[9] 퀀트투자 - 변수를 최적화 하는 방법 / 분산투자

변수 최적화 하기

1. 분산투자 (종목별 비중)

퀀트 로직을 최적화하는 여러 방식이 있다. 필자는 매수와 매도 로직 모두 중요하지만, 처음 변수를 판단할 때는 매수 로직을 우선적으로 최적화하는 것을 우선시한다. 우수한 종목을 선정할 수 있는 로직을 최적화하고, 그 로직이 과최적화(Overfitting)되어있지 않는지 검토하는 것이 논리적으로 옳은 순서이다.

젠포트에서는 특정 로직을 만족하는 종목들을 서열화해서 매수한다. 그리고 우리는 분산투자가 위험성을 낮추는 것이라고 익히 들어 알고 있다. 하지만 위에서 언급한 매수 로직을 만족하는 종목이 코스피/코스닥 시장에서 매우 적다면, 분산투자를 했을 때 오히려 수익이 낮고 MDD가 높아질 수 있다.

따라서 분산 투자 비율을 최적화하는 과정은 그 로직을 과최적화라고 하기보다는 로직이 종목을 얼마만큼 올바르게 뽑아낼 수 있는지 판단하는 지표로 삼을 수 있다. 

젠포트 변수 설정

아래는 젠포트에서 가중치를 30%에서 2%로 하향 조정했을 때 나오는 결과들이다.

특정 매수 및 매도 로직 조건에서, MDD는 비슷한 결과를 나타냈지만, 20%로 자산 배분했을 때(보유종목 5 종목) 최대 CAGR을 나타내는 것을 알 수 있다. 10% 이하의 자산배분을 하게 되면 CAGR이 급격하게 감소하게 되는데, 이는 이 로직을 만족하는 종목의 수익을 나타내는 유효한 종목의 수가 상대적으로 적음을 의미한다. 

따라서, 이 로직은 20~50개의 종목으로 나누어 분산 투자하는 것보다 5개 내외의 소수 종목을 선별하는 데 사용하는 것이 통계적으로 옳음을 알 수 있다.