상대 모멘텀으로 미국 ETF 분산투자 하기

포트폴리오에 대해 생각해보면, 많은 사람들이 단순한 동일 가중 포트폴리오를 떠올립니다.

그러나 이보다 더 나은 전략들이 많이 있습니다. 상대 모멘텀을 포함해서 말이죠.

이번 포스팅에서는 상대 모멘텀을 사용하여 미국 ETF 포트폴리오를 분산투자하는 법을 살펴보겠습니다.

상대 모멘텀(Relative momentum)은 포트폴리오 내 모멘텀 값이 높은 종목을 골라 투자하는 방식인데요.

Meb Faber란 사람이 소개하면서 많이 알려지게 된 방법입니다.

아래 논문에서 자세히 다루고 있지만, 논문이 아니더라도 쉽게 이해할 수 있는 전략입니다.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1585517

상대 모멘텀의 과정은 다음과 같이 간단히 요약할 수 있습니다.

1. ETF를 N개 선택하고

2. 이들의 모멘텀을 계산하고

3. 모멘텀이 높은 순서대로 n개를 선택합니다. (여기서 n < N)

4. 선택한 ETF들의 비중을 할당합니다(동일 가중 혹은 변동성 역가중)

변동성 역가중은 뒤에서 자세히 설명합니다.

아래 그림에 상대 모멘텀이 간단히 설명되어 있습니다.

-그림을 보면, 먼저 선택 단계(Selection phase)에서는 모멘텀 값이 높은 위험자산을 선택합니다.

-그 뒤 가중치 단계(Weight phase)에서는 선택된 ETF들에 가중치를 부여합니다. 그림에서는 동일 가중을 사용합니다.

-상대모멘텀은 배분 과정이 별도로 존재하지 않습니다.

-이 과정이 리밸런싱을 반복할 때마다 계속 됩니다.

이제 상대 모멘텀을 구현하는 방법을 보도록 하겠습니다.

먼저 https://www.lazarus-etf.com/ 의 전략 선택 화면에서 'Relative momentum'을 선택합니다.

Lazarus ETF는 한글을 지원합니다. 화면 오른쪽 상단 버튼을 클릭하여 한글로 웹사이트를 즐기세요.

원하시는 대로 투자 기간을 선택할 수 있습니다. 투자 기간이 길어지면 ETF들의 상장일에 따라 선택할 수 있는 종목의 개수가 줄어듭니다.

선택 대상이 될 기본 아이템을 고릅니다.

포트폴리오의 비교 대상으로 S&P 500 ETF(SPY)를 선택합니다.

선택 단계에서는 선택될 ETF의 수와 모멘텀 계산 방식을 세부 지정할 수 있습니다. 이번에는 모멘텀 값으로 총수익률(Simple return) 방식을 사용해보겠습니다.

다음은 가중치 단계입니다. 이번에는 변동성 역가중 방식을 사용해보겠습니다. 따라서 변동성이 높은 ETF의 비중이 낮아지게 됩니다.

Lazarus-ETF에서는 투자 매개변수를 구체적으로 지정할 수 있습니다. 값을 바꾸지 않고 시뮬레이션을 실행해봅시다.

포트폴리오의 총 수익률이 목표(SPY)보다 낮지만, 최대 손실(max drawdown)이나 최소 월간 수익률, 표준편차가 낮아진 것을 볼 수 있습니다. 따라서 샤프지수는 목표보다 더 나아졌습니다.

자산 별 성과를 봅시다. EEM, USO의 성과가 부진함을 알 수 있습니다. 이를 제외하고 시뮬레이션을 실행해보겠습니다.

성과가 다소 나아졌지만, 눈에 띄는 정도는 아니었습니다.

아래는 상대 모멘텀 전략 대신 동일 가중 전략을 사용한 시뮬레이션의 결과입니다.

상대 모멘텀의 결과가 동일 가중 전략보다 훨씬 낫다는 것을 알 수 있습니다.

우리는 앞으로 SPY가 더욱 오를 지 알 수 없습니다. 그렇기 때문에 상대 모멘텀과 같은 더 안정적이면서 효율적인 전략을 활용해야 합니다.

시뮬레이션 후에는 전략을 저장한 뒤 투자할 종목을 확인할 수 있습니다.

https://www.lazarus-etf.com/