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커버드콜 배당금을 재투자하면 어떤 일이 발생할까?

기초자산보다 장기 수익률이 낮은 커버드콜의 단점을 보완하기 위해서, 커버드콜 장기 투자자에게 배당금은 재투자하라고 합니다. 합리적인 투자 방법일까요? 미국에 상장된 커버드콜은 과세 이연이 발생하지 않습니다. 배당금을 받는 즉시 세금이 부과되기에 장기 투자에 유리하지 않습니다. 단순한 가정하에 기초자산과 어느 정도 차이가 날 수 있는지 살펴봅니다. 영상보다 글이 더 편하신 분은 동영상 아래 슬라이드와 스크립트를 참고하시기 바랍니다. 동영상 커버드콜 배당금을 재투자하면 어떤 일이 발생할까? https://youtube.com/shorts/IWf1iJR2lIQ 스크립트 슬라이드 오렌지사과입니다. 많은 투자자들이 커버드콜의 장기 수익률이 기초자산보다 조금 낮다는 것을 알고 있습니다. 어떤 투자자는 장기 투자를 위해 커버드콜로 배당금을 받으면, 기초자산에 투자하는 것을 권합니다. 커버드콜의 배당금으로 재투자하면 어떤 일이 발생할까요? 세금 계산의 편의상 미국에 상장된 커버드콜을 가정합니다.

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국내 커버드콜의 비과세 효과는 사실일까? [쇼츠 동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

국내 주식을 기초자산으로 보유하고, 콜옵션을 발행하여 많은 배당금을 지급하는 커버드콜 ETF가 있습니다. 자산운용사는 콜옵션 발행으로 받은 프리미엄으로 만든 배당금에 대해서는 과세되지 않기에 절세에 유리한 상품처럼 홍보합니다. 사실일까요? 기초자산 대신 커버드콜에 투자하는 주요한 장점이 될 수 있을까요? 영상보다 글이 더 편하신 분은 동영상 아래 슬라이드와 스크립트를 참고하시기 바랍니다. 동영상 국내 커버드콜의 비과세 효과는 사실일까? - https://youtube.com/shorts/DkZhvckptu0 스크립트 슬라이드 오렌지사과입니다. 국내 주식형 자산을 기초자산으로 하는 커버드콜 ETF가 여럿 있습니다. 많은 배당금을 지급하지만, 콜옵션 매도로 만드는 배당금에 대해서는 과세되지 않는 절세 상품으로 홍보합니다. 사실일까요? 커버드콜의 배당금 원천은 두 가지입니다. 하나는 보유한 기초자산이 주는 배당금입니다. 이 배당금은 일반 계좌에서는 항상 과세됩니다. 다른 하나는 프리미엄으

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3세대 커버드콜(데일리 콜옵션 전략)이 장기 투자에 유리하지 않은 이유 [쇼츠 동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

기본적으로 커버드콜은 기초자산보다 낮은 변동성으로 현금 흐름을 만들어주는 상품입니다. 그 대가로 기초자산보다 낮은 장기 수익률을 가지게 됩니다. 상당히 오랜 기간 증시가 계속 성장함에 따라 커버드콜 투자를 망설이는 분들이 많습니다. 현금 흐름이 만들어지는 장점이 있기는 하지만, 증시의 성장에 충분히 참여하지 못하고, 심지어는 배당금을 제하면 손실인 것처럼 보이는 경우도 있었기 때문입니다. 자산운용사는 이러한 장점을 극복했다고 하면서 초단기 콜옵션을 발행하는 3세대 커버드콜을 소개합니다. '데일리'라는 단어가 포함된 커버드콜입니다. 상승장에서 기초자산 수익률을 90% 수준으로 추종하면서, 넉넉한 배당금도 준다고 홍보합니다. 사실일까요? 기초자산 수익률을 90% 수준으로 추종한다는 것은 하락장에도 동일하게 적용됩니다. 하락장에서도 기초자산과 비슷한 수준으로 하락한다는 의미입니다. 그렇다면 애초에 투자금의 90%는 기초자산에 투자하고 나머지는 현금성 자산으로 보유하는 것과 무엇이 다를까요

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초고배당 커버드콜이 위험한 이유 - 원금에 대해 세금을 내는 상품 [쇼츠 동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

장기 성장률 이상으로 배당금을 지급하는 커버드콜이 있습니다. 초고배당 커버드콜이라고 합니다. 장기 성장률이 연 15% 정도일 거라 기대되는 커버드콜이 연 30% 수준으로 배당한다면 어떤 일이 발생할까요? 매년 평균 15% 상승하고, 배당락으로 -30% 하락하기를 반복할 것입니다. 배당 지급 후 주가는 연 -15% 수준으로 하락하게 됩니다. 배당금으로 현금을 받았으니 별문제가 없다고 느낄 수 있습니다. 아닐 수 있습니다. 미국에 상장된 초고배당 커버드콜에 투자한다고 하겠습니다. 받은 배당금 중 절반은 커버드콜의 성장으로 얻은 수익이고, 나머지 절반은 투자 원금입니다. 현행 세법으로는 이 두 가지를 구분하지 않고 배당금 전액에 대해 배당소득세가 과세됩니다. 자연히 세금을 두 배로 내는 것입니다. 실효 세율이 30%로 높아집니다. 이 현상에 대해 영상으로 알아봅니다. 풀 동영상 풀영상이 보다 자세히 설명하고 있습니다. 원금에 대해서도 세금을 내야 하는 초고배당 커버드콜의 배당금 + 줄어드

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커버드콜의 지수 데이터를 얻어 기초자산과 비교 분석해 보자 [동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

상당수의 투자자들이 커버드콜에 대한 오해를 가지고 있는 것으로 알고 있습니다. 이는 근본적으로 배당에 대한 과한 기대에서 비롯됩니다. 여기에 자산운용사와 일부 콘텐츠 제작자들이 미래에 대한 투자자의 불안감을 부추깁니다. 그러니 막연히 커버드콜이 배당금을 또박또박 주는 안정적인 상품으로 인식된 것입니다. 커버드콜을 권하는 글, 책, 동영상 또는 홍보자료가 있다면, 유심히 살펴보시기 바랍니다. 대부분 영양가 있는 분석 결과는 포함되어 있지 않습니다. 심지어 자산운용사는 본인들이 커버드콜 ETF 개발에 사용한 데이터가 넘쳐남에도 불구하고, 커버드콜의 배당보다 기초자산 매도로 만드는 현금 흐름이 장기적으로 더 유리하다는 이야기를 입 밖으로 꺼내지 않습니다. 지금과 같이 상당한 정보 비대칭이 발생한 상황에서는 투자자가 직접 데이터로 확인해 보는 수밖에 없습니다. 본 영상에서는 TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호의 기초지수 데이터를 지수 개발사인 S&P Global에서 구해 기초자산과 비

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커버드콜 배당금의 실효 세율이 더 높은 이유 [쇼츠 동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

은퇴자와 같이 꾸준한 생활비가 필요한 투자자가 금융 자산으로 현금 흐름을 만들 수 있는 방법은 크게 두 가지입니다. 하나는 배당이고 다른 하나는 자산을 조금씩 매도하는 것입니다. 후자는 흔히 자가 배당이라 부릅니다. 투자자 입장에서는 자산운용사가 알아서 챙겨주는 듯한 느낌이 드는 배당을 선호할 수 있습니다. 특히 매도 버튼에 선뜻 손이 가지 않는 분이라면 더더욱 그럴 것입니다. 투자한 자산이 미국에 상장된 ETF와 같이 해외 자산이라면, 더더욱 그런 생각이 들 수 있습니다. 배당소득세율은 15%이며, 양도소득세율은 22%이기 때문입니다. 이러한 이유로 고배당을 지급하는 커버드콜에 투자하고, 따박따박 월급처럼 배당금을 받는 것을 선호할 수 있습니다. 하지만 이전 쇼츠 동영상에서 살펴보았듯이 커버드콜의 실질 현금 흐름은 커버드콜보다 20% 이상 작을 수 있습니다. 관련 동영상: https://youtube.com/shorts/HvzjK-faaBo 만일 매도 버튼을 누르기 어려운 분이라면

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단리는 없다 - 세상은 복리로 움직인다 [동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

