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한결같이

효율적 경계선을 이용한 정적자산배분 전략 백테스트 본문

경제공부

효율적 경계선을 이용한 정적자산배분 전략 백테스트

크바시르 2024. 9. 19. 20:30

Efficient Frontier 계산기를 이용해 나스닥을 중심으로 다우존스, 현금, 중기국채 중 하나씩을 추가자산으로 선택해 2개 자산의 비중에 대해 백테스트를 돌려봤다.
물론 QQQ로 대표되는 나스닥 지수가 최근 20여년간은 엄청난 수익을 보여왔지만 아무래도 이걸 메인 자산으로 가져가기엔 좀 불안하다. 그래서 이번엔 S&P500을 중심으로 주요 자산을 함께 고려해본다.


1) 미국주식 & 미국중기채권

일단 제일 널리 알려진 미국주식과 미국채권 두개의 자산으로 구성된 포트폴리오를 고려해보자.
60/40 전략도 나쁘진 않지만 샤프지수를 높이기 위해선 대략 SPY:IEF = 30:70 비율이 효과적인 것으로 나타났다. 확실히 주식의 변동성이 채권의 3배 가까이 되다 보니 Risk Parity 전략이 드러나는 게 아닌가 싶다. 그런데 30:70은 CAGR이 좀 낮아서 썩 마음에 들진 않는다.

SPY/IEF 두개 자산의 효율적 경계선

 

SPY/IEF 포트폴리오 비중별 실적


2) 미국주식, 미국중기채권, 금, 인도주식

이번엔 주식과 채권 포트폴리오에 금과 인도주식을 추가해보자.
금은 유명한 안전자산이고, 인도주식(NIFTY50)은 최근 실적이 매우 좋을 뿐 아니라 인구분포나 성장세를 볼 때 앞으로도 유망할 듯 해서 선택해보았다.
비중에 따라 약간의 성과차이는 있지만 전반적으로 주식/채권 두개만 가져가는 것보다는 우수한 결과를 보인다.
SPY:NIFTY50:IEF:GLD = 20:20:40:20 으로 가져가는 게 좋아보인다. 계산결과도 좋게 나왔을 뿐더러, 크게 볼때 주식40 : 채권40 : 금20 이라는 깔끔한 비중도 마음에 든다.

미국주식, 미국중기채, 금, 인도주식의 효율적 경계선

 

미국주식, 미국중기채, 금, 인도주식 비중별 실적

 

3) 미국주식, 미국장기채권, 금, 인도주식

다음으로 중기채IEF를 장기채TLT로 바꿔보았는데 중기채의 경우와 큰 차이는 보이지 않는다. 전반적으로 수익률과 변동성이 모두 약간씩 증가해 샤프지수는 비슷한 수준이니 장기투자를 한다면 수익성이 좋은 장기채를 선택하는게 약간이나마 유리할 수도 있겠다.
재미있는 점은 4개 자산을 동일하게 25%씩 가져가는 게 상당히 효율적이라는 건데 영구포트폴리오 혹은 황금나비 포트폴리오를 떠올리게 한다.

미국주식, 미국장기채, 금, 인도주식의 효율적 경계선

 

미국주식, 미국장기채, 금, 인도주식 비중별 실적


4) 결론

위의 3가지 포트폴리오에 대해 대표적인 백테스트 값을 정리하면 다음과 같다.

자산별 비중 CAGR 변동성 샤프지수
SPY IEF GLD NIFTY50
30 70 0 0 6.6% 6.4% 0.8
20 40 20 20 9.0% 8.4% 0.9
25 25(TLT) 25 25 10.7% 10.4% 0.89


주식과 채권 외에 상관성이 낮은 자산(금)을 추가함으로써 성과는 확연히 좋아지는 것을 확인할 수 있다.
또한, 이렇게 이것저것 비교하다 보면 어느순간 대가들이 제안한 정적자산배분 전략과 비슷한 경향으로 수렴해가는 느낌을 받는다. 확실히 맛집으로 유명한 곳은 다 이유가 있는가보다.

여기선 중간계산결과는 생략했는데 몇가지 사족을 달면...

 1. 포트폴리오 구성자산으로 현금이나 단기채를 직접 배분하는 건 별 의미가 없었고 정 필요하다면 직선 기울기를 따라 내려오면서 수익과 변동성을 줄이기 위해 사용할 순 있다.
 2. 하이일드채권은 실적이 좋지 않아 포트폴리오에 넣는 걸 추천하지 않는다.
 3. 리츠 역시 수익율은 나쁘지 않은데 변동성이 커서 역시 추천하기 어려웠다.
 4. SPY를 QQQ로 대체하기만 해도 백테스트 상에선 더 우수한 결과가 나온다. 야수의 심장을 가진 사람이라면 나쁘지 않은 선택일지도.


하지만 이런 정적자산배분을 보다보면 뭔가 좀 아쉬운 생각이 드는 걸 피할수가 없다. 매달 자산을 갈아타는 동적자산배분까지는 아니더라도 현재 시황을 고려해 비중을 조금만 조절해줘도 폭락장에서 방어력을 키울 수 있지 않을까? 하는 것 때문이다.
이를 가지고 한동안 고민했는데 평균모멘텀스코어를 이용하는 방법을 발견했다. 이건 다음에 다시 정리하기로.