DIVA·Quantizer
Guide · Hierarchical Risk Parity

종목을 줄 세우지 말고
으로 나눠보세요

01 · Introduction

분산투자의 함정: 많이 샀다고 잘 나눈 건 아닙니다

투자자가 가장 자주 하는 착각이 있습니다. "나는 여러 종목을 샀으니까 분산투자를 하고 있다." 맞을 수도 있지만, 아닐 가능성도 큽니다. 반도체, 플랫폼, 전기차, 성장주를 골고루 샀다고 해도 시장이 금리 상승을 두려워하는 순간 전부 같은 방향으로 떨어질 수 있습니다. 이름은 달라도 같은 리스크를 들고 있었던 겁니다.

HRP는 이 착각을 잡아내는 모델입니다. 종목의 이름이나 섹터 라벨보다, 실제 가격이 어떻게 같이 움직였는지를 봅니다. 그리고 비슷하게 움직이는 종목끼리 먼저 묶습니다. 포트폴리오를 종목 목록이 아니라 위험의 지도처럼 보는 방식입니다.

이 모델의 목적은 "앞으로 가장 많이 오를 종목"을 맞히는 게 아닙니다. 목표는 더 현실적입니다. 내 포트폴리오가 한 가지 이야기에 너무 크게 베팅하고 있지는 않은지 확인하고, 위험을 더 균형 있게 나누는 것. 예측보다 생존을 먼저 챙기는 모델입니다. 투자판의 헬멧 같은 느낌이랄까. 멋은 덜해도 머리는 지켜줍니다.

"HRP는 공분산 구조를 트리 구조로 대체한다.
그렇게 함으로써, 작은 추정 오차가 완전히 다른 해(解)로 이어지지 않게 만든다."

— Marcos López de Prado, Building Diversified Portfolios that Outperform Out-of-Sample (2016)

02 · Reading the Result

HRP 결과에서 먼저 볼 3가지

HRP 분석 결과는 숫자보다 구조를 먼저 읽어야 합니다. 아래 세 가지를 보면 내 포트폴리오의 위험 배치가 대충 보입니다.

01 · Cluster

어떤 종목들이 한 팀인가

비슷하게 움직이는 종목이 같은 클러스터에 묶입니다. 같은 팀이 많다는 건 그쪽 위험을 많이 들고 있다는 뜻입니다.

02 · Weight

비중이 어디에 몰렸나

개별 종목 비중보다 클러스터별 비중을 보세요. 한 클러스터가 너무 크면 종목 수와 상관없이 집중투자에 가깝습니다.

03 · Surprise

내 예상과 다른 묶음이 있나

의외의 종목들이 같이 묶이면 중요한 힌트입니다. 시장은 그 종목들을 당신 생각보다 비슷한 위험으로 보고 있을 수 있습니다.

HRP에서 가장 맛있는 부분은 "의외성"입니다. 예를 들어 소비재라고 생각한 종목이 기술주 클러스터에 붙어 있다면, 그 종목은 실제로 성장주처럼 움직였을 수 있습니다. 이런 발견은 단순 비중표만 봐서는 잘 안 나옵니다.

03 · How HRP Works

HRP는 세 단계로 위험을 정리합니다

복잡한 수식으로 보이지만, 생각보다 직관적입니다. 거리 재기 → 팀 나누기 → 팀별로 위험 나누기. 이게 전부입니다.

Example · 5종목의 클러스터 트리
① 상관계수 → 거리② 비슷한 종목 묶기③ 묶음별 위험 배분AAPLHDKOZGSams.비슷하게 움직임다른 묶음AAPL22%HD18%KO25%ZG15%Sams.20%FINAL WEIGHTS
01
Distance · 거리 재기

같이 움직일수록 가깝게 봅니다

두 종목의 상관관계가 높으면 HRP는 둘을 가까운 종목으로 봅니다. 반대로 한쪽이 오를 때 다른 쪽이 덜 움직이거나 다르게 움직이면 더 멀게 봅니다.

How to종목 이름보다 실제 움직임이 중요합니다. 시장은 라벨을 안 읽고 가격으로 말합니다.
02
Tree · 팀 나누기

가까운 종목끼리 클러스터를 만듭니다

비슷한 움직임을 보인 종목들이 하나의 가지로 묶입니다. 이 트리는 포트폴리오의 숨은 구조를 보여주는 지도입니다.

How to클러스터가 적을수록 위험 종류도 적을 가능성이 큽니다. 종목은 많은데 팀은 적으면 분산 착시입니다.
03
Allocation · 위험 나누기

큰 팀끼리 먼저 나누고, 팀 안에서 다시 나눕니다

HRP는 모든 종목을 한 번에 최적화하지 않습니다. 큰 클러스터끼리 위험을 나누고, 각 클러스터 내부에서 다시 위험을 나눕니다. 그래서 한 종목이 갑자기 비중을 독식하는 일이 줄어듭니다.

