주식시장에서 개미투자자의 극히 일부는 소위 '몰빵'을 선호하는 경향이 있는데요 이는 매우 잘못된 투자행위로 투자가 아닌 도박에 가까운 투자성향입니다. 적절한 분산 투자를 통한 포트폴리오 구성은 투자자에게 안정적인 심리를 제공하며 최적의 수익률을 가져다 줄 수 있습니다.
포트폴리오 최적화 이론
포트폴리오 최적화는 투자자들이 위험을 최소화하면서 기대 수익을 극대화할 수 있도록 자산을 배분하는 방법론을 연구하는 분야입니다. 그 중에서도 전통적인 마코위츠(Markowitz)의 포트폴리오 이론은 포트폴리오 구성의 기초를 이루는 개념으로, 자산 간의 상관관계를 활용해 분산투자 효과를 극대화하고 효율적 포트폴리오를 구축하는 방법을 제시했습니다.
하지만 이 이론은 실무 적용에서 몇 가지 한계가 있었고, 이를 보완하기 위해 다양한 방법론이 개발되었습니다. 그 중 하나가 블랙-리터만(Black-Litterman) 모델로, 투자자의 주관적 전망을 반영하여 더 현실적인 포트폴리오를 제안하는 방식입니다.
마코위츠 포트폴리오 이론
마코위츠 포트폴리오 이론은 1952년에 해리 마코위츠(Harry Markowitz)에 의해 제안되었으며, 이를 통해 투자자는 자산 간의 상관관계를 고려해 포트폴리오 내 자산의 비율을 구성합니다. 이 이론 기본 가정은 자산 배분의 분산투자에 의해 위험을 줄이고 수익을 극대화한다는 것입니다.
마코위츠 모델의 핵심은 효율적 프론티어(efficient frontier) 개념입니다. 이는 주어진 위험에서 최대 기대 수익을 개대하는 포트폴리오로 투자자는 이 효율적 프론티어 상의 포트폴리오를 선택함으로써, 동일한 위험에서 더 높은 수익을 기대하거나 동일한 수익에서 더 낮은 위험을 추구할 수 있습니다.
그러나 이 이론은 몇 가지 실무적 한계를 가지고 있습니다.
- 첫째, 역사적 데이터에 의존하는 수익률과 분산, 상관관계의 추정은 미래의 변동성을 예측하는 데 불완전할 수 있습니다.
- 둘째, 이론적으로는 모든 자산에 대해 무거운 계산이 요구되기 때문에, 많은 수의 자산을 포함하는 포트폴리오를 구성할 때 비현실적으로 복잡할 수 있습니다.
- 마지막으로, 투자자의 주관적 판단이 배제된 순수한 데이터 기반의 접근법은 실제 투자 의사결정을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다.
블랙-리터만 모델
블랙-리터만 모델은 1990년에 피셔 블랙(Fischer Black)과 로버트 리터만(Robert Litterman)에 의해 개발되었으며, 마코위츠 모델의 실무적 한계를 보완하기 위한 포트폴리오 최적화 기법입니다.
이 모델은 자산의 기대 수익을 계산하는 데 있어, 역사적 시장 데이터뿐만 아니라 투자자의 주관적인 전망(opinions)을 반영하는 것을 허용합니다. 이는 베이즈 정리(Bayesian inference)를 기반으로 투자자의 주관적인 의견과 시장의 균형을 맞추는 방향으로 기대 수익을 도출하는 과정입니다.
블랙-리터만 모델의 주요 특징
균형 시장 포트폴리오(market equilibrium portfolio)에서 시작한다는 점입니다. 이는 투자자가 자산별로 명확한 전망이 없을 때, 시장이 최적화된 상태로 존재한다는 가정에 기반한 것입니다. 그러나 투자자가 특정 자산에 대해 차별적인 전망을 가지고 있다면, 블랙-리터만 모델은 그 전망을 반영하여 수정된 기대 수익률을 도출합니다. 이를 통해 전통적인 마코위츠 모델에서 발생할 수 있는 비현실적인 자산 배분 문제를 해결하고, 보다 현실적인 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.