수익률을 높이기 위해 복리로 투자하라는 이야기를 듣곤 합니다. 복리로 장기 투자하면 단리에 비해 어마어마한 수익률을 얻을 수 있다고 그림으로 보여줍니다. 사실일까요? 복리 효과가 있는 것은 맞습니다. 하지만, 현실의 모든 자산은 복리로 가격이 변동합니다. 투자를 하면서 이 투자가 단리 투자인지 아니면 복리 투자인지 고민할 필요가 없다는 이야기입니다. 중요한 것은 재투자 수익률입니다. 배당금을 받아 재투자해야 복리 투자가 되는 것이 아니냐고 반문할 수 있습니다. 배당금을 장기 수익률이 높은 것으로 기대하는 주식이라는 자산에 재투자했을 뿐입니다. 받은 배당금을 금고에 고스란히 모셔 둡니다. 주가가 1년 사이에 -20% 급락했습니다. 복리 투자를 하기 위해 배당금을 재투자한 것은 결과적으로 합리적인 판단이었을까요? 배당금을 주식에 재투자를 했든, 금고에 보관하든 모두 복리 투자입니다. 앞의 것은 장기 수익률이 높을 거라 기대하고 재투자한 것이고, 뒤의 것은 어떤 이유로든 원금 유지 가능한

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커버드콜에 장기 투자하면 왜 더 위험한가? TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호 [정량적 분석] [동영상 + 슬라이드]

커버드콜에 투자하면 안정성과 함께 합리적인 수준의 수익률과 많은 배당금을 받을 수 있다고 기대합니다. 현금 흐름이 필요한 투자자에게는 장기 투자에 적합한 상품처럼 인식되고 있습니다. 미래에셋자산운용의 TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호는 국내에 커버드콜 붐을 일으킨 상품입니다. 하지만 지금까지 기초자산이라 할 수 있는 TIGER 미국배당다우존스에 비해 낮은 성과를 보였습니다. 소개하는 영상에서는 TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호를 사례로 기초자산과 정량적 비교 분석을 해 봅니다. 기초지수 개발사가 제공하는 10년치 데이터를 활용하여, 커버드콜이 장기 투자 시 수익률이 낮음을 물론, 위험까지 높은 상품임을 살펴봅니다. 이 영상은 저자의 책 <파이썬으로 그려보는 투자 포트폴리오 분석 - 정량적 투자 분석을 위한 입문서>에서 분석 방법을 소개하기 위해 사용한 사례를 재구성한 것입니다. 국내에는 해당 커버드콜에 대해 이 정도로 깊이 있게 정량적으로 분석한 콘텐츠는 찾기 어려울

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커버드콜이 프리미엄으로 배당금을 만들 수 없는 이유 [쇼츠 동영상]

커버드콜의 장기 수익률이 기초자산보다 낮아지고, 커버드콜의 배당금이 프리미엄이 아닌 기초자산을 팔아 마련하는 이유를 설명한 메인 동영상을 기반으로 유튜브 쇼츠 영상을 만들어 보았습니다. 길이가 1분 남짓이라 작업하기 수월했습니다. 커버드콜이 프리미엄으로는 배당금을 지급할 수 없는 구조를 누구나 이해하기 쉽게 간략하게 설명합니다. 메인 동영상: https://youtu.be/KRDDg0x77UM 유튜브 쇼츠는 신규 콘텐츠에 대해 잠시나마 (대략 10 ~ 20분 정도) 상단에 노출시켜 주는 듯합니다. 그렇지 않으면 오래된 인기 콘텐츠가 항상 상단을 차지하게 되기 때문일 것입니다. 짧은 시간이나마 조회수가 실시간으로 늘어나는 것을 보니 보람이 느껴집니다. 영상이 도움이 되었다면, 좋아요, 구독, 알림 설정 부탁드립니다. https://youtube.com/shorts/8xYlDyBGsKw 참고 도서 및 관련 자료: 오렌지사과의 출간 책 소개와 샘플북 목록 당신이 커버드콜에 장기 투자하면

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커버드콜이 하락장에서 손실 방어 효과가 낮은 이유 [쇼츠 동영상]

대개의 커버드콜은 투자자의 기대와는 달리 순간적인 폭락장에서 손실 방어 효과가 크지 않습니다. 그 이유는 커버드콜의 구조에서 비롯합니다. 커버드콜이 방어할 수 있는 손실은 커버드콜이 받는 프리미엄으로 국한되기 때문입니다. 1년에 12% 추가 배당을 지급하는 커버드콜이라면, 1개월에 1% 정도의 프리미엄을 받습니다. 다르게 말하면, 1개월에 최대 1% 손실 방어 효과가 발생합니다. 커버드콜이 장기 투자 시 기초자산보다 수익률이 낮아지는 이유를 설명한 이전 쇼츠 동영상에 이어, 커버드콜의 하락장 방어 효과가 왜 크지 않은지 영상으로 소개합니다. 이전 쇼츠 동영상: https://youtube.com/shorts/8xYlDyBGsKw 영상이 도움이 되었다면, 좋아요, 구독, 알림 설정 부탁드립니다. https://youtube.com/shorts/G-Tp5fPqUnM 참고 도서 및 관련 자료: 오렌지사과의 출간 책 소개와 샘플북 목록 당신이 커버드콜에 장기 투자하면 안되는 이유 - 매년

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커버드콜은 왜 하락장에서 기초자산만큼 떨어질까? [동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

많은 투자자들이 커버드콜은 하락장에서 기초자산보다 더 안전한 상품이라 생각하고 투자합니다. 장기 수익률은 기초자산보다 조금 낮지만, 장세가 흔들리는 와중에도 어느 정도 제자리를 지킬 거라 기대합니다. 특히 갑작스러운 큰 폭락이 발생하면 손실 방어 효과가 뛰어날 거라 기대합니다. 사실일까요? 일반적인 커버드콜은 그 구조상 그럴 수 없습니다. 왜 그런지 영상으로 소개합니다. 영상보다 글을 읽는 게 더 편한 분은 하단 스크립트를 참고하시기 바랍니다. 영상이 도움이 되었다면, 좋아요, 구독, 알림 설정 부탁드립니다. https://youtu.be/1G3z8RRCzRQ 스크립트 슬라이드 1 안녕하십니까? 작가 오렌지사과입니다. 이전 영상을 통해 커버드콜은 기초자산에 비해 장기 수익률이 낮아지는 현상이 발생하고, 커버드콜이 프리미엄이 아닌 기초자산을 매도해서 배당금을 마련해야 하는 구조적 이유를 살펴보았습니다. 이번 영상에서는 커버드콜에 대한 주요 오해 중 하나인 하락장에서 커버드콜의 손실 방

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커버드콜로 현금 흐름을 만들면 얼마나 손해일까? [쇼츠 동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

많은 투자자들이 커버드콜은 기초자산보다 약간 수익률이 낮지만, 편리한 배당금 지급 서비스를 감안하면 충분히 납득할만하다고 생각합니다. 특히 최근까지 상당히 오랜 기간 미국 장세가 좋았기에, 커버드콜에 투자한 분들은 많은 배당금을 받으면서 원금까지 수익이 났을 것입니다. 생활비 등의 이유로 현금 흐름이 필요한 분이라면, 커버드콜로도 마음 편하게 투자할 수 있는 황금기였던 것입니다. 하지만 이는 기초자산과 커버드콜로 만들 수 있는 현금 흐름의 차이가 어느 정도인지 충분히 파악하지 못했기 때문입니다. 기초자산과 커버드콜은 상품에 따라 다르지만 대부분 1% 또는 그 이상의 연 수익률 차이가 납니다. 수익률 차이 1%는 현금 흐름을 만드는 분들에게는 큰 영향을 미칩니다. 장기 수익률은 물론 인플레이션과 세금을 고려하면 1% 수익률 차이가 어떻게 증폭되는지 영상으로 설명합니다. 영상보다 글을 읽는 게 더 편한 분은 하단 스크립트를 참고하시기 바랍니다. 영상이 도움이 되었다면, 좋아요, 구독 알

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커버드콜 대신 기초자산으로 자가 배당하는 방법 [쇼츠 동영상 + 슬라이드 + 스크립트]

많은 투자자들이 커버드콜은 기초자산보다 약간 수익률이 낮고, 위험은 비슷하다는 사실을 알고 있습니다. 장기적으로 커버드콜로 현금 흐름을 만들면 꽤 차이가 발생할 수 있음도 알고 있습니다. 하지만, 막상 보유한 기초자산을 매도해서 현금 흐름을 만드는 자가 배당을 하려면, 내키지 않습니다. 매도에 대한 막연한 부담감 때문입니다. 내가 매도한 시점이 저점이면 어떻게 하지? 계좌가 손실 난 상태인데 매도하려니 마음이 불편하네. 상승장이고 수익도 많이 났는데 꼭 지금 매도해야 하나? 이와 같은 생각이 들 수 있습니다. 기계적으로 매도하면 됩니다. 커버드콜을 운용하는 자산운용사는 여러분을 위해 최적의 시점에 현금화하여 배당금을 주는 것이 아닙니다. 자산운용사도 기계적으로 배당금을 만들 뿐입니다. 그러니 여러분도 그렇게 해도 아무런 문제가 없습니다. 자가 배당의 심리적 부담감을 낮추기 위해서는, 기초자산으로 만들 수 있는 실질 현금 흐름이 커버드콜에 비해 얼마나 큰지 먼저 이해해야 합니다. 이어

