Aggressive Bold Asset Allocation (BAA 전략 II)

지난 시간에 이어 Dr. Wouter J. Keller (이하 켈러씨) 의 2022년 새로운 전략인 BAA 논문을 정리해보자. 논문은 무료로 다운로드 가능하니 직접 읽어보는 것도 좋겠다.

BAA 전략 논문. Wouter JK 2022

지난번에 포스팅했던 BAA 전략은 Balanced BAA-G12 전략으로 안정성에 초점을 둔 방법이다. G12가 의미하는 것은 공격 자산군 종류의 수를 말한다. 좀 더 공격적인 전략을 위해 Aggressive BAA-G4를 논문에서 소개하고 있는데 계산을 위해 일단 두 가지의 모멘텀 계산법과 세 가지 다른 자산군을 먼저 이해할 필요가 있다.

모멘텀 계산법

SMA12 = 현재 달 말일 가격(t)/((현재 달 말일 가격(t)+지난 달 말일 가격(t-1)+지지난 달 말일 가격(t-2)+ ... + 12개월 전달 말일 가격(t-12)) 의 평균) - 1

13612W = 12*최근 1개월 수익률 + 4*최근 3개월 수익률 + 2*최근 6개월 수익률 + 1*최근 12개월 수익률

 

공격 자산군 - QQQ, VWO, VEA, BND

수비 자산군 - TIP, DBC, BIL, IEF, TLT, LQD, BND

카나리 자산군 - SPY, VWO, VEA, BND.

 

투자 로직은 다음과 같다. 

1. 카나리 자산군 내 자산들의 절대 모멘텀을 13612W 방법에 따라 계산한다. 

2. 이 중 하나라도 그 절대 모멘텀 값이 - 라면 수비 자산군에만 투자한다. 모두 + 인 경우에만 공격 자산군에 투자한다.

3.  공격 자산군의 투자할 경우, 공격 자산군 내 자산들의 SMA12을 계산 후 top 1 에 동일한 비율로 투자한다. 

4. 수비 자산군에 투자할 경우, 같은 방법으로 top 3 자산군을 뽑아 동일한 비율로 투자하되, 다만 이 top 3 자산 중 BIL ETF의 SMA12 모멘텀보다 작다면 그 자산 대신 BIL 에 투자한다. 예를 들어 만약 top 3 중 한 ETF의 SMA12가 BIL 의 SMA12보다 작다면 투자 금액의 33 % (=100/3) 를 BIL 에 투자한다. ETF의 SMA12가 BIL 의 SMA12보다 작다면 투자 금액의 66 % (=100/3*2) 를 BIL 에 투자한다. 

Balanced BAA-G12 와의 차이는 공격 자산군의 종류가 4개로 줄었고, 공격 자산군 내에서 SPY가 QQQ로 대체되었다. 또한 공격 자산군 투자시 top 6가 아닌 모멘텀 top 1에 투자한다. BAA-G12와 BAA-G4의 결과표를 비교해보자. 

표가 꽤 복잡한데, 주요 관심사인 세 기간 (최근 10년, 최근 20년, 전체 기간 (1970.12~2022.6))에 하이라이트 해놓았다. 그리고 각 심볼이 무엇을 의미하는지 정리해보았다. 

R: CAGR - 연 평균 복리 수익률

D: MDD - 전고점 대비 최대 누적 하락률 

V: Volatility - 연간 변동성

UPI: Ulcer Performance Index - 리스크 대비 수익률 지표 중 하나

SR: Sharpe Ratio - 샤프 지수. 리스크 대비 수익률 지표 중 하나 

DF: Defensive fraction - 해당 기간 동안 얼마나 수비 자산군에 투자했지를 나타냄

 R6040: 주식 (SPY) 60% 채권 (IEF) 40 % 전략의 CAGR

TOver: Annual turnover - 연간 회전율 - 일 년 중 얼마나 투자 종목을 교체하는지 나타냄  

TrM/y: 연중 투자를 바꾸는 월 비율

K - 켈러씨 자체 리스크 대비 수익률 지표. MDD가 보정된 CAGR이라고 보면 된다.

성과 계산을 위해서 거래 당 TC (Trading Cost) 0.1% 를 고려했다. 

전체 기간 FS에 대해서 CAGR이 21 %, MDD 가 14.6 % 로 BAA-G12 (14.6 %, 8.7 %) 나 60(SPY)/40(IEF) (9.5 %, 29.5 %) 보다 성과가 많이 향상되었다. 더욱 공격적인 방법임에도 불구하고 샤프지수 (SR)는 소폭이긴 하지만 더 나아졌다.

최근 20년 RS 기간 동안의 실적을 보면, CAGR 16.7 %, MDD 9.5 % 이다. 많은 동적 자산군을 비교해보고 개선하고 있지만, 상당히 훌륭한 수치이다.  

Balanced-BAA vs. Aggressive-BAA. 출처: Allocate Smartely

 

BAA-G4 의 수익곡선과 MDD (vs. 60/40)

위 수익 곡선에서는 60/40 전략을 벤치마크로 비교했는데, 해당 기간 동안 100배 정도의 최종 수익금에 차이가 있다. 다만 노란색 선이 보여주듯이 대부분의 구간에 대해서 60/40 전략의 수익률보다 우수했지만 최근 15년 동안에는 비슷한 수익률을 보여준다. 

MDD 곡선에서 붉은색을 보면 BAA-G4의 MDD 14.6 %는 99 년 부근에 기록한 것으로 보인다. 하지만 그 이후 25년 동안 10%를 넘은적이 없다. 

BAA-G4 전략의 우수성에도 불구하고 켈러씨는 BAA-G4의 공격성 (공격 자산군 투자시 top 1에 100% 투자)이나 Balanced BAA-G12 의 보수성 (공격 자산군 투자시 top 6에 동일 비중 투자)에 대해서 염려가 됐다 보다. 논문에서 추가적으로 BAA-G12/T3, BAA-G4/T2, BAA-SPY 등의 변형 전략이나 다른 모멘텀 계산 방법들을 이용하여 비교하였는데, 오늘 소개한 BAA-G4 가 가장 나은 성과를 보여 이에 대한 언급은 생략하려고 한다.

한편 Allocate Smartley는 BAA 전략이 세금 측면에서는 매우 비효율적인 전략이라고 지적했다.

출처: Allocate Smartely

보통 동적 자산 배분 전략이 세금 측면에서 효율적이지만, BAA는 특히나 세금을 많이 유발한다. 회전율이 높기 때문인 것 같다. 미국에서는 단기간 보유한 주식 (Short-Term Cap Gains) 과 장기 보유한 주식 (Short-Term Cap Gains) 의 세율이 다르다. 그래서 버핏옹도 항상 장기 보유를 하라고 권유한다. 

동적 자산 배분 전략에 공통적으로 적용되는 주의사항은 과최적화 (over-fitting) 문제이다. 과거의 데이터를 기반으로 하여 만든 전략이므로 미래에 자산간의 상관 관계가 변한다면 이 전략의 CAGR, MDD는 재현되지 않을 수 있다. 계산으로부터 얻어진 CAGR 보다는 낮은 성과를 기대하는게 현실적이라 할 수 있겠다. 또한 한 전략에 올인하지 말고, 예상치 못한 상황에 MDD 가 깨질 것을 대비하여, 상관 관계가 낮은 여러 자산 배분 전략을 병행하는 것이 좋을 듯 하다.