레이달리오가 말하는 목표 수익과 위험(4) 최적의 베타 포트폴리오 下

안녕하세요. 쉽게 지저귀는 짹짹이입니다.

세계 1위의 헤지펀드 브리지워터에서 말하는 목표수익과 위험 설계(ENGINEERING TARGETED RETURNS & RISKS) 문서를 해석해보려고 합니다. 1,2,3편에 이어서 4편을 시작해보겠습니다.

레이달리오가 말하는 목표 수익과 위험(1)

레이달리오가 말하는 목표 수익과 위험(2) 알파, 베타란 무엇인가

레이달리오가 말하는 목표 수익과 위험(3) 최적의 베타 포트폴리오

영어 전문가가 아니기에 대략적인 해석이며, 더 나은 해석이 있으시다면 댓글로 남겨주신다면 수정하여서 올리겠습니다. 불확실한 해석은 회색으로 표기하겠습니다. 이번 파트는 어려운 문장이 많아서 해석이 난해합니다. 

최적의 베타 포트폴리오 下

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[해석]

그러나 자산 분류의 위험조정 수익은 대체로 비슷하기 때문에 (신뢰할 수 없으며) 그리고 예상한 수익은 현금의 수익보다 더 크다. 이러한 자산 클래스의 기대 수익과 위험은 레버리지 또는 레버리지와 같은 기술을 사용하여 목표에 더 가까운 수익을 제공하거나 비슷하게 만들어질 수 있다. 예를 들어 수익률이 낮은 자산 클래스는 주식과 동일한 기대 수익과 위험을 가지거나, 좀 더 많은 레버리지로 10% 목표치를 달성하도록 활용된다. 차트 2는 차트 1에 표시된 것과 동일한 자산 등급의 기대 수익과 위험이다, 그러나 10%의 예상 수익을 창출하기 위해 레버지가 활용되었다. 이러한 방식으로 레버리지를 활용하면 포트폴리오를 구성할 수 있는 많은 고 수익률, 고위험 자산군을 얻을 수 있다.

차트 1이 아닌 차트 2가 당신의 선택을 반영할 경우 포트폴리오의 자산 할당 혼합이 얼마나 달라질 것인가 상상해보아라. 차트 2의 경우 수익률이 10%에 이를 것으로 예상되는 자산군이 많기 때문에 10%의 기대수익률을 가지는 더 다각화된 포트폴리오를 창조할 수 있다. 차트 2는 분산된 레버리지 자산군 포트폴리오와 전통적으로 구조화된 포트폴리오를 보여준다. 또한 개별 자산군이 10%의 기대수익을 가지도록 레버리지 되었다.(차트 1에 표시된 정보에 기초함). 전달된 바와 같이, 다각화된 "최적 베타 포트폴리오"는 기존 포트폴리오의 6.5% 수익에 비해 10%의 기대 수익률을 보이는 반면, 이 두 포트폴리오의 위험은 거의 같다. 실제로, 자산 클래스는 이러한 방식으로 구성될 수 있으며, 따라서 차트 2(파란색)에 표시된 두 포트폴리오와 같은 선택권을 제공한다.

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[해석] 해석 애매한 부분 있음

이 개념은 - 대부분의 자산군은 레버리지되어서 유사하고 더 높은 목표 수익과 위험을 생성 가능하며 목표(10%)와 일치하는 기대 수익이 있는 분산된 포트폴리오를 만들 수 있다 - 단지 선택한 자산군의 예상 수익은 현금 이상이라는 것만 믿도록 요구한다. 그렇다면, 당신은 자산군의 초과 기대수익과 리스크는 레버리지를 통해서 증가될 수 있다는 것을 알것이다. 일단 당신이 이 능력을 가지고 있다는 것을 알게 되면, 당신은 당신이 어떻게 사용할지 결정할 수 있다. 더 이상 자산군의 리스크와 수익(차트 1에 있는 pre-packaged??)을 받아들이지 않아도 된다. 

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[해석]

수익과 리스크가 유사하도록 조정된 자산군을 선택하면 이러한 자산 클래스의 주요 차이점은 그들의 상관관계이다. 만약 우리가 모든 자산군을 주식과 유사한 기대 수익을 얻기 위해 레버리지한다면, 이러한 자산군의 분산된 포트폴리오가 주식과 유사한 기대수익률을 가지게 될 것이다. 그러나, 주식이나 비뚤어진 전형적인 포트폴리오보다 훨씬 적은 위험을 가지고 있다. 모든 투자자산은 주식과 같은 기대수익률을 갖도록 조정되기 때문에, "일반적인 포트폴리오(저수익 자산이 포함되어 있기 때문에 주식보다 기대수익률이 낮으며 주식에 상당부분 집중되어있어서 더욱 위험하다)"보다 서로 훨씬 더 잘 다변화한다.

