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

결과에 “최적 비중” 이 따로 표시되지 않는 이유는?

Accepted Answer

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.

Question 6

샤프 비율이 1 이상이면 무조건 좋은 건가요?

Accepted Answer

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. 결과 신뢰도 점수와 분석 기간을 함께 보시고, 가능하면 5 년 이상의 표본에서 일관되게 1.0+ 가 나오는지 재검증해 주세요.

Question 7

VaR 95% 가 −10% 라는 건 1 년에 10% 잃을 확률이 5% 라는 뜻인가요?

Accepted Answer

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.

Question 8

분산 효과가 0% 에 가까우면 무조건 안 좋은 건가요?

Accepted Answer

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.

Question 9

효율적 프론티어 위에 내 포트폴리오가 정확히 있는지 어떻게 판단하나요?

Accepted Answer

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.

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

신중한 파수꾼The Prudent Sentinel.

이 포트폴리오는 보통 위험형으로, 위험 대비 수익 효율이 양호 합니다.

같은 위험에서 가능한 최대 수익

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이 포트폴리오의 알파는 어디에서 오는가?

자주 묻는 질문