이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky) 아저씨가 설명하는 팩터 포트폴리오란

팩터 포트폴리오에 대해서 대충 감은 잡히셨을 것 같습니다. 그러나 실제로 팩터 포트폴리오를 어떻게 만들어 가야 할지는 막막할 수 있습니다. 팩터 포트폴리오를 실제로 어떻게 완성하는지, 이에 대한 여정을 퀀트 투자에서 유명한 3가지 금언으로 살펴보려 합니다.

 

지난 편 확인하기.

https://assetcoach.tistory.com/116

팩터 포트폴리오는 사이보그 자산군이다.

 

지난 편을 이해하셨다는 전제로 이어나가보도록 하겠습니다.

 

이고르 툴친스키가 제시한 퀀트 투자의 세 가지 금언은 다음과 같았죠.

1. 가능한 좋은 규칙을 많이 마련할 필요가 있다.

2. 어떤 하나의 규칙도 완전히 신뢰할 수는 없다.

3. 규칙을 동시에 사용하는 전략을 개발할 필요가 있다. 

 

일단 차례대로 하나씩 살펴봅시다. "가능한 좋은 규칙을 많이 마련할 필요가 있다."는 건, 퀀트 투자에서 최대한 많은 수의 좋은 팩터를 확보하는 게 중요하다는 것을 의미할 겁니다. 여기서 주의해야 할 것은 많은 수의 '좋은' 팩터를 확보하는 게 중요하다는 점입니다.

 

좋은 팩터에 대해서는 이전 글들로 살펴봤습니다. 요약하자면 경제적으로 합리적인 논리로 이해가 되면서도, 성과가 꾸준하게 나서 역사가 쌓인 팩터가 '좋은' 팩터입니다. 많은 사람이 퀀트 투자를 하다가 실패합니다. 많은 초보 투자자 분들은 논리적인 검증도 없이 데이터 마이닝(KDD: Knowledge Discovery in Data)으로 팩터 찾기에 집중합니다. 데이터 마이닝이란 통계적인 분석을 통해, 데이터 상으로 유의미한 패턴을 찾는 행위를 말합니다. 

 

웃자고 한 말이지만 퀀트 투자 속 데이터 마이닝은 이런 건 아닙니다.

 

사실 말이 데이터 마이닝이지, 데이터를 보면서 유의미한 패턴(팩터)를 찾아내는 것은 정말 쉽습니다. 과거 데이터를 이 잡듯이 고문해버리면 좋은 성과를 보여주는 듯한 팩터로 변신하기 때문입니다. 그러나 실제로 데이터를 고문해서 얻은 팩터를 사용하면, 대부분은 좋지 못한 결과로 귀결되는 듯 합니다. 과거 데이터에만 특수하게 해당되는 팩터일 확률이 높기 때문입니다. 이런 현상을 과최적화 현상이라고도 말합니다.

 

2. 어떤 한 규칙도 완전하게 신뢰할 수는 없다.

 

두번째 금언은 '어떤 한 규칙도 완전하게 신뢰할 수는 없다.'인데요. 사실 아무리 좋은 팩터라고 해도 성과가 부진한 시기가 없을 수 없다는 맥락입니다. 팩터의 성과도 생애주기가 있는 셈입니다. 매 분 매 초마다 수익을 안겨다 주는 팩터는 없을지도 모릅니다. 매번 수익을 가져다 주는 구간이 있는 반면, 매번 손실을 가져다 주는 구간이 있을 수 있다는 겁니다. 그렇기에 우리는 한 팩터만 믿고 투자를 운용할 수 없는 겁니다. 

 

3. 규칙을 동시에 사용하는 전략을 개발할 필요가 있다.

 

두번째 금언과 이어지기도 합니다. 퀀트에게는 팩터 포트폴리오가 필요하다는 맥락이 세번째 금언인 '규칙을 동시에 사용하는 전략을 개발할 필요가 있다.'에 포함되어 있는 겁니다. 팩터 하나 하나는 단편적으로 금융시장을 설명합니다. 따라서 우리에게는 팩터 포트폴리오가 필요한 것입니다. 여러 팩터를 동시에 활용하면서, 팩터들마다의 장단점을 수익에 유리하도록 살릴 수 있기 때문입니다. 

 

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이고르 톨친스키 아저씨가 주창한 3가지 금언은 퀀트 투자의 기초일 수도 있구요. 투자의 대원칙 같은 개념이기도 합니다. 퀀트 투자를 떠나서 어느 투자든 적용할 수 있을 만한 원칙이니 참고하면 좋을 듯 합니다. 다음에는 이러한 원칙을 기반으로 팩터 포트폴리오를 실제로 구성하는 과정에 대해서 다뤄보려고 합니다. 에셋코치였습니다. 읽어주셔서 감사합니다.