경제가 이렇든 저렇든 매일 주식 계좌를 들여다보지 않고 마음 편하게 투자할 수 있는 방법에는 주식 60/ 채권 40, 올웨더 포트폴리오와 같은 정적 자산 배분 전략이 있다. 정적 자산 배분 전략은 상관관계가 적은 자산군을 정해진 비율대로 투자하고 일정 기간이 지난 후에 (각 자산군의 가격에 변화가 생기므로 처음 투자한 비율과 다른 상태이다) 그 비율로 자산 분배를 다시 한다. 이를 리밸런싱이라고 한다.
몸과 마음이 편한 투자 방법인만큼 동적 자산 배분 전략이나 개별주 투자보다는 수익률이 떨어지지만 투자에 큰 관심이 없는 사람들, 자산이나 수입이 충분해서 리스크를 감당하고 싶지 않은 사람들이 선택할 수 있는 방법이다. 기관 (예: 뱅가드) 에 은퇴 계좌 운용을 맡기면 은퇴까지 남은 시간을 반영하여 이러한 방법에 의거하여 각 자산군에 투자할 비율을 산정해 투자해주기도 한다. 이제 커리어를 시작한 지 얼마 되지 않은 사람의 경우 주식 100 % 혹은 주식의 비중이 높으며 은퇴가 가까워질수록 채권의 비중이 늘어난다. 아주 간단한 방법이지만 장기간 동안 무난한 수익률을 올려주었기 때문에 인기가 많은 것 같다.
개인적으로 동적 자산 배분대비 퍼포먼스가 저조하기 때문에 큰 관심을 두고 있지 않았지만, 요즘 동적 자산 전략들이 침체 구간에 빠져 추세가 살아나려면 시간이 걸릴 것 같아, 정적 자산 전략은 요즘 어떨지 궁금해져서 계산을 해봤다. 동적 자산 배분 전략들을 통해 슬리피지 코스트의 영향을 파악한터라 정적 자산 배분에서도 그 영향을 확인해보고 싶었다. 코딩 측면에서 동적 자산 배분 전략은 매달 리밸런싱을 하기 때문에 계산이 쉽지만 정적 자산 배분 전략은 매분기 (예: 3, 6, 9, 12월), 반년 (예: 6, 12월), 매년 - 이런 식으로 리밸런싱을 하기 때문에 오히려 좀 성가신 부분이 있다.
오늘은 레이달리오 (브리지워터)의 올웨더 전략을 테스트해보려 한다. 이에 대해 잘 모른다면 다음 유튜브를 참고하길 바란다.
백테스트 기간: 2008.1 - 2023.6
수정 종가 데이터 이용, 즉 배당금 재투자를 가정함
3, 6, 9, 12월 리밸런싱
레이달리오 Full All Weather 포트폴리오
해당 기간에 연평균 복리 수익률은 4.7%. 크게 기대하지 않았기 때문에 실망도 없다.
일반적으로 매우 낮은 MDD 를 보여주지만 이 제한된 백테스트 기간 동안에 두 번의 침체 구간을 겪었다. 한 번은 2008-2009 경제 위기 때이고 다른 한번은 최근 포스트 코로나 기간이다. 최대 -18%를 기록했는데, 결론적으로 원상태 이상으로 복구되었고 또한 현재 그 복구가 진행 중이지만, 4.7%의 수익 대비 큰 데미지인 것 같다. 그래도 동적 자산 배분 전략보다 최근 회복세는 더 빠르다 (동적 자산 배분 전략들은 아직 확실한 반등 시그널을 보여주지 못하고 있다).
리밸런싱 월 | CAGR, % | MDD, % |
3, 6, 9, 12월 | 4.7 | -18.0 |
1, 4, 7, 10 월 | 4.4 | -18.8 |
2, 5, 8 11월 | 4.5 | -18.4 |
리밸런싱 기간과 슬리피지 효과 거의 없었다.
최근 침체 구간이 시작되기 전엔 2021년 12월까지도 계산해 봤다.
리밸런싱 월 | CAGR, % | MDD, % |
3, 6, 9, 12월 | 6.1 | -17.9 |
8% 정도의 수익률을 기대했는데 생각보다 너무 낮은 수익률을 보여주어 실망감이 컸다. 2000년대에 들어와서 한시적으로 이 전략의 효과가 줄어든 것일 수도 있고 그냥 망가지는 중 일수도 있다. 부모님 세대 때 괜찮았던 전략이라고 해서 앞으로 나에게도 좋을 것이라는 보장이 없다. 직접 계산해본건 좋은 선택이었다. 최근 침체 구간에서 빠져나오는 속도가 동적 자산 배분보다 빠르다는 느낌이 드는데 동적 자산 배분과 비교해보고 생각을 좀 더 해봐야겠다. 다음번엔 김단테님이 본인 책에서 제시한 올웨더 전략을 점검해봐야겠다.
이전 관련 포스팅
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뱅가드 401K 전략 연구 I
401K를 통해 장기간, 정기적으로 투자될 것이기 때문에 단순한 적립식 투자와 장기 보유식의 수동적 전략에 만족하지 말고 더 나은 전략을 만들어야 할 것 같다. 다른 일반 투자 계좌와는 다르게
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