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커버드콜이 배당금을 프리미엄으로 만들 수 없는 이유 - 커버드콜의 장기 수익률이 기초자산보다 낮은 이유 [동영상]

커버드콜의 장기 수익률은 기초자산보다 낮을 수 밖에 없습니다. 커버드콜의 구조로 인해 발생하는 압력 때문입니다. 커버드콜의 수익을 간단한 수식으로 표현해보면 이를 알 수 있습니다. 또한 동일한 이유로 커버드콜의 배당금은 콜옵션을 팔고 받은 프리미엄으로 만들 수 없습니다. 형식적으로는 프리미엄으로 배당금을 만들지만, 실제로는 기초자산을 팔아서 주는 것입니다. 왜 그런지 이에 대한 해설을 동영상으로 제작해 보았습니다. 유튜브 동영상은 처음 만들어 보는데, 제가 들어도 제 목소리가 듣기 편하지 않은 듯 해서, AI 보이스로 더빙을 했습니다. AI 보이스가 목소리 자체는 괜찮은데, 정보 전달에 적절한 자연스러운 분위기는 만들지는 못하는 듯 합니다. 영상이 도움이 되었다면, 좋아요, 구독, 알림 설정 부탁드립니다. 참고 도서 및 관련 자료: 오렌지사과의 출간 책 소개와 샘플북 목록 당신이 커버드콜에 장기 투자하면 안되는 이유 - 매년 100만원씩 손해보지 않는 방법 커버드콜 투자를 말리는 이

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[파이썬 부록 K18] 분산 투자 모델을 이용한 퀀트 전략의 팩터 분석 2 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

이전 글에서 퀀트킹의 추천 로직 중에서 2번 저밸류 전략의 두 가지 팩터(factor)를 분산 투자 관점에서 살펴보았습니다. 분산 투자로 분석하면 계산량이 적기에 결과를 도출하는 시간을 절약할 수는 있지만, 퀀트 전략의 팩터 결합 효과를 충분한 수준으로 추정할 수 없습니다. 소개한 사례에서도 수익률이 증가하는 효과는 관찰할 수 없었습니다. 하지만, 변동성이 감소하는 효과가 있는 것으로 보아서는 퀀트 전략에 함께 사용했을 때 시너지 효과가 발생할 가능성이 있지 않을까라고 추측해 볼 수는 있었습니다. 지난 글: [파이썬 부록 K17] 분산 투자 모델을 이용한 퀀트 전략의 팩터 분석 1 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) 해당 사례에서 살펴본 퀀트 전략은 2가지 팩터만 사용하기에 굳이 분산 투자 모델로 살펴볼 필요까지는 없지만, 이러한 조합의 수가 많다면 어떤 조합을 먼저 시도해 볼 것인지 결정을 내리는데 활용이 가능합니다. 사실 이전 글에서 살펴보았던 사례는 운이 좋았습니다. 저PER와 저P

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[파이썬 부록 K19] 몇 개의 종목을 편입하면 좋을까? (편입 종목수에 따른 변화를 관찰해 보자, 퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

앞서 몇 편의 글의 통해 퀀트 전략의 팩터 결합을 분산 투자로 해석해 보았습니다. 제가 글을 쓰면서 기대한 것과는 달리 아직까지는 유용성이 있는 접근법인지는 잘 모르겠습니다. 잠시 쉬어가는 겸, 현실적으로 사용할 수 있는 편입 종목수에 따른 퀀트 전략의 성과 변화를 살펴봅니다. 퀀트킹과 같은 퀀트 투자를 지원하는 툴은 퀀트 전략에 대해 세부적인 파라미터(parameter) 조정할 수 있습니다. 그중에 하나는 앞에서 살펴 본 팩터별 비중입니다. 그 외에도 필터링을 위해 팩터를 사용했다면 임계치(threshold)를 조정할 수도 있습니다. 이 외에도 여러 조정 가능한 파라미터가 있습니다. 매매 방식으로 월간, 분기, 반기, 연간 등을 지원하며, 포트폴리오에 편입할 종목의 수도 다양하게 설정할 수 있습니다. 유니버스에 포함할 업종을 선택하거나 제외하는 것도 가능합니다. 어떤 퀀트 전략이 있으면 여러 방향으로 튜닝(tuning)이 가능합니다. 그중에서 결과에 대한 해석이 쉬우면서 실용적으로

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[파이썬 부록 K20] 퀀트 전략의 유용성을 분위를 나누어 관찰해 보자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

특정 퀀트 전략이 사용하는 팩터 조합이 수익률과 어떤 관계가 있고 그 유용성이 안정적인지 살펴보는 방법의 하나는 분위별 성과를 비교하는 것입니다. 해당 팩터 조합을 기준으로 점수가 높은 종목부터 낮은 종목까지 나열하고, 구간별 성과를 계산해서 그 변화 양상을 살펴보는 것입니다. 해당 팩터 조합이 수익률 상승과 관계가 있다면, 뒤로 갈수록 구간의 수익률이 낮아질 것입니다. 변동성을 낮출 수 있는 팩터 조합이라면 뒤로 갈수록 구간의 변동성이 낮아질 것입니다. 가장 많이 사용하는 구간 구분 방법의 하나는 10분위입니다. 1,000개의 종목이 있다면, 해당 팩터 조합으로 1 ~ 100등, 101 ~ 200등, ..., 900 ~ 1,000등으로 10개의 포트폴리오를 만듭니다. 각 포트폴리오에 대해 백테스트를 하고 그 결과에서 투자자가 관심 있어 하는 수익률과 같은 수익 지표나 표준 편차 또는 CVaR 95%와 같은 위험 지표로 구간별 변화를 살펴보는 것입니다. 퀀트킹도 10분위 결과를 생성

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[파이썬 부록 K21 - 마지막 편] 팩터의 유용성을 분위를 나누어 관찰해 보자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 퀀트 전략에 대한 분위별 성과를 비교하는 방법을 살펴보았습니다. 유용했던 퀀트 전략은 대개 일관성 있는 지표 변화를 만듭니다. 예를 들어, 저분위에서는 투자자가 기대하는 높은 수익률 또는 낮은 변동성을 보이고, 고분위로 이동할수록 지표의 성과가 점차 낮아지게 됩니다. 지난 글: [파이썬 부록 K20] 퀀트 전략의 유용성을 분위를 나누어 관찰해 보자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) 퀀트 전략 개발자 입장에서는 전략 개발에 사용할 수 있는 팩터와 팩터 조합에 대해서도 이러한 분석을 할 수 있습니다. 특정 팩터가 수익률과 관련성이 높은지, 또는 변동성을 낮추는데 효과적인지 살펴볼 수 있습니다. 지표에서 단순 증가 또는 단순 감소 현상이 나타나지 않았다면, 그 이유를 파악하여 보완책을 강구할 필요도 있습니다. 퀀트 전략에 대한 백테스트는 작게는 20개 정도 많게는 100개 정도의 상위 점수를 얻은 종목으로 구성한 포트폴리오만 살펴보기에, 팩터 또는 전략의 유용성에 일관성이 있는지

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[파이썬 부록 K15] 시간의 흐름에 따른 성과 변화를 관찰해 보자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 최근을 기준으로 자산(퀀트 전략 포함)의 수익률을 살펴보는 방법을 소개했습니다. 투자자는 자산의 장기 성과는 물론 최근 성과도 충분히 감안해서 투자 판단을 내려야 합니다. 과거에 높은 성과를 거둔 이유가 어떤 특정한 조건이 일시적으로 만족되었기 때문일 수 있기 때문입니다. 최근 성과가 과거 평균에 미치지 못한다면, 단기적으로 다시 평균으로 회귀할 수 있는지, 아니면 과거의 영광을 재현하는 것은 어려운 것인지 투자자는 면밀하게 확인할 필요가 있습니다. 퀀트 투자를 면밀한 데이터를 기반으로 주관적 판단을 배제한 객관적 투자인 것처럼 묘사하는 경우가 많습니다. 그렇지 않습니다. 이는 퀀트 투자에 대한 흔한 오해 중에 하나입니다. 모든 투자는 투자자의 주관적 판단이 핵심입니다. 퀀트 투자는 투자자의 합리적인 주관적 판단을 위해 객관적인 데이터를 최대한 활용하는 투자 기법으로 볼 수 있습니다. 이 글에서는 시간의 흐름에 따라 투자 관련 지표가 어떻게 변했는지 살펴보는 방법을 소개

