모멘텀 기반 롱숏 전략

 

 

이번 포스팅에서는 모멘텀 전략을 활용한 주식 롱숏 포트폴리오에 대해 알아보겠습니다.

 

 

Momentum-based Long & Short Equities Portfolio

 

모멘텀 전략의 기본 개념

모멘텀 거래의 기본 아이디어는 과거에 좋은 성과를 보인 자산은 가까운 미래에도 계속 좋은 성과를 보일 가능성이 높고, 과거에 나쁜 성과를 보인 자산은 계속 나쁜 성과를 보일 가능성이 높다는 것입니다.

이는 뉴턴의 운동 법칙과 유사합니다. 운동량을 가진 물체가 외부 힘이 가해지기 전까지 그 경로를 유지하는 것처럼, 가격 모멘텀을 보이는 자산도 새로운 정보나 시장 힘이 개입하기 전까지 그 추세를 유지할 것으로 예상됩니다.

우리가 탐구할 전략의 기본 구조는 다음과 같습니다:

1. 매월 (또는 주간, 2주마다) 주식 유니버스를 모멘텀 팩터로 순위를 매깁니다.
2. 상위 10%는 롱하고 하위 10%는 숏합니다.
3. 매월 초에 리밸런싱합니다.

모멘텀 팩터의 효과 분석

우리는 다음과 같은 모멘텀 팩터를 사용했습니다:

(1년 전부터 1개월 전까지의 가격 변화율) - (지난 1개월 가격 변화율)
(지난 1년간 일일 수익률의 표준편차)

이 팩터의 예측력을 분석하기 위해 다음 절차를 따랐습니다:

1. 1999년 이후 매일 모든 주식에 대해 팩터 계산
2. 각 주식의 미래 수익률 계산 (1주, 2주, 1개월)
3. 매일 각 주식에 팩터 10분위 할당
4. 10분위별로 1주(5일), 2주(10일), 1개월(21일) 수익률 집계 및 연율화

분석 결과:

 

 

• 고모멘텀 주식(10분위)이 가장 높은 수익률을 보임
• 저모멘텀 주식(1분위)이 가장 낮은(음의) 수익률을 보임
• 유니버스 크기가 클수록 각 분위의 수익률이 높아짐 (분산 효과)

이는 롱숏 포트폴리오 구성에 이상적인 특성입니다.

전략 실험 결과

1. 롱온리 전략

규칙:

• 매월 초 시가총액 상위 150개 주식을 모멘텀 팩터로 순위 매김
• 상위 15개 주식을 동일 가중치로 롱

결과:

• 연간 수익률: 11.7% (S&P 500의 약 2배)
• 2001년 이후 S&P 500 아웃퍼폼

2. 롱숏 전략 (기본)

규칙:

• 매월 초 시가총액 상위 150개 주식을 모멘텀 팩터로 순위 매김
• 상위 15개는 롱, 하위 15개는 숏 (동일 가중치)
• 모든 가용 자본 사용 (숏 판매 대금 포함)

결과:

• 연간 수익률: 22.5% (S&P 500의 약 4배, 롱온리의 2배)
• Sharpe 비율: 0.74 (S&P 500: 0.41)
• 최대 손실: 70% (너무 높음)
• 월간 양의 수익 비율: 63%
• 연간 양의 수익: 24년 중 20년

3. 유니버스 크기와 리밸런싱 주기 최적화

9가지 실험 수행:

• 유니버스: 상위 150, 500, 1000 주식
• 리밸런싱: 주간, 격주, 월간

최적 결과 (500주식, 주간 리밸런싱):

• 연간 수익률: 26.2%
• Sharpe 비율: 0.84
• 최대 손실: 78% (여전히 높음)

4. 포지션 사이징 최적화

방법:

• 모멘텀 팩터에 비례하여 자본 배분
• 음의 모멘텀 팩터를 가진 롱 포지션(또는 양의 모멘텀 팩터를 가진 숏 포지션)에는 자본 미배분

결과:

• 연간 수익률: 27.9%
• 24년 중 6년이 50% 이상의 수익률
• 최대 손실: 80% (2008년 금융위기, 여전히 너무 높음)

5. 시장 레짐 필터 적용

방법:

• S&P 500이 200일 이동평균선 아래일 때 100% 현금 보유
• S&P 500이 200일 이동평균선 위로 돌아오면 거래 재개

결과:

• Sharpe 비율: 0.91 (모든 실험 중 최고)
• 최대 손실: 57% (S&P 500과 동일, 여전히 높음)
• 투자 기간: 전체 기간의 80%
• 노출 조정 수익률: 23.4%

결론 및 시사점

모멘텀은 가장 잘 문서화되고 연구된 자산 가격 이상 현상 중 하나입니다. 따라서 포트폴리오에 모멘텀 전략을 포함하는 것은 합리적입니다.

그러나 이 전략을 그대로 거래하기에는 여전히 위험이 높습니다. 최대 손실이 57%로, 대부분의 투자자가 감내하기 어려운 수준입니다.

이 전략의 위험을 줄이기 위한 몇 가지 방안을 고려해볼 수 있습니다:

1. 포트폴리오 대신 개별 주식에 초점을 맞추고, 기회가 나타날 때마다 병렬로 거래
2. 다른 자산군 탐색 (ETF, 선물, 암호화폐 등)
3. 횡단면 모멘텀 전략 시도
4. 머신러닝 모델을 활용하여 주식의 단기 아웃퍼폼(또는 언더퍼폼) 확률 예측

또한 평균 회귀 전략과 모멘텀 전략의 조합이 전체 결과를 어떻게 개선할 수 있는지 살펴보는 것도 흥미로운 접근이 될 것입니다. 이는 다양한 전략의 포트폴리오를 구성함으로써 전체적인 위험을 줄이고 안정적인 수익을 추구하는 방법이 될 수 있습니다.

퀀트 트레이딩에서는 지속적인 연구와 개선이 필수적입니다. 이 연구 결과는 모멘텀 전략의 잠재력을 보여주지만, 동시에 위험 관리의 중요성도 강조합니다. 앞으로 더 많은 실험과 최적화를 통해 위험은 줄이고 수익은 높이는 방향으로 전략을 발전시켜 나가야 할 것입니다.

 

 

 

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