Derivative Bold Asset Allocation (BAA 전략 III)

Dr. Wouter J. Keller (이하 켈러씨) 가 2022년에 새로운 동적 자산 배분 전략인 BAA을 발표했다. 논문은 Balanced BAA와 Aggresive BAA이 주를 이루지만, 꼼꼼한 켈러씨는 기본 전략에 조금씩 변화를 준 전략들 또한 함께 소개하고 있다. 

오늘은 BAA-G12/T6 (Balanced BAA), BAA-G12/T3, BAA-G4/T1 (Aggresive BAA), BAA-G4/T2, BAA-SPY/T1 를 비교해보려고 한다. 

G12, G4 는 공격 자산군에 속한 자산의 종류 수이다. 

G12 - SPY, QQQ, IWM, VGK, EWJ, VWO, VNQ, DBC, GLD, TLT, HYG, LQD

G4 - QQQ, VWO, VEA, BND

T6, T1, T3, T2 는 공격 자산군 투자 시, 투자할 top momentum 자산의 수다. 즉 BAA-G12/T6는 카나리 자산군으로부터 공격 자산군 시그널이 있을 경우 12개의 상품 중 가장 높은 모멘텀을 보이는 6개의 자산에 동일한 비중으로 분산 투자하고, BAA-G4/T1의 경우 4개의 상품 중 1개에 100% 투자하는 방법이다. 

백테스트 기간은 2005.1 부터 (총 16.6 year, since 2006-2-28) 진행하였다. VEA 가 2007.8 부터 시작되었는데 EFA 로 교체하였다. DBC가 2006 년 부근에 시작되지만 부족한 부분은 일정하다고 가정하고 진행하였다. 비교를 위해 켈러씨의 논문 결과도 함께 나타내었다. 켈러씨의 계산 기간은 2002.6 - 2022.6 (20년) 이다.

1. BAA-G12/T6 (Balanced BAA)

CAGR/MDD:   1.10 | CAGR:  10.54 % | MDD:  -9.56 % | SR:   1.30 | Sortino/SR:   1.67 

(켈러씨 계산) CAGR:   12.2 % | MDD:   -8.7 % | SharpeRatio:   1.27 (논문 Fig 3)

2. BAA-G12/T3

CAGR/MDD:   1.09 | CAGR:  10.37 % | MDD:  -9.56 % | SR:   1.12 | Sortino/SR:   1.73 

(켈러씨 계산) CAGR:   12.1 % | MDD:   -10.6 % | SharpeRatio:   1.10 (논문 Fig 9)

3. BAA-G4/T1 (Aggresive BAA)

CAGR/MDD:   1.44 | CAGR:  13.74 % | MDD:  -9.56 % | SR:   1.23 | Sortino/SR:   1.60 

(켈러씨 계산) CAGR:   16.7 % | MDD:   -9.5 % | SharpeRatio:   1.32 (논문 Fig 6)

4. BAA-G4/T2

CAGR/MDD:   1.19 | CAGR:  11.38 % | MDD:  -9.56 % | SR:   1.20 | Sortino/SR:   1.52 

(켈러씨 계산) CAGR:   14.5 % | MDD:   -8.7 % | SharpeRatio:   1.34 (논문 Fig 10)

5. BAA-SPY/T1

CAGR/MDD:   1.20 | CAGR:  11.50 % | MDD:  -9.56 % | SR:   1.34 | Sortino/SR:   1.48 

(켈러씨 계산) CAGR:   11.7 % | MDD:   -10.6 % | SharpeRatio:   1.19 (논문 Fig 11)

6. BAA-QQQ/T1 도 한번 테스트 해봤다.

CAGR/MDD:   1.51 | CAGR:  14.44 % | MDD:  -9.56 % | SR:   1.36 | Sortino/SR:   1.54

켈러씨의 계산과 약간의 차이가 있는데 가능한 이유는 다음과 같다. 

1. 백테스트 기간. 나의 계산은 2005.1 부터지만 SMA12 모멘텀 계산을 위한 지체 기간 (13개월) 이 있어 사실상 2006년 2월부터의 수익 곡선에 대한 결과이다. 자체 계산에 포함되지 않은 기간이 수익률에 영향을 줄 수 있다. 

2. 원본 데이터. 자체 계산의 경우 Yahoo Finance 가 제공하는 각 ETF의 데이터 값만을 이용했다. 반면 켈러씨는 2016년 PAA 논문에서 밝히고 있듯이 여러 데이터를 조합해 50년 동안의 데이터를 복원하여 백테스트에 사용하였다. 그 신뢰성 여부를 제쳐두더라도 정확히 같은 데이터를 이용했다고는 할 수 없어 차이가 불가피하다.

3. 거래 수수료. 켈러씨의 계산은 전략별로 MDD가 약간의 차이를 보이지만 자체 계산한 MDD는 모든 전략에서 동일했다. 자체 계산에서는 거래 수수료를 고려하지 않았다. 즉 회전율이 CAGR 과 MDD 에 영향을 줄 수 밖에 없다. 켈리씨는 논문에서 거래 수수료를 0.1 % 라고 명시하였지만 정확한 계산 로직은 밝히지 않아 그를 재현할 수 없었다.

전략간 상관 관계는 다음과 같다.

상관 관계가 높아 이 중 하나만 선택해 사용해야할 것 같다.