고전적인 재무론에서 마코위츠 이론이 유의미하지만 비판받는 지점이 현실세계에서 양도소득세와 거래세, 그리고 호가 단위가 기온이나 질량처럼 연속된게 아니라 뚝뚝 끊어져 있기 때문에 발생하는 슬리피지 비용이 고려되지 않았다는 점입니다. 양도소득세가 없는 우리나라에서도 투자 스캐일을 압도적으로 높였을 경우 가장 문제가 되는 부분이 거래세와 슬리피지 비용입니다. 100회 투자했다면 단리로 0.18%의 100배 즉 1회당 투자원금의 18퍼센트입니다. 600회가 넘게 투자했다면 108%가 되겠지요. 미국 주식을 거래하기 위해서 증권사에서 보통 0.25% 수수료를 부과합니다. 양도소득세는 22%를 때가지요. 100회거래시 1회 투자원금의 25%, 600회가 넘는 거래시 1회 투자원금의 150%가 넘는 수수료가 발생합니디. 여기에 22%의 양도소득세를 내야하면 복리수익을 전혀 누릴 수 없습니다. 그래서 투자모델을 구축하고 시뮬레이션 할 때에 가장 먼저 넣어야 하는 변수가 슬리피지 바용, 수수료, 세금 등 1회 시도당 고정적으로 발생하는 수익률의 차감 항목입니다. 혹시 선생님의 전략에도 이런 부분을 어떻게 고려하셨는지요? 짧은 설명에 모든걸 담을 순 없었겠지만, 수학적으로 거래 스캐일을 높히는 방법으로 전략을 도출하신만큼 가장 중요한 부분을 어떻게 해결하셨는지 그 방법론이 궁금합니다!
제가 받아들인 것 보다 깊은, 수학적 논리에 대한 고민이었군요. 먼저 거래세 계산에 대한 오해를 해소하고 싶습니다. 거래세는 투자원금이 아닌, 총거래금액과 수익률로 계산해야 합니다. 거래세 0.18%로 100번 거래시 투자원금의 18%로 계산하셨지만 이는 사실 잘못된 계산입니다. 투자원금 전체를 100번 거래했다면 총거래금액은 투자원금의 100배이기 때문에 거래세가 투자원금의 18%여도 문제가 되지 않습니다. 결국 거래세가 총거래금액의 0.18%인 것에는 차이가 없죠. 각 거래당 1%만 벌었더라도 투자원금의 100%의 수익이고, 여기에 거래세 18%를 제외할 뿐입니다. 때문에 거래세가 문제가 될 부분은 수익률 계산에 있습니다. 예시로 초단타의 경우 수익률이 0.2%인 거래를 반복 진행한다면, 이때 0.18%의 거래세에 의해 실제 거래당 수익은 0.02%가 되기 때문에 거래세 문제가 생깁니다. 이처럼 거래세를 생각할 때는 자신의 투자 전략의 수익률을 고려하여 계산해야합니다. 저의 경우 또한 백테스트에서 이미 거래세를 제외하여 계산하였습니다. 양도소득세와 슬리피지는 다른 문제인 것 같습니다. 양도 소득세는 결국 실현손익에 비례하기 때문에 전략의 목적에 따라 계산에 포함하지 않습니다. 슬리피지는 결국 투자원금의 규모가 억단위를 넘어가면서 문제가 커지는데, 아직 제가 그 정도 규모의 금액을 다뤄본 경험이 없어 뭐라 말씀드리기 어렵군요.. 마지막으로, 마코위츠 이론은 포트폴리오 이론을 말씀하시는 것 같은데, 이 이론의 한계가 거래세와 슬리피지로만 국한되지는 않습니다. 오히려 포트폴리오 이론의 분산에 대한 수학적 논리나 현실적 제약에서 오는 논점이 더 흥미로울 수 있습니다. 이 부분을 더 자세히 이야기 나눌 수 있다면 재밌을 것 같군요. 역시 수학적 논의는 정말 재미있습니다. 댓글 감사합니다.
