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예시 포트폴리오 — 미국 분산 (AAPL · MSFT · SPY · TLT)
●Markowitz · 포트폴리오 성향
평화주의 산책꾼The Easygoing Stroller.
자산을 넓게 흩뿌려 마음의 평화를 이루고, 천천히 목적지로 향합니다.
Key metrics · annualized
연간 변동성 (σ)
15.43%
1년 동안 가격이 평균 15.4%만큼 오르내립니다.
기대수익률 (μ)
+11.45%
과거 수익률 평균 기준 연 +11.4%가 기대됩니다.
효율성(샤프 비율)
0.48
위험 1단위당 0.48 수익 — 보통 수준입니다.
95% 최대손실 (VaR)
-13.92%
95% 확률로 연간 손실이 13.9% 이내에 머뭅니다.
Activation Guide
가이드: 분석 결과를 활용하는 4가지 방법
Markowitz · Quick guide
내 포트폴리오의 변동성과 분산 효과를 중점적으로 점검합니다. 전략에 따라 변동성 목표를 설정하고, 포트폴리오를 조정할 수 있습니다. 상관지도에서 멀리 떨어져있는 자산을 적절히 활용하여 효율성 지표를 높일 수 있습니다.
Visualization
같은 위험에서 가능한 최대 수익
효율적 투자선은 같은 변동성에서 가능한 최대 기대수익을 잇는 곡선입니다. 내 포트폴리오 점이 곡선 아래에 있으면 같은 위험으로 더 높은 수익을 낼 비중 조합이 존재한다는 뜻이고, 곡선 위에 있으면 이미 효율적입니다.
현재 분산 효과 · 19.9%Sharpe · 0.48
Interpretation
3 takeaways
위험변동성 낮음 · 시장과 비슷 (σ 15.43%)
연간 변동성 15.43% 는 채권을 상당히 섞은 균형형이나 변동성이 낮은 광역 인덱스 수준의 절대 변동성입니다. 시장 기준(σ 15.6%)과는 거의 같은 수준입니다 (약 1.0배). (연 95% VaR -13.9%. σ 는 정규분포 가정이라 실제 손실은 이보다 클 수 있습니다.)
효율성샤프 0.48 — 빈약
샤프 0.48 는 위험 대비 수익이 빈약한 구간입니다. 장기 글로벌 주식의 역사적 평균 샤프는 약 0.25–0.40 수준 (Dimson-Marsh-Staunton 등 실증) 인데, 이 구간 안에 들어와 있어 시장 평균과 거의 같다고 볼 수 있습니다. 비중 큰 종목 중 부진한 한두 개가 효율을 깎고 있을 가능성도 함께 점검해 보세요.
분산분산 효과 19.9% — 보통
분산 효과 19.9% 는 주식·채권 또는 국내·해외처럼 자산군을 어느 정도 섞은 포트폴리오의 보통 수준입니다. 종목 간 상관이 낮은 자산이 일부 들어와 있다는 신호로, 한쪽이 빠질 때 다른 쪽이 받쳐 줄 여지가 생깁니다.
Next step
이 수익, 시장이 준 몫은 얼마일까?
같은 포트폴리오를 시장 대비 분석(CAPM)으로 돌리면, 수익과 위험 가운데 시장이 설명하는 몫과 시장으로 설명되지 않는 알파를 나눠 볼 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.
‘내 포트폴리오’ 점이 보유 종목들의 평균보다 훨씬 왼쪽(낮은 변동성)에 있어요. 오류 아닌가요?
오류가 아니라 분산투자 효과가 그대로 나타난 것입니다. 포트폴리오의 변동성은 개별 종목 변동성의 평균이 아니라, 종목들이 “얼마나 함께 움직이는가”(상관계수)까지 반영해 계산됩니다. 업종·시장이 다른 종목들은 한쪽이 출렁일 때 다른 쪽이 가만히 있는 날이 많아 출렁임이 서로 상쇄되고, 그만큼 전체 변동성이 깎입니다. 그래서 상관관계가 낮은 조합이라면 포트폴리오 변동성이 종목 평균은 물론, 가장 안정적인 단일 종목보다도 낮아질 수 있습니다 — 이것이 마코위츠 이론의 핵심 결론입니다. 점이 왼쪽에 있을수록 분산이 잘 된 것이며, 평균 대비 줄어든 정도가 결과의 “분산 효과” 수치입니다.
