지난 과최적 BAA 전략 I 포스팅에서 거래 규모 기준 상위 200개 정도의 미국 주식 (+ alpha) ETF 중 운용 시작일이 2006/8/1 이전인 ETF 상품 126 개를 이용하여 공격 자산군을 최적화 하였다. 순서를 생각하지 않고 3개의 ETF를 뽑는 경우의 수는 325,500개를 분석하여 가장 높은 CAGR/MDD*Sharpe Ratio 를 가지는 조합을 찾았다. 기본적으로 BAA-G4-T1 (4개의 공격 자산군 중 SMA12 모멘텀이 가장 높은 자산 1개에 100% 투자)와 같은 계산 방법을 따랐다.
이 과정을 통해 얻은 최상의 조합은 SPY, DBC, VCR, IWF 였다.
VCR - Vanguard Consumer Discretionary ETF
IWF - iShares Russell 1000 Growth ETF
SPY 을 통해 주식 시장의 평균적인 움직임을 반영, IWF을 통해서 주식 시장 평균 + alpha 의 수익률을 반영, DBC 와 VCR를 통해 경기 및 인플레이션 방어를 해줄 수 있을 것으로 보인다.
이 조합을 이용하여 2005.1 ~ 2022.8 에 대하여 백테스팅을 해봤다. 앞단 12개월 모멘텀 계산을 위한 lagging period 를 빼고 나면 2006년 2월부터 총 16.6 년이다. 2008년 (금융위기), 2020년 (코로나), 그리고 2022년 (포스트 코로나) 을 포함하고 있어서 모델의 robustness 를 테스트하기에는 충분한 기간인 것 같다.
수익 곡선 비교 (2006.2 ~ 2022.8)
BAA_X1 이 최적화를 통해 찾아낸 Over-fitted BAA 전략이고, Static_SB 는 이 세 전략을 33.3 % 로 투자하는 정적 혼합 전략이다.
| CAGR, % | MDD, % | Sharpe Ratio | Sortino/Sharpe Ratio | |
| BAA-G12-T6 (Balanced BAA) |
10.54 | -9.56 | 1.30 | 1.67 |
| BAA-G4-T1 (Aggressive BAA) |
13.74 | -9.56 | 1.23 | 1.60 |
| BAA-X1 (Overfitted BAA) |
15.29 | -9.56 | 1.56 | 1.68 |
| Static_SB (mix 33.3% each) |
13.45 | -9.56 | 1.47 | 1.66 |
세 전략 BAA-G12-T6, BAA-G4-T1, BAA-X1 은 같은 카나리 자산군을 이용하기 때문에 공격 자산군에 투자하는 시점은 모두 같다. 다만 공격 자산군의 종류와 투자하는 자산군의 개수가 달라 수익률에 차이가 있다. BAA-X1 전략이 수익률이 가장 높을뿐더러, Sharpe Ratio 와 Sortino Ratio/Sharpe Ratio 값도 가장 높게 나타났다.
오늘은 BAA-X1 전략을 한번 더 과최적화 시켜보았다. 켈러씨의 오리지널 방법은 카나리 자산군으로 SPY, VWO, EFA, AGG 를 사용하는데, 퍼포먼스를 향상시키는 다른 카나리 자산군을 찾아보았다.
공격 자산군: SPY, DBC, VCR, IWF
수비 자산군: TIP, DBC, BIL, IEF, TLT, LQD, AGG, SHY (기존 수비 자산군에서 SHY 추가)
카나리 자산군: SPY, VOT, XBI, XSD
VOT - Vanguard Mid-Cap Growth ETF
XSD - SPDR® S&P® Semiconductor ETF
반도체와 바이오 섹터를 추종하는 ETF 인 XBI 와 XSD 가 최적 카나리 자산군으로 나타났다. 중견 성장 기업을 추종하는 VOT 는 어느 정도 이해가 가는데, 내 얕은 지식으로는 반도체와 바이오 섹터 ETF를 포함하는 이유를 설명하기는 힘들다. 아마도 두 섹터가 주식 시장 혹은 경기 상황을 예견하는 선행 지수 역할을 할 수도 있을 것 같다.
| CAGR, % | MDD, % | Sharpe Ratio | Sortino/Sharpe Ratio | |
| BAA-G12-T6 (Balanced BAA) |
10.54 | -9.56 | 1.30 | 1.67 |
| BAA-G4-T1 (Aggressive BAA) |
13.74 | -9.56 | 1.23 | 1.60 |
| BAA-X1 (과최적 전략 1) |
15.29 | -9.56 | 1.56 | 1.68 |
| BAA-X2 (과최적 전략 2) |
17.71 | -9.56 | 1.63 | 1.87 |
수익 곡선을 보면 코로나 시기에 수익이 극대화된 것처럼 보이지만 15년 동안의 연 수익률을 비교해보면 또 그렇지만은 않은 것 같다. 안 좋았던 기간 (2014-2016) 도 물론 있지만 대부분의 분석 기간 동안 BAA 전략을 아웃 퍼폼 했다. 최근 10년 동안 매우 좋았던 반도체나 바이오 테크 ETF를 이용해서 투머치 최적화를 했다고 생각할 수 있지만, 수익은 (오늘 최적화한) 카나리 자산군이 아닌 공격 자산군이나 수비 자산군에서 나오기 때문에 너무 무리한 최적화는 아닌 것 같다.
'자산관리' 카테고리의 다른 글
| 강환국 변형 듀얼모멘텀 전략 I (Kang's Modified Dual Momentum) (4) | 2022.10.21 |
|---|---|
| S&P500 ETF 배당금을 월급처럼 매달 받는 방법 (0) | 2022.10.14 |
| 원자재 ETF 추세 (2022.9) (0) | 2022.10.06 |
| BAA 전략 월별 계절성 분석 (0) | 2022.10.04 |
| Overfitted Bold Asset Allocation (과최적 BAA 전략 I) (4) | 2022.09.21 |