Christian Goulding과 Campbell Harvey가 작성한 연구 "Investment Base Pairs"는 현대 금융의 전통적 접근법에 도전하는 획기적인 포트폴리오 구성 프레임워크를 제안했다. 그들의 연구는 크로스 자산 정보를 활용하여 투자 전략을 최적화하고 다양한 자산 클래스에서 수익률을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 다음은 그들의 조사, 주요 발견사항, 그리고 투자자와 어드바이저를 위한 시사점에 대한 개요다.
저자들이 조사한 것은 무엇인가?
이 연구는 분위수 기반 정렬(예: 상위 30% 롱/하위 30% 숏)과 선형 가중 스킴과 같은 기존 포트폴리오 구성 기법의 한계를 비판한다. 이러한 방법들은 널리 사용되지만 가치 있는 크로스 자산 정보를 고려하지 못한다.
이러한 격차를 해결하기 위해 저자들은:
가치, 모멘텀, 캐리와 같은 일반적인 투자 신호를 "베이스 페어" 포트폴리오로 분해했다. 크로스 자산 예측 가능성, 신호 상관관계, 신호 평균과 분산의 불균형이 포트폴리오 성과에 어떤 영향을 미치는지 조사하여 주식, 채권, 통화, 원자재와 같은 자산 클래스 간의 상호의존성을 활용할 수 있게 했다. 4개 자산 클래스와 3개 신호 유형에 걸친 64개 유동 선물 및 선도 시장에서 구축된 1,710개 선물 페어 포트폴리오를 사용하여 그들의 접근법을 테스트했다: 주식 지수 15개, 채권 13개, 통화 9개, 원자재 27개.
그들의 데이터는 1985년 1월부터 2023년 9월까지의 기간을 다뤘다.
"낮은 거래 비용, 높은 유동성, 그리고 이러한 선물의 상당한 역사를 고려할 때, 이 데이터셋은 신호 주도 투자의 다양성을 연구하는 풍부한 환경을 제공하며, 12개 주요 전략 카테고리를 다룬다: Equity Value, Bond Value, Currency Value, Commodity Value, Equity Momentum, Bond Momentum, Currency Momentum, Commodity Momentum, Equity Carry, Bond Carry, Currency Carry, Commodity Carry, 그리고 자산 클래스별, 신호 유형별, 그리고 "All" 카테고리별 여러 집계 카테고리들."
그들은 저성과하거나 "정크" 페어를 제거하면서 고성과 "베이스 페어"를 식별하고 타겟팅하는 것을 강조했다. 그들의 방법론은 각 자산의 신호가 후속 수익률과 상관관계를 갖는 것뿐만 아니라(자기 자산 효과) 다른 자산의 신호 및 수익률과도 잠재적으로 상관관계를 갖고(크로스 자산 효과), 신호가 평균 수준이나 변동성에서 지속성 차이를 갖는 것을 포함했다.
다음은 그들의 주요 발견사항 요약이다:
베이스 페어 포트폴리오를 통한 향상된 수익률: 제안된 접근법은 전통적 방법을 크게 능가했다. 예를 들어: 집계 "All" 포트폴리오의 연간 수익률이 3.4%에서 10.4%로 증가했다. Equity Value 수익률이 3.6%에서 14.3%로 급증했다. Currency Momentum이 -3.0%의 손실에서 10.3%의 이익으로 반전되었다.
성과의 동력: 개선된 결과는 다섯 가지 핵심 동력을 활용한 데서 나온다: 자기 자산 예측 가능성: 신호가 같은 자산 내에서 수익률을 얼마나 잘 예측하는가. 크로스 자산 예측 가능성: 신호가 다른 자산들에서 수익률을 어떻게 예측하는가. 신호 상관관계: 자산들 간 신호 관계. 신호 평균 불균형: 평균 신호 강도의 차이. 신호 분산 불균형: 신호 강도의 변동성.
결과는 가상의 결과이며 미래 결과의 지표가 아니고 어떤 투자자가 실제로 달성한 수익률을 나타내지 않는다. 지수는 관리되지 않으며 관리 또는 거래 수수료를 반영하지 않고, 지수에 직접 투자할 수 없다.
참고: 이 그림은 신호 주도 페어 전략 포트폴리오 수익률의 다섯 가지 동력을 보여준다: 자기 자산 예측 가능성, 크로스 자산 예측 가능성, 신호 상관관계, 신호 평균 불균형, 신호 분산 불균형. xi와 xj는 각각 날짜 t에서 자산 i와 j의 신호를 나타내며, ri와 rj는 날짜 t + 1에서의 수익률을 나타낸다. 파란 화살표는 상관관계를 나타낸다. 파동(주황색과 파란색)은 신호의 시간 변동을 나타낸다. 파란 쐐기는 신호 수준의 체계적 차이를 나타낸다. 각 동력은 섹션 2에서 도출된 바와 같이 성과에 영향을 미치는 별개의 메커니즘을 반영한다.
자산 클래스에 걸친 견고성: 이 방법론은 주식, 채권, 통화, 원자재에 걸쳐 효과적임을 입증하여 견고성을 보여줬다.
