퀀트 전략의 기초 (2) - 팩터 선정 (108)

 이번 글부터 지난 번 포스팅 (클릭) 에서 확인한 퀀트 전략의 기본 틀을 이용하여 퀀트 전략을 순서대로 만들어보겠습니다. 오늘은 첫 번째 단계로 퀀트 전략의 핵심이 되는 팩터를 선정하고 기본적인 팩터의 퍼포먼스를 확인하는 과정을 살펴보겠습니다. 

1. 팩터란?

* 잘 아시는 바와 같이 팩터(factor)는 사전적으로 '인자','요인'이라는 뜻을 가지고 있지요? 퀀트 전략에서의 팩터도 동일한 의미를 가지고 있습니다. 시장 대피 초과 수익을 달성하기 위해 초과 수익을 내 줄 것이라고 생각되는 모든 인자 내지는 변수가 팩터가 될 수 있습니다. 일반적인 퀀트 리포트에서는 가치나 재무 지표에 기반을 두고 팩터 전략을 많이 짜는데, 팩터는 가치나 재무 뿐만 아니라, 기술적 지표, 비가격 지표, 여러 요소를 혼합한 지표, 팩터를 수학 함수로 결합하여 생성한 이차 지표 등 모든 것을 다 포괄합니다. 

 

* 팩터는 특정한 가치나 재무 지표에만 국한된 것이 아니라는 점을 잘 알아두시기 바라며, 가치 지표가 아닌 순수한 기술적 지표로 구성된 팩터로만도 알파가 넘쳐납니다. 

 

* 수익을 줄 수 있는 팩터는 무궁무진하고 엄청나게 다양하기 때문에 내가 선호하는 특정 카테고리나 방법론에 얽매이지 마시길 권해드립니다. 

2. 테스트 팩터 - PER 

* 이번 시리즈의 일차적인 목표는 어떤 팩터가 우월한지를 찾아내는 과정이 아니라, 내가 가정한 팩터가 유용한지 아닌지 일차적으로 테스트하는 과정을 알아보는 것이기 때문에, 가장 기초적이고 일반적인 팩터부터 테스트해보겠습니다. 테스트로 사용할 팩터는 PER 입니다. 

 

* 팩터의 성과를 테스트하는 방법은 팩터값이 높은 포트폴리오와 낮은 포트폴리오로 구분해서 성과를 살펴보는 것입니다. 투자 유니버스 중 팩터값이 가장 높은 혹은 가장 낮은 n개의 종목을 선정하여 성과를 비교하는 방법이 널리 이용됩니다. 일반적으로, n 값이 적으면 팩터의 효과가 극대화된 종목들이 압축되지만 너무 적으면 통계적인 유용성도 떨어질뿐만 아니라 변동성도 커지기 때문에, 팩터의 성과를 확인하는 퀀트 시뮬레이션에서는 보통 30~50 종목으로 포트폴리오를 구성합니다. 

 

* 이번 포스팅에서는 고 PER 포트폴리오와 저 PER 포트폴리오의 성과부터 비교해보겠습니다. 

3. 테스트 방법

* 테스트 방법은 다음과 같습니다. 

   - 테스트 기간 : 2007년 1월 ~ 2021년 8월

   - 매수 대상 : 코스피, 코스닥 시장에 상장된 종목 전체 (ETF 제외)

   - 매수 방법 : 전체 유니버스 중 PER 가장 높은 50 종목 / 가장 낮은 50 종목을 각각 선정하여 전일 종가대비 -1.5% 에 매수

   - 매도 : 250일 (1년)간 보유 후 매도

 

* 거래세와 수수료 모두 적용, 슬리피지는 미적용

4. 결과

* 고 PER 포트폴리오

* 저 PER 포트폴리오

* 우리가 상식적으로 잘 알고 있는 바와 같이 장기적으로 고 PER 전략보다 저 PER 전략이 나음을 확인할 수 있습니다. 

 CAGR 이 8.6% vs 16.63% 로 거의 2배 가량 차이나는 것을 확인할 수 있지요?

 

* 하지만 MDD가 무려 -64%에 달하기 때문에 저 전략을 실제로 14년 동안 유지할 사람은 사실상 없을 겁니다. 기본 전략을 바탕으로 실전에서 투자할 수 있도록 하기 위해서는 좀 더 전략을 구조적으로 다듬을 필요가 있겠지요?  

 

다음 포스팅에서는 리밸런싱 주기를 조절하여 성과를 개선시키는 방법을 확인해보겠습니다.

 

<본 전략은 젠포트로 시뮬레이션 하였습니다. 구체적인 조건식은 여기(클릭)에서 확인하실 수 있습니다>

 

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