CHAPTER 12 / SECTION 08
12.8 시장 상태별 수익과 손실 진단하기
변동성과 추세를 이용해 시장 상태를 나누고 수익, 낙폭과 회복을 비교합니다.
오늘의 시장 상태를 내일 수익에 붙이기
평균 수익이 비슷한 두 전략 중 하나가 시장이 흔들리는 날에 손실을 집중적으로 낸다고 하자. 투자자는 그날 다른 자산도 함께 떨어져 현금이 더 필요할 수 있다. Regime(시장 상태)별 성과는 전략의 수익과 손실이 어떤 환경에 몰리는지 보여 준다.
먼저 시장 지수의 최근 60거래일 수익률로 실현 변동성을 계산한다. 이를 그날보다 앞선 변동성 기록의 중앙값과 비교한다. 현재 변동성이 18%이고 과거 중앙값이 15%라면 높은 변동성 상태다. 문턱은 과거 창을 계속 늘려 계산하거나 학습 구간에서 고정한다.
추세는 지수의 현재 총수익 가치와 126거래일 전 가치를 비교해 구한 약 6개월 수익률로 판단한다. 그 수익률이 이전 시점들에서 얻은 6개월 수익률의 중앙값 이상이면 상대적으로 강한 추세다. 예를 들어 최근 수익률이 2%이고 이전 중앙값이 4%라면 가격이 올랐어도 이 분류에서는 약한 추세다. 중앙값은 극단값의 영향을 줄여 주지만 각 상태의 날짜 수가 정확히 같아진다는 보장은 없다.
- 이전 날짜까지
변동성과 추세에 쓸 과거 중앙값을 각각 정한다. - 오늘 장 마감
오늘 계산한 60일 변동성과 126일 수익률을 문턱과 비교한다. - 다음 수익 관측
이미 확정한 상태에 다음 기간 전략 수익을 배정한다.
평가 구간 전체의 중앙값으로 첫날을 분류하면 당시에는 없던 관측이 문턱에 들어간다.
| 진단 상태 | 변동성 | 추세 |
|---|---|---|
| Risk-on(위험 선호) | 낮음 | 강함 |
| Caution(경계) | 높음 | 강함 |
| Crisis(위기) | 높음 | 약함 |
| Recovery(회복) | 낮음 | 약함 |
이 이름은 변동성과 추세로 붙인 진단용 이름이다. 모멘텀 전략이 실제 주문에 쓴 국채 금리차 필터는 별개다. Hidden Markov Model(은닉 마르코프 모형)이나 Regime-switching Vector Autoregression(상태 전환 벡터 자기회귀)으로 관측 뒤의 숨은 상태를 추정할 수도 있다. 이 경우 상태 수와 모형 설정에 따라 분류가 바뀌므로 추정과 검증이 추가로 필요하다.
날짜 수와 함께 조건부 수익 읽기
초기 추세 계산 기간을 제외한 3,395거래일의 결과다. 각 상태에 배정된 일별 수익을 모아 복리와 변동성을 계산하고, 그 상태 안에서 평균 초과수익을 표준편차로 나눠 샤프지수를 구한다. 조건부 연복리수익률은 그 상태의 일별 성장률을 연간 속도로 환산한 값이다. 해당 상태가 실제로 1년 내내 지속됐다는 뜻은 아니다.
| 시장 상태 | 일수 | 비중 | 연복리수익률 | 변동성 | 샤프 | 최대 낙폭 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 위험 선호 | 1,223 | 36.0% | 1.6% | 10.7% | 0.15 | −18.3% |
| 경계 | 454 | 13.4% | 17.1% | 14.0% | 1.23 | −13.9% |
| 위기 | 1,146 | 33.8% | 6.6% | 11.9% | 0.55 | −24.0% |
| 회복 | 572 | 16.8% | 16.4% | 9.9% | 1.66 | −10.9% |
| 전체 | 3,395 | 100% | 7.7% | 11.5% | 0.67 | −31.9% |
경계의 454일은 전체보다 적고 날짜가 여러 구간에 흩어져 있다. 샤프 1.23을 정밀한 추정치로 해석하기 어려우므로 표준오차나 구간을 함께 살핀다. 이 표의 전체 샤프 0.67은 추세 계산을 위한 초기 기간을 포함한 기준 전략 성과표의 0.65와 집계 범위가 다르다. 조건부 샤프를 날짜 비중으로 단순 평균해 전체 샤프를 구할 수 없다.
회복과 경계에서 위험 조정 성과가 높고, 날짜 수가 가장 많은 위험 선호의 성과가 낮았다. 하락 뒤 반등과 경계 상태에서의 채권 보유가 좋은 성과에 기여했을 가능성이 있다. 반대로 금리차가 여전히 큰 위기에는 방어 자산 전환이 늦어질 수 있다. 정확한 원인을 확인하려면 날짜별 보유 비중과 손익을 함께 봐야 한다.
동일가중과 비교해 손실이 생긴 상태 찾기
같은 열 개 ETF를 항상 동일가중으로 보유한 전략을 비교하면 샤프는 위험 선호에서 약 0.00, 경계 1.50, 위기 0.78, 회복 1.74다. 모멘텀은 위험 선호에서만 근소하게 앞섰다. 경계에서는 동일가중의 우위가 컸고 회복에서는 차이가 작았다. 위기에는 동일가중이 샤프와 비교용 낙폭 양쪽에서 앞섰다.
| 시장 상태 | 모멘텀 샤프 | 동일가중 샤프 | 모멘텀 낙폭 | 동일가중 낙폭 |
|---|---|---|---|---|
| 위험 선호 | 0.15 | 약 0.00 | 약 −10% | 약 −7% |
| 경계 | 1.23 | 1.50 | 약 −9% | 약 −6% |
| 위기 | 0.55 | 0.78 | 약 −23% | 약 −20% |
| 회복 | 1.66 | 1.74 | 약 −8% | 약 −6% |
낙폭은 세 가지로 살핀다. 먼저 조건부 낙폭으로 손실이 집중된 상태를 찾는다. 다음으로 전체 자산 곡선의 고점과 저점을 잡고 그 사이의 실제 날짜를 따라 손익이 어느 상태에서 났는지 배분한다. 상태별 최대 낙폭을 더하면 전체 낙폭이 되지 않는다. 마지막으로 낙폭이 시작된 상태별로 고점 회복까지 걸린 기간을 기록한다. 위기에서 시작한 손실이 경계나 회복 상태까지 이어질 수 있다.
상태 정의를 바꾼 이력도 남기기
60일 창, 중앙값 문턱, 거시 지표, 상태 개수나 합치는 방식을 성과를 본 뒤 바꾸면 유리한 구분을 고를 수 있다. 주요 상태 정의와 다음 수익에 연결할 시점을 미리 적고 불리한 상태도 모두 보여 준다. 새 정의를 보고 위험 제한이나 전략을 바꿨다면 그 선택도 탐색 이력에 넣는다.
경제성 보고에는 비용 민감도, 동일 규약의 기준 비교, 상태별 날짜 수와 성과, 예상 실패와 실제 손실의 대조가 함께 들어간다. 위험을 감수하는 상태가 의도된 것이라면 받은 보상과 위험 제어 방식을 확인한다. 투자자가 유동성을 필요로 하는 때에 손실이 겹친다면 전체 평균이 좋아도 그 전략을 포트폴리오에서 쓰는 목적과 충돌할 수 있다.