[Strategy] New All Weather Strategy


개요

정적 자산배분에서 가장 좋았던 all weather (all season) 전략을 개조합니다.

All Weather (all season) 전략은 이전에 테스트한 결과 1970년부터 2020년까지 연 복리 9.54%, MDD -13.55%로 매우 좋은 성과를 냈습니다. 구성은 미국 주식 30%, 미국 중기 국채 15%, 미국 장기 국채 40%, 금 7.5%, 원자재 7.5%입니다. 명목 국채 비중이 55%인 전략이라 명목 국채의 영향력이 절대적입니다.

Bridgewater Associates의 제로 금리에 관한 2020년 논문인 Grappling with the New Reality of Zero Bond Yields Virtually Everywhere (이하 B.A (2020)) 에서는 코로나 이후 리플레이션 과정에서 상당한 인플레이션이 발생하고, 국채 금리가 상승해 국채 가격이 하락할 것이라는 시나리오를 제시합니다. 그들이 논문을 낸 2020년 7월 시점이 국채의 고점이었고, 바이든 당선 이후 국채 금리가 빠르게 오르면서 그들의 예측은 현실이 되었습니다.

B.A (2020)에서 제시한대로 자산배분 전략에서 명목 국채 비중을 낮추고 그것을 대신하여 인플레이션에 맞설 수 있는 자산군들을 넣어 테스트하려고 합니다. 인플레이션에 맞서기 위한 자산군은 TIPS, 금, 원자재, 원자재 생산 기업 주식, 필수 소비재 주식, 장단기 금리차 그 자체 정도가 있습니다.

TIPS는 명목 국채에서 소비자 물가 상승률인 CPI만큼 원금과 이자를 보정해주기 때문에 명목 국채의 성격도 어느 정도 가지지만 인플레이션 방어도 가능합니다. 금은 명목 금리에서 인플레이션을 뺀 실질 금리와 반대로 움직이는 경향이 있습니다. 원래도 all weather (all season) 전략에 포함되어 있던 자산군이지만, 인플레이션이 예상되고 명목 금리는 연준이 아직 움직이지 않고 있는 현 상황에 적합한 자산군입니다. 그리고, 자산배분 전략 특성 상 ETF로 구성하는 것이 편해서 달러로 하는 경우가 많은데 금은 달러와 반대로 움직이는 경향이 강해 달러 헤지 기능도 제공합니다.

원자재와 원자재 생산 기업 주식은 인플레이션에 강한 것으로 알려져 있습니다. 인플레이션 자체가 현금 가치가 하락하고 물건 값이 오르는 것이니 맞는 말입니다. 다만 원자재 선물 ETF로 구성할지, 원자재 생산 기업 주식으로 구성할지는 선택해야 합니다. Bhardwaj, Gorton, Rouwenhorst (2015)에서는 (이하 B.G.R (2015)) 2004년 이후로 원자재 선물이 부진했다고 합니다. 2004년 이후로 롤오버에서 이익을 주도록 근월물이 비싸고 원월물이 싼 backwardation이 발생한 구간이 장기 평균보다 낮았고, 오히려 제로 금리에 가까워져 이자 수익이 줄어들어서 그렇습니다. 원자재 선물 ETF들이 대거 등장하여 원자재 선물에 대한 long position 수요가 늘어나 리스크 프리미엄이 낮아져 불리해진 것도 있다고 합니다. 그래서, 이번 테스트에서는 원자재 생산 기업 주식으로 테스트하려고 합니다.

필수 소비재 주식은 사람의 생활에 필수로 쓰이는 것들을 제품으로 가지고 있기 때문에 다른 섹터에 비해 변동성이 낮다고 알려져 있습니다. 이 섹터도 명목 국채를 대신하여 추가해 볼 것입니다. 필수 소비재는 인플레이션이 오더라도 꾸준히 소비할 것이기 때문에 인플레이션에서도 버틸 수 있습니다. 장단기 금리차는 경기 회복과 인플레이션이 예상될 때 다른 자산군에 투자하려는 유인이 생기고, 돈이 오래 묶일 수 있는 장기 채권을 매도해서 장기 채권 금리가 올라가 장단기 금리차가 늘어납니다.

B.A (2020)에서 제시한 것처럼 인플레이션 방어 쪽에 40% 비중을 할당할 것입니다. 인플레이션 방어 목적으로 사용 가능한 것은 금, 원자재 생산 기업 주식, TIPS가 있습니다. 나머지 60%로 사용할 것은 주식(미국, 선진국, 신흥국), 필수 소비재 주식이 있습니다.

비중 결정에 최적의 방법은 없습니다. Risk Parity나 mean-variance 방식의 최적화를 하더라도 결국은 과거 데이터에 맞추어 최적화한 것이기 때문에 미래에도 그것이 최적이라는 보장은 없습니다. 그러니 대략적으로만 맞추고 원하는 구간에서 더 나은지 체크하는 방식으로 가겠습니다.

