Meb Faber의 [전술적 자산배분의 계량적 접근]을 변역한 글을 정리해 보고자 합니다.
개요
2006년에 출판한 전술적 자산배분의 계량적 접근을 2008~2012년 기간의 자료로 업데이트하여 전략이 제대로 작동했는지 확인해 봄. 전반적으로 잘 작동하지만 주식과 채권은 최대 손실폭을 갱신함. 이에 따라 자산군을 새로 추가하고 변화를 주어 재차 시험함.
자산군 별 실질 수익률
[현금 실질수익률 1900~2011]
최고 = -2.3%
중간 = -4.1%
최악 = -100%
현금은 최고의 경우에도 연평균 -2.3%의 가치가 떨어진다.
중간 값은 -4.1% 정도이고, 최악의 경우 -100%가 된 경우도 있다. (독일 하이퍼인플레이션)
[단기 국채 실질수익률 1900~2011]
최고 = -2.25%
중간 = 0.71%
최악 = -3.63%
[장기 국채 실질수익률 1900~2011]
최고 = 3.04%
중간 = 1.40%
최악 = -1.91%
[주식 실질수익률 1900~2011]
최고 = 7.43%
중간 = 4.60%
최악 = 2.00%
→ 1920년 후반부터 1930년 초반까지 미국 주식에 투자
→ 1910년대 & 1940년대에 독일에 투자
→ 1927년에 러시아 주식 투자
→ 1949년에 중국 주식 투자
→ 1950년대 중반 미국 부동산 투자
→ 1980년대 일본 주식 투자
→ 1990년대 후반에 이머징 마켓 또는 원자재 투자
→ 2008년 모든 자산군
위와 같은 자산에 투자하고 있었다면 모두 어리석었다고 생각했을 것이다.
대부분의 개인들은 위험 자산에 투자하고 대응할 만한 시간과 능력이 없다.
그래서 미리 투자 계획과 프로세스를 가지고 있는 것이 중요하다.
당신은 자산의 가치가 -50% ~ 100% 될 가능성을 인지하고, 환손실, 사상초유의 상승장 상승장, 금리 변동을 고려한 포트폴리오를 구축했는가?
직면한 도전
미국 주식은 2000~2012년 연 수익률이 겨우 1.65%이다.
인플레이션을 고려하면 연 -0.76%이다.
이는 투자자들이 -45% 이상의 하락을 2번씩이나 잘 인내했을 경우이다.
DALBAR의 연구에 따르면 다수는 실패했다고 한다.
평균적으로 2011년에 S&P의 수익률을 -7.85% 밑돌았다.
지난 20년 동안은 지수 대비 -4.32% 밑돌았다.
성과가 저조한 단순한 이유가 하나 있다.
2000년대에 시장 밸류에이션이 극단적으로 높을 때 시작해서이다.
10년 CAPE (Cyclically Adjusted Price-to-earning Ratio) 지수는 1999년 12월에 45를 찍은 적이 있다. 미국에서도 처음 일어나는 일이었다.
CAPE가 45라는 것은 주식에 투자해서 원금 회수하는 데 45년 걸린다는 뜻이다.
미래 수익률은 시작점의 밸류에이션에 좌우된다.
2012년 말 기준 21.55로 장기 평균인 16.5를 30% 상회한다.
1881년 이후로 보면 현재 수준과 같은 20~25에서 미래 수익률은 명목상 겨우 6%,
실직 수익률은 3%이다. 나쁘지 않은 수준이다
반대로 미국 채권은 지난 12년 동안 좋은 투자처였다.
연평균 7.07%를 벌어다 주었고 인플레이션을 고려해도 4.5%의 실질 수익률을 주었다.
단 이런 과거 수익률은 미래 기대 수익률을 하락 시키는 대가로 이뤄진 것이다. 덕분에 채권 수익률이 사상 최저인 2% 밑으로 내려갔다.
미래의 채권 수익률을 예측하는 것은 쉽다. 단순하게 투자 시작점의 이자율 수준을 보면 된다.
미국 국채를 만기까지 보유한다면 대충 연 2% 수준의 명목 수익률을 번다.
투자자들은 미국 주식을 투자하여 명목 수익률 6%, 실질 수익률 3% 또는 미국 채권에 투자하여 명목 수익률 2%, 실질 수익률 -1%를 선택할 수 있다.
60/40 투자자들은 명목 수익률 4.4%, 실질 수익률 1.4%를 벌 수 있다.