How to극단적인 베팅보다 안정적인 배분을 선호합니다. 재미는 덜해도 심장은 덜 쫄립니다.
04 · Playbook

HRP를 실제로 써먹는 5가지 방법

분석 결과를 보고 끝내면 아깝습니다. HRP는 포트폴리오를 고치는 체크리스트로 쓰면 제일 좋습니다.

01
Reality Check · 분산 착시 제거

내가 진짜 여러 위험에 나눠 투자했는지 확인

보유 종목이 많아도 클러스터가 2~3개뿐이면 실제 분산은 약합니다. 이때는 종목을 더 사는 게 아니라, 기존 클러스터와 다르게 움직이는 자산을 찾아야 합니다.

How to클러스터 개수 확인 → 가장 큰 클러스터의 비중 확인 → 과대 클러스터와 다른 움직임을 가진 후보를 추가 분석
02
New Asset · 후보 종목 검증

새 종목이 새 팀인지, 기존 팀 추가 멤버인지 본다

관심 종목을 추가했는데 기존 대형 클러스터에 붙는다면 분산 효과는 제한적입니다. 반대로 새로운 가지를 만들거나 작은 클러스터를 보강한다면 포트폴리오 구조가 좋아질 수 있습니다.

How to후보 종목 포함 재분석 → 후보가 어느 클러스터에 붙는지 확인 → 새 위험을 가져오는지, 기존 위험을 더 키우는지 판단
03
Rebalancing · 구조적 리밸런싱

너무 커진 팀부터 줄인다

수익이 많이 난 종목을 무조건 파는 방식은 거칠 수 있습니다. HRP식 리밸런싱은 클러스터 단위로 봅니다. 특정 팀이 너무 커졌다면 그 안에서 일부를 줄이고, 부족한 팀을 보강합니다.

How to클러스터별 현재 비중과 HRP 권장 비중 비교 → 차이가 큰 클러스터부터 조정 → 종목별 매매는 마지막에 결정
04
Model Risk · 모델 위험 점검

Markowitz 결과가 너무 과격하면 브레이크로 쓴다

Markowitz가 특정 종목에 큰 비중을 주는 건 기대수익률 추정이 강하게 작용했기 때문일 수 있습니다. HRP는 그 비중이 구조적으로도 납득되는지 확인하는 안전장치가 됩니다.

How toMarkowitz 상위 비중 종목 확인 → HRP에서도 높은지 비교 → HRP에서 낮다면 상한 비중을 두거나 단계적으로 매수
05
Stress Mode · 불확실한 시장

시장이 시끄러울수록 기본 배분안으로 쓴다

금리, 환율, 경기침체, 지정학 리스크처럼 시장 해석이 어려운 구간에서는 예측 자체가 약해집니다. 이때 HRP는 "잘 맞히는 포트폴리오"보다 "덜 망가지는 포트폴리오"에 가까운 기준점을 줍니다.

How to변동성 급등 또는 전망 불확실성 확대 → HRP 비중을 기준안으로 설정 → 강한 확신이 있는 종목만 제한적으로 오버웨이트
05 · Limitations

좋은 헬멧도 운전은 대신 못 합니다

HRP는 안전장치에 가깝습니다. 하지만 방향 판단, 수익 전망, 시장 해석까지 대신하진 않습니다.

HRP를 "정답 생성기"로 쓰면 안 됩니다. 더 좋은 사용법은 현재 포트폴리오의 쏠림을 찾아내고, 다른 모델 결과가 너무 과격한지 점검하는 기준선으로 쓰는 것입니다.
Limitation 01

수익률이 높은 종목을 알아서 더 담지 않습니다

HRP는 기대수익률을 적극적으로 쓰지 않습니다. 그래서 앞으로 강하게 오를 종목에 대한 확신이 있어도 그 전망이 자동으로 비중에 반영되진 않습니다.

Limitation 02

위기 때 상관관계는 급변할 수 있습니다

평소엔 다르게 움직이던 자산도 위기에는 같이 팔릴 수 있습니다. 과거 클러스터가 미래에도 그대로 유지된다고 보면 안 됩니다.

Limitation 03

클러스터 해석에는 사람 판단이 필요합니다

모델은 묶어주지만, 왜 묶였는지 설명하진 않습니다. 금리 때문인지, 달러 때문인지, 같은 테마 때문인지는 사용자가 해석해야 합니다.

Limitation 04

너무 보수적으로 느껴질 수 있습니다

HRP는 극단 비중을 싫어합니다. 고확신 집중투자를 원하는 사람에게는 결과가 밋밋해 보일 수 있습니다. 그게 장점이자 단점입니다.

06 · Next Step

위험 지도를 봤다면, 이제 수익의 이유를 봅니다

HRP는 포트폴리오의 구조를 보여줍니다. 하지만 수익이 어디서 왔는지는 다른 질문입니다. 시장 전체가 올라서 번 건지, 소형주·가치주 같은 팩터 노출 때문인지, 아니면 정말 종목 선택이 좋았는지 따로 봐야 합니다.

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