예를 들어, 한 투자자가 글로벌 주식시장에서 미국 주식의 수익률을 낙관적으로 전망한다면, 블랙-리터만 모델은 해당 자산의 비중을 시장 균형보다 더 높게 반영하게 됩니다. 반대로, 특정 자산에 대한 부정적인 전망이 있을 경우, 그 자산의 비중은 낮아지게 됩니다. 이렇게 주관적 전망을 반영한 포트폴리오는 투자자의 의견과 시장 데이터를 조화롭게 결합하여 최적화된 자산 배분을 제시합니다.
마코위츠 이론과 블랙-리터만 모델의 비교
두 모델 간의 주요 차이점은 기대 수익률 추정 방식과 투자자의 주관적 전망 반영 여부입니다. 마코위츠 모델은 과거 데이터를 기반으로 위험과 수익을 최적화하지만, 블랙-리터만 모델은 이를 보완해 시장 균형 상태와 투자자의 주관적 의견을 결합합니다.
- 데이터 의존성: 마코위츠 모델은 과거 데이터를 통해 자산의 기대 수익과 위험을 추정하지만, 블랙-리터만 모델은 시장의 균형 상태를 전제로 하여 초기 추정을 하고, 여기에 투자자의 의견을 반영합니다. 따라서 블랙-리터만 모델은 과거 데이터에 지나치게 의존하지 않으며, 미래의 변동성을 더 현실적으로 반영할 수 있습니다.
- 자산 배분의 현실성: 마코위츠 모델에서는 특정 자산에 대해 매우 높은 비중을 두거나, 투자자의 직관에 반하는 자산 배분이 나올 수 있는 반면, 블랙-리터만 모델은 투자자의 전망을 반영함으로써 보다 직관적이고 현실적인 포트폴리오 구성이 가능합니다.
- 모델의 복잡성: 블랙-리터만 모델은 투자자의 주관적 의견을 반영하고, 이를 수학적으로 처리하기 때문에 마코위츠 모델보다 복잡한 수학적 계산이 필요합니다. 그러나 베이즈 정리를 이용한 블랙-리터만 모델의 접근법은 시장 역학을 더 정확하게 반영할 수 있다는 장점이 있습니다.
블랙-리터만 모델의 한계
블랙-리터만 모델은 실무에서 중요한 개선을 이루었지만, 몇 가지 한계점도 존재합니다.
- 첫째, 투자자의 주관적 전망을 반영하는 과정에서 잘못된 의견이 반영될 위험이 있습니다. 투자자의 전망이 부정확할 경우, 결과적으로 비효율적인 포트폴리오가 구성될 수 있습니다.
- 둘째, 전망을 수치화하는 어려움이 있습니다. 투자자의 의견을 구체적으로 수치화하고 이를 모델에 반영하는 과정에서, 실제 투자자의 직관적 판단이 충분히 반영되지 않을 수 있습니다.
- 셋째, 시장 균형 가정이 항상 현실에 부합하지 않을 수 있습니다. 블랙-리터만 모델은 시장이 균형 상태에 있다는 가정 하에 시작되지만, 실제로 금융 시장은 다양한 비효율성에 의해 움직일 수 있습니다. 이러한 상황에서는 블랙-리터만 모델의 초기 가정 자체가 틀릴 수 있습니다.
결론
주식투자에서 개미투자자의 성공투자는 정말 어려운 과제입니다. 특히 한국 주식 시장에서 성공투자는 너무 어려운 과제입니다. 시총 상위 종목의 등락률이 동전주와 같은 움직임을 보이고 급등주에 몰려드는 단타 매매는 흡사 도박장과 같은 모습을 보이고 있습니다. 이러한 시장에서 포트폴리오 최적화는 매우 어려운 일이지만 그래도 기본이 우선되는 투자만이 리스크를 줄일 수 있습니다.
위에서 살펴본 마코위츠 모델은 자산 간의 상관관계를 활용하여 위험과 수익을 최적화하는 기초적인 방법론을 제공하지만, 실무적 적용에서의 한계가 존재하며 반면 블랙-리터만 모델은 시장의 균형 상태와 투자자의 주관적 전망을 결합함으로써 보다 현실적이고 직관적인 포트폴리오 구성을 가능하게 합니다.
그러나 블랙-리터만 모델 역시 투자자의 전망을 반영하는 과정에서 발생하는 한계와 시장 균형 가정의 비현실성 등 여러 문제를 안고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 철저한 기업분석을 통한 우량기업에 장기투자는 것이 필요하겠습니다.