실전 투자 전략 (53) - 마켓 타이밍과 변동성 조절을 이용한 양방향 돌파 전략

 이번 포스팅에서는 지금까지 살펴본 변동성 돌파 전략의 원리를 코스닥 ETF에 적용한 결과를 살펴보겠습니다. 변동성 돌파 전략의 원리는 지금까지 여러 번 반복했기 때문에 다시 설명하지는 않겠습니다. 

 처음 접하시는 분들은 여기(클릭)를 참조하시기 바랍니다.

 코스닥 지수를 이용한 단순한 range 돌파 전략의 기초는 이전에도 여러차례 다룬바 있는데 이번 포스팅에서는 롱포지션 뿐만 아니라 숏 포지션 (인버스 ETF 매수, 하락시에 수익)까지도 함께 시뮬레이션해보고, 자금 관리 기법과, 마켓 타이밍 기법까지 결합하여 어떤 결과가 나타나는지 확인해보겠습니다. 

 우선 코스닥 150 ETF는 출시된지 얼마되지 않았기 때문에, 대략적인 경향성은 장기 데이터 확인이 가능한 코스닥 지수를 이용해서 시뮬레이션해보겠습니다. 

그 이후에 현실적인 수수료와 슬리피지를 고려하여 실제 ETF 데이터를 이용하여 검증해보겠습니다. 

1. 코스닥 지수를 기준으로 한 변동성 기본 변동성 돌파 전략

 1) 대상 : 코스닥 지수

 2) 시뮬레이션 기간 : 1998.10 ~ 2018.2

 3) 매수 (long) 

      진입 : 가격 > 당일 시가 + 전일 range (전일 고가 - 전일 저가) * 0.5

      청산 : 익일 시가

 4) 매도 (short)

      진입 : 가격 < 당일 시가 - 전일 range (전일 고가 - 전일 저가) * 0.5

      청산 : 당일 

 5) 수수료 + 슬리피지 : 0.15%

 6) 결과

 

 

  Total 은 long과 short 에 1:1로 배분하여 다음날 시가에 리밸런싱한 결과입니다. 

	코스닥	long	short	total
CAGR	1.5%	36.0%	39.1%	38.4%
MDD	-90.8%	-39.3%	-20.3%	-18.7%

2. 2% rule 적용

 다음은 위의 전략에 전일 'range/ 전일 종가' 비율이 2%가 넘는 경우 투입 금액을 제한하여 maximum 변동성을 2%로 제한한 결과입니다. 

 

	코스닥	long 2%	short 2%	total
CAGR	1.5%	31.2%	36.7%	34.5%
MDD	-90.8%	-25.3%	-14.5%	-10.9%

롱포지션과 숏포지션 양방향에 모두 투자하면 연복리 수익률은 많이 희생하지 않고도 MDD를 절반 수준으로 줄일 수 있음을 확인할 수 있습니다. 

3. 마켓 타이밍 적용

 지금까지의 시뮬레이션은 롱포지션과 숏포지션을 시장 상황과 무관하게 항상 1:1로 잡은 경우였습니다. 즉, 자금을 50:50으로 나눈 후 절반은 무조건 롱포지션, 나머지 절반은 무조건 숏포지션으로 투자한 경우였습니다. 그런데, 시장을 예측할 수 없다고 무조건 롱포지션과 숏포지션을 절반으로 잡아야 할까요?

 상승장이면 숏포지션보다는 롱포지션에 비중을 더 싣고, 하락장이면 롱포지션보다는 숏포지션에 비중을 더 실을면 수익률이 더 좋지 않겠습니까? 

 이런 관점에서 다음과 같은 전략을 고안할 수 있습니다. 바로 코스닥 지수의 평균 이평선 스코어를 계산, 롱포지션 : 숏포지션 = 평균 이평선 스코어 : 1-평균 이평선 스코어로 잡는 방법입니다. 

