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월가의 퀀트 투자 바이블 - 4장. 게임의 규칙책/퀀트 2023. 4. 30. 04:11
추천 논문
Price Momentum and Trading Volume - Charles M.C. Lee
The Interaction of Value and Momentum Strategies - Clifford S. Asness
Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to separate Winners and Losers - Joseph D. Piotroski
단기 성과는 무의미하다
1960년대에도 최근 몇 년처럼 성장주가 인기 있었다. 성과도 나쁘지 않았는데 예로 1964년 1월 1일 ~ 1968년 12월 31일까지 연수익률이 27.38%로 같은 기간 S&P 500의 10.16%보다 2배가량 높았다.
그럼 끝인가?
아니다. 그 후 5년간은 성과가 없었고 1969년 1월 1일 ~ 1973년 12월 31일 5년간 -15.7%로 S&P 500의 2%보다 낮았다.
위 예로 알 수 있듯이 단기 성과가 그 이후 성과를 보장하는 것은 아니다.
유의사항
데이터마이닝
변수 사이의 관계를 분석하기 위해 사용한다.
저자는 전략검증을 위해서는 한 데이터셋에서만 검증할게 아니라 기간이나 표본을 다양하게 나누어 검증하길 추천한다.
부트스트래핑이라는 부표본 활용방식을 언급하며, 좋은 모델은 복수개의 부표본에서 상위 10%와 하위 10% 연수익률 격차가 크게 유지된다고 한다.
만약 유지되지 않는다면 모델에 근간이 되는 데이터 마이닝이 잘못된 것이라 보았다.
기간의 한계
기간에 의한 소규모 표본은 편향을 유발할 수 있으며, 이를 '소규모 표본 편향'이라 한다. 분석기간이 길어질 수록 통계 신뢰도가 높아진다.
생존 편향
파산이나 합병으로 데이터에서 사라지는 경우가 있다. 이게 누락되면, 성과에 대한 과대평가가 발생할 수 있다고 한다.
미래 참조 편향
시점의 오류로 미래의 것(마이닝 시점에서는 과거지만)이 이미 반영되었다 생각하고 연구가 이루어지는 경우가 있다.
게임의 규칙
컴퓨스탯 + CRSP 두개의 데이터셋 활용 (책에서는..)
데이터 정제
분류
- 대형주: 시총 상위 17%
- 그 외(All stock): 시총 2억 달러 이상이며 인플레이션 반영
미래 참조 편향 방지
분기 및 연간 데이터 등 데이터를 3~6개월 뒤에 활용하도록 함
리밸런싱
12월에 1회하는것이 아닌 한 해의 월별 기준으로 1년에 1회씩 하도록 12번 수행하여 월별, 계절별 변인을 최소화하려 함.
리벨런싱을 하는 중 파산이나 인수로 인해 없어지는 기업이 나오면 해당 주식이 매도 후 안분비례함
- 절대수익률
- 상대 수익률
- 베타 - 베타란 시장대비 종목이나 포트폴리오가 갖는 위험성 평가 척도로 1이면 같은 변동성, > 1 이면 종목이나 포트폴리오의 변동성이 커 위험하다는 의미로 활용
- 샤프지수 - 샤프지수 = (전략 평균 수익률 - 무위험 수익률) / 수익률의 표준편차. 여기서 무위험 수익률은 항상 5%로 가정. 초과수익률 = 전략평균수익률 - 무위험 수익률
- 하방편차 - 전략 손실위험도 평가 위해 수익률이 마이너스인 경우에만 표준편차로 계산한 것
- 소르티노 지수: 하방편차 사용하므로 손실위험만 반영. 소르티노지수 = 초과수익률/수익률의 하방편차
요약통계
전략을 요약하는 통계자료로 추후 나도 이런 것을 뽑아보면 좋을 듯하다.
- 산술 평균 수익률: 해당 기간의 연단리 수익률
- 기하 평균 수익률: 해당 기간의 연복리 수익률
- 중위 수익률: 수익률을 내림차순이나 오름차순으로 열거했을 때 중간위치 수익률
- 수익률의 표준편차: 전략수익률이 전체 평균 수익률에서 벗어나는 정도. 주식 수익률은 약 70%가 양의 수치로, 표준편차는 위험을 과대 평가할 수 있다. 그래서 하방편차가 필요하다.
- 하방편차
- T통계량: 신뢰도 분석
- 추적오차: 포트폴리오 수익률이 벤치마크 지수를 얼마나 충실하게 따라가는지 측정한 지표
십분위수와 25~50 종목 포트폴리오
- 복수요소 포트폴리오: 25~50 종목으로 구성
- 단일요소 포트폴리오: 전략평가 시 십분위수, 즉 상위 10%와 하위 10% 성과 비교
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