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[파이썬 부록 K16] 퀀트 투자, 유니버스, 팩터, 그리고 분산 투자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

이 연재의 마지막 주제입니다. 팩터 기반 퀀트 전략에서, 유니버스(universe)는 무엇이며, 전략을 구성하는 기본 요소인 팩터(factor)란 무엇이며, 팩터의 조합은 어떤 의미를 가지는지 살펴봅니다. 참고: 본래 이 글은 퀀트 투자와 팩터의 관계에 대해 간단하게 소개하고 구체적인 사례로 들어가려고 했습니다. 쓰다 보니 글이 다소 길어져서 따로 한 편으로 올립니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. K1. 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 K2. 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 K3. 벤치마크와 백테스트 데이터를 병합하고 비교해 보자 K4. 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 K5. 기초 자산과 퀀트 전략에 분산 투자해 보자 K6. 퀀트 전략끼리 분산 투자해 보자 K7. 두 자산 분산 투자에 대한 효율적 투자선으로 유력한 후보 자산을 찾아보자 K8. 퀀트킹의 26개 추천 로직에서 분산 투자에 유력한 후보 자산을 찾아보자 K9.

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[파이썬 부록 K17] 분산 투자 모델을 이용한 퀀트 전략의 팩터 분석 1 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

하나의 퀀트 전략은 하나 이상의 팩터를 적절히 조합한 형태로 구성됩니다. 개별 팩터 및 팩터 조합은 어떤 특성을 가지고 있고 퀀트 전략에 어떤 영향을 주는 것일까요? 이를 파악할 수 있다면, 해당 퀀트 전략을 보다 깊게 이해하고 투자자의 목표에 맞춰 전략을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 퀀트 전략에서 사용한 팩터를 각각 세부 퀀트 전략 또는 자산이라 간주하고 분산 투자 모델로 해석하는 시도를 해 봅니다. 지난 글: [파이썬 부록 K16] 퀀트 투자, 유니버스, 팩터, 그리고 분산 투자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) 이러한 접근 방식은 근본적인 한계가 있습니다. 이전 글에서 설명한 바와 같이 퀀트 전략의 팩터 조합은 AND 연산에 가깝습니다. 이에 비해 팩터 조합을 분산 투자로 해석하면 OR 연산으로 가정하는 것입니다. 따라서 분산 투자로 해석한 결과는 퀀트 전략의 결과와 크게 다를 수 있습니다. 그럼에도 이러한 방식으로 분석을 시도하는 이유는 계산량 때문입니다.

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[파이썬 부록 K14] 최근을 기준으로 성과를 살펴보자 (퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지금까지 기초자산과 퀀트킹의 추천 로직의 백테스트 데이터를 이용하여 분산 투자 효과를 살펴보는 방법을 소개했습니다. 평균-분산 그래프를 기본으로 하여 살펴보았지만, 투자자의 상황과 투자 목적에 맞춰 수익과 위험 지표를 적절히 선택해서 분석하는 것이 중요함을 사례를 통해 알아보았습니다. 파이썬을 이용한 퀀트 전략 분석의 기초를 소개하는 이 연재에는 크게 두 가지 세부 주제가 남아있습니다. 하나는 시간의 흐름에 따라 변하는 자산의 성과를 어떻게 표현하고 살펴볼 수 있는가 하는 것이고, 다른 하나는 퀀트 전략의 빌딩 블록(building block)이라 할 수 있는 팩터(factor)에 대한 분산 투자 관점에서의 해석입니다. 이 글에서는 먼저 접근하기 쉬운 시간의 흐름에 따른 자산의 성과 변화를 살펴보는 방법을 살펴봅니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. 이 연재는 눈으로 읽어서 습득할 수 있는 지식이 아닙니다. 진지하게 읽고 본인의 상황에 맞춰 실습해야 제대로

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2025년 7월 주식 투자 결산

2025년 7월 투자 성과는 -1.6%로 시장 벤치마크 6.0% 대비 -7.6% 하회하였습니다. 이번 달 주요 변경 사항 주요 변경 사항이 없습니다. 투자 전략별 비중 단순 데이 트레이딩 전략 (basic - 주간): 15% → 14% 단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (daily - 주간): 14% 중기+단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (hybrid - 주간): 21% 스윙 전략 (swing.MC - 주야간): 16% 스윙 전략 (swing.Q2 - 주야간): 16% → 15% 야간 보유 전략 (night - 야간): 15% 상관관계 기반 야간 보유 전략 (night.CR - 야간): 17% 전체 투자 자산 대비 비중: 49% (주간) + 31% (주야간) + 32% (야간) 벤치마크 대비 상대 수익률을 비중 조절에 사용하고 있습니다. 지금까지의 수익률 추이는 개인 카페에 기록하고 있습니다. 벤치마크 KODEX 200TR: 5.7% (2025년 6월 14,860 →

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분산 투자 이론을 공부해야 하는 이유

최근 올리는 연재 중에 두 자산에 분산 투자했을 때의 과거 효과를 환율 및 예금을 고려하여 살펴보는 주제가 있습니다. 카페 회원님께서 이러한 분석의 목적에 대한 본질적인 질문을 남기셨길래 간단하게 정리해 봅니다. 투자 이론을 공부해야 하는 이유에 대해서는 다음 몇 편의 글을 통해 간단히 소개한 바 있습니다. - 투자 분석은 왜 통계적으로 접근해야 하나? (기초자산과 커버드콜의 경우) [파이썬 분석 17] - 투자 기초 이론을 공부해야 하는 이유 (커버드콜과 인버스, 기회 손실) - [중급 11] 투자자는 왜 분석 방법을 공부해야 할까? (평균-분산 그래프를 사용하는 이유) 앞의 두 편은 기초자산과 커버드콜에 대한 비교 분석이 필요한 이유를 설명한 글이고, 마지막 한 편은 조금 더 일반적인 설명입니다. 이 글에서는 좀 더 넓은 관점에서 투자 이론을 공부해야 하는 이유를 살펴봅니다. 주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거

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[파이썬 부록 K13] 복수 자산에 대한 임의 포트폴리오를 생성해 보자 (디리클레 분포, 퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지금까지는 주로 두 가지 자산에 대한 분산 투자 효과를 평균-분산 그래프와 같은 수익-위험 그래프로 살펴보았습니다. 셋 이상의 자산에 분산 투자하는 경우도 간단하게 살펴본 적이 있었지만, 깔끔한 코드와 함께 소개하지는 않았습니다. 이 글에서는 복수 자산에 대해 임의의 포트폴리오를 생성해서 수익-CVaR 그래프에 그리는 방법을 살펴봅니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. K1. 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 K2. 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 K3. 벤치마크와 백테스트 데이터를 병합하고 비교해 보자 K4. 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 K5. 기초 자산과 퀀트 전략에 분산 투자해 보자 K6. 퀀트 전략끼리 분산 투자해 보자 K7. 두 자산 분산 투자에 대한 효율적 투자선으로 유력한 후보 자산을 찾아보자 K8. 퀀트킹의 26개 추천 로직에서 분산 투자에 유력한 후보 자산을 찾아보자 K9. 평균-분산 대신 다른 지표로 살

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BTC (비트코인) + QQQ/TQQQ (나스닥 100 ×3배 레버리지 ETF) + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

가상 자산의 하나인 BTC(비트코인; Bitcoin)를 기술 성장주 위주인 나스닥 100 지수를 추종하는 QQQ 또는 나스닥 100 지수의 일일 수익률을 3배로 추종하는 TQQQ(ProShares UltraPro QQQ)와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 참고: 이 분석은 블로그 구독자께서 신청하신 것입니다. 주의: 저자는 가상 자산에 문외한이며 가상 자산 투자에 대해 어떠한 의견도 없습니다. 기계적으로 분석한 결과를 정리한 것뿐이며, 모든 데이터는 과거에 대한 설명일 뿐입니다. 동영상 해설 핵심 내용을 알기 쉽게 설명하는 영상을 제작했습니다. 글에 포함되지 않은 내용도 일부 다루고 있습니다. 영상을 먼저 시청하면, 글을 이해하기 쉽습니다. https://www.youtube.com/watch?v=CL27G6u

