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주식

포트폴리오 최적 리밸런싱 주기

by 스노우볼맨 2023. 9. 8.
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  많은 투자자들이 포트폴리오 리밸런싱 주기를 고민합니다. 포트폴리오 리밸런싱 주기에 따라 수익률에 영향이 있을까요? SCHD + QLD 8:2 포트폴리오를 백테스트 한 결과 수익률이 28%까지 차이가 났는데요. 세부적인 내용이 궁금하다면 하단 세부설명을 읽어보시길 바랍니다.

 

1. 요약

  • 리밸런싱 주기별로 포트폴리오 수익률에 영향을 줍니다.
  • 리밸런싱 주기가 길어질수록 포트폴리오 수익률은 좋아집니다.
  • 리밸런싱 주기에 따른 MDD는 유의한 차이를 보이지 않습니다.

2. 최적 리밸런싱 주기

(1) 액셀 모델링 설계

 

  4개 액셀 모델을 구성했습니다.

  •  매월 10일에 포트폴리오를 리밸런싱 하는 모델
  • 3, 6, 9, 12월 10일에 포트폴리오를 리밸런싱 하는 모델
  • 6, 12월 10일에 포트폴리오를 리밸런싱 하는 모델
  • 매년 12월 10일에 포트폴리오를 리밸런싱 하는 모델

  액셀 모델링을 위해 다음과 같이 가정했습니다.

  • 매달 1,000$을 저축한다.
  • 모아 놓은 투자금은 리밸런싱 일자에 투자한다.
  • 2개 종목에 투자한다.(SCHD, QLD)
  • 포트폴리오 비중은 8:2로 유지한다.
  • 투자원금은 3% 할인율을 적용한다. 
    • 적립식 투자를 하기 때문에 시점에 따라 화폐가치가 달라집니다. 2011년 11월 1,000$ 가치와 2021년 11월 1,000$ 가치가 다릅니다. 이 때문에 할인율을 적용해야 하는데요. 할인율은 3%로 가정하여 계산했습니다.

  인베스팅 닷컴에서 SCHD와 QLD 종가 데이터를 확보했습니다. 이후 데이터 전처리를 한 후 모델링을 한 후 시뮬레이션을 진행했는데요. 벡테스트 결과는 다음과 같습니다.

 

(2) 리밸런싱 주기별 수익률

구분 월 리밸런싱 분기 리밸런싱 반기 리밸런싱 연간 리밸런싱
투자원금(할인율 3%) 117,643 117,643 117,643 117,643
포트폴리오 최종금액 270,906 276,425 292,990 313,767
수익률 130% 135% 149% 167%
CAGR 7.20% 7.38% 7.90% 8.52%

  포트폴리오 주기가 길어질수록 수익률이 높아집니다. 월 리밸런싱 보다 연간 리밸런싱의 수익이 15%가 더 좋았습니다.  거래 수수료를 모델링에 반영하진 않았는데요. 잦은 거래가 수수료를 갉아먹기 때문에 거래 수수료까지 포함하면 월 리밸런싱과 연간 리밸런싱의 수익률 차이는 더 커질 수 있습니다. 월 리밸런싱이 연간 리밸런싱보다 더 잦은 거래를 하기 때문입니다.

 

(3) 배당금 재투자의 효과

 

  위 계산한 결과는 배당금 재투자를 가정하지 않은 모델인데요. 배당금을 재투자한다고 가정하고 모델링을 수정해서 다시 백테스트 했습니다. 백테스트 결과는 다음과 같습니다.

구분 월 리밸런싱 분기 리밸런싱 반기 리밸런싱 연간 리밸런싱
투자원금(할인율 3%) 117,643 117,643 117,643 117,643
포트폴리오 최종금액 324,004 331,031 344,915 356,181
수익률 175% 181% 193% 203%
CAGR 8.81% 9.00% 9.38% 9.67%

  배당금을 재투자하면 수익률이 높아집니다. 당연한 이야기입니다. SCHD로 받는 배당금은 반드시 재투자에 사용돼야 합니다.

 

  적립식 투자기 때문에 투자금이 누적돼 수익률이 높지는 않습니다. 주목해야 할 점은 적립식 투자가 연평균수익률 9.67%을 달성하기는 쉽지 않다는 사실입니다. 연평균수익률 9%만 달성해도 8년마다 투자원금 2배를 달성할 수 있습니다. 

 

3. 리밸런싱 주기별 MDD 차이

  리밸런싱 주기별로 MDD 차이가 있을까요? 액셀로 계산해 봤는데요. 결과는 다음 표와 같습니다.

구분 월 리밸런싱 분기 리밸런싱 반기 리밸런싱 연간 리밸런싱
MDD -32.04% -30.92% -32.47% -33.00%

  리밸런싱 주기별로 큰 차이는 없습니다. 차이가 3% 미만입니다. MDD는 큰 차이를 보여주지 않으니 수익률을 기준으로 리밸런싱 주기를 설정하면 됩니다.

 

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