@@C_Nyang_2 선생님의 논리가 결국 미국주식의 거래 스캐일을 늘리는 것으로 시장에서 위험을 줄이면서도 수익률을 극대화 할 수 있다는 것으로 요약 할 수 있을 것 같았습니다. 엄청나게 많은 숫자의 종목을 엄청나게 잦은 매매를 통해서 리스크를 낮추면서 수익률을 극대화 할 수 있다는 모델을 제시했다고 생각되는데요, 이 아이디어가 결국 마코위츠 이론과 흡사한 면이 있다고 생각했기 때문입니다. 마코위츠 이론은 CAPM이나 EMH, 베타 계수 분석같은 현대적 금융 이론의 모태가 되는 중요한 아이디어였습니다만 인간을 완전히 합리적 존재이며 시장참여자들 사이에 정보격차가 0이라는 가정을 했다는점, 리스크를 자산간의 분산을 통해서 최소화한다는 가정을 한만큼 리스크를 표준편차로 측정했다는점(대칭적), 그리고 거래비용과 세금 등을 전혀 고려하지 않았다는 점이 이 마코위츠 모델의 대표적인 한계점입니다. 거래를 통해서 수익률을 계산 할 때 엄밀하게는, 매수를 하자마자 거래비용(수수료)이 차감됩니다. 그리고 난 다음 매도를 할때 또 거래비용(수수료)와 거래세(세금)이 발생합니다. 이말은 1%의 수익률이 난 다음에 거래비용과 거래세가 발생하는 것이 아니라, 이 수수료비용과 세금을 제하고 난다음에 정확한 수익률이 계산된다는 뜻이지요. 이런 구조이기 때문에 1% 수익이 100번 난 것에서 100% 수익률을 낸것에서 18%의 수수료를 차감했다는 것과는 다른 이야기라는 것입니다. 거래횟수를 유의미한 대수로 늘리는만큼 이런 수익률 계산 구조가 엄밀하게 지켜지는 것도 중요한 포인트일 것 같습니다. 왜냐하면 목표수익률이 1%인만큼 수수료 비용이 전체 한국주식의 경우 수익구조의 18%를 미국주식의 경우 25%차지하는 매우 큰 비중의 비용구조이기 때문입니다. 투자라는 것을 경제성장률 혹은 인플레이션을 초과하는 자본 수익률을 향유하기 위함이고, 이 자본수익률을 극대화 하는 것은 복리의 효과를 통해서만이 극대화 될 수 있다고 생각했습니다. 포트폴리오 이론에서 "리밸런싱" 이라는 작업을 통해서 "통하는 전략을 N회 반복한다"는 아이디어를 실천합니다. 이를 통해서 "전략을 이용한 복리효과"를 누립니다. 그런데 22%라는 높은 거래비용(애초에 가정이 무조건 수익을 낸다는 가정이기 때문에)가 복리효과를 엄청나게 방해한다는 점을 고려해서 모델링을 한다면 훨씬 더 유의미한 전략이 되지 않을까 싶어서 여쭤보았습니다. 수학적인 접근이 매우 흥미롭습니다. 어떤 수학적 근거를 통해서 거래빈도를 최적화하고, 거래비용을 고려한 최적화된 모델을, 그리고 장기적으로 복리효과를 유지할 수 있는 범위의 잔여 수익률 계산 모델을 제시할지 궁금합니다. 선생님께서 평소에 숙고하고 연구하신 분야인 만큼 저처럼 짧은 식견을 가진 시청자들의 넓혀주실 답변을 해주시리라 믿습니다. 감사합니다
논의가 진행되면서 오해의 시작점이 보이고 있는 것 같습니다. 먼저, 포트폴리오 이론과 유사하다는 점에 대해 말씀드리면, 저는 포트폴리오 이론을 전혀 고려하지 않았습니다. 제 접근은 분산투자를 확률적 계산에 엮어 새로운 이론을 만든 것입니다. 이는 기존 이론에서는 볼 수 없었던 새로운 관점을 제시하는 것이며, 저와 포트폴리오 이론은 전혀 다른 방향을 바라보고 있습니다. 포트폴리오 이론과의 가장 큰 차이점은 리밸런싱입니다. 포트폴리오 이론은 수익을 얻는 방법이 아니라, 리스크를 최소화하고 기대수익률을 최적화하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 따라서, 거래세와 세금은 포트폴리오의 최적화를 위해 리밸런싱을 할 때 발생하는 비용에 해당합니다. 