 평균 이평선 스코어는 평균 모멘텀 스코어의 계산 방식과 유사합니다. 종가가 3,5,8,13일 이동 평균선 위에 있는지의 여부를 확인하여 1점을 부여한 후, 4점수를 합산 후 4로 나눠줍니다. 그러면 평균 이평선 스코어는 0~1사이의 값을 가지게 됩니다 (강한 상승장 :1, 강한 하락장 : 0)

 3,5,8,13 같은 이상한 이평선 값에 대해 의문을 가지실 수 있는데요, 이 숫자가 마법의 숫자는 아닙니다. 코스닥 지수는 특성상 지수의 추세가 빨리 변하는 성향이 강하기 때문에 일반적인 5,10,20,60 같은 숫자보다 훨씬 더 작은 값에 비중을 두었고, 피보나치 수열합을 적용하여 3,5,8,13이라는 수치로 세팅을 해보았습니다. 

 따라서, 롱포지션과 숏포지션의 베팅 비중을 이런 추세 스코어로 정할 수 있고, 이는 시장의 상승 강도에 정확히 비례하여 베팅이 되는 구조입니다. 그럼 결과를 확인해볼까요?

 

  Total : 마켓 타이밍(X) / 변동성 조절 (X) 

  Total mt : 마켓 타이밍 (O) / 변동성 조절 (X)

  Total 2% : 마켓 타이밍 (X) / 변동성 조절 (O)

  Total mt 2% : 마켓 타이밍(O) / 변동성 조절 (O)

 

	코스닥	total	total mt	total 2%	total mt 2%
CAGR	1.5%	38.4%	47.7%	34.5%	43.8%
MDD	-90.8%	-18.7%	-34.4%	-10.9%	-11.4%

 Market timing을 적용 (이평선 스코어 비중 적용) 하면 적용하지 않은 것에 비해 수익률이 높아지는 것을 볼 수 있습니다. 변동성 조절을 적용하지 않은 경우에는 MDD가 오히려 증가한 것을 볼 수 있지만, 변동성 컨트롤까지 가미한 경우에는 CAGR을 많이 희생하지 않으면서도 MDD는 최저 수준으로 낮춘 것을 확인할 수 있습니다. 

 

 단기 트레이딩을 오래 지속하기 위한 조건 중에 하나가 바로 '심리' 입니다. 롱포지션, 숏포지션 하나에 몰빵하는 경우, 해당 포지션에서 손실이 난 경우 심리적으로 견디기 힘들 수 있습니다. 

 하지만, 양방향 포지션을 유지하되, 시장의 추세에 비례하여 해당 포지션을 잡으면 심리적으로도 매우 편합니다. 상승장에는 상승 포지션에 상대적으로 많이 비중이 실리고, 일부는 소량 헤지 형태로 보험드는 느낌이기 때문입니다. 

 그런데 이런 상태에서 변동성 컨트롤까지 적용해주면 시장의 추세를 고려하지 않고 똑같이 배분한 것보다 리스크 대비 수익률이 현저히 높아지는 장점까지 있는 것이죠. 

 지금까지 코스닥 지수를 이용한 변동성 돌파 시뮬레이션 결과를 살펴보았습니다. 

 그런데 아무리 지수를 이용해서 시뮬레이션을 한다고 한들, 실제로 우리가 이 전략을 ETF를 이용하여 구사할 수 없다면 그림의 떡이겠죠? 

 그리고 설령 그렇게 투자한다고 한들, 실제 ETF가 유동성이 떨어지거나 슬리피지가 과도하게 발생하거나 코스닥 지수와의 괴리가 심하다면 매매가 불가능하겠지요? 

 다음 시간에는 지수 데이터가 아닌 실제 ETF 가격 데이터를 이용, 유동성, 현실적인 슬리피지, 거래세 등을 모두 고려하여 이 전략이 과연 어느 정도의 성과를 내줄지 현실적으로 검증해보겠습니다. 

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