격적인 투자 방법으로 시뮬레이션 한 결과를 확인하고 마무리하겠습니다.

 


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댓글4

  • 서진원 2017.03.02 09:57

    Robust test에 관심 가지던 중인데 모멘텀 robust에 대한 답을 찾은것 같습니다

    근데 팩터모델에 의한 퀀트의 robust테스트는 분위별 계열분리 외에 어떤것이 있을까요?
    답글

    • systrader79 2017.03.02 13:58

      사실 제목은 stress test라고 했지만, 제가 여기서 테스트한 것은 엄밀한 의미의 robustness test는 아니고 아주 허접하게 간이로 테스트 한 수준입니다.
      일반적으로 정량 투자 모델에서 시행하는 robustness 테스트는, 파라미터 값에 따른 성과의 변동성 분석, 전진분석(고정식, 회전식), out of sample test, 몬테카를로 시뮬레이션 등 다양합니다.
      물론 일반적으로는 이런 방법을 다 통과한 모델이 그렇지 못한 모델보다 robust하다고 평가할 수 있겠지만, 이 모든 과정을 다 통과하면 그럼 완벽한 모델이냐? 그것도 단정지을 수는 없습니다.
      왜냐하면, 백테스트의 과최적화 위험성을 보완하기 위해 이런 골치아픈 짓들을 하지만, 엄밀한 의미에서 보면 이런 시도들 마저 과거의 데이터에 기반을 둔 확률 분포에 기초하고 있기 때문에 미래에도 똑같이 나오라는 보장은 못합니다.
      따라서, 백테스트와 robustness 테스트는 이 전략이 쓰레기 같은 전략인지를 대략 걸러내는 툴로 보셔야지, 이걸 다 통과하면 완벽할 것이다? 라고 생각하면 안됩니다.
      완벽한 전략은 결국 주관적이고, 이는 자신의 믿음에 달려 있다고 봅니다.
      시뮬레이션 하는 구간에 따라 robustness 테스트에서 완전 엉망으로 나와도 실제 투자에서는 쫙빠져서 올라가는 경우도 허다하거든요.
      통계적이고 엄밀한 방법이라고 맹신하면 안됩니다.
      시장은 절대적으로 우리보다 똑똑하니까요.

    • systrader79 2017.03.02 14:01

      전략의 robustness를 완전무오하게 검증하는 절대적인 방법은 무엇일까요?
      개인적으로는 없다고 봅니다.
      앞서 말씀드린 robustness test 자체의 불완전성에 기인하기도 하지만,
      얼마나 robust 한 것이 robust한 것인가에 대한 기준이나 정의도 사실은 자의적이기 때문이죠.
      그래서, 백테스트나 통계적 검증은 물론 중요하지만, 그 결과에 절대적인 의미를 부여하는 것은 오히려 이런 부분을 간과한 것입니다.
      통계적 숫자 놀음에 천착하지 말고, 이 로직이 정말로 명쾌하고 상식적이고 앞으로도 살아남을 수 있을지를 판단하는 것은 결국 개인의 깊은 사고와 신념에 달린 문제 같습니다.
      정답은 없습니다.

  • 서진원 2017.03.02 14:23

    그렇군요 답변 감사드립니다^^
    답글