즉 실제 수익을 얻기 위한 거래에서 발생하는 비용이 아니라, 리밸런싱을 자주 해서 발생하는 포트폴리오 유지와 관련된 비용입니다. 이 점에서 거래세에 대한 오해가 발생했다고 생각합니다. 그런데, 리밸런싱을 반드시 해야 할 이유가 있을까요? 사실, 분산투자에서 리밸런싱은 필수불가결하지 않습니다. 각 종목의 거래는 개별적으로 일어날 수 있으며, 이는 확률적 계산을 통해 조정될 수 있습니다. 거래 횟수를 늘리는 이유는 확률적 이득을 극대화하기 위해서이지, 거래 횟수가 증가하더라도 수익률이 낮아지지 않습니다. 즉 거래세는 문제가 되지 않습니다. 리밸런싱 비용이 무시할 수 없을 정도로 발생하면, 그것은 투자 전략 자체의 문제입니다. 따라서, 거래세 계산 방식에 오해가 있다고 다시 한 번 강조하고 싶습니다. 이처럼, 포트폴리오 이론의 한계 중 하나는 포트폴리오 유지를 위한 리밸런싱 비용이 발생한다는 점이었습니다. 하지만 오히려, 포트폴리오 이론에서 가장 흥미로운 점은 리스크 최소화를 위한 상관관계 계산에 있다는 것입니다. 변동성을 줄이려는 재밌는 발상이죠. 하지만 상관관계와 기대수익률을 계산하는 것은 현실적인 불가능이 있습니다. 이러한 불가능은 효율적 시장 가설에서도 동일하게 나타납니다. 많은 투자 이론들이 여기서 막히게 되죠. 하지만 이러한 불가능한 부분들을 계산 가능한 영역으로 끌어내린다면 어떻게 될까요? 제한적으로나마 분산투자를 함에 있어 변동성을 줄이는 장치로써, 각 종목간의 상관관계에 따라 종목을 선택하는 기준 정도로는 사용처를 찾아볼 수 있습니다. 물론 이 과정이 꼭 필요하다는 의미는 아니지만, 아이디어를 떠올려 볼 수 있습니다. 결국 이처럼, 포트폴리오 이론과 분산투자는 서로 다른 영역에 있습니다. 분산투자에 포트폴리오 이론을 적용할 수도 있지만, 이 두 가지는 본질적으로 다른 접근법입니다. 그리고 저는 분산투자가 확률적 이득을 극대화할 수 있다는 관점을 새롭게 말씀드렸습니다.
선생님께서 말씀하시는 분산과 제가 이해한 분산은 그 용어에서 정의 차이가 있었다고 여겨지는군요. 10%의 변동성을 1%로 줄이는 것이 분산투자라고 한 지점에서 자연스럽게 포트폴리오 이론을 연상했습니다. 이런부분에서 오해가 있었습니다. 결론적으로 논의를 위해서 모든 시장상황에서 60%이상의 승률을 일관되게 유지할 수 있는 전략의 존재가 선행되었다고 가정하겠습니다. 그리고 영상에서 제시하신 3개월 2087회의 매도거래 횟수를 토대로 거래비용을 계산해보면 다음과 같습니다. 미국주식거래이고, 1회 거래규모 1백만원, 매수와 매도가 각각 2,087회 (총 4,174회)일 때의 거래 비용은: 1. 미래에셋증권 (수수료율 0.25% 적용): • 총 거래 비용: 약 11,503,370원 2. 키움증권 (우대 수수료 0.07% 및 환전 수수료 0.05% 적용): • 총 거래 비용: 약 3,987,170원 • 키움증권은 우대 수수료 및 환전 우대 혜택으로 거래 비용이 크게 절감됩니다. 즉, 1%기대수익률을 기준으로 한다면 1백만 * 1% *2,087회 = 20,870,000원입니다. 그런데 실제 거래비용이 최소 3,987,000에서 최대 11,500,000입니다. 이 사실이 시사하는바는 두가지입니다. 2087번의 거래에서 수익률 1%가 거래비용을 포함한 것이라면 실질적 목표수익률이 1.25~1.5%까지 치솟아올른다는 것이고, 만약에 거래비용이 포함되지 않았다면 실질수익률이 작게는 0.83% 에서 많게는 0.4%까지 떨어진다는 것입니다. 