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

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.

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.

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.

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.

Markowitz 의 최적 비중은 공분산 행렬의 역행렬로 계산하기 때문에, 종목 수가 많거나 분석 기간이 짧으면 입력이 조금만 바뀌어도 한 종목 99%⁠·나머지 0% 같은 극단적인 결과가 나오기 쉽습니다. 그래서 DIVA 는 Markowitz 결과로 “지금 내 비중이 효율적 프론티어에서 얼마나 떨어져 있는가”를 진단하고, 비중 제안은 역행렬 없이 계산해 결과가 안정적인 HRP 에 맡깁니다. 다만 HRP 권장 비중도 정답은 아닙니다. 기대수익을 전혀 쓰지 않고 변동성이 작은 쪽에 더 싣는 방식으로 나눈 기준선이라, 적용하면 변동성이 줄어드는 대신 기대수익과 샤프가 낮아질 수 있습니다. 같은 포트폴리오를 두 모델로 함께 분석해, Markowitz 로 현재 위치를 보고 HRP 로 비중을 바꿨을 때 무엇을 얻고 잃는지 비교해 보세요.

세 단계로 정합니다. ① 월간 수익률의 상관관계를 바탕으로 함께 움직이는 패턴이 비슷한 종목끼리 이어 상관 구조 트리를 만들고, ② 트리의 잎 순서대로 종목을 한 줄로 세웁니다. ③ 이 줄을 가운데에서 둘로 나눠 두 묶음의 변동성을 비교하고, 변동성이 작은 쪽에 투자금을 더 배분합니다. 나뉜 묶음마다 종목이 하나 남을 때까지 이 과정을 반복합니다. 즉 트리는 종목의 순서를 정하는 데 쓰이고, 실제로 나누는 지점은 트리의 가지와 다를 수 있습니다. 단계별 배분 결과는 ‘투자 비중이 정해지는 과정’ 탭에서 확인하실 수 있습니다.

정상입니다. HRP 는 단계마다 변동성이 작은 묶음에 더 많은 투자금을 싣고, 나뉜 묶음 안에서도 같은 원칙을 반복합니다. 그래서 채권형 ETF⁠·저변동 배당주처럼 출렁임이 작은 자산이 섞여 있으면 그쪽 비중이 크게 늘고, 성장주처럼 출렁임이 큰 종목은 줄어듭니다. 기대수익은 비중 계산에 쓰지 않으므로, 이때 HRP 적용 시 기대수익률이 낮아지는 것도 자연스러운 결과입니다. 줄어드는 변동성과 기대수익을 맞바꿀 만한지는 ‘지표 비교’ 탭에서 판단해 보세요.

원의 면적은 그 종목이 포트폴리오 전체 위험(분산)에서 차지하는 몫, 즉 위험 기여도입니다. 트리 위의 버튼으로 현재 포트폴리오와 HRP 균형 포트폴리오를 바꿔 보며 위험이 어디에 몰려 있는지 비교할 수 있습니다. 점선 원과 음수 값은 다른 종목과 반대로 움직여 전체 위험을 줄여 주는 종목입니다. 이런 상쇄가 있으면 나머지 종목의 기여율 합이 100%를 넘을 수 있어, 핵심 지표의 ‘최대 종목 위험 기여율’이 100%를 넘기도 합니다. 가지가 낮은 거리에서 이어진 종목일수록 함께 움직이는 정도가 큽니다.

둘 다 아닙니다. HRP 는 변동성을 최소로 만드는 계산이 아니라 상관 구조를 따라 변동성이 작은 쪽에 더 싣는 규칙이라, 현재 비중보다 변동성이 오히려 높게 나올 수도 있습니다. 종목마다 위험 기여를 똑같이 맞추는 방식(리스크 패리티)도 아니어서, 적용한 뒤에도 위험 기여율은 종목마다 다릅니다. 핵심 지표의 ‘HRP 적용 시’ 값과 상관 구조 트리의 HRP 균형 포트폴리오 보기를 함께 확인해 주세요. ‘HRP 비중 조정 규모’는 그 비중으로 옮기려면 움직여야 하는 투자금 비율이며, 거래 비용⁠·세금은 포함하지 않습니다.

계산은 되지만 HRP 의 장점은 거의 드러나지 않습니다. 종목이 둘이면 줄을 한 번 나누는 것으로 끝나, 비중은 두 종목의 분산에 반비례하는 값(변동성이 작은 종목에 더 많이)이 되고 두 종목의 상관관계는 비중에 영향을 주지 않습니다. 상관 구조를 활용해 묶음 안과 묶음 사이에 위험을 나누는 효과는 보통 4–5 종목 이상일 때 보입니다.