Alpha Architect DIY 솔루션 요약

Alpha Architect 의 DIY solution 과 과거 수익

해외 전술적 자산배분 담론의 최전방에 서 있는 Alpha Architect 의 서적 DIY financial investors 의 내용을 요약.

포트폴리오의 목적 : 재무적 안정성을 추구하기 위해 자산을 보존하고 불리는 것

수익 목표 : 10년 무위험 수익률 + 400bps, 세후, 수수료 후

리스크 성향 : 목적을 달성하는 선에서 현실적으로 최대한 낮게

목적을 달성하는 네가지 방법

  1. 비싸지만 저부가가치 자문역을 고용 (실용적이지 않지만 일반적인 선택)
  2. 합리적인 비용을 받지만 고부가가치를 주는 자문역을 고용 (합리적)
  3. 매우 저렴한데 일반적인 가치를 주는 로보어드바이저 사용 (합리적)
  4. DIY (합리적)

 

DIY 방법론

  1. 주식 채권 50:50 (뱅가드 ETF 로 미친듯이 싸게 구성. 나쁘지 않음)
  2. 살짝 더 복잡한 버전: IVY 5 (미국 주식, 해외 주식, REITs, commodities, 미국채) 에다가 10개월 추세추종 룰 추가

2번의 경우 지난 5년간 수익이 안 좋았고, ‘너무’ 간단한 면이 있음. 그래서 세가지를 더 추가.

  1. FACTS 프레임웍에 충실함
  2. 종목 선정 개념 추가 (밸류 + 모멘텀)
  3. 리스크 관리를 강화 (ROBUST 시스템)

 

추가 고려 사항 다섯가지 FACTS framework

Fees – 불필요한 수수료 제거

Access – 유동성이 있어야 함

Complexity – 간단해야 함, 이해가 가능해야 함

Taxes – 세후 관점에서 최적화해야 함

Search – 검색비용이 낮아야 함 (현실적으로 검색 가능해야 하거나 펀드 매니저 셀렉션에 시간을 많이 쓰지 않아야 함)

 

종목 선정 개념 Value & Momentum 소개

밸류 매트릭 분석. 학계에서 사용하는 Book/Market, PER 를 뒤집은 E/P, EBIT/TEV 를 비교. 데이터는 1963년 7월1일부터 2014년 12월 31일까지, 7월1일~6월30일 까지를 일년단위로 계산. 종목은 NYSE 상위 40% 사이즈 이하는 제외. Value 는 이중 밸류에이션 매력 상위 10%에 1년 투자, Growth 는 이중 밸류에이션 매력 하위 10%에 1년 투자한 결과. 포트폴리오는 Value Weighted. EBIT/TEV 를 쓰기로 함.

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밸류 (가치) 투자가 가능한 이유는 ‘나쁜 뉴스’에 대한 체계적인 ‘과대평가’ 경향 때문. Dechow and Sloan (1997) 에는 과거 5년간의 성장을 B/M 가격 decile 로 왼쪽에서부터 오른쪽으로 growth ~ Value 를 나누어서 비교했을 때 매우 일관적인 시장가격이 형성되어 있음을 보여줌. 즉 과거의 성장성이 현재 가격에는 완전히 반영되어 있다는 점. 과거에 열심히 성장한 회사가 비싸다고 보면 될 듯.

 

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하지만 이런 점은 정작 미래의 earnings growth 의 예측력에서는 큰 효과가 없고 심지어 bottom decile 들 (가치주들)은 성장성이 더 좋은 경향마저 나타남. 즉 저렴한 회사가 미래에 주가가 더 오르는 현상이 분명히 목격됨.

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이 부분이 체계적인 시장 오판 (나쁜 뉴스를 주가에 과다하게 반영하는 성향) 때문에 나타나는 것으로 확인.

모멘텀 종목 분석

Eugene Fama and Ken French (2008) – Dissecting Anomalies 에서는 momentum 요인의 효과를 강조. Brian Hurst, Yao Hua Ooi, and Lasse Heje Pedersen “Demystifying Managed Futures” 에서는 가장 큰 Managed futures funds 와 CTA 전략에서도 모멘텀이 가장 큰 효과를 가졌다고 주장. 이는 Market Wizard 에 나오는 대다수 트레이더가 ‘추세추종’을 통해 수익을 얻었다는 점에서도 확인 가능함. 하지만 추세가 확인되는 과정 자체를 위 논문에서는 펀더멘탈의 변화에 대한 체계적인 ‘과소평가 (underreaction)’ 현상으로 분석하는데, 트레이더들의 해석과 일치한다고 생각함.

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데이터에서 이를 확인하자면, Ken French 의 데이터세트에서 1927년 1월1일부터 2014년 12월 31일까지 전종목에 대해 지난 12개월간 마지막 월을 제외하고 (12월 말일이라면, 작년 12월말부터 올해 10월말까지 수익률 – 이유는 월간단위로는 수익률이 mean reversion 을 보이는 경향이 있어서) 가장 수익률이 좋았던 상위 10%의 종목을 선택해 월간 단위로 리밸런싱해주는 전략을 통해 볼 수 있음.

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상위 10%와 하위 10%의 누적 수익률 차이가 자그마치 18.43%로, value stock 이 growth stock 에 대해 갖는 3.72%의 우월성보다 무려 다섯배나 우월함. 하지만 월간 단위의 리밸런싱에 따르는 수수료와 세금 구조를 생각하면 이보다 다소 낮을 것으로 보임. 하지만 실제 학계나 대형 기관에서 적극적으로 활용하지 못하고 있다는 점에서 이런 이점은 당분간 지속될 현상으로 보임.