결국 저의 의문은 일관되어 있습니다. 극단적인 고빈도 매매전략에서 이토록 막대한 수수료비용대비 지나치게 낮은 수익률이 아니냐는 것입니다. 처음에 말씀드렸던 마코위츠 이론 등 포트폴리오 이론에서도 한계점으로 지적되는 부분이고, 선생님의 분산투자 이론에서도 의문시 되는 지점이 이 거래비용이 해당 투자모델에서 얼마나 높은 설득수준으로 제시되었느냐 라는 것입니다. 모든 시장상황에서 60%의 승률을 일관되게 유지한다는 제법 어려운 가정을 논의하기도 전에 말이죠. 그럼에도 불구하고 흥미로운 접근법입니다. 앞으로 어떤 전략과 논리를 보여주실지 기대하면서 영상 기다리겠습니다. 구독과 좋아요 누르고 갑니다!😊
@Mintchoco_lover 고빈도 매매전략은 처음 댓글에서 말씀드린바와 같이 거래세 문제가 발생하는 것이 맞습니다. 하지만 저는 고빈도 매매전략이 아니며, 각 거래시에 추구하는 수익률은 1%, 또는 그 이하가 아닙니다. 분산투자전략과 고빈도 매매전략은 본질적으로 전혀 관련이 없습니다. 또한 다시 말씀드리지만 포트폴리오 이론의 한계점과 고빈도 매매전략의 거래세 문제는 서로 다른 문제입니다. 채널의 다른 매매일지 영상을 참고하시면 이해에 도움이 되실 겁니다. 그리고 예시로 말씀하신 계산은 결국 이득입니다. 총 자산이 200만원이라고 가정하고 100만원을 투자해서 2000회의 거래당 1%의 수익을 봤다고 가정했을 때, 거래세를 전부 차감하여 매우 낮게 잡아 거래당 수익이 0.4%라고 하더라도 100만원 * 0.4% * 2000 = 800만원 으로 총 자산 200만원 대비 4배의 수익입니다. 계산에 총자산에 대한 가정은 제외하셨는데, 최종 수익률은 반드시 총 자산이 있어야 계산할 수 있습니다. 그리고 고빈도 매매전략이 아무리 거래세 문제가 발생하더라도 성공적인 이유도 결국 최종 수익률을 계산해보면 이득을 보는 거래이기 때문입니다. 댓글 남겨주셔서 감사합니다. 다른 분들도 의문을 가지실 수 있는 부분일텐데, 이야기해보며 고려해 볼 수 있었습니다.
제가 하는투자방법을 수학이론으로 설명해줘서 너무 반갑고 감사합니다 저도 정확히 같은 기법으로하고 있는지 3년됐습니다. 자동은 아니지만 꽤많은 수작업이 들어갑니다. 큰도움이 되었습니다. 실제해보니 수익이 꽤 나오고 있습니다. 저는 확률이 80프로 이상입니다. 손절기준을 최적화하려는데 잘안되네요 ㅜ
백테스팅을 위한 표본은 많을 수록 좋긴한데 저는 현실적으로 300 종목 정도로 진행했습니다. 그러다보니 실제 수익율과 어느정도 괴리가 생기긴하죠. 그래도 이부분은 투자 논리와는 다른 문제라고 생각되니, 표본수는 현실적으로 가능한 선에서 최대한 무작위적으로 준비하면 될 것 같습니다. 결국 백테스팅은 완벽하지 않기에 '논리를 검증한다' 정도로만 생각하면 되겠습니다 저도 금융공학을 전공하지 않았고 모두 독학입니다. 책은 '메트릭 스튜디오'를 나름 추천드립니다.
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고전적인 재무론에서 마코위츠 이론이 유의미하지만 비판받는 지점이 현실세계에서 양도소득세와 거래세, 그리고 호가 단위가 기온이나 질량처럼 연속된게 아니라 뚝뚝 끊어져 있기 때문에 발생하는 슬리피지 비용이 고려되지 않았다는 점입니다.
양도소득세가 없는 우리나라에서도 투자 스캐일을 압도적으로 높였을 경우 가장 문제가 되는 부분이 거래세와 슬리피지 비용입니다. 100회 투자했다면 단리로 0.18%의 100배 즉 1회당 투자원금의 18퍼센트입니다. 600회가 넘게 투자했다면 108%가 되겠지요.