결과에 “최적 비중” 이 따로 표시되지 않는 이유는?
효율적 프론티어는 점이 아니라 곡선이고, 곡선 위에는 무한히 많은 “최적” 점이 있습니다. 어느 점을 단일 권장점으로 정할지는 — 최대 샤프(접점)냐, 최소 분산이냐, 특정 목표 수익률이냐 — 에 따라 달라지며, 평균-분산 최적화는 입력 데이터의 평균·공분산 추정에 매우 민감하다는 한계가 있어 본 도구는 단일 “최적 비중” 을 추천하지 않습니다. 대신 효율적 프론티어 곡선 위에서 내 포트폴리오의 위치를 시각화해 “같은 위험에서 얼마나 개선 여지가 있는가” 만 보여 드리고, 비중 조정 판단은 사용자께 맡깁니다.
샤프 비율이 1 이상이면 무조건 좋은 건가요?
업계 통념상 연 환산 샤프 1.0 이상이면 양호, 2.0 이상이면 우수로 봅니다만, 분석 기간이 강세장 위주였다면 과대평가될 가능성이 큽니다. 샤프는 (수익률 − 무위험률) / 변동성 이라 분모인 변동성이 우연히 작았던 시기에는 기대 이상으로 높게 나옵니다. 또한 정규분포를 가정한 변동성 측정은 꼬리 위험(블랙스완) 을 잘 잡지 못해 실제 위험 대비 보상이 과대평가될 수 있습니다. 분석 신뢰도 카드의 분석 기간과 ‘수익 추정’ 오차 범위를 함께 보세요. DIVA 는 최대 72개월(6년)을 쓰며, 상장 기간이 가장 짧은 종목에 맞춰 기간이 줄어듭니다 — 기간이 짧을수록 샤프의 오차도 커집니다.
VaR 95% 가 −10% 라는 건 1 년에 10% 잃을 확률이 5% 라는 뜻인가요?
정확한 해석은 “통상적인 시장 환경에서 1 년 안에 10% 를 초과하는 손실을 볼 확률이 5% 이하” 입니다. 본 도구는 정규분포 가정의 모수형 VaR 을 쓰는데, 이 가정은 평소 시장에서는 잘 맞지만 금융위기·전쟁·팬데믹 같은 시장 충격(꼬리 위험) 이 있을 때는 실제 손실이 VaR 범위를 크게 벗어나는 경우가 많습니다. 따라서 VaR 은 “최악의 손실 한도” 가 아니라 “정상 시장에서의 일반적 하방 한도” 로 읽으시고, 실제 자금 운용에는 보다 보수적인 손실 시나리오도 함께 고려해 주세요.
분산 효과가 0% 에 가까우면 무조건 안 좋은 건가요?
의도가 무엇이냐에 따라 다릅니다. 분산 효과가 낮다는 건 보유 종목들의 가격 움직임이 거의 같이 움직인다는 뜻으로, 같은 산업·테마·국가에 몰려 있는 경우가 많습니다. “분산 투자” 가 목적이라면 자산을 추가하거나 비중을 조정해 효과를 끌어올리시는 게 좋습니다. 반대로 특정 섹터·테마에 의도적으로 집중 베팅하는 전략이라면 낮은 분산 효과는 자연스러운 결과이고, 그 자체로 문제는 아닙니다. 다만 집중 비중에 따른 단일 종목 폭락 위험은 별도로 인지하고 계셔야 합니다.
효율적 프론티어 위에 내 포트폴리오가 정확히 있는지 어떻게 판단하나요?
결과 페이지의 “효율적 투자선” 차트에서 내 포트폴리오 점이 곡선 위(녹색 표시)에 있는지 아래(빨강 표시)에 있는지 시각적으로 확인하실 수 있습니다. 곡선 아래에 있다면 같은 변동성에서 더 높은 수익을 낼 수 있는 비중 조합이 존재한다는 뜻이고, 보조 점선이 그 갭을 표시해 줍니다. 다만 “곡선 위에 있다 = 완벽한 포트폴리오” 라는 의미는 아닙니다. 곡선 자체가 분석 기간의 평균·공분산 추정에 의존하고, 표본 외 미래에는 곡선의 모양이 달라질 수 있습니다.