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[파이썬 부록 K12] CVaR로 효율적 투자선을 찾아보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

CVaR(Conditional Value at Risk)은 위험 지표의 하나로 표준 편차보다 직관적입니다. 위험 정도를 구체적이면서 직관적인 수치로 이해하고자 투자자에게는 표준 편차보다 더 적절한 지표라고 할 수 있습니다. 자산 및 자산 간 분산 투자 효과를 파악하려고 하는 투자자는 표준 편차와 함께 기본으로 살펴보는 것이 좋습니다. 지난 글: [파이썬 부록 K11] CVaR로 기초자산과 퀀트 전략의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) K7편에서 투자자에게 적절한 분산 투자 포트폴리오를 찾는 데 도움이 될 수 있는 효율적 투자선(efficient frontier)을 평균-분산 그래프에서 찾는 방법을 소개하였습니다. 표준 편차를 위험으로 간주한 경우였습니다. CVaR 역시 위험 지표이기에, 평균 수익률과 CVaR로도 효율적 투자선을 구성할 수 있습니다. CVaR 기반 효율적 투자선이라 합니다. 투자 분석에서 수익 지표나 위험 지표는 반드시 하나일 필요는 없습니다

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배당투자 처음공부 (이상규) - 비전문가가 대충 쓴 배당투자 입문서 [서평]

배당투자 처음공부는 배당주 위주로 투자하고자 하는 투자자를 위한 입문서입니다. 출판사 이레미디어는 처음공부 시리즈를 여러 권 냈습니다. 저도 이 시리즈에 해당되는 책을 몇 권 읽었는데 특정 주제의 투자에 대해 처음으로 접하는 분들에게 권할만했습니다. 그런데 이 책은 아닙니다. 책을 절반쯤 읽다가 덮었습니다. 비전문가가 제대로 정리되지 않은 지식을 잘못된 지식과 섞어 대충 쓴 책입니다. 처음공부 시리즈 책이라 기대하고 읽었는데 실망스럽습니다. 참고: 서평 이벤트에 참여하여 무료로 제공받은 책을 읽고 쓴 글입니다. 이에 무의식적으로나마 해당 책에 대해 우호적일 수 있습니다. 저에게는 서평을 남길 만한 가치가 없는 책이지만 배당 투자에 대해 알아보고자 하는 분들에게는 도움이 될 수도 있습니다. 출판사에서 제공받은 책이기에 문제점 위주로 몇 가지 짚어 봅니다. 0. 글과 그림 및 표가 따로 놉니다. 글과 관련된 그림이나 표를 가져다 놓긴 했는데 무엇을 어떻게 참고하라는 이야기가 없습니다.

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달러 예금은 주식보다 얼마나 안전한가? (마동탁씨의 선택)

투자는 미래의 수익을 기대하고 현재 소비를 지연하거나, 보유 자산을 재배치하는 행위입니다. 투자에는 목표가 있습니다. 높은 수익률을 얻겠다는 막연한 목표도 있고, 아직 구체화되지 않았을 수도 있습니다. 하지만, 세세하게 따져보면, 자산을 늘려 자기 집을 장만하겠다거나, 자녀 대학 등록금을 마련하겠다거나, 은퇴 후 사용할 금융 자산을 구축하겠다는 등의 구체적인 목표가 있습니다. 모든 투자 목표에는 현실적인 마감 시한이 있습니다. 물론 마감 시한이 명확하지 않을 수 있습니다. 10년 이내에 내 집 마련을 하면 좋겠지만, 상황에 따라 5년으로 앞당겨질 수도 있고, 15년으로 늘어날 수도 있습니다. 투자 과정에서 계속해서 변하기는 하지만, 현시점에서는 대략적으로 마감 시한이 있다고 볼 수 있습니다. 마감 시한이 짧은 경우에는 자산의 안정성이 중요합니다. 그때까지 확보해야 하는 자금의 규모가 어느 정도 구체적으로 정해져 있기 때문입니다. 1년 후 자녀가 대학에 진학해서 필요한 비용이 1,00

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[파이썬 부록 K8] 퀀트킹의 26개 추천 로직에서 분산 투자에 유력한 후보 자산을 찾아보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 기초자산 5가지와 퀀트킹의 7개 추천 로직에서 분산 투자에 효과적일 것으로 추정되는 자산을 찾아보았습니다. 기초자산 중에서는 원화 예금, 달러 예금, SPY와 GLD가 선정되었고, 추천 로직 중에서는 4. 저밸류성장이 유효했다고 할 수 있습니다. 동일한 방식을 퀀트킹의 26개 추천 로직 전체에 대해 적용해서 자산의 수가 많을 때에도 사용할 수 있는 방법인지 살펴봅니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. [파이썬 부록 K1] 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 [파이썬 부록 K2] 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K3] 벤치마크와 백테스트 데이터를 병합하고 비교해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K4] 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K5] 기초 자산과 퀀트 전략에 분산 투자해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트

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[파이썬 부록 K9] 평균-분산 대신 다른 지표로 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지금까지 여러 편의 글을 통해 평균-분산 그래프를 이용하여 기초자산 및 퀀트킹 추천 로직의 특성과 자산 간 분산 투자 효과를 살펴보는 방법을 소개하였습니다. 평균-분산 그래프를 이용하면 두 자산의 상대적인 위치가 시각적으로 표현되고, 분산 투자 효과도 직관적으로 이해할 수 있는 형태로 나타납니다. 평균-분산 그래프에서 이 지점에 있는 자산 A와 저 지점에 있는 자산 B에 적절히 분산 투자하면 대충 여기쯤에 위치하는 포트폴리오가 만들어지겠지라고 추측까지 할 수 있는 것입니다. 투자자 입장에서 보면, 평균-분산 그래프는 개별 자산의 특성을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 도와주면서, 포트폴리오 구성에 고려해 볼 만한 자산을 찾기 편리합니다. 두 자산 간 분산 투자 포트폴리오의 궤적을 살펴보면, 두 자산이 서로 어떤 관계가 있었는지 개략적이나마 짐작할 수 있습니다. 분산 투자 효과가 컸다고 판단되면, 두 자산과 그 관계에 대해 보다 깊게 파악할 필요성을 느낄 수 있습니다. 이 글에서는 이 연

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[파이썬 부록 K10] 위험 지표로 CVaR을 사용해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 평균-분산 그래프와 같은 수익-위험 그래프를 그릴 때 수익률과 표준 편차를 고집할 할 필요가 없음을 설명했습니다. 평균-분산 그래프는 기본으로 살펴보기를 권하지만, 투자자가 자신의 구체적인 투자 목표가 있다면 이를 고려한 수익 및 위험 지표를 사용하는 것이 보다 합리적이기 때문입니다. 지난 글: [파이썬 부록 K9] 평균-분산 대신 다른 지표로 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) 위험 지표로 사용하는 표준 편차는 투자자에 따라서는 적합하지 않을 수 있습니다. 정확하게 위험이 어느 정도인지 직관적으로 이해할 수 있는 수치로 표현되지 않기 때문입니다. 수익률 분포가 독립이 가정된 정규 분포(normal distribution) 또는 로그 정규 분포(log-normal distribution)이거나 이에 가깝다면 해석하기 수월하지만, 대부분의 자산은 이러한 분포와 상당한 차이가 있기 때문입니다. 이 글에서는 합리적인 위험 지표의 하나인 CVaR(Conditional Va

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[파이썬 부록 K11] CVaR로 기초자산과 퀀트 전략의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 표준 편차 대신 CVaR(Conditional Value at Risk)을 위험 지표로 수익-위험 그래프를 그려 보았습니다. 표준 편차는 평균 대비 변동성을 나타내는 위험 지표이기에 해석에 유의해야 함을 알 수 있었습니다. 동일한 표준 편차에 대해 평균 수익률이 높은 자산이 덜 위험하기 때문입니다. 이 때문에 표준 편차를 위험으로 간주하고 분석할 때에는 샤프 비율(Sharpe Ratio)과 같은 투자 효율 지표를 보조적으로 참고할 필요가 있습니다. 지난 글: [파이썬 부록 K10] 위험 지표로 CVaR을 사용해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) 이 글에서는 기초자산을 기준으로 다른 기초자산 및 퀀트 전략과 분산 투자했을 때 CVaR에 어떤 변화가 발생하는지 살펴봅니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. K1. 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 K2. 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 K3. 벤치마크와 백테스트 데이터를

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QDTE (나스닥 100 기반 최초의 주배당 커버드콜 ETF) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

