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투자의 기초(필독)

자산 배분 전략 100년 백테스트 (77)

by systrader79 eternity79 2020. 5. 1.
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 이번 포스팅에서는 기본적인 동적/정적 자산 배분 전략의 성과를 무려 100여년에 걸친 데이터로 검증해보겠습니다. 

 100여년 전이면 우리나라는 조선시대였으니까 당연히 국내 데이터로 시뮬레이션을 불가능하겠지요? 미국의 데이터를 기준으로 시뮬레이션해보겠습니다. 

 데이터의 소스는 공신력 있는 유료 금융 데이터 베이스인 globafinancialdata 를 이용하였습니다. 

 (데이터를 제공해주신 불리오 천영록 대표님께 감사 말씀을 드립니다.)


1. 백테스트의 타임 프레임 어떻게 정해야 하는가?

* 백테스트하기에 앞서 백테스트의 타임 프레임 문제에 대해 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 

 백테스트의 타임 프레임은 실시간 단위, 일단위, 주단위, 월단위, 년단위 등 테스트하는 사람이 정하기 나름입니다. 

 

* 그렇다면 어떤 백테스트 타임 프레임이 정답일까요?

 정답은 없지만, 결론부터 말씀드리면 타임프레임이 짧을수록 좋다입니다. 왜냐하면, 타임프레임이 짧을수록 실제로 체감하는 CAGR와 MDD에 훨씬 가깝기 때문입니다. 


* 무슨 얘기일까요? 예를 들어, 최근의 코로나발 폭락장에서의 자산 배분 전략을 생각해봅시다. 일반적으로 시뮬레이션하는 월단위 자산배분전략의 경우, 월단위로 이번 폭락장에서 손실이 -3% 났다고 가정하겠습니다. 

 착각하시면 안되는게, 이번폭락장에서의 최대 손실폭이 -3% 라는 의미는 아니라는 것입니다. 

 그 이유는 이런 시뮬레이션에서의 월단위 손실은 월말의 최종 수익률로 1회성으로 산출하는 것이기 때문에, 매일 보유하고 있는 일단위의 실시간 손실폭은 -10%가 넘는 경우도 허다합니다.


* 이런 관점에서 본다면, 백테스팅을 할 때의 타임프레임은 짧을수록 좋다고 볼 수 있습니다. 

 하지만, 현실적으로 일단위나 분단위로 넘어가면 데이터의 양이 어마어마해지고 장기백테스팅 데이터를 구하기 어려워지기 때문에 자산배분전략에서의 가장 현실적인 타협점은 월단위 데이터라고 할 수 있겠습니다. 뿐만 아니라, 월단위로 시뮬레이션했을 때의 MDD는 실제 우리가 체감하는 MDD 보다는 훨씬 낮게(약하게) 추정되었다고 생각해야 합니다. 

 년단위로 넘어가면 이 차이는 훨씬 더 커질 수도 있는 것이지요. 예를 들어, 어떤 해의 수익률이 3%였다면, 이 해에는 수익구간만 존재한 것이 아니라는 얘기입니다. 실제 투자 과정에서는 -10% 구간을 수없이 지났다가 수익률을 최종적으로 결산하는 마지막 시점에 +3%로 마감하는 경우도 얼마든지 존재할 수 있다는 의미입니다. 


* 따라서, 자산배분백테스팅을 할 때는 최소 월단위 이하의 타임 프레임에서 시뮬레이션하는 것이 이상적이고, 이것마저도 일단위의 실시간 MDD를 반영하지 못하기 때문에, 실전 투자에서의 MDD는 월단위 시뮬레이션의 MDD보다 훨씬 크다는 사실을 잘 알고 투자에 임해야 하겠습니다. 


 이런 관점에서 월단위 백테스팅의 MDD는 내가 막연하게 버틸 수 있다고 생각하는 것보다 훨씬 더 낮게 잡아야 의미가 있습니다. 그냥 1달 단위로 하나의 수치로만 찍히는 월단위 MDD 속에는 보이지 않는 그보다 훨씬 더 크고 자주 발생하는 고통스러운 MDD의 구간이 수없이 많이 숨어 있기 때문입니다. 

 


2. 백테스팅 

 그럼 본격적으로 시뮬레이션을 해볼까요? 

 20세기 자본주의 금융시장의 모든 역사적 사건(1차대전, 2차대전, 대공황, 6.25 전쟁, 중동전쟁, 오일쇼크, 서브프라임,IMF, 미국신용등급 강등, 유럽발 재정 위기, 최근의 코로나 사태 등)을 다 포함하고 있는 1921년부터 바로 지난 달까지의 100여년의 데이터를 기반으로 시뮬레이션해보겠습니다.


