13장 도입. 포트폴리오 구성의 출발점

거래소에서 주식처럼 사고팔 수 있는 Exchange-Traded Fund(상장지수펀드, ETF) 두 개의 다음 달 수익률을 각각 2%, 1%로 예상했다고 하자. 연구자는 이 숫자로 매수 순서를 정할 수 있다. 실제로 주문을 내려면 한 가지 결정이 더 필요하다. 계좌에 100만 원이 있을 때 첫 ETF에 100만 원을 넣을지, 두 ETF에 50만 원씩 넣을지 정해야 한다.

첫 ETF에 전액 투자하면 예측이 맞을 때 수익이 크지만, 예상이 빗나갔을 때 이를 상쇄할 보유 자산이 없다. 두 ETF가 같은 업종을 담고 있다면 반씩 나눠도 업종 전체가 하락하는 날에 함께 손실이 날 수 있다. 이번 달에는 비중을 나눴더라도 다음 달에 순위가 뒤집힐 때마다 전량 교체하면 비용이 쌓인다.

이처럼 점수나 예상 수익률을 실제 보유 비중으로 바꾸는 일을 Portfolio Construction(포트폴리오 구성)이라고 한다. 이때 비중과 거래 시점을 정하는 규칙이 Allocator(배분기)다. 배분기도 예측 모형처럼 입력과 설정값을 갖는다. 신호가 그대로여도 자산이 함께 움직이는 정도를 다르게 추정하거나 거래 한도를 바꾸면 주문이 달라진다.

손에 있는 정보	배분기가 추가로 정하는 것	기록에서 확인할 값
예상 수익률, 상승 확률, 순위	어떤 종목을 얼마나 보유할지	목표 비중과 실제 비중
자산별 변동과 동반 움직임	얼마만큼의 위험을 한곳에 둘지	총노출, 위험기여, 낙폭
현재 보유와 거래 여건	언제 얼마나 교체할지	주문, 체결, 비용

먼저 배분기의 입력과 제약을 명세하고, 성과를 읽는 기준을 세운다. 같은 예측을 두고 동일가중부터 공분산을 쓰는 최적화와 계층적 배분까지 비교하면, 예측이 만든 효과와 비중이 만든 효과를 분리할 수 있다. 마지막에는 예상 수익률을 따로 맞히는 단계 없이 실현 포트폴리오의 결과로부터 비중을 학습하는 방법을 살핀다.