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예시 포트폴리오 — 미국 분산 (AAPL · MSFT · SPY · TLT)

4 holdings$ 10,0002026.10.28 · 17:51
이 화면은 “예시 분석”입니다. 본인 포트폴리오를 입력하신 분석 결과가 아닙니다 — 학습용으로 미리 준비한 예시 포트폴리오 — 미국 분산 (AAPL · MSFT · SPY · TLT)의 분석 결과를 보여 드리고 있습니다. 본인 종목으로 직접 분석하려면 오른쪽 버튼을 눌러 입력 페이지로 이동하세요.모든 수치는 분석 시점의 실제 시장 데이터로 산출된 값이며, 표시 시점이 고정되어 있어 가장 최근 시장 상황과는 다를 수 있습니다.
Key metrics · annualized
연간 변동성 (σ)
15.43%
1년 동안 가격이 평균 15.4%만큼 오르내립니다.
기대수익률 (μ)
+11.45%
과거 수익률 평균 기준 연 +11.4%가 기대됩니다.
효율성(샤프 비율)
0.48
위험 1단위당 0.48 수익 — 보통 수준입니다.
시장 베타 (β)
0.84
시장이 1% 움직일 때 평균 약 0.84% 같은 방향으로 움직였습니다.
알파 (α)미유의
-2.76%
t = -0.79p = 0.434
시장 베타만큼의 위험으로 기대되는 수익보다 연 2.76%를 덜 벌었습니다.

변동성·기대수익률·샤프는 효율성 분석(Markowitz)과 같은 값(72개월)입니다. 시장 베타·알파는 기준 시장(미국 전체 시장)과 겹치는 70개월(2020-11–2026-08)로 계산했습니다.

Activation Guide
가이드: 결과를 보고 바꿔볼 3가지
CAPM · Quick guide

Markowitz는 보유 자산의 조합을 기준으로, 비중을 바꾸면 위험 대비 수익을 개선할 수 있는지 살펴봅니다. CAPM은 시장을 기준으로, 내 포트폴리오가 시장 움직임에 얼마나 민감했는지, 그 위험을 감수한 만큼 수익을 얻었는지 살펴봅니다.

자산의 배분을 조정할 때는 Markowitz가, 시장 하락에 대한 노출과 투자 성과를 점검할 때는 CAPM이 유리할 수 있습니다.

Visualization

시장 전체를 기준으로 본 효율적 투자선

70개월 · 2020-11–2026-08
9.2%12.5%15.7%19.0%22.2%25.5%σ 10.7%σ 16.7%σ 22.8%σ 28.8%μ ↑ 연간 수익률σ → 연간 변동성범위 밖: TLT효율적 투자선자본시장선시장 포트폴리오AAPLMSFTSPY내 포트폴리오
Markowitz는 내 보유 종목으로, 이 그림은 미국 시장 전체(12개 업종)로 효율적 투자선을 그립니다. 곡선과 자본시장선이 맞닿는 점(시장 포트폴리오)이 위험 한 단위당 수익이 가장 큰 조합입니다. 내 포트폴리오는 같은 위험에서 이 선보다 연 4.55%p 아래라, 개선할 여지가 있습니다.

기준 시장: 미국 전체 시장 · 출처 Kenneth R. French Data Library
시장 데이터가 2026-08까지라 효율성 분석(72개월)보다 2개월 짧은 기간으로 계산했습니다.

읽기 전에CAPM의 ‘시장’은 주식시장 전체로 대신한 것이라 채권·부동산 같은 다른 자산은 들어 있지 않습니다. 시장 베타와 알파는 지난 70개월의 기록이고, 베타는 기간에 따라 달라집니다. 한·미 혼합 포트폴리오는 각 통화 그대로의 수익률을 섞어 환율 효과가 빠져 있습니다. 본 화면은 교육·정보 목적의 참고 자료이며 투자 자문이 아닙니다.
Interpretation
4 takeaways
효율성자본시장선 아래 — 연 −4.55%p

같은 변동성(σ 15.4%)에서 시장 포트폴리오와 무위험 자산을 섞은 기준선보다 연 4.55%p 낮았습니다. 전체 변동성에 비해 수익이 시장보다 적었다는 뜻입니다. 시장을 넓게 담는 구성과 지금 구성을 비교해 보세요.

위험시장 베타 0.84 — 시장과 비슷하게 반응

시장이 1 움직일 때 평균 0.84만큼 움직였습니다. 시장이 20% 빠지는 장면이면 약 16.8% 하락이 예상됩니다(알파⁠·무위험 수익을 뺀 단순 계산). 시장 충격 시나리오 탭에서 투자금에 대입해 보세요.

분산고유 몫 27% — 시장이 대부분

변동성의 72.6%는 시장 움직임, 27.4%는 시장 요인 하나로 설명되지 않는 몫입니다. 고유 몫이 커지면 특정 종목⁠·업종에 치우쳤는지 종목별 표의 시장 몫(R²)으로 확인하세요.

알파알파 −2.76% — 미유의

시장 베타로 설명되는 부분을 빼면 연 −2.76%지만, p값 0.43로 0과 구분할 근거가 부족합니다. 차이가 없다고 단정하기보다 아직 판단할 근거가 부족하다고 읽으세요.

Next step

이 알파, 규모·가치 요인으로 설명될까?

