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접근 방법:

모든 왜도 결과는 [SciPy]의 Fisher-Pearson 계수 G1에 기반합니다. [SciPy]: E. Jones et al., Open Source Scientific Tools for Python (2001), http://www.scipy.org

자산 수익률 왜도

AiLA 자산 수익률이란 단일 자산(예: CME 옥수수 Dec22 선물 계약)에 대해 해당 자산에 생성된 AiLA 배분 시그널에 따라 롱 또는 숏 포지션을 취해 얻은 (%) 수익률을 말합니다.
왜도를 발생시킬 수 있는 여러 잠재 요인이 결과에 서로 다르게 영향을 미칠 수 있으므로, 일간 자산 수익률과 일정 기간에 걸쳐 복리로 누적된 수익률을 구분합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- AiLA 상류(upstream) 모델링에서 발생하는 왜도는 두 수익률 유형에 비슷한 영향을 미칠 수 있습니다.
- 반면, 비대칭적인 배분 청산을 의미하는 위험/보상 목표는 주로 복리 누적 수익률에 영향을 미치는 왜도를 유발할 수 있습니다.
여기서 복리 누적 수익률은 특정 배분이 실제로 보유된 기간에 걸쳐 산출되므로, 기간은 수익률마다 다를 수 있습니다.
복리 누적 수익률은 복리 효과만으로도 양(+)의 왜도를 가질 수 있다는 점에 유의해야 합니다 [Farago22]. 다만 본 연구에서 다루는 변동성과 투자 기간이 모두 크지 않으므로, 이러한 왜도 기여분은 관찰된 효과보다 상당히 작은 것으로 추정됩니다.

[Farago22]: A.Farago and E.Hjalmarsson, Long-Horizon Stock Returns Are Positively Skewed, Review of Finance (2022) 1–44.

AiLA 자산 배분은 일반적으로 자산마다 서로 다른 목표 투자 기간으로 생성됩니다.
따라서 사용된 (213)개 자산을 다음과 같은 투자 기간(IP)을 갖는 동일한 크기의 세 그룹으로 구분했습니다.
- 단기: IP <= 9일
- 중기: 9 < IP <= 21일
- 장기: 21 < IP
복리 누적 수익률의 경우 수익률 기간이 IP보다 짧을 수 있으나, 대개 같은 수준입니다.
세 그룹의 수익률 분포에서 다음이 관찰됩니다.
- 일간 수익률은 세 그룹 모두에서 무시할 만한 수준의 양(+)의 왜도를 보입니다.
- 일간 수익률과 달리, 복리 누적 수익률은 세 그룹 모두에서 뚜렷한 양(+)의 왜도를 나타냅니다.
- 또한 복리 누적 수익률은 투자 기간이 가장 긴 자산으로 구성된 두 그룹에서 가장 큰 양(+)의 왜도를 보입니다.

AiLA 상품과 관련된 수익률 분포는 흔히 양(+)의 왜도를 보입니다.
이러한 수익률 왜도에 대한 기여에는 여러 측면이 영향을 미칠 수 있으며, 그중 하나가 AiLA 자산 배분 전략 생성 시 사용되는 투자 기간입니다.
이에 따라 AiLA 자산 수익률 수준에서 양(+)의 왜도와 각 자산의 투자 기간 사이에 어떤 관계가 있는지 분석했습니다.
분석 결과, 일간 자산 수익률에서는 유의미한 왜도가 나타나지 않았습니다.
그러나 각 배분 기간에 걸쳐 복리로 누적된 수익률은 투자 기간이 길어질수록 양(+)의 왜도가 커졌습니다.
이는 예를 들어 전략에 포함된 비대칭적인 위험/보상 목표 때문에 예상할 수 있는 결과입니다.
포트폴리오 수준에서 관찰되는 왜도와 관련해서는 자산 수준에서 관찰된 효과 외의 다른 효과도 작용할 수 있습니다. 예를 들어 2020년 폭락과 같이 여러 자산에 걸친 상관된 사건을 성공적으로 예측하면 포트폴리오 수준에서 이러한 효과가 커질 수 있습니다.