모멘텀 전략은 어느 정도의 기한에서 최적일까? 1개월부터 12개월까지 테스트를 해보았고, 매월 진입하는 전략이기 때문에 2개월 이상의 기간에서는, 균등 배분해서 진입하는 포트폴리오들이 겹쳐있다고 할 수 있음. (예: 3개월 홀딩하는 경우 1월, 2월, 3월에 들어간 주식 등이 균등 배분). 데이터는 1927년 1월1일부터 2014년 12월 31일까지 NYSE 중 상위 40% 이상의 종목들에 대해 equal weight 으로 진입한 경우임.

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결과적으로 1개월간 보유하는 것이 Decile 10과 Decile 1 과의 차이가 가장 큼. 유니버스 전체에 대해서도 약 7.84% 아웃퍼폼하는 것으로 보아 연간 수수료가 2.4% 정도 된다해도 약 5% 이상 아웃퍼폼할 수 있을 것으로 보임.

만약 Value 와 Momentum 선정 방식을 반반 사용한다면 효율성이 더욱 증대됨. 아래는 1963년 7월1일부터 2014년 12월 31일까지 테스트한 결과. Value 는 7월1일 기준 1년 단위로 투자하고, 모멘텀 전략은 앞서 설명한 것과 같이 마지막 달을 제외한 12개월 데이터로 월간 단위로 조정하며, 둘다 NYSE 상위 40% 종목을 기준으로 함.

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Sharpe ratio, Sortino Ratio 양쪽다 상승이 이뤄졌고, 한편으론 장기적인 가치주 언더퍼폼이나 모멘텀 부재 시장에서 득을 볼 수 있음. 연간 수익률을 살펴보는 것도 의미 있을 것.

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해외주식에 대해서도 마찬가지로 테스트 해봄. NYSE 기준 상위 40% 수준의 시가총액을 가지고 있는 EAFE 인덱스 포함 종목으로 제한하고, 1992년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 테스트.

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MA 리스크 관리 법과 TMOM 리스크 관리 법

MA 는 간단히 12개월 이평 이하에 있을 때는 100% 현금화, 12개월 이평 위에 있을 때는 100% 투입.

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Time Series Momentum Rules (TMOM) 은 12개월 전 가격대비 무위험수익률 이상으로 상승했을 때만 100% 투입, 그 이하는 100% 현금화.

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결과를 살펴보면 아래와 같이 양쪽 전략 다 전 자산군에 대해 Sharpe Ratio 와 Sortino Ratio 등의 상승을 가져오며 Worst Drawdown 을 확연히 줄여줌.

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둘을 50:50 으로 섞어서 활용하면 (예: MA 만 시그널이 있을 때는 50%만 현금화) ROBUST 라는 규칙이 완성 (완성이라기 보단 엄청나게 간단한 버전이 성립).

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IVY5 포트폴리오 (아이비리그 대학 기금에서 사랑하는 자산군들)

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Ultimate DIY 포트폴리오의 구성

기본적으로 주식 40%, 대체투자 40%, 채권 20%의 포트폴리오. 여기다가 MA 룰을 적용해봄.

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여기서 세가지 포트폴리오로 구분 가능. 각각 비중이 (주식 40%, 현물 40%, 채권 20%), (주식 60%, 현물 20%, 채권 20%), (주식 80%, 현물 10%, 채권 10%) 인 Balanced, Moderate Tilt, Aggressive Tilt.

중간 포트폴리오를 살펴보자면, 아래와 같은 프로세스를 따라가게 됨.

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이후 데이터는 아홉가지 자산군을 토대로 계산함.

SP500 = SP500 Total Return Index

EAFE = MSCI EAFE Total Return Index

REIT = FTS NAREIT All Equity REITS Total Return Index

GSCI = GSCI Index (commodities)

LTR = Merrill Lynch 7-10 year Government Bond Index

Simple Value = 미국 회사들 중 (사이즈 상위 40% 중) EBIT/TEV 상위 10% 종목

Simple MOM = 미국 회사들 중 (사이즈 상위 40% 중) 모멘텀 상위 10% 종목

Simple Int’l Value = 앞서 설명한 기준으로 해외 종목 중 EBIT/TEV 상위 10% 종목

Simple Int’l MOM = 앞서 설명한 기준으로 해외 종목 중 모멘텀 상위 10% 종목

스타일만으로 포트폴리오를 만들었을 때는 IVY 5 보다 상당히 우월해짐. 하지만 60/40 포트폴리오의 40% 채권 비중만큼의 하락 방어력은 없을 수 밖에 없음. 채권 40% 를 실은 포트폴리오를 테스트 해보니 risk metric 에서 더 우월함.

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여기다 리스크 관리 기법을 앞서의 ROBUST 기법으로 자산군마다 넣는다면,

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Sharpe Ratio 와 Sortino Ratio 등이 압도적으로 우월해지는 효과가 발생.

Out of sample 데이터를 활용해 더 장기적으로 (EAFE 인덱스로 해외주식을 대체해서) 계산해도 이 결과는 일관적이라고 판단.

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여기에 REIT 와 commodities 도 추가적인 전략성을 담을 수 있음.

REIT 는 NYSE 상위 40%에 드는 시가총액을 기준으로 모멘텀 전략을 수행하고, commodity 에서는 백워데이션과 모멘텀 평균 랭킹을 만들어 상위 9개의 선물 롱을 가져가는 Alpha Commodities 전략을 수행하면 아래와 같이 추가적인 알파를 가져가게 됨.

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종합하면 Ultimate DIY 가 완성됨.

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All charts and tables by Alpha Architect.

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