Parity

패리티는 두개가 서로 같은걸 의미한다.


Risk Parity 전략

2009년에 등장한 포트폴리오 전략.

위험을 균등하게 맞춘다는 의미로 risk parity라 명명한듯 하다.


고전적인 포트폴리오는 보통 주식60%, 채권40%등 분산투자 형태로 구현된다.

주식만으로 100% 포트폴리오를 구성하는 경우 단기적인 리스크가 너무크고 수익률이 정체되는 기간이 긴 경우도 있기 때문



그런데 리스크의 관점에서 보면, 위 그림에서와 같이 주식이 전체 리스크의 90%를 짊어지고 가게된다.

그리고 이것이 금융위기와 같은 상황에서는 큰 문제가 된다.




리스크를 50:50으로 맞추어보면 위 그림에서와 같이 주식28%, 채권72%의 비중이 되어야 하는데,

문제는 채권의 비중이 높아짐에 따라 수익이 낮아진다.


이러한 단점을 극복하기위해 채권에 레버리지를 취한 전략을 risk parity라고 한다.


고찰

당연히 이 전략이 만능은 아니고, 

주식강세 장에서는 상대적으로 수익이 감소되는 단점이 있다.

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그냥 수익률만 놓고 비교하면, 위험을 얼마나 감수한 수익률인지 알 수 없기 때문에..

감수한 위험을 고려해 수익률을 평가하는 척도


이미 여러개 나와 있다.


모두가 약속이나 한 듯이 비율(ratio)이라는 단어를 달고 있는데, 기본적으로 '수익 나누기 위험'의 꼴을 따르기 때문이다.


알파, 베타

여기 설명을 읽으면 이공계생 입장에서 쉽게 이해가 된다.

위 그래프에서 알갱이 하나하나가 일별 수익률이라고 보면된다.
y축의 값은 알갱이 하나의 일별수익률
x축의 값은 그때의 BM수익률, 

이때 y절편이 알파.. BM대비 얼마나 높은 수익을 거두었는지
이때 기울기가 베타.. BM대비 얼마나 민감한지..

무위험수익률로 보정해줄 경우, 젠센의 알파, 베타라고 함


샤프 비율

여기에 정리해 둠

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무위험수익률(risk-free rate of return)

은행예금처럼 아주 안전한 상품의 수익률(이자율)

예를들어 은행 정기예금 금리가 연2.5%라면, 현재 무위험 수익률은 2.5%라고 표현가능

(실제로는 은행정기예금이 아니라 국공채수익률이나 미국의 경우 재무성 증권(Treasury Bill)수익률 사용)


z-score

평균과의 차이를 표준편차로 나누어서, 

평균에서 몇 시그마 떨어져있는지 수치로 나타낸것

예를들어 수능시험이라고 한다면, 내가 평균과 동일하면 0시그마, 우수하다면 3시그마 이런식


Sharpe's ratio(샤프 비율)

William Sharpe교수가 1966년에 개발한 투자 성과 판단용 지수

수익을 변동성으로 나누어 계산한 위험을 고려한 수익을 말한다.

z-score와 계산이 상당히 유사하다.


간단하게는 일별수익률의 평균을 표준편차로 나누어준다.

매일매일의 수익률이 0이라면 샤프 비율은 0이 된다.

매일매일의 수익률이 크다면(변동성이 작다면 더 좋다) 샤프 비율은 커진다.

따라서 값이 클 수록 고수익. z-score와 방식이 유사하다

더 높은 샤프 비율을 나타내는 자산이 동일한 위험에 대해 더 높은 수익률을 제공한다

표준편차로 나눈다는 것은 변동성으로 나눠준다는 의미로 해석할 수 있다.

가변성 대비 보상이라는 개념으로도 볼 수 있다.

normalize가 들어가므로 서로다른 종목에 대한 수익률을 직접비교할 수 있도록 바꿔준다는 개념도 있다.



좀더 세밀하게 계산하려면.. 아래와 같이 벤치마크 대비 수익률을 쓸 수도 있다.

위는 무위험 수익률을 벤치마크로 쓴거고..

경우에 따라서 S&P 500 수익률을 쓸 수도 있다.



샤프 비율의 강점

시계열 정보만 가지고 추가적인 정보없이 직접 계산 가능


샤프 비율의 단점

샤프 비율이 위험은 곧 변동성이고 변동성은 나쁘다는 개념에 의존한다는 것(변동성이 곧 표준편차이고 표준편차로 나누니.. 표준편차가 작을 수록 유리)

급격한 상승을 겪는 종목의 경우 upside volatility 를 갖는데 샤프비율로 해석하면 부정적인것으로 비춰진다.


정규분포를 따른다는 가정이 있는데.. 실제 주식의 수익률 데이터는 정규분포라고 단정지을 수 없다.

이는 볼린져밴드에서도 동일하게 발생하는 문제





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