Question 1

분석 결과를 그대로 따라 매매해도 되나요?

Accepted Answer

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.

Question 2

같은 종목으로 재분석했는데 결과가 살짝 달라요. 왜 그런가요?

Accepted Answer

자연스러운 현상입니다. 본 도구는 분석 시점에 yfinance · Kenneth French 라이브러리에서 가장 최근 데이터를 가져와 매번 다시 계산합니다. 분석 사이에 새로운 거래일이 추가되거나 팩터 데이터가 갱신되면 표본이 달라지고, 이에 따라 평균·분산·회귀계수가 미세하게 바뀌게 됩니다. 결과 차이가 큰 경우 (예: 알파의 부호가 바뀌거나 베타가 0.3 이상 변동) 라면 분석 기간이 짧아 통계적 안정성이 부족하다는 신호일 수 있으니, 결과 페이지 상단의 “결과 신뢰도 점수” 를 함께 확인해 주세요.

Question 3

한국 주식과 미국 주식을 같이 넣으면 어떻게 처리되나요?

Accepted Answer

모델별로 다르게 처리됩니다. Markowitz · HRP 는 통화를 KRW 로 통일한 뒤 두 시장 종목을 한 포트폴리오로 묶어 분석합니다 (USD 보유는 분석 시점 환율로 환산). Fama–French (3·5팩터) 는 시장 팩터의 정의가 지역별로 달라 한국 종목은 Asia Pacific 팩터 데이터, 미국 종목은 North America 팩터 데이터로 분리 회귀한 뒤 비중 가중평균으로 합산합니다. 이런 한·미 혼합 포트폴리오는 결과 페이지에 “split analysis” 상태로 표시되며, 각 시장별 회귀 결과도 함께 제공됩니다.

Question 4

“결과 신뢰도 점수” 는 어떻게 계산되나요?

Accepted Answer

0–100 사이의 점수로, 분석 기간(개월) 과 모델별 고유 품질 신호를 가중 합산해 산출합니다. 분석 기간은 60개월(5년) 이상이면 학계 권장 수준이라 70+ 가 나오고, 모델별 추가 신호로는 Markowitz 는 분산효과 + 단일 종목 집중 페널티, Fama–French 는 R² + 통계적으로 유의한 베타 비율, HRP 는 분산효과 + HRP 가 현재 변동성을 얼마나 줄이는지 — 를 봅니다. 75+ 면 우수, 55–75 면 양호, 35–55 면 보통, 35 미만이면 낮음 등급입니다. 이 점수는 “결과를 얼마나 진지하게 받아들여야 하는가” 를 빠르게 판단하기 위한 휴리스틱이며 학술 표준 지표는 아닙니다.

Question 5

3 팩터에서 유의했던 알파가 5 팩터에서는 유의 미달로 나오는 이유는?

Accepted Answer

자연스럽고 흔한 현상이며, 좋은 신호로 해석하셔도 됩니다. 3 팩터에서 보였던 양의 알파의 일부가 사실 RMW (우량주 효과) 또는 CMA (보수적 자본배분 효과) 노출이었다는 뜻이기 때문입니다. 5 팩터를 추가하면 그 부분이 팩터 기여로 분리되어 “남는 알파” 가 줄어들고, 동시에 표준오차도 변하면서 통계적 유의성이 사라질 수 있습니다. 모델 R² 가 3 팩터 대비 5 팩터에서 상승했다면 (대부분 그렇습니다) 5 팩터 모델의 설명력이 더 정확해진 것이며, 이전의 알파는 진짜 능력이 아니라 측정되지 않은 팩터 노출이었다는 결론에 가까워진 것입니다.

Question 6

VIF (다중공선성) 점수는 몇 이하면 안전한가요?

Accepted Answer

일반적으로 VIF < 5 면 안전, 5–10 사이면 주의, 10 이상이면 다중공선성 위험이 큰 것으로 봅니다. FF5 모델은 SMB · HML · RMW · CMA 사이에 어느 정도 상관관계가 있어 3 팩터 모델 대비 VIF 가 항상 다소 높게 나옵니다 — 이건 모델의 구조적 특징이지 결과를 무효로 만드는 건 아닙니다. VIF 가 매우 높은 경우 (10+) 는 회귀계수의 표준오차가 부풀려져 개별 베타의 t-stat 이 낮아질 수 있으므로, 그런 상황에서는 베타의 부호와 대략적 크기 정도만 신뢰하시고 정확한 수치 비교는 피하시기를 권장드립니다.

Question 7

RMW · CMA 가 추가되면서 결과 해석에서 가장 달라지는 점은?

Accepted Answer

“퀄리티 효과” 와 “자본배분 효과” 가 분리되어 보인다는 점이 가장 큰 차이입니다. 워런 버핏 스타일의 우량주 + 보수적 자본배분 회사를 모은 포트폴리오는 3 팩터 모델로는 “그냥 양의 알파” 로 보였지만, 5 팩터 모델에서는 알파가 줄어드는 대신 β_R 양수 + β_C 양수의 명확한 패턴으로 드러납니다. 반대로 테크 그로스 포트폴리오는 β_R 음수 + β_C 음수로 나타나 “고성장 + 공격적 자본배분” 노출을 식별할 수 있습니다. 즉 5 팩터는 포트폴리오의 “왜” 수익이 났는지를 더 세밀하게 진단하는 도구입니다.

Question 8

5 팩터 모델이 3 팩터보다 항상 더 나은가요?

Accepted Answer

“항상” 은 아니지만 대부분의 경우 5 팩터의 설명력 (R²) 이 더 높습니다. 다만 트레이드오프가 있습니다 — 팩터가 늘어날수록 다중공선성으로 표준오차가 커지고, 추정에 필요한 표본도 더 길어집니다. 한국 주식처럼 RMW · CMA 데이터가 미국 대비 표본 길이가 짧은 시장에서는 3 팩터 모델이 통계적으로 더 안정적일 수 있습니다. 본 도구에서 두 모델 결과를 같은 입력으로 비교해 보시고, 알파의 부호·유의성이 3F → 5F 에서 어떻게 변하는지 확인하시면 포트폴리오의 진짜 성격을 더 정확히 진단하실 수 있습니다.

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

순수 모멘텀 크루저The Pure Momentum Cruiser.

이 포트폴리오는 시장과 거의 같은 폭으로 움직이는 시장 동조형이며, 스타일은 성장주 동조 입니다.

Fama–French 5-팩터 노출

비중을 직접 움직여 보기

원하는 팩터 목표치 → 최적 비중 제안

네 모델을 한 번에 비교하려면?

자주 묻는 질문