직장인 취미 퀀트 투자 개념(4. 포트폴리오 비중조절(리벨런싱))

게으른직장인·2022년 2월 5일

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작장인 취미 퀀트 투자 개념

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포트폴리오 비중조절(리벨런싱)

포트폴리오 전략의 수익률 산정 - CAGR(연평균 성장률)

앞서 우리는 ETF 2종목을 6:4로 구성하는 아주 간단한 포트폴리오를 구성해 보았다.

수익률을 CAGR로 산출하였고, 전략 평가방법 역시 -CAGR/MDD 로 산출하여 점수와 수익률 모두 표준화 하였다.

위 표를 토대로 우리는 우리 포트폴리오는 연평균 수익률이 11.1% 정도 나오며 해당 포트폴리오 전략의 점수는 대략 0.215점 정도 된다고 평가 할 수 있다.

하지만 전략점수가 높게나온다고 해도 결국 SPY 몰빵 전략이 수익률이 조금 더 높다. 하지만 6:4 전략을 유지하면서도 수익률도 몰빵전략보다 더욱 높이는 방법이 있다. 바로 리벨런싱이다.

벡테스팅 - 리벨런싱

복습겸 SPY, KODEX200 지표와 우리의 6:4 투자 후 존버 전략을 정리해보자.

import pandas as pd

# sql = """
# SELECT
# 	A.TICKER
# 	,A.DATE
# 	,A.ADJ_CLOSE PRICE
# FROM 
# 	DAILY_CHART A
# WHERE 
# 	A.TICKER IN ('SPY', 'KRX.069500')
# 	AND A.DATE BETWEEN '20020101' AND '20220131'
# """
# cur.execute(sql)
# data = cur.fetchall()

# pd.DataFrame(data).set_index(['TICKER', 'DATE']).to_csv('04_pf_01.csv')

df = pd.read_csv('04_pf_01.csv').set_index(['TICKER', 'DATE'])

data = {
    'SPY': df.loc['SPY', :]['PRICE'], 
    'KODEX200': df.loc['KRX.069500', :]['PRICE']
}
chart = pd.DataFrame(data)

# 빈값은 앞의 값으로 채운다.(특정 나라에만 공휴일로 휴장일 경우), 앞의값이 없는경우 해당날짜 제외
chart = chart.fillna(method='ffill').loc[
    chart['SPY'].notnull() & 
    chart['KODEX200'].notnull()
]

chart = chart / chart.iloc[0] # 기준가 1로 동일화
chart['Benchmark'] = chart['SPY'] * 0.6 + chart['KODEX200'] * 0.4
chart.plot(rot=45)

cagr = (chart.iloc[-1]/chart.iloc[0]).pow(1/(2021 - 2002)) - 1
mdd = ((chart - chart.cummax()) / chart.cummax()).min()
sp = -cagr/mdd

print('단위(%)')
table = pd.DataFrame.from_dict(cagr.to_dict(), orient='index', columns=['CAGR']) * 100
table['MDD'] = mdd * 100
table['SP'] = sp * 100

table

04_pf_01.csv

단위(%)

벤치마크란?

벤치마크는 전략의 기반이 되는 지수를 말한다. 예를들어 우리의 6:4 전략에서의 기초가 되는 지수(비교군)는 SPY와 KODEX200의 6:4 투자 수익률이 되며 이를 벤치마크라 정한다. 해당 지표를 기반으로 추가적인 전략을 사용하여 투자했을때 기존(벤치마크)대비 얼마만큼의 초과수익(알파)을 창출했는지 쉽게 파악할 수 있다.

백테스팅을 위한 코드

아래 백테스팅의 리벨런싱은 환율변동에 따른 환차익을 적용하지 않음. 이는 이후 상관계수 포스팅에서 함께 다룰 예정.

idxs = chart.index
acc = {'CASH': 1, 'SPY': 0, 'KODEX200': 0}
hist = []
info = {'LAST_RB_YYMM': '0000-00'}

for i, (date, row) in zip(range(len(chart)), chart.iterrows()):  
    
    # 최초셋팅
    if i == 0:   
        acc['SPY'] = acc['CASH'] * 0.6 / row['SPY']
        acc['KODEX200'] = acc['CASH'] * 0.4 / row['KODEX200']
        acc['CASH'] -= acc['SPY'] + acc['KODEX200']
        print(acc)
    
    month = date.split('-')[1]
    yymm = "{}-{}".format(date[0], date[1])    
    
    
    spy_eval_amt = acc['SPY'] * row['SPY']
    kodex200_eval_amt = acc['KODEX200'] * row['KODEX200']   
    eval_amt = spy_eval_amt + kodex200_eval_amt + acc['CASH']
    
    # 리벨런싱
    if month in ['05','11']:
        if info['LAST_RB_YYMM'] != yymm:
            
            target_spy_amt = eval_amt * 0.6
            target_kodex200_amt = eval_amt * 0.4
            
            diff_spy_amt = target_spy_amt - spy_eval_amt
            diff_kodex200_amt = target_kodex200_amt - kodex200_eval_amt
            
            diff_spy_qty = diff_spy_amt / row['SPY']
            diff_kodex200_qty = diff_kodex200_amt / row['KODEX200']
            
            acc['SPY'] += diff_spy_qty
            acc['KODEX200'] += diff_kodex200_qty        
    
    # 평가금 기록
    hist.append({'DATE': date, 'PF1': eval_amt})

pf1 = pd.DataFrame(hist).set_index('DATE')
print(acc)
# print(hist)
chart['PF1'] = pf1

chart.plot(rot=45)