코인나무 운영자의 코인 트레이딩 성과
코인나무 저작자 (코인왕 블로그 운영자)는 코인 트레이딩을 집중적으로 다룬다. 지난 5년 동안 코인 시장에서 희로애락과 산전수전을 다 겪고 나서 얻은 노하우를 기록하고 공유하고자 시작되었다. 기본적으로 가격에 집중하며 추세추종, 평균회귀 그리고 차익거래 전략들을 활용하고 있다.
나름 전문성도 갖추었고 연평균 40%에 한 자릿수 -10% 안팎의 MDD로 지난 2년 넘게 트레이딩 시스템을 운용하고 있다. 물론 코인 시장에서 이 정도 수익률은 콧방귀를 칠 수 있지만
1) 앞으로도 먹힐 가능성이 높고
2) 리스크 대비 높은 수익을 창출하며
3) 자금 수용력이 좋은 전략들을 운용하고 있다.
그러나 코인은 결국 수많은 자산 군 중에 하나이다. 어떤 이들은 자산으로 인정조차 하지 않고 있기도 하다. 또한, 앞으로 코인이 꾸준히 우상향 할 것이라는 보장은 없다. 그러지 않을 가능성도 상당하다. 하지만 결국 오르거나 내리거나 둘 중 하나다. 그러니 포트폴리오의 일부는 코인 트레이딩에 투입할 것이다. 추후 상황에 따라 비중을 더 늘리거나 더 줄일 수 있다.
정적&동적 자산배분
최근 코인 트레이딩 비중 외의 자금은 어떡해 운용해야 할지 지독하게 고민하고 있다. 코인이 우상향하지 않을 수 있다는 리스크를 헤지 하되, 다양한 자산군에 투자하여 자본주의에 롱 포지션을 취하려는 게 목적이다.
자본주의가 존재하는 다양한 자산군들에 투자한다면 꾸준히 우상향 할 것으로 생각한다.
다양한 자산군에 투자하는 방법론은 상당히 많다. 정적 자산 배분처럼 한번 포트폴리오를 구축하고 1년에 한 번씩 비중 조절이 하는 방법이 있다. 대표적으로 레이 달리오의 올 시즌 포트폴리오와 핸리 브라운의 영구 포트폴리오가 있겠다. 주식, 채권, 원자재, 현금 그리고 금을 사전에 정한 비중대로 ETF를 활용하여 매입하고 연에 1회 리밸런싱 하면 연 복리 7~8% 정도를 벌 수 있다는 결과를 볼 수 있었다.
반면 전술적 또는 동적 자산 배분이라는 운용 방법론도 있다. 대표적으로 절대 모멘텀과 상대 모멘텀을 혼합한 듀얼 모멘텀을 활용한 자산배분 전략이다. 이는 연 복리 10% 이상의 수익을 노려 볼 수 있으며, 과학적으로 입증이 된 방법이다. 행동경제학 또는 행태 재무학 적인 관점에서 모멘텀 전략은 앞으로도 잘 먹힐 확률이 상당히 높다.
하지만 이러한 자산 배분도 상당히 많은 공부와 연구가 필요하다. 지난 수년 동안 틈틈이 꾸준히 공부를 해왔으나 막상 실행을 하자니 쉽지 않다는 걸 깨달았다. 올웨더는 주식과 채권의 상관관계가 높아지는 구간에서는 뚝배기를 맞을 수밖에 없었다. 레이 달리오의 올웨더 포트폴리오를 벤치마킹한 RPAR ETF 또한 고점 대비 -30%라는 MDD가 발생했다. 필자는 MDD -10%도 견디기 힘든 사람인데 말이다!
모멘텀 전략도 안 먹히는 구간이 상당히 길수 있다. 그리고 이를 실제로 실행에 옮길 경우 거래비용 및 수수료를 차감하면 다소 실망스러운 성과를 가져올 수 있다. 심지어 아마추어가 거래를 하면 수수료와 슬리피지가 더 크게 발생할 수 있다.
그래서 시중에 있는 다양한 로보 어드바이저들을 리서치하고 연구해 왔는데 필자의 니즈를 충족 시켜주지 못했다. 하지만 두물머리라는 핀테크 기업은 달랐다. 개인적으로 비상장 주식도 조금 가지고 있고 키움 불리오 EMP도 적립식 투자를 하고 있다. 해당 상품에 대해서 더 자세한 내용은 아래의 포스팅을 참고해 보면 된다.
https://blog.naver.com/cryptotrader21/222876441129
불리오 글로벌 EMP 성과
아래는 펀드 설정 이후의 성과이다. 그저 이렇게 본다면 겨우 20% 정도 벌었다고 할 수 있다.
https://doomoolmori.shinyapps.io/boolio/
하지만 다른 로보 어드바이저와 비교해 보면 다르게 보일 수 있다.
최근 모든 자산이 하락하는 시기에도 큰 손실 없이 살아남은 걸 볼 수 있다.
시뮬레이션 성과와 실성과를 비교해 보면 크게 차이가 나지 않는 걸 볼 수 있다.
시뮬레이션도 좋고 실성과도 좋은 사례는 흔치 않다.
다른 펀드들도 원칙, 데이터, 증거 그리고 계량적 접근을 내세웠으나 인상 깊었던 펀드는 없었다.
