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예시 포트폴리오 — 미국 분산 (AAPL · MSFT · SPY · TLT)
●Fama–French 5F · 포트폴리오 성향
뚜벅이 소도시 여행자The Small-Town Wanderer.
안전한 대중교통을 이용하면서도, 숨겨진 힙한 명소들을 쏙쏙 찾아다닙니다.
Regression coefficients · annualized
알파 (α)미유의
-1.59%
t = -0.54p = 0.592
팩터로 설명되지 않는 연 -1.6%의 초과 손실이 발생했습니다.
시장 베타 (βM)✓ 유의
0.83
t = 15.17p = 0.000
시장보다 약 17% 덜 움직입니다.
규모 베타 (βS)미유의
-0.12
t = -1.09p = 0.281
소형/대형주 흐름에 중립입니다.
가치 베타 (βH)✓ 유의
-0.38
t = -3.64p = 0.001
성장주가 강세일 때 동조합니다.
수익성 베타 (βR)✓ 유의
+0.30
t = 2.90p = 0.005
우량주(고수익성)이 강세일 때 동조합니다.
투자 베타 (βC)미유의
+0.17
t = 1.33p = 0.189
보수적 투자 기업이 강세일 때 약하게 동조합니다.
Regression equation
회귀식 (5팩터)
Rp − Rf = α + βM·MKT + βS·SMB + βH·HML + βR·RMW + βC·CMA + ε
표본: 최근 70개월 월간 데이터 · OLS 회귀 · 3F 대비 RMW/CMA 추가 · 표시값은 연환산
연간 기대수익률
+14.2%
기대수익률은 위험에 대한 노출을 의미합니다. 기대수익률에 비례하여 손실 기댓값도 높아집니다.
* 통계 추정치 · 실제 수익은 보장되지 않습니다.
R² Δ vs 3F
+3.7pp
3F 0.80 → 5F 0.84
FF5 · Quick guide
내 포트폴리오가 어떤 위험에 노출되어있는지 점검합니다. 전략적으로 포트폴리오를 조정하여, 내가 원하는 위험에 베팅할 수 있습니다.
Visualization
Fama–French 5-팩터 노출
내 포트폴리오시장 (MKT only)
모서리에 가까울수록 해당 팩터에 강하게 노출됩니다. RMW · CMA 는 수익성·투자 팩터 — 3F 알파를 추가 분해. RMW 양수면 고수익성·고품질 쪽, CMA 양수면 보수적 투자 쪽 노출.
Interpretation
4 takeaways
팩터가치 베타 주축 + 2개 보조
가장 강한 노출은 성장주 쏠림 (β = -0.38) 입니다. 나머지 2개 팩터도 임계값을 넘었지만, 이 한 축이 포트폴리오의 메인 색을 결정합니다. 전체 조합은 옆 카드(Style Tilt)에서, 이 카드에서는 주축에 대한 해석을 보세요.
알파α -1.59% — 사실상 0
팩터로 설명되지 않는 추가 수익이 거의 없고(α -1.59%), 통계적으로도 의미 없는 수준(p=0.592) 입니다. 즉, 포트폴리오의 수익 거의 전부가 팩터 노출 — 시장·규모·가치 등 — 으로 깔끔하게 설명됩니다. 좋은 신호도 나쁜 신호도 아니며, 효율적인 상태입니다.
안정성R² 83.5% — 높음
팩터 모델이 수익률 변동의 83.5% 를 설명합니다. 어느 정도 분산된 5-팩터 주식 포트폴리오에서 흔히 보는 양호한 수준입니다. 시장·규모·가치 등 익숙한 축으로 포트폴리오의 큰 그림이 잘 잡힌다는 뜻입니다.
스타일 조합3개 팩터 복합 스타일
가치 베타 -0.38 · 수익성 베타 +0.30 · 투자 베타 +0.17. 여러 색이 섞여 포트폴리오의 정체성이 다층적입니다. 어느 한 축에 몰리진 않았지만, 의도한 조합이라면 좋고 우연의 결과라면 어느 색을 줄이고 어느 색을 살릴지 한 번 정리해 보세요.
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
-0.12→-0.12
-0.9+0.7
가치 베타 목표
βH
-0.38→-0.38
-1.2+0.4
수익성 베타 목표
βR
+0.30→+0.30
-0.5+1.1
투자 베타 목표
βC
+0.17→+0.17
-0.6+1.0
비중 변경 강도균형 (보통)
Next step
네 모델을 한 번에 비교하려면?
대시보드에서 같은 포트폴리오에 대한 모든 모델 결과를 한 화면에서 비교할 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.
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.
3 팩터에서 유의했던 알파가 5 팩터에서는 유의 미달로 나오는 이유는?
자연스럽고 흔한 현상이며, 좋은 신호로 해석하셔도 됩니다. 3 팩터에서 보였던 양의 알파의 일부가 사실 RMW (수익성) 또는 CMA (투자) 팩터 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.
같은 포트폴리오인데 3 팩터와 5 팩터에서 가치·규모 베타가 달라요. 어느 쪽이 맞나요?
둘 다 각 모델 안에서는 맞는 값입니다. 5 팩터는 수익성(RMW)·투자(CMA) 팩터를 더하는데, 이 팩터들은 기존 팩터와 함께 움직이는 경향이 있습니다(특히 가치 팩터와 투자 팩터). 그래서 3 팩터에서 가치 베타로 잡히던 부분의 일부가 5 팩터에서는 투자 베타로 옮겨 가고, 겹치는 만큼 개별 베타의 오차도 커집니다. 3 팩터에서 유의하던 베타가 5 팩터 회귀계수 칸에서 유의성을 잃었다면 새 팩터와 설명이 겹친다는 신호이니, 그 베타는 부호와 대략적인 크기만 참고해 주세요.
RMW · CMA 가 추가되면서 결과 해석에서 가장 달라지는 점은?
“수익성” 과 “투자 성향” 효과가 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 수익성 베타 양수 + 투자 베타 양수의 명확한 패턴으로 드러납니다. 반대로 테크 그로스 포트폴리오는 수익성 베타 음수 + 투자 베타 음수로 나타나 “고성장 + 공격적 자본배분” 노출을 식별할 수 있습니다. 즉 5 팩터는 포트폴리오의 “왜” 수익이 났는지를 더 세밀하게 진단하는 도구입니다.
5 팩터 모델이 3 팩터보다 항상 더 나은가요?
“항상” 은 아닙니다. 팩터를 더하면 R² 는 거의 늘 오르기 때문에, R² 가 높다는 것만으로 더 나은 모델이라고 할 수는 없습니다. 대가도 있습니다 — 같은 개월 수로 추정할 계수가 늘어 개별 베타의 오차가 커지고, 새 팩터가 기존 팩터와 겹치면 해석도 까다로워집니다. DIVA 는 두 모델 모두 같은 기간(최대 72개월)과 같은 출처의 팩터를 쓰므로, 같은 입력으로 두 결과를 나란히 비교해 알파의 부호·유의성이 3F → 5F 에서 어떻게 바뀌는지 보시면 포트폴리오의 성격을 더 정확히 진단하실 수 있습니다.
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.