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예시 포트폴리오 — 미국 분산 (AAPL · MSFT · SPY · TLT)
●Fama–French 3F · 포트폴리오 성향
명품 디렉터The Luxury Director.
명품의 클래식한 정체성을 유지하면서도, 트렌드의 흐름을 유연하게 읽어내는 감각적인 디렉터입니다.
Regression coefficients · annualized
알파 (α)미유의
-1.08%
t = -0.34p = 0.735
팩터만으로 거의 설명됩니다 (알파 ≈ 0).
시장 베타 (βM)✓ 유의
0.83
t = 14.36p = 0.000
시장보다 약 17% 덜 움직입니다.
규모 베타 (βS)✓ 유의
-0.20
t = -2.30p = 0.025
대형주가 강세일 때 약하게 동조합니다.
가치 베타 (βH)✓ 유의
-0.26
t = -4.05p = 0.000
성장주가 강세일 때 약하게 동조합니다.
Regression equation
회귀식
Rp − Rf = α + βM·MKT + βS·SMB + βH·HML + ε
표본: 최근 70개월 월간 데이터 · OLS 회귀 · 표시값은 연환산
연간 기대수익률
+13.7%
기대수익률은 위험에 대한 노출을 의미합니다. 기대수익률에 비례하여 손실 기댓값도 높아집니다.
* 통계 추정치 · 실제 수익은 보장되지 않습니다.
Activation Guide
가이드: 3-Factor 분석 결과를 활용하는 5가지 방법
FF3 · Quick guide
내 포트폴리오가 어떤 위험에 노출되어있는지 점검합니다. 전략적으로 포트폴리오를 조정하여, 내가 원하는 위험에 베팅할 수 있습니다.
Visualization
Fama–French 3-팩터 노출
내 포트폴리오시장 (MKT only)
모서리에 가까울수록 해당 팩터에 강하게 노출됩니다. 음수 ≠ 나쁘다 — SMB·HML 음수는 단지 "대형/성장 쪽으로 기울어졌다" 는 스타일 진단입니다.
Interpretation
3 takeaways
팩터복합 노출 (2개, 보통)
2개 팩터가 임계값을 넘어 있고, 강도는 약·중 수준입니다 (규모 베타 -0.20 (대형주 쪽 쏠림) · 가치 베타 -0.26 (성장주 쏠림)). 어느 한 축에 몰리진 않았지만 여러 색이 섞여 포트폴리오의 정체성이 다층적입니다. 의도한 조합이라면 좋고, 우연의 결과라면 어느 색을 줄이고 어느 색을 살릴지 한 번 정리해 보세요.
알파α -1.08% — 사실상 0
팩터로 설명되지 않는 추가 수익이 거의 없고(α -1.08%), 통계적으로도 의미 없는 수준(p=0.735) 입니다. 즉, 포트폴리오의 수익 거의 전부가 팩터 노출 — 시장·규모·가치 등 — 으로 깔끔하게 설명됩니다. 좋은 신호도 나쁜 신호도 아니며, 효율적인 상태입니다.
안정성R² 79.8% — 높음
팩터 모델이 수익률 변동의 79.8% 를 설명합니다. 어느 정도 분산된 3-팩터 주식 포트폴리오에서 흔히 보는 양호한 수준입니다. 시장·규모·가치 등 익숙한 축으로 포트폴리오의 큰 그림이 잘 잡힌다는 뜻입니다.
Factor Target
원하는 팩터 목표치 → 최적 비중 제안
슬라이더를 움직여 "시장 베타를 0.7로 줄이고 싶다" 같은 목표를 직접 설정 — 그 목표를 만족하는 비중 조합을 알려드립니다.
시장 베타 목표
βM
+0.83→+0.83
+0.0+1.6
규모 베타 목표
βS
-0.20→-0.20
-1.0+0.6
가치 베타 목표
βH
-0.26→-0.26
-1.1+0.5
비중 변경 강도균형 (보통)
Next step
우량성과 투자성향 효과까지 분리하려면?
Fama–French 5-Factor는 RMW(수익성)·CMA(투자) 팩터를 추가해 수익성 베타·투자 베타를 따로 추정합니다.
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.
같은 종목으로 재분석했는데 결과가 살짝 달라요. 왜 그런가요?
자연스러운 현상입니다. 본 도구는 분석할 때마다 yfinance 에서 가장 최근 가격을 받아 다시 계산합니다. 그 사이 새 거래일이 쌓이거나 팩터 데이터가 갱신되면 표본이 달라지고, 평균·분산·회귀계수가 조금씩 움직입니다. 샤프 비율에 쓰는 무위험률(미국 13주 국채 금리)도 매일 갱신됩니다. 결과 차이가 큰 경우 (예: 알파의 부호가 바뀌거나 베타가 0.3 이상 변동) 라면 표본이 짧아 결과가 불안정하다는 신호일 수 있으니, 결과 페이지 상단의 “분석 신뢰도” 점수를 함께 확인해 주세요.
한국 주식과 미국 주식을 같이 넣으면 어떻게 처리되나요?
보유 금액은 분석 시점 환율로 원화로 환산해 비중을 정합니다. 다만 수익률은 각 종목의 현지 통화 가격으로 계산하므로, 미국 종목의 수익률·변동성에는 원·달러 환율 변동이 들어가 있지 않습니다. 원화로 투자하신다면 실제 계좌의 출렁임은 환율 움직임만큼 더 크거나 작을 수 있습니다. Markowitz · HRP 는 두 시장 종목을 한 포트폴리오로 함께 분석합니다. Fama–French (3·5팩터) 는 한국 종목은 DIVA 가 직접 계산한 한국 팩터로, 미국 종목은 Kenneth French 데이터 라이브러리의 팩터로 따로 회귀한 뒤, 투자 비중으로 가중평균해 하나의 결과로 보여 드립니다.