다양한 글로벌 자산을 분산하고 자금 관리 기법을 추가하면 리스크는 억제하고 수익률은 더 높일 수 있다.
1단계: 글로벌 자산배분
현대 포트폴리오 이론은 투자에 있어 위험을 지는 만큼 그에 따른 보상이 따라온다는 전제를 가지고 있다.
아래는 테스트해 볼 5가지 자산군을 1973년부터 2012년까지의 수익률을 보여준다.
전제는 없으며 모든 데이터는 배당 및 이자를 포함한 총수익 기준이고 출처는 Global Financial Data이다.
- S&P 500 – 미국 대형주
- NAREIT – 부동산 리츠
- MSCI EAFE – 해외 선진국
- GSCI – 골드만삭스 원자재 지수
- US 10YR – 미국 10년 국채
- T-BILL – 미국 단기 채권
- CPI – 인플레이션
각 지수는 다른 경로를 보여준다. 대부분의 자산군은 대체로 유사한 누적 수익률로 끝난다.
예외적으로 채권은 다른 자산 군의 수익률을 하회했으나 이는 낮은 위험과 변동성에 대한 대가이다.
그럼에도 주식과 같은 자산군에 상당히 근접한 이유는 금리가 두 자릿수에서 2%까지 20년 이상 하락했기 때문이다.
금리가 떨어지면 채권 가격이 오른다. 예시로 1년 금리가 10%인 채권을 91원에 매수한다.
일 년 후에 100원을 돌려받으면 10%을 벌 수 있다. 금리가 1%로 하락하면 1년 채권은 99원에 거래된다. 일 년 후에 100원을 돌려받아 약 1%을 벌 수 있다.
2년간 연 10% 벌 수 있는 채권을 82원에 사고, 1년 후에 금리가 1%가 되면 채권 가격은 99원을 폭등한다.
이자에 대한 내재가치를 미리 다 받아버린 셈이다.
미국 자산들의 기대 수익률이 매력 없거나, 인플레이션으로부터 보호를 받기 위해서는 실물 자산 또는 글로벌 자산들을 검토해 보자.
각 자산군들은 역사적으로 꽤 좋은 수익률을 보여주었지만 변동성과 낙폭이 상당히 크다. 최대 낙폭이 20% 미만을 기록한 미국 정부채를 제외한 나머지 4개의 자산군은 – 50%~70%의 최대 낙폭을 보여주었다.
인플레이션을 고려하여 더 긴 장기 데이터를 검토해 보면 낙폭은 더 커질 뿐이다. 해상도가 더 높은 일간 데이터를 비교해 보면 최대 낙폭은 오직 더 커질 뿐이다. 경험적으로 위험 자산의 대략적 0.20 수준의 샤프 지수를 보이는 반면 분산 투자 포트폴리오는 대략 0.40 정도이다.
샤프 지수 (Sharpe Ratio)는 수익률/변동성이다. 동일 위험 당 어느 정도의 수익을 얻었는지 볼 수 있는 간단한 지표이다. 높을수록 휼륭하지만 올리기 매우 어렵고 만능도 아니다. 최대 낙폭 MDD가 더 유용한 위험 지표라는 주장도 있다.
아래의 사진은 지난 108년 동안 주식의 낙폭을 보여준다. -10% ~ 20% 정도의 낙폭은 밥 먹듯이 발생한다. -30 ~ 40%의 낙폭도 가끔 보인다. 1920년대 대공황에서는 -80% 이상의 하락이 발생했다.
전직 하버드 기금 운용역인 모하메드 엘 엘리안은 “분산 투자 만으로 더 이상 위험을 완화시키기는 충분하지 않다. 2008년에 사실상 모든 자산이 폭락하는 걸 보았다. 위험을 잘 관리하기 위한 장치가 더 필요해졌다”라고 했다.
이 논문에서는 위험 관리를 위한 아주 간단한 계량적 마켓 타이밍을 실험해 본다. 마켓 타이밍은 시장의 진입 및 청산 시점을 예측 또는 대응한다는 관점이다. 이 추세추종 모형은 미국 주식 시장을 대상으로 1900년도부터 실험하고, 이후 4개의 자산군 데이터에 실험했다.
이 모형은 전략 최적화보다는 대부분의 시장에서 적용 가능한 단순한 매매 방법론을 구축하고자 했다. 결론적으로 시장 타이밍 방법론은 투자자들이 언제 위험 자산으로부터 탈출하여 무위험 자산으로 옮겨 타야 하는지 신호를 주는 위험 회피 기법이다. 모멘텀과 추세추종에 대한 학술적인 연구는 부록에 실어 있다.
