1강: 평균-분산 최적화 -실전 적용의 한계점 위험과 수익에 관해, 최적화하고 싶은 어떤 목적함수(objective function)를 정의해서, 이 기준으로 가장 이상적인 포트폴리오 비중을 찾아볼 수 있다. 문제 1: 포트폴리오 기대수익률 최대화, 단, 포트폴리오 분산 < 투자자가 임의로 정하는 포트폴리오 분산 최대한도 문제 2: 포트폴리오 분산 최소화, 단, 포트폴리오 기대수익률 > 투자자가 임의로 정하는 포트폴리오 기대수익률 최소한도 문제 3: (포트폴리오 기대수익률 - 투자자의 위험회피도 x 포트폴리오 분산) 최대화 한계점 입력값이 조금만 바뀌어도, 크게 다른 포트폴리오 비중이 계산되어서, 믿고 쓰기 어렵다. 2강: 자산 배분을 위한 대안 기법들 - 단순화를 통해 얻는 실용성 동일 비중 포트폴리오 자산배분 전략 중 가장 단순한 방법은 각 보유자산의 포트폴리오 비중을 동일하게 두는 것 -> 워낙 미래 수익률, 리스크, 상관계수를 추정하는 데 오차범위가 크기 때문에, 이런 추정치들에 맞춰서 최적화하기보다, 차라리 아무것도 모른다고 하고 동일 비중으로 보유하는 게 나올 수 있다는 결과 시가총액 비중 포트폴리오 리스크 기반 배분법 둘 다 어렵지만, 그래도 미래수익률보다는 미래변동성이 예측하기 조금은 더 쉽다. '평균-분산 최적화 문제'에서 각 자산의 미래수익률 추정치가 없다거나, 무시하겠다거나, 동일하다고 가정하면, 포트폴리오 리스크를 최소화하는 문제가 되고, 이 문제의 답을 '최소 분산 포트폴리오'(minimun variance portfolio), 혹은 '최소 표준편차 포트폴리오'(minimum volatility portfolio)라고 한다. 알파 기반 배분법 리스크 기반 배분법과 전혀 다른 ...

1강: 리스크 지표들 - 하방 리스크 지표들의 장점과 단점 리스크 관리의 필요성 "투자로 돈 벌기 어렵다"고 많이들 그러는데, 과연 그런가? 아니다! 투자로 돈 벌기 쉽다! 잃기도 쉬운게 문제! ->초과수익이 어려워서가 아니라, "초과손실"도 너무 쉽기 때문에 리스크 관리가 필요한 것 하방 위험 지표들이 과연 나은가? 잘 안쓰는 중요한 이유는, 많은 데이터를 버리게 되어서! 하방 분산/표준편차/변동성 같은 지표는, 대략 절반 정도의 데이터를 버리고 계산하게 된다. -> 같은 수치를 대략 절반의 데이터를 추정한다면, 그 추정치에 대한 오차범위는 더 커질 수 밖에 없다. 왜 이렇게 잔뜩 위험 지표들을 소개해 놓고, 한계점들만 얘기하냐? 수학적 계산이나 기교에 대한 맹신을 경계하기 위해 리스크라는 것에 대해, 제대로 바라보기 위해! 플랫폼에서 제공될 지표들에 대한 올바른 이해를 위해 포트폴리오 이론과, 이번 강의 일부 부분에서, 분산과 표준편차를 사용하는 것을 정당화하기 위해! 2강: 멀티 팩터 리스크 모델 - 리스크 모델에 다중 요인 모형이 쓰이는 이유 허위 상관관계(Spurious Correlation) 서로 독립적이고 무관한 확률변수들도, 일부 기간동안 무작위성에 의해 우연히 비슷한 값을 가질 수 있다. 위험 요인의 주요 유형 멀티 팩터 리스크 모델에 포함되는 위험 요인의 ...

1강: 파마-프렌치 모델 - 학계에서 가장 널리 쓰이는 모델 파마-프렌치 3요인 모형 SMB = 시총이 작은 종목들의 수익률 - 시총이 큰 종목들의 수익률, "Small Minus Big", 일명 '사이즈' 팩터 이 요인의 평균 수익률은 0보다 높다는 주장 즉, 베타를 감안해도, 중소기업들이 대기업들에 비해 더 높은 기대수익률을 가진다는 것 HML = 높은 BPR종목들의 수익률 - 낮은 BPR 종목들의 수익률 (BPR = PBR의 역수) "High Minus Low", 일명 "밸류' 팩터 이 요인의 평균 수익률은 0보다 높다는 주장 즉, 베타를 감안해도, 시총 대비 장부가치가 높은 종목이 낮은 것보다 기대수익률이 더 높다는 것 b는 각 요인에 대한 종목 i의 노출도 2강 : 모멘텀 팩터 - 가장 기초적인 추세 추종 팩터 추세 추정 금융자산의 가격 ...

