안녕하세요. 똘이 아부지입니다.
며칠 전 강환국 저자의 '거인의 포트폴리오'를 읽으며 '최소한의 손실'이라는 중요성을 깨닫고, 저도 퀀트 투자를 한번 해 보고자 최근 공부 중에 있습니다.
오늘은 이러한 퀀트 투자에 있어 기본적으로 알야야 할 개념들에 대해 간단히 소개해 보도록 하겠습니다. 주식 투자자 분들이라면 한 번쯤은 봤을 내용도 있기에, 이미 알고 계신 내용이라면 가볍게 리마인드 차원에서 봐 주시면 도움이 되시리라 봅니다.
최대낙폭 (MDD, Maximum Draw Down)
수익률과 더불어 투자자가 중요하게 지켜봐야 할 요소 중 하나가 바로 손실률의 최소화라고 하였습니다. MDD란 특정 투자 기간 동안 투자자가 겪을 수 있는 가장 큰 손실을 의미합니다.
MDD는 강환국 저자가 퀀트투자에 있어서 가장 중요하게 다루는 지표이기도 합니다. 그 이유는 투자자가 큰 MDD를 맞딱드리게 될 경우 원금 복구의 어려움 뿐만 아니라 심리적인 충격으로 인해 투자를 지속하기도 어려울 수 있기 때문입니다.
MDD는 아래와 같이 표현할 수 있습니다.
MDD = (최저점/전고점) - 1
2019년부터 2022년 1월까지 S&P500 지수를 예를 들어 설명해 보겠습니다. S&P500 지수는 2020년 3월 코로나 위기와 함께 최저점인 2,237.40에 도달한 적이 있습니다. 하지만 연준의 엄청난 돈살포와 함께 유동성의 힘을 바탕으로 S&P500 지수는 올해 1월 7일 4,796.56까지 도달하였습니다. 이 경우 2019년부터 현재까지 S&P500 지수의 MDD는 51.27%임을 알 수 있습니다.
참고로 MDD는 손실을 의미하므로 계산할 경우 마이너스(-) 부호를 붙여야 하지만, 편리함을 위해 마이너스 부호를 빼고 표시하기도 합니다.
연복리수익률 (CAGR, Compund Annual Growth Rate)
이제 막 투자를 시작하시는 분이라면 복리의 개념과 중요성을 귀에 못이 박히도록 듣게 되실겁니다. 복리란 원금에 이자가 붙고 거기에 또 이자가 붙어 금액이 늘어나는 것을 의미하며, 이를 흔히 눈덩이가 커지는 것과 같다고 하여 눈덩이 효과(Snowball Effect)라고도 합니다.
즉 연복리수익률은 이러한 복리의 극대화를 위해 그 값을 키우고 지속적으로 유지해야 하는 중요한 요소입니다. 그 이유는 '72의 법칙'에서 바로 확인할 수 있습니다. 72법칙이란 72를 연복리수익률로 나누면 원금이 2배가 되는데 걸리는 시간을 알 수 있는 법칙입니다.
연복리수익률을 높게 지속적으로 유지만 해 준다면 2배가 4배, 4배가 8배, 8배가 16배, 16배가 32배가 되는 기간이 모두 같음을 알 수 있습니다.. 이렇게 보면 정말 복리의 힘이 대단함을 느끼게 되는거 같네요...
샤프지수(Sharpe Ratio)
주식은 기본적으로 채권, 은행예금보다 변동성이 높은 상품이라는 걸 많이 들어보셨을 겁니다. 이러한 변동성은 수익률의 변동성을 의미하며 리스크라 지칭하기도 합니다. 변동성을 측정하기 위한 지표로 샤프지수가 이용이 됩니다.
샤프지수(Sharpe Ratio)는 특정 상품의 연복리수익률에서 변동성(리스크) 없이 확보할 수 있는 무위험 이자율을 뺀 뒤 이를 변동성으로 나누어 구할 수 있습니다.
샤프지수 = (연복리수익률 - 무위험 이자율) / 변동성
간단히 정리하면 샤프지수가 높다는 것은 리스크가 적다는 것을 의미하며, 샤프지수가 낮다면 리스크가 높다는 것을 의미합니다. 만약 수익률이 같은 두 상품이 있다면 샤프지수가 높은 상품을 택하는 것이 낫겠죠.
자산군 (Asset Class)
주식은 아시다시피 변동성이 큰 상품이기에 여기에만 자산을 몰빵?할 경우 큰 폭의 MDD를 피할 수 없는 단점이 있습니다. 즉 달걀을 한 바구니에 담지 말라는 옛 말처럼 우리는 주식 외에 다른 자산군에도 투자하는 '자산배분'을 해야 합니다. 거인의 포트폴리오 저자 강환국님은 이 자산배분만 잘해도 MDD를 크게 줄일 수 있다고 하며, 퀀트 투자에 있어 자산 분배의 중요성을 언급하고 있습니다.
오늘은 퀀트투자에 있어 기본적으로 알아야 할 개념에 대해 살펴보았습니다. 다음 글부터는 본격적으로 효율적인 자산분배와 전략이 들어가있는 포트폴리오에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
감사합니다.