이후 1973년부터 자산 배분의 관점에서 이 전략을 적용해 보았다. 결과는 보면 채권과 같은 낮은 변동성과 최대 낙폭의 특징을 갖지만 주식과 같은 높은 수익률을 보였음을 알 수 있다. 후반부에는 추가적인 전략의 변형들과 현금 관리 전략 그리고 더 다양한 자산 군들로 확장을 하여 전략을 검토해 보록 하겠다.
2단계: 위험관리
투자자들이 따라 할 수 있을 만큼 단순하고, 감정과 주관적인 의사 결정을 피할 수 있을 만큼 기계적으로 작동하기 위해서는 몇 가지 제약 조건이 필요하다.
1) 단순하고 기계적인 방법
2) 모든 자산군에 동일한 모델 및 변수
3) 가격만 사용해야 한다
이동평균 기반 매매 시스템은 가장 간단하고 대중적인 추세추종 시스템이다.
아래는 S&P 500에 10개월 단순 이동 평균선을 적용한 모습이다.
자산군 : S&P 500
기간 : 1901년 ~ 2012년
데이터 :
- Global Financial Data
- S&P
- Cowles Comission
매수 : 월간 가격 > 10개월 이평
매도 : 월간 가격 < 10개월 이평 & 현금 보유
- 진입 청산은 시그널이 발생하는 각 일자 종가 기준.
- 모델은 각 월의 마지막 날에 한 번씩 업데이트함.
- 한 달 동안 나머지 날들은 가격 변동 무시함.
- 모든 데이터는 배당을 포함한 총수익 기준임.
- 현금 수익률은 90일 미국 단기 채권 기준임.
- 세금, 수수료, 슬리피지는 제외함.
결과:
- 100년이 넘는 연 환산 수익률을 보여주고 있다.
- 타이밍 모델로 누적 수익률은 향상시키고 위험은 감소시켰다.
- 타이밍 모델은 70%의 기간만 시장에 투자했다.
- 연 1회의 매매 회전율에도 불구하고 결과가 더 좋다.
타이밍 시스템은 1901년부터 절반 이상의 기간을 지수 보다 하회했음에도 불구하고 월등한 수익을 달성했다. 초과 성과의 이유는 타이밍 시스템의 낮은 변동성이다. 높은 변동성은 복리 수익률을 감소시킨다. 이 원칙은 산술 평균 수익률과 복리 수익률 간의 비교로 설명 가능하다.
1901년부터 S&P 500의 평균 수익률은 11.26%였고 타이밍 모델은 11.22%였다. 하지만 복리 수익률은 각각 9.32%와 10.18%였다. 매수 후 보유 투자자들은 변동성 효과로 인해 2%의 수익률 하락을 겼는다. 반면에 타이밍 모델은 1% 수준의 손해를 본다.
타이밍 모델이 1930년대와 2000년대의 하락장을 잘 피했다. 1920년 후반 ~ 1930년대 초반까지의 약세장은 완전히 피하지는 못했다. 하지만 시장이 -83.66% 하락할 때 -42.24%로 잘 방어했다.
로그 차트가 아닌 일반 차트로 보자. 최근 22년의 성과를 보면
1) 추세추종 전략이 주식시장이 맹렬할 때는 매수 후 보유 전략 보다 수익률이 낮을 수 있다.
2) 반면, 타이밍 모델은 길고 지루한 하락장을 피할 수 있다.
3) 결과적으로 타이밍 모델의 가치는 경기 사이클을 통째로 살펴봐야 명확해진다.
타이밍 모들은 2000년 10월에 모두 매도했다. 그리고 시장이 3년 연속 빠질 때 2년은 회피했다. 낙폭은 -16.52%에 방어하여 -44.73%의 하락을 겪은 투자자들 보다 더 좋은 결과를 보여준다. 그다음 2007년 12월 31일 S&P 500을 다시 매도하여 2008~2009년의 -50.95%의 손실을 모두 회피했다.
S&P 500이 최악의 성과를 보여준 10개 연도와 타이밍 시스템의 수익률을 비교해 보자.
두 가지 전략의 수익률이 동행하지 않는 게 보인다.
– S&P 500과 타이밍 모델의 상관관계는 -0.38이다.
– 수익률을 보인 해의 상관관계는 0.83이다.
타이밍 모델은 상승장을 추종하고 하락장에는 현금을 보유하는 능력을 보여준다.
