서로 상관관계가 낮은 여러 전략이나 자산에 자본을 배분하여, 개별 전략의 일시적 부진이 전체 포트폴리오에 미치는 충격을 완화하는 기법입니다. 현대 포트폴리오 이론에서 리스크를 증가시키지 않고 기대 수익을 유지할 수 있는 ‘유일한 공짜 점심’으로 불립니다.
핵심
- 단순히 종목 수를 늘리는 것이 아니라 ‘상관관계(Correlation)‘가 낮은 전략들의 조합이 핵심임
- 특정 시장 국면(Regime)에서 발생하는 전략의 성능 저하(Degradation)를 상쇄함
- 심리적 안정감을 제공하여 시스템 트레이딩의 최대 적이라 할 수 있는 ‘중도 포기’ 가능성을 낮춤
- 단일 전략의 파산 위험(Risk of Ruin)을 분산하여 생존 확률을 극대화함
왜 중요한가
완벽한 예측 모델은 존재하지 않기에, 특정 전략이 작동하지 않는 구간에서도 다른 전략이 수익을 내어 자산 곡선의 변동성을 줄여야 합니다. 이는 MDD를 낮추어 결과적으로 더 높은 레버리지나 효율적인 자금 운용을 가능하게 합니다.
예시 (가상)
추세추종 전략과 평균회귀 전략을 5:5 비율로 배분했을 때, 횡보장에서 추세 전략이 손실을 보더라도 평균회귀 전략이 이를 보완하여 전체 자산 곡선은 완만하게 우상향하는 경우입니다. (가상 예시)
확인법
전략 간의 수익률 시계열 상관계수를 측정하여 0에 가깝거나 음의 상관관계를 가진 전략들을 조합합니다. 또한, 서로 다른 타임프레임이나 서로 다른 자산군(주식, 채권, 원자재 등)에 분산되어 있는지 검증합니다.
강의 연결
단순한 분산보다 효율적인 자금 배분을 위해서는 ‘Position Sizing’ 및 ‘Volatility Targeting’ 노드와 함께 학습하십시오.