나스닥 100 지수를 기초자산으로 커버드콜 전략을 사용하면서 커버드콜 중에서는 XDTE와 같은 날 상장되어 최초로 주배당을 실시한 라운드힐(Roundhill)의 QDTE(Roundhill Innovation-100 0DTE Covered Call Strategy ETF)를 기초자산이라 할 수 있는 QQQ와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 동영상 해설 핵심 내용을 알기 쉽게 설명하는 영상을 제작했습니다. 글에 포함되지 않은 내용도 일부 다루고 있습니다. 영상을 먼저 시청하면, 글을 이해하기 쉽습니다. https://www.youtube.com/watch?v=oqfwKswmblE 커버드콜은 전략에 따라 발행하는 콜옵션의 만기가 다를 수 있습니다. 전통적인 커버드콜 ETF인 XYLD, QYLD, PBP는 1개월 만기

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[파이썬 부록 K7] 두 자산 분산 투자에 대한 효율적 투자선으로 유력한 후보 자산을 찾아보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지금까지 2개의 자산에 분산 투자하는 경우를 살펴보았습니다. 하나의 자산을 메인으로 두고 나머지 자산 각각에 대해 분산 투자하는 상황을 가정했습니다. 이러한 접근은 개별 자산의 특성을 조금 더 면밀하게 이해하고, 다른 자산과의 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다. 하지만, 현실에서는 셋 또는 그 이상의 자산에 분산 투자하는 것이 흔하며 바람직할 수 있습니다. 이 글에서는 자산의 수가 많을 때, 어떤 자산에 대한 분산 투자를 우선적으로 고려할지 추정해 보는 방법을 소개합니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. [파이썬 부록 K1] 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 [파이썬 부록 K2] 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K3] 벤치마크와 백테스트 데이터를 병합하고 비교해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K4] 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투

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GPIQ (골드만삭스의 나스닥 100 기반 커버드콜 ETF) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

나스닥 100 지수를 기초자산으로 하는 골드만삭스의 GPIQ(Goldman Sachs Nasdaq-100 Premium Income ETF)를 기초자산이라 할 수 있는 QQQ와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 커버드콜은 전략에 따라 발행하는 콜옵션의 만기가 다를 수 있습니다. 전통적인 커버드콜 ETF인 XYLD, QYLD, PBP는 1개월 만기의 콜옵션을 발행합니다. JEPI, JEPQ의 경우에는 콜옵션 효과를 내기 위해 만기가 다른 ELN(Equity-Linked Note; 주식연계채권)이라는 상품을 만기를 달리하여 매수합니다. 최근에 출시된 커버드콜의 상당수는 0DTE(Zero Days to Expiration) 전략이라고 해서 당일 만기의 하루짜리 콜옵션을 발행합니다. 0DTE 전략을 사용하는 일부 커버드

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XDTE (S&P 500 기반 최초의 주배당 커버드콜 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

S&P 500 지수를 기초자산으로 커버드콜 전략을 사용하면서 커버드콜 중에서는 최초로 주배당을 실시한 라운드힐(Roundhill)의 XDTE(Roundhill 0DTE S&P 500 Covered Call Strategy ETF)를 기초자산이라 할 수 있는 SPY와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 동영상 해설 핵심 내용을 알기 쉽게 설명하는 영상을 제작했습니다. 글에 포함되지 않은 내용도 일부 다루고 있습니다. 영상을 먼저 시청하면, 글을 이해하기 쉽습니다. https://youtu.be/n_n_T2BXqoA 커버드콜은 전략에 따라 발행하는 콜옵션의 만기가 다를 수 있습니다. 전통적인 커버드콜 ETF인 XYLD, QYLD, PBP는 1개월 만기의 콜옵션을 발행합니다. JEPI, JEPQ의 경우에는 콜옵션 효과를

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[파이썬 부록 K4] 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 3편의 글을 통해 파이썬으로 퀀트킹을 실행하여 얻은 백테스트 결과를 정리하고, 기초자산이라 할 수 있는 예금, 주식, 금에 대한 데이터도 정돈했습니다. 분석에 용이하도록 두 데이터 셋을 합쳐 구성하는 방법도 설명하였습니다. 이어지는 연재에서는 정돈된 데이터를 활용하여 투자 가능한 자산 및 퀀트 전략 간의 분산 투자 효과를 확인해 봅니다. 이 글에서는 먼저 기초자산 간의 분산 투자를 살펴봅니다. 개별 자산을 기초자산으로 두고 설명하지만, 주식 60% + 채권 40%와 같은 포트폴리오나 특정 퀀트 투자 전략도 기초자산이 될 수 있습니다. 말하자면, 투자자가 현재 기본으로 투자하는 또는 투자를 고려하는 전략을 기초자산으로 둔 것입니다. 이 연재는 점진적으로 진행되니 가능하면 순서대로 차근차근 실습을 병행하며 읽어보길 권합니다. 이런 종류의 지식은 의식적인 노력 없이는 잘 습득되지 않습니다. 또한, 체계적으로 지식을 습득하지 않으면, 뒤로 갈수록 점점 더 어렵게 느껴져 부담스러워질 수

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[파이썬 부록 K5] 기초 자산과 퀀트 전략에 분산 투자해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 기초자산 간 분산 투자를 시뮬레이션(백테스트) 한 결과를 평균-분산 그래프에 나타내어 그 특성을 간략하게 살펴보았습니다. 이 글에서는 기초자산 중에 하나를 기본 자산으로 두고 퀀트 전략과 분산 투자하는 경우를 살펴봅니다. 지난 글: [파이썬 부록 K4] 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) 참고: 이 연재는 파이썬을 사용하는 기초적인 방법을 설명하지 않습니다. 파이썬에 대한 간단한 소개와 파이썬을 활용하여 계량적 분석을 하는 방법과 사례를 기초 투자 이론과 함께 해설한 책 《파이썬으로 그려보는 투자 포트폴리오 분석 - 정량적 투자 분석을 위한 입문서》을 참고하기 바랍니다. 이 연재는 해당 책의 부록 성격을 가집니다. 주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천의 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거에 그랬다는 기록이지, 앞으로도 그럴 거라는 예상이 아닙니다. 분석 대상, 기간, 방법에 따라 전혀 다른 결과가 나올 수

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[파이썬 부록 K6] 퀀트 전략끼리 분산 투자해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

퀀트킹으로 만든 개별 퀀트 투자 전략을 기본으로 다른 퀀트 전략과 분산 투자하는 경우를 살펴봅니다. 이 연재를 처음부터 읽고 계신 분이라면, 처음부터 이렇게 분석해도 되지 않을까라고 생각할 수 있습니다. 많은 경우 분석은 한 단계씩 차근차근 순차적으로 복잡도를 높여가면서 진행하는 것이 합리적입니다. 특히 예금, 채권, 주식, 금과 같은 기초자산에 대한 분석은 대단히 중요합니다. 퀀트 전략과는 달리 수익률 특성이 상대적으로 안정적이면서 약간이라도 예측 가능성이 더 높기 때문입니다. 이 연재는 순서대로 차근차근 읽는 것이 이해하기 쉽습니다. [파이썬 부록 K1] 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 [파이썬 부록 K2] 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K3] 벤치마크와 백테스트 데이터를 병합하고 비교해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자) [파이썬 부록 K4] 기초자산의 분산 투자 효과를 살펴보자 (+퀀트킹을 이용한

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[파이썬 부록 K3] 벤치마크와 백테스트 데이터를 병합하고 비교해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 두 편의 글을 통해 퀀트킹으로 만든 퀀트 전략의 백테스트 결과와 비교하고 분산 투자 효과를 살펴보기 위한 기초자산 데이터를 정리하는 방법을 살펴보았습니다. 두 데이터는 각각 월별과 일별로 데이터가 정리되어 있습니다. 이제 이 두 데이터를 함께 사용하기 위해 병합하는 방법을 살펴봅니다. 이전 두 편의 글을 먼저 읽으면 이해하기 쉽습니다. K1. 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 K2. 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 참고: 동일한 목적으로 구글 시트와 같은 스프레드시트를 사용하는 방법은 [데이터 분석 부록 B1] 투자 전략의 벤치마크 대비 누적 수익률 변화를 살펴보자 (구글 시트 편, feat. 퀀트 투자)부터 몇 편에 걸쳐 연재한 바 있으며, 책 《구글 시트로 시작하는 투자 포트폴리오 분석: 부록 A 퀀트 투자 전략 분석 기초 - 오렌지사과의 불친절한 워크북》으로도 출간되어 있습니다. 참고: 이 연재는 파이썬을 사용하는 기초적인 방법을 설명하지 않습니