1강: 팩터 모델의 근본 개념 - 시장을 바라보는 하나의 큰 관점 팩터 모델 배워야 하는 이유 퀀트 투자에 관심이 있다면 필수 다량의 데이터에 대한 통계적 분석 방법론과 밀접한 연관성 계량화하기 힘든 정성적 분석과 이해에 기반한 투자자라면? -> 금융 자산들의 움직임과 그들의 상관관계에 대해 체계적으로 바라보는데 유용한 관점 다수의 금융 시장에서 퀀트적 방법을 사용하는 시장참여자들은 굉장히 높은 비율을 차지함 -> 우리가 아닌 다른 시장참여자들에 대한 기초적 이해는 투자 공부의 기본 금융업계에 수많은 상품들이 팩터 모델, 혹은 퀀트적 접근법에 기반해 있다. '리스크 관리' 및 '포트폴리오 최적화' 강의 내용과, 이에 관해 플랫폼에서 제공될 기능들의 이해를 위해 -> 제공될 기능들을 통해 포트폴리오 리스크 관리를 올바로 하기 위해선, 팩터 모델에 대한 이해가 필요 팩터 분석이란, 자산 가격(예: 주가)의 변화를 이해하는데 도움이 될 만한 요인들로 나누어서 분석해 보려는 시도 -> 수학에서도, 어떤 값을, 그것을 이루고 있는 요소들로 분해하여 나타내는 것을 팩터화 한다고 한다. 자산 i의 가격 변화 = 공통요인들에 의한 변화 + 고유적 가격 변화 팩토 모델이란, 이렇게 여러 자산들의 가격 변화를 공통적으로 설명하는 요인들을 찾고, 그들의 여러 성질들, 특히 기대 수익률, 변동성, 그리고 요인들 간의 상관관계에 대해 추정하고, 이 공통요인들로 설명되지 않는 고유 요소들을 따로 분리해내는 것 2강: CAPM과 APT - 가장 기초적인 팩터 모델 자산 i의 가격 변화 = 시장 전체의 움직임과 연관된 변화 + 그 외의 ...

1강 : 마코위츠 이론의 보완 - 단순 적용의 한계점 적용 가능성의 문제1 필요한 추정 값들이 너무 많다. 적용 가능성의 문제2 그 많은 추정치들이 있다고 하더라도, 그것으로 정해지는 건 하나의 '최상' 포트폴리오가 아니라, 효율경계선 상의 수많은 포트폴리오들! 2강: 무위험자산과 자봉시장선 - 마코위츠 이론에 현금을 더하다 무위험자산 포함 포트폴리오 무위험자산(risk-free asset)이란, 사실 이론적으로만 존재하는 자산으로, 대개 현금이나, 미국 단기 국채 같이 미래가치에 대한 불확실성이 매우 낮은 자산으로 대체 이 무위험자산의 기대수익률을 무위험수익률(risk-free rate)이라고 하며, 이것에 대한 불확실성은 0이라고 정의한다 이 수익률은 다른 위험자산들과 상관관계가 없으므로 상관계수는 0이다. 이때 포트폴리오 A와 무위험자산의 비중을 w:1-w로 하는 포트폴리오 B가 있다면 포트폴리오 B의 기대수익률 = 무위험수익률 + w(포트폴리오A 수익률 - 무위험수익률) 포트폴리오 B의 기대 수익률의 표준편차 = 루트(w*포트폴리오A의 분산)^2 = w*포트폴리오A의 분산 가능 포트폴리오들중 같은 기대 수익률이라면 제일 적은 위험 같은 위험이라면 제일 높은 기대 수익률 을 가진 포트폴리오를 선택하는 게 합리적이다. 즉, 무위험자산을 포함한다면 (0,무위험수익률)을 지나는 직선들중, 효율 경계선(투자선)과 접선인, 선이 위의 조건들을 충족시키는 포트폴리오들의 집합이다. -> 이 선을 '자본시장선'(capital market line, CML)이라 부른다 토빈의 분리 정리 효율 경계선 상의...