구성 요소의 상대적 중요도

목표

• 여러 체계적 투자 전략과 마찬가지로,
• 개별적으로는 작은 손익 우위 기회가
• 의미 있는 장기 수익으로 증폭됩니다.
• 독립적으로 여러 번 반복함으로써 가능합니다.

적용

• 작은 우위가 있는 원자재 기회를 예측합니다.
• 이를 여러 개별 원자재 시장과 선물 계약 전반에서 반복합니다.
• 짧은 보유 기간을 통해서도 독립적인 반복이 가능하지만, 거래 비용과 균형을 맞춥니다.

예시

• 개별 자산의 하루 수익률 분포는 일반적인 수익률 크기(1%)에 비해 손익 우위가 매우 작습니다(2.5 bps).
• 일별 수익률 100개 중 일반적으로 51개는 양수, 49개는 음수입니다.
• 그러나 같은 기회를 25개의 독립적인 자산에 걸쳐 매일 반복하면 샤프 지수가 약 2, 즉 10% 리스크에서 연 20%의 수익률이 됩니다.

목표

• 원자재 수익률은 다양한 미시 및 거시 팩터에 의해 움직일 것으로 예상됩니다.
• 팩터는 시장 데이터와 펀더멘털 데이터에 부분적으로 반영됩니다.
• 배분 기회의 근거를 마련하기 위해 지배적인 팩터를 식별하고자 합니다.

적용

• 가격 팩터의 대리 변수로 데이터 피처를 구성합니다.
• 배분 기회, 즉 피처 데이터의 특징적인 팩터 패턴과 연관된 유리한 위험/보상 예측을 예측하도록 모델을 학습시킵니다.
• 가격은 일반적으로 여러 팩터와 "잡음"의 영향을 받으므로 작은 손익 우위 기회만 생깁니다.

예시

• 2017년 9월과 10월 RBOB 가격은 부분적으로 공급(미시) 팩터의 영향을 받았습니다.
• 허리케인 하비로 인한 정유 시설 차질로 단기 공급이 감소할 것으로 예상되었습니다.
• 공급 부족은 근월물 계약 스프레드, 즉 미시 피처의 일부에 반영되었습니다.

목표

• 동등한 기회는 포트폴리오 수익률에 동등하게 기여해야 합니다.
• 서로 의존적인 기회가 "같은" 기회에 대한 중복 배분으로 이어져서는 안 됩니다.
• 더 좋은 기회는 포트폴리오 수익률에 더 많이 기여해야 하지만, 이를 추정하기는 어렵습니다.

적용

• 리스크 기준으로 배분을 균등화합니다. 즉, 변동성이 큰 자산에 리스크가 집중되는 것을 방지합니다.
• 시장 수익률 상관관계와 함께 배분을 고려합니다. 즉, 같은 원자재의 계약처럼 상관관계가 높은 자산의 유사한 포지션에 리스크가 집중되는 것을 방지합니다.
• 일반적으로 개별 기회 예측을 동등한 것으로 취급합니다.

예시

• 독립적인 기회가 많을수록 포트폴리오의 위험조정 수익률이 높아집니다.
• 그러나 시장 상관관계가 높아지면, 주어진 실제 자산 배분 수에 대해 독립적인 기회의 수가 줄어들고 포트폴리오 변동성도 커집니다.
• 개별 배분 결정에서는 일반적으로 거시 팩터보다 미시 팩터가 더 중요합니다.
• 따라서 이 전략은 금리나 USD와 같은 공통 거시 팩터보다 고유한 미시 팩터가 지배하는 기간에 더 나은 성과를 낼 것으로 예상됩니다.