타이밍 시스템은 아주 큰 수익과 손실이 적게 발생한다. 대신 작은 수익과 손실을 자주 실현한다.
결과 시스템은 언제 위험 자산을 매수하고 언제 현금을 보유해야 하는지 알려준다. 현금으로 갈아타면서 포트폴리오의 전체적인 위험과 낙폭을 줄일 수 있기 때문이다.
가장 중요한 것은 꼬리 위험(Tail Risk) 그래프의 좌측에 보여지는,
아주 큰 손실을 피할 수 있도록 해준다.
3단계: 글로벌 전술적 자산배분
이번에는 마켓 타이밍 모델을 전 세계 여러 자산군에 적용해 보겠다. GTAA (Global Tactital Asset Allocation)라는 타이밍 모델은 미국 주식, 해외 채권, 부동산, 원자재라는 5개의 자산군으로 구성되어 있다.
단순 보유 후 보유 전략은 (Buy and Hold, B&H)라고 칭하고 5개의 자산군에 동일 비중으로 투자했다고 가정해 본다. 타이밍 모델 또한 다양한 자산군에 동일 비중에 투자하지만 각 자산군을 독립적으로 운용한다. 해당 자산을 전체 자산 중 20% 보유하거나 현금으로 전화하는 운용 방법을 사용한다.
아래의 도표는 보유 자산군별로 보유 개월 수의 비중을 보여준다. 상당 부분의 기간 동안 (60~100%) 투자가 유지되는 것을 볼 수 있다. 대략 80%의 기간 동안 최소 60%는 자산에 투자되고 있으며, 평균적으로 70% 정도를 투자한다.
아래는 GTAA와 B&H 비교해 보았다. GTAA는 5개 자산군에 마켓 타이밍을 적용하고, B&H는 5개 자산군에 동일 비중으로 투자한 것이다. B&H 괜찮은 수익률을 보여주며 분산 투자의 효과를 입증해 준다.
하지만 타이밍 모델을 추가하는 이점은 매우 확실하다. 변동성과 최대 낙폭을 한 자릿수로 줄일 수 있기 때문이다. 최대 낙폭은 -46%에서 -10% 미만으로 줄어들고, 1973년 이후로 성과가 -1% 이하인 해가 1년 밖에 없다.
B&H와 GTAA를 연도별로 비교해 보았다. GTAA는 2008년도를 제외하고 손해를 본 해가 없다. 변동성과 MDD는 줄어들고, 샤프 지수는 올라갔다.
과거 데이터를 연구하고 이동 평균을 최적화했을 가능성이 있다. 그래서 10개월 외에 3, 6, 9, 그리고 12개월 이평도 테스트해 보았다. 이 단순한 전략의 유효성은 매우 일관적으로 나왔다.
다양한 자산군 데이터에 이 모델을 검토해 보는 것은 유용하다.
하지만 실전에서도 그러한 성과를 보여 주었는지가 더 중요하다. 이 자료는 2006년에 처음 출간되고 2005년까지의 데이터를 사용했다.
2005년부터 2012년까지의 수익률은 어떤지 확인해 보자.
이 모델은 과거 데이터로부터 추정한 것과 일치하는 성과를 보여 주었다. 7개년 중 3개년의 성과만 B&H 수익률을 상회했다. 연 수익률 기준으로 B&H를 2% 넘게 상회했다. 변동성과 MDD도 훨씬 낮았다.
실질적인 고려사항 그리고 세금
실전에서 이 전략을 사용하기 전에 운용 수수료, 세금, 거래 수수료, 슬리피지 등을 고려해야 한다.
1. 슬리피지
슬리피지는 매매 주문을 할 때 원하는 가격 보다 더 비싼 가격에 사거나 더 싼 가격에 팔면서 발생하는 비용이다. 호가에 매물이 없거나 주문 실행이 늦어지면서 발생한다. 금리 등 경제 지표가 발표될 때 갑작스로운 가격 변동으로 원하는 가격에 매매를 체결하지 못하면서도 발생한다.
2. 운용 수수료
운용 수수료 (ETF 연간 보수)는 매수 후 보유와 타이밍 모델 모두 동일하다. 투자에 활용하는 금융상품에 따라 다를 수는 있다. ETF나 판매 수수료가 없는 사모펀드는 0.1% ~ 0.3% 수준의 운용 수수료가 있다.