미국 주식을 거래하기 위해서 증권사에서 보통 0.25% 수수료를 부과합니다. 양도소득세는 22%를 때가지요. 100회거래시 1회 투자원금의 25%, 600회가 넘는 거래시 1회 투자원금의 150%가 넘는 수수료가 발생합니디.
여기에 22%의 양도소득세를 내야하면 복리수익을 전혀 누릴 수 없습니다.
그래서 투자모델을 구축하고 시뮬레이션 할 때에 가장 먼저 넣어야 하는 변수가 슬리피지 바용, 수수료, 세금 등 1회 시도당 고정적으로 발생하는 수익률의 차감 항목입니다.
혹시 선생님의 전략에도 이런 부분을 어떻게 고려하셨는지요? 짧은 설명에 모든걸 담을 순 없었겠지만, 수학적으로 거래 스캐일을 높히는 방법으로 전략을 도출하신만큼 가장 중요한 부분을 어떻게 해결하셨는지 그 방법론이 궁금합니다!
제가 받아들인 것 보다 깊은, 수학적 논리에 대한 고민이었군요.
먼저 거래세 계산에 대한 오해를 해소하고 싶습니다.
거래세는 투자원금이 아닌, 총거래금액과 수익률로 계산해야 합니다.
거래세 0.18%로 100번 거래시 투자원금의 18%로 계산하셨지만 이는 사실 잘못된 계산입니다. 투자원금 전체를 100번 거래했다면 총거래금액은 투자원금의 100배이기 때문에 거래세가 투자원금의 18%여도 문제가 되지 않습니다. 결국 거래세가 총거래금액의 0.18%인 것에는 차이가 없죠. 각 거래당 1%만 벌었더라도 투자원금의 100%의 수익이고, 여기에 거래세 18%를 제외할 뿐입니다.
때문에 거래세가 문제가 될 부분은 수익률 계산에 있습니다. 예시로 초단타의 경우 수익률이 0.2%인 거래를 반복 진행한다면, 이때 0.18%의 거래세에 의해 실제 거래당 수익은 0.02%가 되기 때문에 거래세 문제가 생깁니다. 이처럼 거래세를 생각할 때는 자신의 투자 전략의 수익률을 고려하여 계산해야합니다. 저의 경우 또한 백테스트에서 이미 거래세를 제외하여 계산하였습니다.
양도소득세와 슬리피지는 다른 문제인 것 같습니다. 양도 소득세는 결국 실현손익에 비례하기 때문에 전략의 목적에 따라 계산에 포함하지 않습니다. 슬리피지는 결국 투자원금의 규모가 억단위를 넘어가면서 문제가 커지는데, 아직 제가 그 정도 규모의 금액을 다뤄본 경험이 없어 뭐라 말씀드리기 어렵군요..
마지막으로, 마코위츠 이론은 포트폴리오 이론을 말씀하시는 것 같은데, 이 이론의 한계가 거래세와 슬리피지로만 국한되지는 않습니다. 오히려 포트폴리오 이론의 분산에 대한 수학적 논리나 현실적 제약에서 오는 논점이 더 흥미로울 수 있습니다. 이 부분을 더 자세히 이야기 나눌 수 있다면 재밌을 것 같군요. 역시 수학적 논의는 정말 재미있습니다.
댓글 감사합니다.
@@C_Nyang_2 선생님의 논리가 결국 미국주식의 거래 스캐일을 늘리는 것으로 시장에서 위험을 줄이면서도 수익률을 극대화 할 수 있다는 것으로 요약 할 수 있을 것 같았습니다.
엄청나게 많은 숫자의 종목을 엄청나게 잦은 매매를 통해서 리스크를 낮추면서 수익률을 극대화 할 수 있다는 모델을 제시했다고 생각되는데요, 이 아이디어가 결국 마코위츠 이론과 흡사한 면이 있다고 생각했기 때문입니다. 마코위츠 이론은 CAPM이나 EMH, 베타 계수 분석같은 현대적 금융 이론의 모태가 되는 중요한 아이디어였습니다만
인간을 완전히 합리적 존재이며 시장참여자들 사이에 정보격차가 0이라는 가정을 했다는점, 리스크를 자산간의 분산을 통해서 최소화한다는 가정을 한만큼 리스크를 표준편차로 측정했다는점(대칭적), 그리고 거래비용과 세금 등을 전혀 고려하지 않았다는 점이 이 마코위츠 모델의 대표적인 한계점입니다.