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JEPQ (나스닥 100 기반 액티브 커버드콜) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

JEPQ(JPMorgan Nasdaq Equity Premium Income ETF)는 JEPI를 성공시킨 JP 모건이 후속으로 내놓은 액티브 커버드콜입니다. 기초자산을 나스닥 100 지수에 가깝게 설정함으로써 JEPI에서 다소 아쉬웠던 장기 성장성을 보완하고자 한 상품입니다. 이 글에서는 JEPQ를 기초자산으로 볼 수 있는 QQQ와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 주의: JEPQ의 상장 기간은 분석 시점 기준으로 3.2년에 불과합니다. 분석 결과의 신뢰성이 높지 않을 수 있으니 해석에 유의하기 바랍니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(

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GLD (금 현물 ETF) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

금 현물 ETF인 GLD(SPDR Gold Trust)와 미국 대형 기술주 ETF인 QQQ에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석합니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 지난 20년간 GLD는 SPY와 높은 분산 투자 효과를 보인 바 있습니다. 지난 글: GLD (금 현물 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2] 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에

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TSLY (일드맥스 고배당 커버드콜) + 테슬라 (TSLA) + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

테슬라(TSLA)를 기초자산으로 하는 고배당 커버드콜 ETF인 일드맥스(YieldMax)의 TSLY(YieldMax TSLA Option Income Strategy ETF)를 기초자산인 테슬라와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. TSLY를 커버드콜 ETF라고는 하지만, 엄밀하게는 여러 옵션(option)을 조합하여 커버드콜 효과를 내는 파생 상품입니다. 특성 자체는 일반적인 커버드콜과 거의 동일합니다. TSLY가 기초자산인 테슬라를 보유하지 않는 이유는 간단합니다. 보유하지 않는 것이 조금이나마 더 효율적이기 때문입니다. 커버드콜의 배당금은 궁극적으로 기초자산을 매도해야 만들 수 있습니다. 배당률이 높은 TSLY가 커버드콜과 동일한 효과를 내기 위해 옵션으로 운용하면 배당금 또는 콜옵션 매수자에게 줄 자금을 마

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NVDY (일드맥스 고배당 커버드콜) + 엔비디아 (NVDA) + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

엔비디아(NVIDIA, NVDA)를 기초자산으로 하는 고배당 커버드콜 ETF인 일드맥스(YieldMax)의 NVDY(YieldMax NVDA Option Income Strategy ETF)를 기초자산인 엔비디아와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. NVDY를 커버드콜 ETF라고는 하지만, 엄밀하게는 여러 옵션(option)을 조합하여 커버드콜 효과를 내는 파생 상품입니다. 특성 자체는 일반적인 커버드콜과 거의 동일합니다. NVDY가 기초자산인 엔비디아를 보유하지 않는 이유는 간단합니다. 보유하지 않는 것이 조금이나마 더 효율적이기 때문입니다. 커버드콜의 배당금은 궁극적으로 기초자산을 매도해야 만들 수 있습니다. 배당률이 높은 NVDY가 커버드콜과 동일한 효과를 내기 위해 옵션으로 운용하면 배당금 또는 콜옵션 매수

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GPIX (골드만삭스의 S&P 500 기반 커버드콜 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

S&P 500 지수를 기초자산으로 하는 골드만삭스의 GPIX(Goldman Sachs S&P 500 Premium Income ETF)를 기초자산이라 할 수 있는 SPY와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 커버드콜의 전략에 따라 발행하는 콜옵션의 만기가 다를 수 있습니다. 전통적인 커버드콜 ETF인 XYLD, QYLD, PBP는 1개월 만기의 콜옵션을 발행합니다. JEPI, JEPQ의 경우에는 콜옵션 효과를 내기 위해 만기가 다른 ELN(Equity-Linked Note; 주식연계채권)이라는 상품을 여럿 매수합니다. 최근에 출시된 커버드콜의 상당수는 0DTE(Zero Days to Expiration) 전략이라고 해서 당일 만기의 하루짜리 콜옵션을 발행합니다. 0DTE 전략을 사용하는 일부 커버드콜의 티커(tic

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고배당 커버드콜의 배당소득세로 양도소득세를 절감할 수 있을까? (절감폭은 얼마나 될까? 과연 현실적일까?)

어디에서 이 이야기를 시작했는지는 잘 모르겠지만, 일드맥스(YieldMax) 커버드콜과 같이 고배당 커버드콜 ETF를 이용하면, 양도소득세를 배당소득세로 치환하여 세금을 절감할 수 있다고 생각하는 분들이 있으신 듯합니다. 이 아이디어가 현실적인지, 효과가 있다면 절감 효과가 어느 정도일지 추정해 봅니다. 주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천의 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거에 그랬다는 기록이지, 앞으로도 그럴 거라는 예상이 아닙니다. 분석 대상, 기간, 방법에 따라 전혀 다른 결과가 나올 수 있습니다. 데이터 수집, 가공, 해석 단계에서 의도하지 않은 오류가 있을 수 있습니다. 일부 설명은 편의상 현재형으로 기술하지만, 데이터 분석에 대한 설명은 모두 과거형으로 이해해야 합니다. 세금 절감 아이디어 고배당 커버드콜에 투자하여 양도소득세를 배당소득세로 치환하여 양도소득세를 절감하는 아이디어는 다음과 같습니다. 미국에 상장된 주식 또는 ETF에 직투하

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[파이썬 부록 K2] 기초 자산과 투자 데이터를 정리해 보자 (+퀀트킹을 이용한 퀀트 투자)

지난 글에서 퀀트 투자 툴인 퀀트킹의 백테스트 결과를 담은 CSV 파일을 파이썬으로 읽어 처리하기 쉽도록 정리하는 방법을 소개했습니다. 이 글에서는 백테스트 결과와 비교하거나 분산 투자를 고려할 기초 자산 데이터를 구하는 방법과 정돈하는 방법을 살펴봅니다. 지난 글: [파이썬 부록 K1] 파이썬으로 퀀트킹 백테스트 데이터를 가져와서 정리하기 참고: 제 연재 대부분이 그렇지만, 가능하면 순서대로 하나씩 직접 실행해 보며 읽기를 권합니다. 대개의 유용한 지식은 소수의 천재를 제외하면 눈으로 읽는 것만으로 습득할 수 없습니다. 많은 경우 책은 인터넷상의 콘텐츠보다 지식을 좀 더 체계화하여 제공합니다. 유용하게 활용할 수 있을 거라 기대하는 지식이 있다면, 기초 정도는 책을 활용하여 진지한 공부를 통해 단계적으로 차근차근 습득하는 것이 효율적일 수 있습니다. 통계를 이용한 투자 성과 분석은 자칫하면 본래 분석의 목적과 다르게 오용할 수 있기 때문입니다. 투자 이론 기초와 관련해서는 제 책

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VTV(미국 가치주 ETF) + VUG(미국 성장주 ETF) + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 대형 가치주에 투자하는 VTV(Vanguard Value ETF)와 미국 대형 성장주에 투자하는 VUG(Vanguard Growth ETF)에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 가치주가 주도인 장세와 성장주가 주도인 장세가 있을 수 있으니, 이 두 자산에 적절히 분산 투자하면 수익률 또는 안정성을 높일 수도 있기 때문입니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나

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SOXX (미국 반도체 ETF) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 반도체주에 투자하는 SOXX(iShares Semiconductor ETF)와 미국 대형 기술주 ETF인 QQQ에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 수십년간 반도체 산업은 크게 성장했으니, QQQ와 함께 투자하면 높은 수익률을 얻지 않았을까라고 기대할 수 있습니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at

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VIG(미국 대형 배당 성장주) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 대형 배당 성장주에 투자하는 VIG(Vanguard Dividend Appreciation ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 배당 성장률은 안정적인 종목을 발굴하는데 유용한 팩터(factor)입니다. 주의할 점은 안정적이면서 장기 성장률이 높을 것으로 기대하는 종목을 찾기 위해 배당 성장률을 보는 것이지, 미래에 배당금을 더 많이 받기 위해 배당 성장률을 보는 것이 아니라는 점입니다. 이 순서를 오해하면, 투자에서 배당을 필요 이상으로 과도하게 중요한 것으로 평가할 수 있습니다. 참고: 커버드콜이 주는 배당금의 정체는 무엇일까? (고옵션씨의 피자人 투자) VIG가 배당 성장률을 보는 이유는 장기 성장률이 높은 종목을 발굴하기 위함입니다. 이 때문에 VIG는 배당률이 과도하게 높은 종목은 오히려 제외합니다. 장기 성장률이 낮기에 현재 배당률이 높다고 보는 관점입니다. 고배당을 지속할 수 있는지를 추정하기