3. 거래 수수료
모델의 낮은 매매 횟수로 거래 수수료는 미세한 수준이다. 1년에 3~4번 정도 거래할 것이며, 자산군 별로 1회 미만으로 거래할 것이다. 슬리피지도 무시할 만한 수준이다. 선택할 수 있는 사모펀드는 많고, 유동적인 ETF를 활용하면 되기 때문이다.
4. 세금, 세금, 세금!!!
세금은 매우 중요하다. 연기금이나 기관 투자자들은 비과세 효과가 있다. 개인 투자자들은 IRA 또는 401K와 같은 (한국은 연금저축펀드, 퇴직연금, IRP 등) 과세 이연 계좌로 투자하는 것이 좋은 대안이다. 투자자마다 매매차익에 대한 세율이 다르다. 또한 세율은 배당률에 영향을 받고 투자 기간에 따라 차이가 있을 수 있다.
투자자가 과세 계좌에서 이 전략을 운용할 때 얼마나 수익률이 감소할지 추정하는 건 난해하다. 대부분의 투자자들은 보유 포트폴리오를 정기적으로 리밸런싱 하여 매수 후 장기 보유 전략도 약간의 거래를 한다. 일반적인 연간 매매 회전율을 대략 20% 수준으로 추정할 수 있다. 이 시스템은 거의 70%의 매매 회전율을 보여준다.
Gannon and Blum (2006)은 최고 세율 구간에 속한 개인 투자자들의 S&P 500 투자 시 세후 수익률의 영향을 1961년 이후 기간에 대해 조사해 보았다. 20%의 회전율을 보이는 투자자는 세전 수익률이 10.62%에서 세후 6.72%로 하락했다. 회전율을 20%에서 70%로 증가하면 추가로 50bp 아래의 감소를 가져와 세후 수익률은 6.27%라고 추정했다.
과세 계좌에서 이 모델을 매매해야 하는 사람에게도 이점은 있다. 자산군별로 손실을 보는 횟수는 많지만 수익이 날 때는 매우 긴 기간 동안 수익이 이어지는 특징이 있다. 아래의 도표는 1973년부터 5개의 자산 군의 모든 매매의 분산을 보여준다. 이러한 부분이 투자자의 세금 부담을 줄이는 데 기여한다.
국내에서 펀드로 매매하면 선취 수수료, 후취 수수료, 특히 거래 수수료가 막중할 수 있다. 거래 수수료는 90일 안에 환매하면 수익의 70%를 뱉어야 하는 식이다. 이런 수수료는 장기 투자를 장려하기 위해 만들었으나 단기적인 리밸런싱에서는 매우 불리한 조건이다. 이런 수수료들이 최저 수준이 상품을 골라 활용해야 한다.
펀드 슈퍼마켓 또는 키움 증권에서 판매하는 펀드들은 이런 수수료가 최저 수준이다. 다른 증권사에서도 온라인 펀드 가입은 수수료가 저렴할 수 있다. ETF의 경우엔 국내에 아직 유동성과 다양성이 부족해서 이 전략을 완전히 실행하기 긴 힘들다. 특히 유동성이 부족한 경우 슬리피지가 거래당 0.3% 이상씩 발생하여 수익률을 많이 희석시킬 수 있다.
이 전략이 먹히는 이유: 변동성 군집현상(Volatility Clustering)
이러한 계량적 시스템의 이점 중 하나는 사람에게 내재된 행태적 편향을 막아준다. 우리 자신의 편향도 찾을 수 있고, 타인의 실수에서 추가 수익을 벌 수도 있다. 어떤 사람이 수익을 얻기 위해선 어떤 사람이 손실을 봐야 하기 때문이다. 사람들의 뇌에 구조화되어 있는 같은 실수를 저지르고 그것을 계속적으로 반복한다. 인간은 돌을 벌 때와 잃을 때 뇌의 다른 부분을 사용한다.
아래의 도표는 이 논문에서 연구한 5개 자산 군의 연 환산 수익률과 변동성을 보여준다. 평균적으로 시장이 10개월 단순 이평 아래에 있을 때 수익률은 60% 도 낮고, 변동성은 30% 더 높다.
원자재는 이평 아래에서 변동성이 높지 않은 유일한 자산군이다. 원자재는 공급 쇼크에 의해 종종 가격이 급등하는 경우가 종종 있는 만큼 직관적으로 타당한 현상이다.
2008년은 전 세계 주식 시장의 변동성 수준이 기록적으로 상승한 주요 사례이다. 하지만 변동성은 시장이 이미 하락한 후에 폭발했다.