거래를 통해서 수익률을 계산 할 때 엄밀하게는, 매수를 하자마자 거래비용(수수료)이 차감됩니다. 그리고 난 다음 매도를 할때 또 거래비용(수수료)와 거래세(세금)이 발생합니다. 이말은 1%의 수익률이 난 다음에 거래비용과 거래세가 발생하는 것이 아니라, 이 수수료비용과 세금을 제하고 난다음에 정확한 수익률이 계산된다는 뜻이지요. 이런 구조이기 때문에 1% 수익이 100번 난 것에서 100% 수익률을 낸것에서 18%의 수수료를 차감했다는 것과는 다른 이야기라는 것입니다.
거래횟수를 유의미한 대수로 늘리는만큼 이런 수익률 계산 구조가 엄밀하게 지켜지는 것도 중요한 포인트일 것 같습니다. 왜냐하면 목표수익률이 1%인만큼 수수료 비용이 전체 한국주식의 경우 수익구조의 18%를 미국주식의 경우 25%차지하는 매우 큰 비중의 비용구조이기 때문입니다.
투자라는 것을 경제성장률 혹은 인플레이션을 초과하는 자본 수익률을 향유하기 위함이고, 이 자본수익률을 극대화 하는 것은 복리의 효과를 통해서만이 극대화 될 수 있다고 생각했습니다. 포트폴리오 이론에서 "리밸런싱" 이라는 작업을 통해서 "통하는 전략을 N회 반복한다"는 아이디어를 실천합니다. 이를 통해서 "전략을 이용한 복리효과"를 누립니다. 그런데 22%라는 높은 거래비용(애초에 가정이 무조건 수익을 낸다는 가정이기 때문에)가 복리효과를 엄청나게 방해한다는 점을 고려해서 모델링을 한다면 훨씬 더 유의미한 전략이 되지 않을까 싶어서 여쭤보았습니다.
수학적인 접근이 매우 흥미롭습니다. 어떤 수학적 근거를 통해서 거래빈도를 최적화하고, 거래비용을 고려한 최적화된 모델을, 그리고 장기적으로 복리효과를 유지할 수 있는 범위의 잔여 수익률 계산 모델을 제시할지 궁금합니다. 선생님께서 평소에 숙고하고 연구하신 분야인 만큼 저처럼 짧은 식견을 가진 시청자들의 넓혀주실 답변을 해주시리라 믿습니다. 감사합니다
논의가 진행되면서 오해의 시작점이 보이고 있는 것 같습니다.
먼저, 포트폴리오 이론과 유사하다는 점에 대해 말씀드리면, 저는 포트폴리오 이론을 전혀 고려하지 않았습니다. 제 접근은 분산투자를 확률적 계산에 엮어 새로운 이론을 만든 것입니다. 이는 기존 이론에서는 볼 수 없었던 새로운 관점을 제시하는 것이며, 저와 포트폴리오 이론은 전혀 다른 방향을 바라보고 있습니다.
포트폴리오 이론과의 가장 큰 차이점은 리밸런싱입니다. 포트폴리오 이론은 수익을 얻는 방법이 아니라, 리스크를 최소화하고 기대수익률을 최적화하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 따라서, 거래세와 세금은 포트폴리오의 최적화를 위해 리밸런싱을 할 때 발생하는 비용에 해당합니다. 즉 실제 수익을 얻기 위한 거래에서 발생하는 비용이 아니라, 리밸런싱을 자주 해서 발생하는 포트폴리오 유지와 관련된 비용입니다. 이 점에서 거래세에 대한 오해가 발생했다고 생각합니다.
