[Project] 주식, 최적의 분산투자를 위한 종목 추천

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안녕하세요.

 

요즘 주식시장에서는 분산 투자해야 된다. 분산투자가 답이다.라는 말을 많이 하시는데요.

위험성보다 안정성을 더 추구하는 투자자들이 많아져서

은행이자보다는 좋으면서 비교적 안전한 분산투자를 많이 선호하는 것 같습니다.

그렇지만 가장 효율적인 분산투자란 과연 무엇일까요?

 

이번 프로젝트는 분산투자를 할 때

어떤 종목을 섞어야 가장 효율적일지를 찾아내는 알고리즘을 구현하는 것입니다.

 

이렇게 이야기하면 이해가 잘 안 되실 것 같아서 차근차근 설명드리겠습니다.

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High Risk, High Return

먼저 1990년 노벨경제학상을 수상했던 해리 마코위츠 , 포트폴리오 선택 이론을 설명드리겠습니다.

 

세상의 모든 투자 상품들을 수익(Return)과 위험(Risk)란 축으로 놓고 본다면

위의 그래프와 같이 크게 4가지로 분류할 수 있을 것입니다.

 

Low Risk High Return 이 가장 바람직하지만 얻기가 거의 어렵기 때문에

결국 우리는 저위험 저수익(LRLR)과 고위험 고수익(HRHR)에서 타협점을 찾되

그중에서도 LRHR에 최대한 가까운 상품을 선택해야 할 겁니다.

 

마코위츠의 포트폴리오 이론은 HRLR이라도 때에 따라서는 투자해서 포트폴리오로 편입시키는 것이

오히려 전체적인 자산 포트폴리오의 손실 위험(Risk)을 감소시킬 수 있다고 주장하는 이론이었습니다.

 

즉, LRLR과 HRHR의 상품들을 어떻게 섞느냐의 따라 분산투자를 통해 LRHR에 가까워질 수 있다는 내용입니다.

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Q1 . 무엇과 무엇 혹은 몇 대 몇으로 섞여야 나는 최고의 이득을 가장 낮은 위험으로 가질 수 있을까?

 

1번 과 2번 포트폴리오 중의 어느 것을 사야 좋을까요? ( 어느 것이 위험이 적을 까요?)

 

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당연히 1번이 좋습니다.

 

왜냐하면 현대차와 현대모비스는 강한 상관관계를 가지고 있어요.

수익률이 거의 같이 가기 때문입니다.

 

하지만 넷플릭스와 CGV 또는 삼성전자와 애플을 같이 사면 위험률이 떨어지는 것입니다.

 

상관관계가 적을 것을 섞으면 섞을수록 위험률은 내려가고 기대수익률을 높일 수 있다는 것입니다.

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상관계수(Correlation)의 마술

상관계수

Corr = 1일 때는 

 

A 가 증가할 때 B 도 증가합니다. 그래서 양의 선형 관계가 있죠.

 

Corr = 0 일 때는

곡선의 형태를 띠고 있습니다.

빨간색 동그라미로 칠해진 부분을 보시면 같은 수익률(Return)일 때 위험은 더 감소하게 된다는 것입니다.

우리는 마코위츠 방정식을 통해 섞으면 섞을수록 위험이 떨어지는 패시브 펀드를 실제로 구현하는 것을 목표로 합니다.

 

Q2. 그럼 위험률은 어떻게 측정할까요?

개별 자산의 위험도는 평균에서 얼마나 벗어나는 정도인 분산과 표준편차로 측정합니다.

 

여기의 + 상관관계를 위험률계산에 포함시킵니다.

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그럼 여기서 의문이 듭니다.

Q3. 아니 그럼 저걸 아는 사람들은 다 돈을 벌겠네요?

네 맞습니다.

실제 펀드 중 위의 처럼 분산투자를 추구하는 사람의 80%의 비중을 차지하고 있습니다.

 

하지만 위 공식은 방법론 일뿐 정답은 아닙니다.

 

• 언제부터 언제까지의 기간을 기준으로 위험률을 계산할 것인가.
• 몇 개의 주식종목을 선택해서 분석할 것인가.
• 종목을 몇개 섞을 것인가.
• 상관계수가 0 인 경우도 없고 1인 경우도 없습니다.

우리의 투자성향과 어떤 데이터를 기준으로 계산하느냐의 따라서 얻는 결과도 각기 다르기 때문에

 

이번 프로젝트를 통해 여러 가지 실험을 해보고 가장 정답과 근접한 분산투자를 위한 알고리즘을

만들어보는게 프로젝트의 최종목표입니다.