“분석 신뢰도” 점수는 어떻게 계산되나요?
결과 숫자가 데이터 부족이나 우연으로 흔들릴 수 있는 정도를 0–100 으로 나타냅니다(포트폴리오의 좋고 나쁨이 아닙니다). Markowitz·HRP 는 ① 위험 추정(분석 기간, 종목 수 대비 기간)과 ② 수익 추정(과거 평균 수익률의 95% 오차 범위)을 평균하며, 같은 포트폴리오·같은 기간이면 두 모델 점수가 같습니다. Fama–French 는 베타 추정(분석 기간·베타 오차 범위)과 설명력(R²)을 평균합니다. 75 이상 신뢰할 만함, 55 이상 참고할 만함, 35 이상 보수적으로 해석, 그 아래는 해석 주의입니다. 학술 표준이 아닌 참고용 휴리스틱입니다.
알파(α) 가 양수인데 통계적으로 유의하지 않다고 나옵니다. 어떤 의미인가요?
알파가 양수로 나왔지만, 그 값이 꾸준한 초과수익인지 우연인지 통계적으로 가려내지 못했다는 뜻입니다. 보통 p값이 0.05보다 작을 때(대략 |t-stat| > 2) 유의하다고 보는데, p값은 “알파가 실제로는 0이어도 0에서 이만큼 떨어진 값이 나올 확률” 입니다. 이 확률이 5%를 넘으면 알파가 0일 가능성을 배제하지 못합니다. 분석 기간이 짧거나 수익률이 크게 출렁이면 알파가 커 보여도 유의성은 낮게 나옵니다. 같은 포트폴리오를 5 팩터 모델로도 분석해, 알파가 수익성·투자 팩터로 설명되는지 확인해 보세요.
규모 베타(β_S)가 양수면 내 포트폴리오에 소형주가 많이 들어 있는 건가요?
아닙니다. 규모 베타는 종목 구성이 아니라 “내 포트폴리오의 수익률이 소형주가 대형주보다 강했던 달에 함께 올랐는지” 를 측정합니다. 그래서 소형주로 분류되는 종목을 담아도, 분석 기간에 대형주처럼 움직였다면 규모 베타는 0 근처나 음수로 나올 수 있고, 그 반대도 가능합니다. 마찬가지로 가치·수익성·투자 베타 등 모든 팩터 베타도 “수익률 동조 패턴” 으로 해석하시는 게 정확합니다. 보유 종목의 라벨(소형/대형, 가치/성장) 과 수익률의 팩터 노출은 별개의 개념이라는 점이 핵심입니다.
R² 가 낮으면 분석 결과를 믿으면 안 되나요?
“결과를 믿지 말라” 보다는 “결과를 더 보수적으로 해석하라” 가 정확합니다. R² 는 세 팩터로 포트폴리오 수익 변동을 얼마나 설명하는가를 0–100% 로 보여 주는 값으로, 일반적으로 60% 이상이면 양호한 분산 포트폴리오의 정상 범위입니다. R² 가 40% 미만 이면 종목 고유 변동(팩터로 설명되지 않는 부분) 이 크다는 뜻이고, 이 경우 베타·알파 추정의 신뢰 구간이 넓어 — 같은 베타 값이 ±0.3 이상 흔들릴 수 있다는 의미입니다. 베타·알파의 절대값보다 부호와 대략적인 크기 정도만 결론으로 가져가시는 게 안전합니다.
기대수익 분해에는 왜 알파(α)가 들어가지 않나요?
화면의 연간 기대수익률은 “현재 무위험률 + 각 팩터 베타 × 분석 기간의 평균 팩터 프리미엄” 으로 계산합니다. 알파는 팩터로 설명되지 않고 남은 수익인데, 대부분 통계적으로 0과 구분되지 않고 다음 기간에도 반복된다는 근거가 약해 앞으로의 기대수익에는 넣지 않습니다. 알파는 상단 회귀계수 칸에 유의성과 함께 따로 표시됩니다. 또 팩터 프리미엄은 분석 기간의 과거 평균이라, 그 기간 시장이 유난히 좋았거나 나빴다면 기대수익도 그만큼 치우친다는 점을 함께 고려해 주세요.
Fama–French 팩터 데이터는 어디서 가져오나요? 무료인가요?
미국 종목 팩터는 Kenneth French 교수가 운영하는 Dartmouth 대학 Tuck 경영대학원의 공식 데이터 라이브러리에서 무료로 받아 씁니다(3 팩터는 미국, 5 팩터는 북미 팩터). 이 데이터는 보통 한두 달 늦게 공개돼 가장 최근 달은 회귀에서 빠질 수 있습니다. 한국 종목은 상장폐지 종목까지 포함한 KRX 전 종목으로 DIVA 가 직접 계산한 원화 팩터(2016년 7월부터)를 씁니다. 새 달의 데이터는 DIVA 가 따로 계산해 반영하므로, 아직 반영되지 않은 최근 달은 한국 종목 회귀에서 빠집니다. 한·미 혼합 포트폴리오는 두 팩터로 따로 회귀한 뒤 비중으로 가중평균합니다. 출처 링크는 Fama–French 모델 설명 페이지 맨 아래 ‘참고 자료’ 에 있습니다.