그런데, 리밸런싱을 반드시 해야 할 이유가 있을까요? 사실, 분산투자에서 리밸런싱은 필수불가결하지 않습니다. 각 종목의 거래는 개별적으로 일어날 수 있으며, 이는 확률적 계산을 통해 조정될 수 있습니다. 거래 횟수를 늘리는 이유는 확률적 이득을 극대화하기 위해서이지, 거래 횟수가 증가하더라도 수익률이 낮아지지 않습니다. 즉 거래세는 문제가 되지 않습니다. 리밸런싱 비용이 무시할 수 없을 정도로 발생하면, 그것은 투자 전략 자체의 문제입니다. 따라서, 거래세 계산 방식에 오해가 있다고 다시 한 번 강조하고 싶습니다.
이처럼, 포트폴리오 이론의 한계 중 하나는 포트폴리오 유지를 위한 리밸런싱 비용이 발생한다는 점이었습니다.
하지만 오히려, 포트폴리오 이론에서 가장 흥미로운 점은 리스크 최소화를 위한 상관관계 계산에 있다는 것입니다. 변동성을 줄이려는 재밌는 발상이죠. 하지만 상관관계와 기대수익률을 계산하는 것은 현실적인 불가능이 있습니다. 이러한 불가능은 효율적 시장 가설에서도 동일하게 나타납니다. 많은 투자 이론들이 여기서 막히게 되죠.
하지만 이러한 불가능한 부분들을 계산 가능한 영역으로 끌어내린다면 어떻게 될까요? 제한적으로나마 분산투자를 함에 있어 변동성을 줄이는 장치로써, 각 종목간의 상관관계에 따라 종목을 선택하는 기준 정도로는 사용처를 찾아볼 수 있습니다. 물론 이 과정이 꼭 필요하다는 의미는 아니지만, 아이디어를 떠올려 볼 수 있습니다.
결국 이처럼, 포트폴리오 이론과 분산투자는 서로 다른 영역에 있습니다. 분산투자에 포트폴리오 이론을 적용할 수도 있지만, 이 두 가지는 본질적으로 다른 접근법입니다. 그리고 저는 분산투자가 확률적 이득을 극대화할 수 있다는 관점을 새롭게 말씀드렸습니다.
선생님께서 말씀하시는 분산과 제가 이해한 분산은 그 용어에서 정의 차이가 있었다고 여겨지는군요. 10%의 변동성을 1%로 줄이는 것이 분산투자라고 한 지점에서 자연스럽게 포트폴리오 이론을 연상했습니다. 이런부분에서 오해가 있었습니다.
결론적으로 논의를 위해서 모든 시장상황에서 60%이상의 승률을 일관되게 유지할 수 있는 전략의 존재가 선행되었다고 가정하겠습니다.
그리고 영상에서 제시하신 3개월 2087회의 매도거래 횟수를 토대로 거래비용을 계산해보면 다음과 같습니다.
미국주식거래이고, 1회 거래규모 1백만원, 매수와 매도가 각각 2,087회 (총 4,174회)일 때의 거래 비용은:
1. 미래에셋증권 (수수료율 0.25% 적용):
• 총 거래 비용: 약 11,503,370원
2. 키움증권 (우대 수수료 0.07% 및 환전 수수료 0.05% 적용):
• 총 거래 비용: 약 3,987,170원
• 키움증권은 우대 수수료 및 환전 우대 혜택으로 거래 비용이 크게 절감됩니다.
즉, 1%기대수익률을 기준으로 한다면 1백만 * 1% *2,087회 = 20,870,000원입니다.
그런데 실제 거래비용이 최소 3,987,000에서 최대 11,500,000입니다.
이 사실이 시사하는바는 두가지입니다. 2087번의 거래에서 수익률 1%가 거래비용을 포함한 것이라면 실질적 목표수익률이 1.25~1.5%까지 치솟아올른다는 것이고, 만약에 거래비용이 포함되지 않았다면 실질수익률이 작게는 0.83% 에서 많게는 0.4%까지 떨어진다는 것입니다.
결국 저의 의문은 일관되어 있습니다. 극단적인 고빈도 매매전략에서 이토록 막대한 수수료비용대비 지나치게 낮은 수익률이 아니냐는 것입니다. 처음에 말씀드렸던 마코위츠 이론 등 포트폴리오 이론에서도 한계점으로 지적되는 부분이고, 선생님의 분산투자 이론에서도 의문시 되는 지점이 이 거래비용이 해당 투자모델에서 얼마나 높은 설득수준으로 제시되었느냐 라는 것입니다. 모든 시장상황에서 60%의 승률을 일관되게 유지한다는 제법 어려운 가정을 논의하기도 전에 말이죠.