같은 포트폴리오를 수익 요인 분석(Fama–French 3F)으로 돌리면, 시장 하나로 설명되지 않던 알파 가운데 규모·가치 요인이 설명하는 몫을 가려낼 수 있습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

이 모델에 처음 오신 분들이 자주 하시는 질문들입니다. 각 질문을 클릭하시면 답변이 펼쳐집니다.

분석 결과를 그대로 따라 매매해도 되나요?
그대로 따라 매매하시는 건 권장드리지 않습니다. 본 도구의 모든 분석은 과거 시장 데이터에 기반한 통계적 추정치로, 미래 수익이나 손실을 보장하지 않습니다. 또한 거래 비용⁠·세금⁠·환전 비용⁠·시장 충격⁠· 본인의 투자 목표와 기간 같은 요소는 반영되어 있지 않습니다. 학술 모델의 결과는 “이 포트폴리오의 위험⁠·수익 성격이 어떤가” 를 진단하는 참고 자료로 활용해 주시고, 실제 투자 의사결정 전에는 본인의 상황에 맞게 추가 검토와 (필요 시) 전문가 상담을 거치시기를 권장드립니다.
시장 베타가 1보다 작으면 좋은 건가요?
좋고 나쁨이 아니라 포트폴리오의 성격입니다. 시장 베타는 시장이 1% 움직일 때 내 포트폴리오가 평균적으로 몇 % 따라 움직였는지를 나타냅니다. 1보다 작으면 하락장에서 덜 빠지는 대신 상승장에서도 덜 오르고, 1보다 크면 그 반대입니다. CAPM에서는 기대수익이 이 베타에 비례하므로, 베타를 낮추면 위험과 함께 기대수익도 줄어듭니다. 시장이 ±10%⁠·±20% 움직일 때의 손익 폭은 ‘시장 충격 시나리오’ 탭에서 볼 수 있습니다.
알파가 마이너스로 나왔어요. 성과가 나쁘다는 뜻인가요?
먼저 p값을 확인해 주세요. 알파는 시장 베타로 설명하고 남은 연평균 초과수익(Jensen, 1968)이고, p값은 그 알파가 우연히 생겼을 가능성을 나타냅니다. p값이 0.05 이상이면 알파를 0과 구별하기 어렵다는 뜻이라, 플러스든 마이너스든 실력이나 실패로 단정할 수 없습니다. 기록이 짧을수록 꽤 큰 알파도 우연한 흔들림 안에 들어갑니다. 어느 종목에서 알파가 나왔는지는 ‘종목별 표’에서 볼 수 있습니다.
‘위험 분해’의 시장 몫과 고유 몫은 무엇인가요?
포트폴리오의 위험(분산)을 시장과 함께 움직인 부분(시장 몫)과 시장과 상관없이 움직인 부분(고유 몫)으로 나눈 것입니다. 시장 몫의 비율은 회귀의 설명력(R²)과 같습니다. CAPM은 여러 종목에 나눠 담으면 없앨 수 있는 고유 위험에는 시장이 따로 보상하지 않는다고 봅니다. 고유 몫이 크다면 보상받지 못하는 위험을 많이 지고 있을 수 있으니, 종목마다의 시장 몫을 ‘종목별 표’에서 확인해 보세요.
‘효율적 투자선’ 탭에서 자본시장선보다 아래에 있으면 무슨 뜻인가요?
자본시장선은 무위험 자산과 시장 포트폴리오를 섞어 만들 수 있는 조합으로, CAPM에서는 같은 위험으로 기대할 수 있는 가장 높은 수익입니다. 내 포트폴리오가 이 선보다 아래에 있으면, 같은 기간에 시장 지수와 단기 국채를 섞기만 했어도 같은 위험으로 더 높은 수익을 낼 수 있었다는 뜻입니다. 위에 있으면 시장보다 위험 대비 수익이 좋았던 것입니다. 지난 기록을 비교한 것이라 앞으로도 그렇다는 보장은 없습니다.
한국 주식과 미국 주식을 함께 넣으면 기준 시장은 어떻게 정하나요?
보유 금액 비중대로 한국 시장과 미국 시장의 월 수익률을 섞어 기준 시장 하나를 만들고, 포트폴리오 전체를 그 시장에 한 번에 회귀합니다. 두 시장을 섞은 시장은 각 나라 시장보다 변동성이 낮아, 한국 종목의 베타가 한국 시장만 기준으로 볼 때보다 크게 나올 수 있습니다. 수익률은 각 통화 그대로 섞어 환율 효과는 빠져 있습니다. 미국 시장은 Kenneth French 데이터 라이브러리, 한국 시장은 DIVA가 KRX 전 종목으로 직접 계산한 값입니다. 효율적 투자선 탭의 곡선도 같은 비중으로 두 시장의 24개 업종(한⁠·미 각 12개)을 섞어 그립니다.
시장 베타⁠·알파의 기간이 변동성⁠·샤프보다 짧은 이유는 무엇인가요?
변동성⁠·기대수익률⁠·샤프는 효율성 분석(Markowitz)과 같은 기간의 가격으로 계산하지만, 시장 베타⁠·알파는 기준 시장 데이터와 겹치는 달만 씁니다. 미국 시장 데이터는 보통 한두 달 늦게 공개되고 한국 시장 데이터는 DIVA가 따로 갱신하므로, 최근 몇 달이 빠질 수 있습니다. 서로 다른 출처의 데이터를 섞지 않으려고 겹치는 기간으로 자릅니다. 두 기간은 지표 띠 바로 아래에 적혀 있습니다.