 * 시뮬레이션 기간 : 1921.1.31 ~ 2020.4.30


 * 배분 자산 : 미국 3년 만기 국고채, 미국 S&P500 지수, 미국 10년 만기 국고채, 미국 30년 만기 국고채, 금


 * 백테스팅 전략

    - 주식 채권 동일 비중 정적 자산 배분 전략

    - 올웨더 정적 자산 배분 전략 (정확히 말하면 올웨더는 아니고 올시즌 포트폴리오)

    - 주식 채권 동적 자산 배분 전략

    - 올웨더 동적 자산 배분 전략


4. 결과는?

 일단 결과부터 보고 가시죠. 네가지 전략의 100년간에 걸친 로그 수익률입니다. 



* 전략들의 자세한 로직과 퍼포먼스 결과는 다음 포스팅에서 상세히 살펴보겠습니다. 


* 네 전략이 각각 어떤 전략일까요?

 그리고 각 전략의 CAGR / MDD는 어느 정도일까요?

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댓글6

  • 조정연 2020.05.01 16:12

    A. 정적 올웨더 CAGR 7% 초반 / MDD 10% 초반
    B. 동적 올웨더 CAGR 7% 초반 / MDD 8% 후반
    C. 정적 현금채권 CAGR 8% 중반 / MDD 15% 내외
    E. 동적 현금채권 CAGR 8% 초반 / MDD 10% 초반

    CAGR/MDD는 그냥 막연히 저 전략들에 가지고 있는 인상으로 때려맞춰보았습니다...
    각 투자 전략에 대해 제가 가지고 있는 인상들이 과연 적절할지 정답을 봐야 알 수 있겠네요
    답글

    • systrader79 2020.05.01 21:52

      훌륭한 답변입니다 근접한 부분도 있고 빗나간 부분도 있네요 조만간 정답을 공개하겠습니다~

  • 차티스트 2020.05.01 22:17

    정답이 아니라 글로벌 사회적 문제가 터졌을때 자산배분 전략을 했을때 나오는 로그 수익률이라 보여집니다 (빅데이터 자산배분 구조)

    1. 주식 채권 동일 비중 정적 자산 배분 -
    => 주식 채권 동일 비중일때 사회적 리스크가 터져 나온 이후 움직임 폭

    2. 올웨더(4계절) 정적 자산 배분
    3. 주식 채권 동적 자산
    4. 주식 채권 동적 자산

    이때 알아야 할 것이 정적/동적의 기준
    개별적으로 정적인 포트폴리오는 시장 상황과 무관하게 움직이며 안정된 수익률을 올리는 구조이고 동적은 말 그대로 시장 상황에 따른 움직임을 보여준다고 보면됀다 이리봅니다

    좋은글 감사히읽었습니다
    답글

  • Shek 2020.05.04 18:01

    안녕하세요 시스트레이더님 블로그 구독자입니다

    계량투자를 하면서 월단위 이상의 중장기투자를 목표하고 있는데, 정부정책 요인을 계량화할 방법이 없을까 해서 질문드립니다. (단순히 예산편성내역, 관련 기업여부만으로는 확실히 수혜를 볼지 판단이 힘들더군요)
    답글

    • systrader79 2020.05.07 11:23

      정부 정책 요인도 지표화를 한 후 수치로 계량화하여 백테스트하면 됩니다.
      특정 정책에 의한 정책 효과를 가시적으로 계량화 할 수 있는 수치로 표현하고 이걸 이평선이나 모멘텀 같은 지표로 분석하는 방식을 추천드립니다

  • 황윤성 2020.05.23 13:21

    A. 올웨더 정적 / CAGR 3.1% / MDD 18%
    B. 올웨더 동적 / CAGR 3.0% / MDD 7.5%
    C. 주식채권 동일비중 정적 / CAGR 3.6% / MDD 26%
    D. 주식채권 동일비중 동적 / CAGR 3.4% / MDD 9.5%

    주식의 기본비중이 올웨더가 상대적으로 작기 때문에 수익률이 비교적 적게 나올거 같고
    동일 포트폴리오 기준 동적 비중으로 배분하게되면 MDD 를 낮추는 효과가 있을거 같습니다.

    CAGR / MDD 는 대충 그래프상으로 값을 유추해서 아래처럼 구해봤습니다.

    CAGR = exp(마지막년도Y축값/100) - 1
    MDD = 1 - exp(-Y축최대하락폭)
    답글