그럼에도 불구하고 흥미로운 접근법입니다. 앞으로 어떤 전략과 논리를 보여주실지 기대하면서 영상 기다리겠습니다. 구독과 좋아요 누르고 갑니다!😊
@Mintchoco_lover 고빈도 매매전략은 처음 댓글에서 말씀드린바와 같이 거래세 문제가 발생하는 것이 맞습니다. 하지만 저는 고빈도 매매전략이 아니며, 각 거래시에 추구하는 수익률은 1%, 또는 그 이하가 아닙니다. 분산투자전략과 고빈도 매매전략은 본질적으로 전혀 관련이 없습니다. 또한 다시 말씀드리지만 포트폴리오 이론의 한계점과 고빈도 매매전략의 거래세 문제는 서로 다른 문제입니다.
채널의 다른 매매일지 영상을 참고하시면 이해에 도움이 되실 겁니다.
그리고 예시로 말씀하신 계산은 결국 이득입니다. 총 자산이 200만원이라고 가정하고 100만원을 투자해서 2000회의 거래당 1%의 수익을 봤다고 가정했을 때, 거래세를 전부 차감하여 매우 낮게 잡아 거래당 수익이 0.4%라고 하더라도
100만원 * 0.4% * 2000 = 800만원
으로 총 자산 200만원 대비 4배의 수익입니다. 계산에 총자산에 대한 가정은 제외하셨는데, 최종 수익률은 반드시 총 자산이 있어야 계산할 수 있습니다. 그리고 고빈도 매매전략이 아무리 거래세 문제가 발생하더라도 성공적인 이유도 결국 최종 수익률을 계산해보면 이득을 보는 거래이기 때문입니다.
댓글 남겨주셔서 감사합니다. 다른 분들도 의문을 가지실 수 있는 부분일텐데, 이야기해보며 고려해 볼 수 있었습니다.
제가 하는투자방법을 수학이론으로 설명해줘서 너무 반갑고 감사합니다
저도 정확히 같은 기법으로하고 있는지 3년됐습니다. 자동은 아니지만 꽤많은 수작업이 들어갑니다. 큰도움이 되었습니다. 실제해보니 수익이 꽤 나오고 있습니다. 저는 확률이 80프로 이상입니다. 손절기준을 최적화하려는데 잘안되네요 ㅜ
아직 엑셀 시트로 매매중이지만 저도 저만의 매매 프로그램을 만들어보고 싶네요
응원합니다
선생님은 전략 백테스팅하실 때 그럼 어느 정도 표본 갯수를 기준으로 하시나요??
추가로 켈리기준에 호기심이 생겨서 찾아보다가 선생님 채널을 알게 됐는데 혹시 스스로 이론 공부하실 때 보셨던 책 같은 게 있을까요?? 좀 더 알아보려면 금융공학을 공부해야 할까요? 😅😅
백테스팅을 위한 표본은 많을 수록 좋긴한데 저는 현실적으로 300 종목 정도로 진행했습니다. 그러다보니 실제 수익율과 어느정도 괴리가 생기긴하죠. 그래도 이부분은 투자 논리와는 다른 문제라고 생각되니, 표본수는 현실적으로 가능한 선에서 최대한 무작위적으로 준비하면 될 것 같습니다. 결국 백테스팅은 완벽하지 않기에 '논리를 검증한다' 정도로만 생각하면 되겠습니다
저도 금융공학을 전공하지 않았고 모두 독학입니다. 책은 '메트릭 스튜디오'를 나름 추천드립니다.
@@C_Nyang_2 알람이 안 떠서 이제 봤네요. 답변 감사드립니다. 저도 선생님처럼 모든 선택에 논리적 근거를 만들어 전략을 만들어 보고자 합니다. 영상 앞으로도 잘 보겠습니다.
수익이 났다는 것을 기준으로, 미국주식에서 거래비용, 양도소득세가 너무 많이 나지 않나요?
양도소득세가 많긴하죠.. 법이 그렇다는데 당장은 어쩔수가 없네요
그래도 가장 선행되는 투자 전략에 대한 고민과는 다른 방향성같습니다
돌고 돌아 걍 에센피 적립식이 답