AI라고 하는 ETF도 나스닥처럼 움직이지만 나스닥 보다 못한 경우도 많았다.
https://blog.naver.com/juliuschun/222857949532
그리고 가장 기대되는 것은 바로 이 부분이다. 타사가 아닌 두물머리에서 직접 계산하여 종목을 넣고 고객에 따라 엣지를 더 실어주면 최소한 5% 이상의 개선을 기대해 볼 수 있다는 점이다. 파생상품도 쓸 수 있다면 동일한 리스크 대비 10% 이상의 성과 개선도 가능하다고 한다. 이 부분을 이어서 조금 더 풀어 보자.
다이렉트 인덱싱
타사의 인덱스 ETF가 아닌 직접 계산하여 종목을 선정한다는 것은 직접 인덱스를 만들겠다는 것이다. 그렇다면 인덱스는 어떻게 만들 수 있을까? 두물머리에서 자체적으로 개발한 COSMOS라는 엔진이 있는데, 해당 엔진의 기능을 목적에 맞게 만든 상품들이 올라떼와 테일러이다. 큰 프레임워크는 비슷한데 올라떼는 조금 더 다양한 팩터를 제공하고, 테일러는 그보다 더 간단한 버전이다.
개인적으로 가장 좋아하는 전략은 모멘텀 가치 스코어 + 시계열 모멘텀을 적용한 전략이다. 해당 전략은 제공하고 있는 모든 국가 (심지어 일본도…) 잘 먹힌 것을 볼 수 있었다. 백테스트 결과 상 연평균 30%에 MDD는 -60%에 달한다. 하지만 문제는 바로 이 MDD이다. 필자를 포함한 대부분의 투자자들은 이러한 MDD를 견뎌내질 못한다.
그런데 위에서 언급했듯이 타사 ETF가 아닌 직접 인덱스를 만들어 성과 개선이 가능하다고 했다. 불리오 EMP 전략을 모면 가치, 모멘텀 그리고 올웨더 전략을 전 세계 다양한 자산군에 적용한다. 두물머리에서 직접 개발한 다이렉트 인덱싱 엔진이 있다.
이러한 퍼즐을 모두 맞추어 본다면….??
→ 다이렉트 인덱싱 툴을 활용해서 직접 국가 별로 가치와 모멘텀 인덱스를 만든다.
→ EMP의 가치와 모멘텀 전략 비중에 타사 ETF가 아닌 직접 만든 인덱스를 편입한다.
→ 전체의 평균이 아닌 특정 전략에 특화된 스마트 베타 인덱스를 편입하여 성과를 개선한다.
→ 결과적으로 리스크는 유사하되, 성과를 큰 폭을 개선 (+5% 중가?) 시킬 수 있다!
→ 대충 계산을 해보면 연평균 수익 12%에 MDD -15% 정도?
→ 또한 파생상품을 통해 레버리지와 롱숏이 가능하다면 타켓볼 및 리스크 패리티를 활용하여 마찬가지로 동일한 리스크를 감당하되 더 큰 성과 개선이 가능하다고 한 것으로 추측된다.
유레카!
나의 스타일을 찾았다
작성자가 느낀 문제점과 해결책
1. 팩터 투자를 직접 해보고 싶어서 다양한 툴들을 사용해 보았다. 수익이 나기는 했지만 운의 작용이 더 컸다는 느낌이 들었다. 다양한 툴에 직접 자금을 태워 가면서 연구하고 공부해 보았지만 결국 만족하지 못했다. 우선 데이터에 대한 정확도에 대한 의심되었고, 다양한 유저들의 백테스트와 실전 투입의 괴리가 큰 편이였던 것 같다. 소형주를 위주로 오버 피팅 한 전략에 베팅해서 그런가…
2. 정적 자산배분 및 동적 자산배분 전략을 자동으로 체계적으로 하고 싶었다. 필자는 퀀트 투자자이지 ‘퀀트’가 아니라는 것을 실감했다. 그저 추구하는 투자 방법론이 계량적인 접근법을 사용하는 것이었다. 그런데 이런 니즈를 두물머리가 충족 시켜주었다. MDD는 -15% 안팎으로 유지하되 다양한 자산군에 액티브하게 노출하고 벤치마크 대비 초과 수익을 낼 수 있는 상품.
3. 내가 하는 게 맞나… 하는 의심. 이게 사실 가장 크다. 개인 투자자로서 데이터, 인프라 그리고 리서치를 할 리소스가 기관과 비교 자체가 안된다. 두물머리가 가진 기술력을 아웃소싱하여 연 1%의 보수를 주더라도 이러한 근본적인 리스크를 헤지 하려고 한다. 개인으로서 데이터 과학을 공부하고, 데이터를 수집하고, 클리닝하고 가공하고, 전략화하고 자동화하는 데까지 5년 후에도 가능할지 모르겠다… (문송합니다) 이러한 시간을 레버리지 하는 효과도 누릴 수 있다.
4. 불리오키움EMP는 마치 필자가 지난 4~5년 동안 공부한 모든 내용의 집합체라는 느낌이 강하게 들었다. 정적자산배분, 동적 자산 배분, 가치 투자 (평균회귀) , 모멘텀 투자 (추세추종) , 시스템 트레이딩, 팩터 투자, 스마트 베타… 이해 가능한 상품이기에 투자를 하려고 한다.
앞으로도 꾸준히 연구를 해봐야겠다!
끝.