Lucey et al (2019)에 따르면 9.5% 정도 비중이 매수 후 보유 전략에서 금의 적절한 비중이라고 합니다. 간편하게 10%로 잡고 가겠습니다. 원자재 생산 기업 주식도 기존 all weather (all season) 전략에서 금과 동일한 비중을 주었으니 비슷하게 10%로 잡고 가겠습니다. 인플레이션 방어 목적으로 남은 20%는 TIPS에 할당합니다. 약간이라도 더 높은 수익과 주식에 대한 낮은 상관관계를 위해 TIPS는 만기가 긴 것으로 가져갑니다. (중기 TIPS로 가져가도 문제 없습니다. 그럴 경우 전체 구간에서의 수익이 조금 줄어들고 인플레이션 구간에서 조금 더 강할 것입니다)

나머지 60%는 주식과 필수 소비재 주식으로 구성합니다. 예전에 정적 자산배분 중 결과가 좋았던 것으로 소개한 적이 있던 Golden Butterfly 전략을 생각해보면 채권 비중이 40%였고, TIPS에 20%가 있으니 필수 소비재 20%를 할당합니다. 주식 40%는 미국 시장이 세계 시가 총액의 50% 이상이니 20%를 미국 시장, 10%를 선진국 시장, 10%를 신흥국 시장에 할당해볼 수 있습니다.

사용할 ETF는 다음과 같습니다.

  • VTI (미국 주식)
  • VEA (미국 외 선진국 주식)
  • VWO (신흥국 주식)
  • XLP 또는 KXI (미국 필수 소비재 / 글로벌 필수 소비재)
  • LTPZ 또는 SCHP (장기 TIPS / 중기 TIPS)
  • IAU (금)
  • GUNR (글로벌 원자재 생산 기업 주식)

아래 그림은 VTI 20%, VEA 10%, VWO 10%, XLP 20%, LTPZ 20%, IAU 10%, GUNR 10% 비중으로 테스트한 결과입니다. 연 복리 9.68% 수익에 변동성 11.24%, MDD -22.86%, 샤프 비율 0.88이 나왔고, 최적화도 안 했고 명목 국채도 없는데도 이 정도면 꽤 좋습니다.

output_4_0 output_4_1

                           Strategy
-------------------------  ----------
Start Period               2011-09-21
End Period                 2021-05-28
Risk-Free Rate             0.0%
Time in Market             100.0%

Cumulative Return          144.73%
CAGR%                      9.68%
Sharpe                     0.88
Sortino                    1.22
Max Drawdown               -22.86%
Longest DD Days            506
Volatility (ann.)          11.24%
Calmar                     0.42
Skew                       -0.98
Kurtosis                   19.11

Expected Daily %           0.04%
Expected Monthly %         0.77%
Expected Yearly %          8.48%
Kelly Criterion            8.51%
Risk of Ruin               0.0%
Daily Value-at-Risk        -1.13%
Expected Shortfall (cVaR)  -1.13%

Payoff Ratio               0.95
Profit Factor              1.18
Common Sense Ratio         1.23
CPC Index                  0.62
Tail Ratio                 1.04
Outlier Win Ratio          3.84
Outlier Loss Ratio         3.84

MTD                        2.63%
3M                         5.69%
6M                         10.16%
YTD                        6.65%
1Y                         29.37%
3Y (ann.)                  13.89%
5Y (ann.)                  12.01%
10Y (ann.)                 9.68%
All-time (ann.)            9.68%

Best Day                   6.6%
Worst Day                  -8.11%
Best Month                 9.26%
Worst Month                -8.39%
Best Year                  23.52%
Worst Year                 -7.58%

Avg. Drawdown              -1.33%
Avg. Drawdown Days         20
Recovery Factor            6.33
Ulcer Index                inf

Avg. Up Month              2.44%
Avg. Down Month            -2.0%
Win Days %                 55.38%
Win Month %                63.25%
Win Quarter %              72.5%
Win Year %                 81.82%

비교 대상인 all weather (all season)는 동일 기간 동안 연 복리 7.36% 수익, 연 변동성 6.19%를 기록했습니다. B. A (2020)에서 언급한 2020년 7월부터를 본다면 all weather가 연 8.56% 수익에 9.34% 변동성, 새로 만든 new all weather는 연 25.65% 수익에 11.59% 변동성을 보여줍니다. 인플레이션 문제가 불거지던 시기에 아주 적합합니다.

지금처럼 실질 금리가 마이너스였던 시기인 2011년 12월부터 2013년 5월까지를 보면 all weather가 연 5.98% 수익에 연 4.8% 변동성, 새로 만든 new all weather가 연 9.27% 수익에 7.81% 변동성을 보여줍니다. 샤프 비율 기준으로는 원래의 all weather가 약간 앞서는데, 큰 차이는 아닙니다. 개인 투자자들이 선물로 레버리지를 하는 것이 자유롭지 못하기 때문에 샤프 비율이 약간 부족하더라도 수익이 더 높은 쪽이 나을 수 있습니다.

Bridgewater Associates의 제로 금리에 대한 대응 논문에 따라 극단적으로 아예 명목 국채를 없앤 전략을 만들어 보았습니다. 섹터 주식으로 명목 국채를 대체하다보니 주식 비중이 높아졌고, 수익도 괜찮고 원하는 구간에서 원하는 결과를 얻었지만 전략 자체의 변동성이 높아지는 결과를 가져왔습니다. 지금처럼 극단적으로 명목 국채를 제거하는 것보다는 RPAR ETF처럼 all weather 전략보다 명목 국채 비중을 낮추는 방식으로 대응하고 각자의 인사이트에 따른 트레이딩으로 수익을 보완하는 것이 좋을 수도 있어 보입니다.

참고

Bridgewater Associates (2020), Grappling with the New Reality of Zero Bond Yields Virtually Everywhere

Bhardwaj, G., Gorton, G., & Rouwenhorst, G. (2015). Facts and fantasies about commodity futures ten years later (No. w21243). National Bureau of Economic Research.

Lucey, B. M., Peat, M., Šević, A., & Vigne, S. A. (2019). What is the optimal weight for gold in a portfolio?. Annals of Operations Research, 1-15.




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