노이즈 제거: "정크" 페어(저성과 조합)를 폐기함으로써 접근법은 신호 품질을 향상시키고 포트폴리오 부담을 줄였다.
결과는 가상의 결과이며 미래 결과의 지표가 아니고 어떤 투자자가 실제로 달성한 수익률을 나타내지 않는다. 지수는 관리되지 않으며 관리 또는 거래 수수료를 반영하지 않고, 지수에 직접 투자할 수 없다.
결과는 가상의 결과이며 미래 결과의 지표가 아니고 어떤 투자자가 실제로 달성한 수익률을 나타내지 않는다. 지수는 관리되지 않으며 관리 또는 거래 수수료를 반영하지 않고, 지수에 직접 투자할 수 없다.
모델의 검증
Goulding과 Harvey는 다음을 발견했다:
"모델의 강력한 검증: 126,286개 관측치에 걸쳐 모델의 정상 상태 페어 전략 수익률의 경험적 대응물인 θ가 장기 평균 수익률 변동의 63.7%를 동시적으로 설명하며, 0.984의 매우 유의한 베타(p-값 ≈ 0)와 0.0008의 미미한 절편을 보였다. 1에 가까운 베타와 무시할 수 있는 절편은 θ가 가장 광범위한 그룹 수준에서 장기 평균 수익률 횡단면을 약 1:1로 포착하며, 우리 모델이 포착하지 못하는 변동은 약 3분의 1에 불과함을 시사한다." 그들은 또한 "페어 포트폴리오가 성과에서 이질적일 뿐만 아니라 그들을 동인하는 것에서도 매우 이질적"이라는 것을 발견했다. "예를 들어, 자기 자산 효과는 대부분 그룹에서 37-51%를 기여하지만 Currency Value의 34.9%에서 Equity Carry의 83.1%까지 범위를 갖는다. 크로스 자산 효과는 대부분 그룹에서 32-49%를 기여하지만 Currency Value의 14.0%에서 Bond Carry의 54.6%까지 범위를 갖는다. 신호 편향과 높은 신호 상관관계는 설명되지 않은 효과들—모델 절편과 연결된—즉 신호 예측 가능성에 귀속되지 않는 자산 평균 수익률 부분을 통해 많은 전략 카테고리를 동인한다."
이러한 발견들은 Goulding과 Harvey가 다음과 같이 결론짓게 했다:
"우리의 발견은 자산 가격 이론에 중요한 함의를 갖는다. 상당한 수익률 변동에 기여하는 크로스 자산 효과의 두드러짐은 Fama and French (2015)와 같은 모델이 가정하는 바와 같이 수익률이 주로 자기 자산 위험 요인에 의해 동인된다는 가정에 도전한다. 이는 자산 간 의존성이 이전에 생각했던 것보다 신호 주도 수익률에서 더 큰 역할을 한다는 것을 시사한다. 평균 및 분산 편향과 같은 신호 불균형이 그림을 더욱 밝혀내며, 수익률이 위험 프리미엄보다는 신호 구성의 체계적 편향을 반영할 수 있는 정도를 포착한다." 그들은 덧붙였다: "자산 간 상호작용이 신호 평균과 변동성의 차이와 함께 기존 접근법이 놓치는 근본적인 힘들을 노출시키며, 수익률이 순수한 위험 보상보다는 부분적으로 신호 설계를 반영할 수 있음을 암시한다."
"베이스 페어" 포트폴리오 구성 방법이 전통적 방법과 비교하여 어떻게 수익률을 개선하는가?
"베이스 페어" 포트폴리오 구성 방법은 크로스 자산 정보를 활용하고 신호 주도 전략을 정제함으로써 전통적 방법과 비교하여 수익률을 개선한다. 주요 개선사항들은:
투자 신호의 분해: 분위수 정렬(예: 상위 30% 롱/하위 30% 숏)과 같은 전통적 방법들은 중요한 크로스 자산 정보를 폐기한다. 베이스 페어 방법은 가치, 모멘텀, 캐리와 같은 신호를 "베이스 페어" 포트폴리오로 분해하여 포트폴리오 구성에 대한 더 세분화된 접근을 가능하게 한다.
크로스 자산 예측 가능성 활용: 이 방법은 크로스 자산 관계를 통합하여 한 자산 클래스의 신호가 다른 자산 클래스의 수익률을 예측할 수 있게 한다. 이는 전통적인 자기 자산 중심 접근법이 부족한 통찰의 층을 추가한다.
고성과 페어 타겟팅: 최고 성과 페어를 식별하고 집중하면서 "정크" 페어(저성과 조합)를 제거함으로써 전략은 노이즈를 줄이고 포트폴리오 품질을 향상시킨다.
전통적 방법과의 비교
측면 전통적 방법 베이스 페어 방법 신호 활용 자기 자산 신호에 집중 크로스 자산 신호 통합 포트폴리오 구성 분위수 정렬 또는 선형 가중 분해된 신호 주도 페어 수익률 최적화 보통 수익률 평균 수익률 3배 증가 노이즈 감소 낮은 신호 품질 유지 "정크" 페어 제거
"정크" 페어의 제거가 포트폴리오의 전반적 성과에 어떻게 기여하는가?
