[투자전략] 마코위츠 포트폴리오 이론 최적화 실습 예정

Harry Max Mrkowitz(마코위츠) 라는 분이 1952년 포트폴리오 구축을 통한 Risk와 수익률 최적화 방법에 대한 논문을 제시하였고, 이분은 이 업적으로 1990년 현대 포트폴리오 이론을 창안한 업적으로 노벨 경제학상을 수상하였습니다.

제가 생각했을 때 마코위츠의 포트폴리오 이론의 핵심은 다음과 같습니다.
1. 독립적인 자산에 분산투자를 했을 때 총 위험을 최소화 할 수 있다.
2. 효율적 투자선에 위치한 포트폴리오 비중을 선택하여 수익률과 리스크의 수준을 조절할 수 있다.

현대 포트폴리오 이론이 자본자산 가격결정모형(CAPM, 효율적시장가설의 근간이론)의 기반이 된다고 하는데, 아직은 공부가 부족하여 더 깊게 들어가진 못했습니다. 제 투자 방식은 시장의 비효율성에 대한 믿음을 전제로 하는 것이기 때문에 이러한 포트폴리오 이론을 공부하는 것이 좀 이상할 수도 있을 것 같습니다.

하지만, 리스크와 수익률에 대한 최적화 측면에서, 그리고 투자유니버스를 다양화하여 통계적인 판단이 가능한 측면에서 포트폴리오 이론을 사용하지 않을 이유는 없어 보입니다. 앞으로 더 자세히 공부해보겠지만, 포트폴리오 자산 수익률의 분포를 정규 분포로 가정했다는 부분이 실제 현실과 많이 다를 수 있을 것 같습니다. 실제 시장에서는 상관성이 없는 투자대상에서 갑자기 상관성이 생기기도 하고, 정규분포에서는 예상치 못한 손실이나 수익률이 꽤 자주 일어나기 때문이죠.
그래도 저는 종목별로 변동성차이가 확실히 차이나는 비트코인이나, 아니면 변동성의 차이가 나는 주식 종목을 투자할 시에 1:1 배분 말고 좀더 최적화된 비중을 고민하고 있었기에 구현이 어렵지만, 포트폴리오 이론을 사용하여 자산 비중을 구하는 작업을 하고자 합니다. 앞으로 1주 동안 완성하고자 하는데, 쉽게 끝날지는 잘 모르겠네요.
현재는 10년치 주가 데이터를 SQL 데이터베이스에 저장하는 것까지 했습니다. 아픙로 주식 데이터와 코인 변동성돌파 전략에도 구현해서 효율적인 자산배분이 가능할 지 확인하려고 합니다.

코딩은 아래와 같이 김황후님의 "파이썬 증권데이터 분석"을 기반으로 하고 있습니다.

참고서적

그리고 아래와 같은 로직으로 진행하도록 하겠습니다.