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[해석]

이 프로세스가 수행한 것은 1차트에 전달된 위험과 수익 사이의 전통적인 Trade-off를 제거한 것이다. 이 전통적 Trade off는 여러분을 자기 포트폴리오의 많은 부분을 주식에 집중시키도록 몰아붙였다. 또한 이런 프로세스는 목표와 일치하는 수익을 가지는 분산된 자산군 포트폴리오를 만들 수 있게 되었다.

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[해석] 해석 불가 문장 있음, 해석어려움

기존의 접근법에 따르면, 0.2 ~ 0.3 샤프비율을 가지는 개별 자산군으로 구성된 포트폴리오는 주식보다 낮은 예상수익률로 약 0.4정도의 샤프비율이 나오게 된다. 이러한 전통적인  포트폴리오도 또한 대부분의 자금이 주식에 투자되고 주식의 변동성이 다른 자산군보다 매우 크기 때문에 약 95%는 주식 시장과 관련이 있다. 샤프 비율이 0.2 대 0.3인 재포장된 자산을 결합하지만 예상 수익률(또는 목표 수익률)을 가지지만, 포트폴리오 샤프 비율은 약 0.65이고 주식(또는 목표 수익)과 동일하며 단일 자산 클래스에 의해 구동되지 않는 기대 수익이다.

The higher expected return per unit of risk은 더 나은 다각화의 산물이다. 샤프 비율 개선은 위험 수준을 일정하게 유지하는 경우 포트폴리오의 예상 초과 수익률 약 65%의 증가를 의미한다. 왜냐하면 이 더 분산된 접근방식은 자산 또는 기존 자산의 조합보다 더 나은 샤프 비율을 가지고 있기 때문이다. 동일한(또는 그 이하) 위험으로 더 높은 수익을 제공하거나 위험도가 낮은 동일한 수익률 둘 중 하나로 선택할 수 있다. 

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[해석]

연간 10%의 변동성을 보이는 포트폴리오의 경우, 이 높은 샤프 비율은 기존의 포트폴리오보다 연간 약 2.5%의 높은 수익을 의미한다고 추정한다. 즉, 종래의 MPT가 아닌 자산배분에 대한 PMPT 접근방식을 따르면, 기관투자가는 유사한 위험 수준에서 연간 약 2.5%의 수익을 더 달성할 수 있다. 그래서 그는 리스크를 크게 늘리지 않고 다각화된 자산 포트폴리오를 보유하면서 목표수익률 10%를 달성할 수 있었다.
이 기사에서 fat-tail risk 의 실질적인 감소와 같은 다수의 추가 이점을 요약하는 것은 여유공간이 없어 제한된다. 그리고 물론 다른 어떤 투자와 마찬가지로, 어떤 시장이나 전략도 완전히 예측할 수 없기 때문에 많은 잠재적 위험들이 있다. 게다가, 우리 모두가 알고 있듯이, 거기에는 무책임하거나 학습되지 않은 레버리지 사용의 내재적 위험이 있다.

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[해석] 의역 다수 존재

단점이 있는가? 자산군을 활용하고 균형 잡힌 포트폴리오를 보유하는 것은 낮은 수익과 높은 주식비중을 가진 전통적인자산군 포트폴리오와 다른 유형의 위험을 발생시킨다. 전통적인 포트폴리오의 위험은 대체로 주식의 위험인 반면에 이 포트폴리오의 위험은 평균적으로 다른 자산군들이 현금에 비해 underperform하는 것이다. 앞서 설명한 이유로 인해 이러한 위험에 익숙할 수 있으며, 이러한 리스크가 미래에 어떻게 발생할지 확실하게 예측할 수는 없지만 우리는 이러한 개념들을 여러 나라에서 1925년으로 거슬러 올라가 스트레스 테스트를 했다. 또한 이러한 유형의 포트폴리오를 만들기 위해 필요한 레버리지의 양은 일반적으로 매우 낮다. 만약 투자자들이 덜 편파적이고, 흑백논리(레버리지는 없고 레버리지는 나쁘다)에 빠지지 않고, 레버리지를 생각하는데 익숙해진다면 그들은 적절한 레버리지를 이해할 것이며, 매우 분산된 포트폴리오가 레버리지를 사용하지 않은 포트폴리오(분산되지 않은)보다 상당히 적은 리스크를 가지고 있다는 것을 이해할 것이다.

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출처 : Bridgewater

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