"정크" 페어의 제거는 신호 품질을 개선하고 노이즈를 줄이며 위험 조정 수익률을 향상시킴으로써 포트폴리오의 전반적 성과에 기여한다.
방법은 다음과 같다:
1. 신호 정밀도 향상
"정크" 페어는 약하거나 신뢰할 수 없는 예측 신호를 가진 자산 조합을 나타낸다. 이러한 페어를 제거함으로써 포트폴리오 구성은 강한 크로스 자산 예측 가능성과 견고한 신호 강도를 가진 고성과 페어에만 집중한다. 이러한 정제는 더 정확한 투자 결정으로 이어진다.
2. 포트폴리오 부담 감소
저성과하거나 노이지한 페어는 고품질 신호의 영향을 희석시켜 전반적인 포트폴리오 수익률을 끌어내린다. 이러한 페어를 제거하면 가장 효과적인 신호만이 포트폴리오 성과에 기여하게 되어 수익률이 증가한다.
3. 위험 조정 수익률 개선
정크 페어는 종종 상응하는 보상 없이 불필요한 변동성이나 위험을 도입한다. 이들을 폐기함으로써 포트폴리오는 일관되고 신뢰할 수 있는 성과를 제공하는 조합에 집중하므로 더 나은 위험 조정 수익률을 달성한다.
4. 분산투자 최적화
정크 페어를 제거하는 것은 비생산적인 영역으로의 과도한 분산투자를 피하는 데 도움이 된다. 전략은 약하거나 관련 없는 자산 조합에 투자를 분산시키기보다는 크로스 자산 시너지에 의해 동인되는 의미 있는 분산투자에 집중한다.
5. 포트폴리오 구성 간소화
제거 과정은 포트폴리오 구성을 간소화하여 주식, 채권, 통화, 원자재와 같은 자산 클래스에 걸친 고가치 기회를 식별하고 자원을 할당하는 것을 더 쉽게 만든다.
이 새로운 접근법에서 가장 많은 혜택을 받은 특정 자산 클래스는 무엇인가?
"베이스 페어" 포트폴리오 구성 방법은 여러 자산 클래스에 혜택을 주지만, 고유한 특성과 크로스 자산 관계를 활용할 수 있는 능력 때문에 이 접근법에 특히 적합한 특정 클래스들이 두드러진다. 다음은 가장 많은 혜택을 받는 특정 자산 클래스들이다:
1. 주식
혜택을 받는 이유: 이 방법은 가치, 모멘텀, 캐리 신호 내에서 고성과 페어를 타겟팅함으로써 주식 성과를 향상시킨다. 예를 들어, 베이스 페어 접근법을 사용할 때 주식 가치 수익률이 상당히 증가했다(3.6%에서 14.3%로). 크로스 자산 장점: 주식은 종종 채권과 원자재와 같은 다른 자산 클래스와 강한 상호관계를 보이며, 이는 더 나은 분산투자와 수익률 최적화를 위해 활용될 수 있다.
2. 통화
혜택을 받는 이유: 높은 변동성과 노이즈로 인해 전통적으로 어려움에 직면한 통화 모멘텀 전략이 이 방법 하에서 극적인 개선을 보였다(예: -3.0% 손실이 10.3% 이익으로 전환). 크로스 자산 장점: 통화는 금리와 원자재 가격과 같은 거시경제적 요인과 높게 상호연결되어 있어 크로스 자산 예측 가능성에 이상적이다.
3. 원자재
혜택을 받는 이유: 원자재는 종종 주식과 채권과는 다른 독특한 수익률 동인(예: 공급/수요 역학)을 보인다. 베이스 페어 방법은 "정크" 조합을 필터링하면서 고성과 원자재 페어를 분리하는 데 도움이 된다. 크로스 자산 장점: 통화(예: 유가와 USD)와 주식(예: 광업주)과의 강한 연계는 크로스 자산 정보를 사용하여 성과를 최적화할 수 있는 능력을 향상시킨다.
4. 고정수익(채권)
혜택을 받는 이유: 채권은 특히 금리 변화가 성과를 동인하는 환경에서 주식과 통화와의 크로스 자산 상관관계를 포착하는 방법의 능력으로부터 혜택을 받는다. 크로스 자산 장점: 채권 수익률과 주식 시장 간의 관계는 분산투자와 수익률 향상을 위한 기회를 제공한다.
핵심 시사점
"Investment Base Pairs" 논문은 크로스 자산 관계와 신호 분해를 강조함으로써 포트폴리오 구성에 대해 생각하는 혁신적인 방법을 도입했으며, 이는 크로스 자산 관계에서 정보를 포착하는 더 미묘한 방법을 제공한다. 체계적인 퀀트 펀드 스폰서들이 이 흥미로운 방법론을 그들의 펀드 구성 규칙에 통합할지 보는 것이 흥미로울 것이다.
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