DIVA 활용하기
분석 결과를 실전 의사결정으로 옮기는 해설과 가이드.
테슬라와 같은 기대수익, 변동성은 3분의 1 — 분산투자의 수학
서학개미 보관금액 1위 테슬라의 지난 6년 수익률(연 49.8%)과 같은 기대수익을 내면서, 변동성은 67% → 24%로 3분의 1인 7종목 조합이 존재했다. 마코위츠 최적화로 직접 만들어 본 '같은 수익, 더 낮은 위험' 실험.
엔비디아를 살까, 반도체 ETF를 살까 — 대장주 VS 섹터 ETF
"ETF가 더 안전하다"는 말을 직접 뜯어보았다. DIVA Quantizer로 분석한 ETF
검색창이 짜준 포트폴리오 — 사람들이 제일 많이 찾아본 10종목을 까봤다
구글 검색량이 주가를 움직인다는 건 〈Journal of Finance〉 논문의 결론이다. 단 검색량은 '관심'을 잴 뿐 '가치'가 아니다. 가장 화제인 미국 주식 10종목을 동일가중으로 묶어 DIVA로 해부했더니 — 시장 베타 1.57, 분산효과 38.5%인데 변동성은 시장의 3배, 그리고 연 +30% 알파의 정체.
워렌 버핏의 투자성향은 어떻게 변했나 — 13F를 DIVA로 추적하기
버크셔의 시대별 13F 포트폴리오(2001·2011·2024)를 DIVA로 직접 분석했다. 가치 베타(HML)는 0.16→0.66→0.09, 시장 베타는 1.15→0.83→1.17 — '가치투자자 워렌 버핏'이 숫자로 어떻게 달라졌는지 추적한다.
파마-프렌치 팩터의 실전 활용 — 스마트베타 ETF로 내 포트폴리오 기울이기
가치·규모·우량성 같은 학술 팩터는 이제 ETF 한 종목으로 살 수 있다. 대표 스마트베타 ETF 매핑과, 사기 전 DIVA Quantizer로 내 팩터 노출부터 확인하는 법.
국민연금은 어떻게 '효율적 포트폴리오'를 만드는가
세계 3대 연기금 국민연금의 보유 주식 상위 100종목을 DIVA Quantizer 로 분석 — 분산효과 39.3%, 샤프 1.16. 효율적 분산의 실전 사례와 Markowitz 활용법.
Markowitz vs HRP — 언제 무엇을 볼까
HRP 클러스터 구조와 비중을 읽고, Markowitz 와 교차 검증해 두 모델을 함께 쓰는 5가지 방법.
알파와 팩터 노출, 어떻게 해석할까
Fama–French 3팩터 결과에서 알파의 의미와 시장·규모·가치 노출을 읽어 포트폴리오 판단에 활용하는 법.
효율적 프론티어, 결과를 실전에 쓰는 법
Markowitz 분석 결과에서 내 포트폴리오의 위치를 읽고, 비중 조정·리밸런싱으로 이어가는 4단계 플레이북.