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DIVO (우량 대형주 + 액티브 커버드콜 ≒ KODEX 미국배당커버드콜액티브) + SPY/VIG + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

배당을 지급하는 우량 대형주를 선별하여 기초자산을 구성하고, 일부 종목에 대해 선택적으로 콜옵션을 발행하는 커버드콜 ETF인 DIVO(Amplify CWP Enhanced Dividend Income ETF)를 미국 대형주 ETF인 SPY와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 추가로 DIVO와 과거 수익률 경향이 비슷했던 배당 성장주 ETF인 VIG와도 비교해 봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 국내 증시에는 DIVO 관계사와 기술 제휴한 삼성자산운용의 KODEX 미국배당커버드콜액티브 ETF가 있습니다. 완전히 동일한 방식으로 운용하는 상품은 아니지만, 그 특성은 어느 정도 비슷할 수 있습니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하

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JEPI (가장 성공한 액티브 커버드콜) + SPY/VIG + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

국내외 커버드콜 붐을 일으킨 일등 공신은 JP 모건의 JEPI(JPMorgan Equity Premium Income ETF)입니다. JEPI는 XYLD와는 달리 액티브(active)하게 관리하는 액티브 커버드콜입니다. 액티브 커버드콜은 기초자산을 무엇으로 두고 비교할지 명확하지 않을 수 있고, 단기 성과로 기반으로 장기 성과를 추정하기도 어렵습니다. ETF 개발에 사용한 기초지수의 과거 추이를 공개하지 않기도 하지만, 펀드 매니저가 능동적으로 관리하기에 전략 자체가 바뀌어 왔거나 앞으로 바뀔 수도 있기 때문입니다. 상장 기간이 긴 주요 액티브 커버드콜로는 JEPI 이외에 이전 글에서 살펴 본 DIVO가 있습니다. JP 모건이 JEPI 이후 출시한 JEPQ(JPMorgan Nasdaq Equity Premium Income ETF) 역시 액티브 커버드콜입니다. 이들 액티브 커버드콜의 성과는 변동성과 수익률의 조화 관점에서 본다면 커버드콜 중에서는 상당히 좋은 편입니다. 대부분의 패시

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투자 기초 이론을 공부해야 하는 이유 (커버드콜과 인버스, 기회 손실)

평균-분산 그래프 분석 시즌 2를 통해 두 자산과 예금의 분산 투자 효과를 비교 분석하는 사례를 소개하고 있습니다. 예를 들어 SCHD와 QQQ에 분산 투자하면서 원화 또는 달러 예금을 혼합하는 포트폴리오의 유용성을 살펴보았습니다. 분석 사례는 자산 배분 분석 방법 책 소개, 연재글 및 사례 모음 [목록]를 참고하기 바랍니다. 앞으로도 이러한 추가 분석이 간간이 있겠지만, 지금부터는 주된 분석 초점을 유사 자산 비교로 두려고 합니다. 예를 들어 배당 성장률을 중요하게 보는 SCHD, VIG, DGRO, DGRW는 어떤 차이가 있었는지 통계적으로 파악해 보는 것입니다. 또는 SPY에 기본으로 투자하고, 보조적으로 이들 ETF를 편입하고자 한다면, 과거 어떤 자산과의 분산 투자 효과가 상대적으로 높았는지 살펴보는 것입니다. 이러한 분석으로 눈에 띄는 유용한 결과가 나오는 경우는 드뭅니다. 하지만, 의미 있는 분산 투자 효과가 발생했던 경우를 발견했다면, 그 이유가 무엇이었고 앞으로 그

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S&P 500 OTM 데일리 커버드콜 (KODEX 미국S&P500데일리커버드콜OTM) + 기초자산 + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 대형주 지수인 S&P 500을 기초자산으로 OTM(Out of The Money; 외가격) 1%의 당일 만기 초단기 콜옵션을 발행하는 3세대 커버드콜 지수를 기초자산과 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프로 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를

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EWJ (일본 대형주 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

일본 대형주에 투자하는 EWJ(iShares MSCI Japan ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 일본은 주요 경제 대국의 하나이지만, 수십년간 침체를 겪었습니다. 같은 기간 크게 성장한 미국의 주식과 분산 투자하면 어떤 효과를 얻을 수 있었을까요? 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. V

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EWY(한국 대형주 ETF ≒ KODEX 200) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

한국 대형주에 투자하는 EWY(iShares MSCI South Korea ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 대개의 투자자는 자국의 자산을 선호합니다. 한국인이라면 해외 주식보다 국내 주식을 선호할 수 있습니다. 좀 더 많은 정보를 알고 있고, 미래로 약간이라도 더 정확하게 예측할 수 있다고 생각하기 때문일 것입니다. 한국과 미국 주식에 분산 투자하면 어떤 효과를 얻을 수 있었을까요? 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적

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S&P500 데일리커버드콜 (TIGER 미국S&P500타겟데일리커버드콜, 3세대 초단기) + 기초자산 + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 대형주 지수인 S&P 500을 기초자산으로 10% 추가 배당률을 목표로 당일 만기의 초단기 콜옵션을 발행하는 3세대 커버드콜 지수를 기초자산과 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위

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미국배당다우존스 커버드콜 (TIGER 미국배당다우존스타겟데일리커버드콜, 3세대 초단기) + 기초자산 + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

이전 글에서 미국배당다우존스 지수(Dow Jones U.S. Dividend 100 Index)를 기초자산으로 보유하고 월만기 콜옵션을 발행하는 커버드콜 지수를 기초자산 지수와 비교해 보았습니다. 커버드콜 지수는 확연히 기초자산 지수 대비 열위에 있었던 자산으로 장기 투자 가치가 없다고 볼 수 있는 자산이었습니다. 주된 이유는 기초자산 대비 장기 수익률이 낮으면서 위험 방어 효과는 거의 없었기 때문입니다. 이전 글: 미국배당다우존스 커버드콜 (TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호, 월만기 콜옵션) + 기초자산 + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2] 이러한 단점을 보완한다는 명목으로 자산운용사는 당일 만기의 초단기 콜옵션을 발행하는 3세대 커버드콜이라는 상품을 투자자에게 소개했습니다. 미국배당다우존스 지수를 기초자산으로 하는 3세대 커버드콜 지수를 미국배당다우존스 지수와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복

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IEF(미국 중기 국채 ETF) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 중기 국채에 투자하는 ETF인 IEF(iShares 7-10 Year Treasury Bond ETF)와 미국 기술주 위주의 대형주 ETF인 QQQ에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 투자자는 주식이 강세인 기간이 있고, 채권이 강세인 기간이 있을 수 있으니, 두 ETF를 적절히 혼합하면, 포트폴리오의 안정성은 높이거나 초과 수익률을 얻을 수 있을 거라 기대할 수 있습니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)

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FXI (중국 대형주 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

중국 대형주에 투자하는 FXI(iShares China Large-Cap ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 중국은 수십년간 급성장해 왔으며, 경제 규모로는 미국에 이어 2번째입니다. 경제 규모 1위인 미국의 주식과 분산 투자하면 어떤 효과를 얻을 수 있었을까요? 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가

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PBP (최초의 S&P 500 월만기 커버드콜 ETF, BXM 지수 추종) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

S&P 500 지수를 기초 자산으로 보유하고 월만기 콜옵션을 발행하여 변동성을 낮추면서, 콜옵션 판매로 만든 프리미엄으로 배당금을 지급하는 최초의 커버드콜 ETF인 PBP(Invesco S&P 500 BuyWrite ETF)와 기초 자산이라 할 수 있는 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. PBP는 시카고 옵션 거래소를 운용하는 CBEO의 CBOE S&P 500 BuyWrite Index(BXM)를 추종하는 커버드콜 ETF입니다. 이 지수를 보완하여 운용하는 커버드콜이 이후에 상장된 XYLD(Global X S&P 500 Covered Call ETF)입니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고

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미국배당다우존스 커버드콜 (TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호, 월만기 콜옵션) + 기초자산 + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국배당다우존스 지수(Dow Jones U.S. Dividend 100 Index)를 기초자산으로 보유하고 월만기 콜옵션을 발행하여 변동성을 낮추면서, 콜옵션 판매로 만든 프리미엄으로 배당금을 지급하는 커버드콜 지수를 기초자산이라 할 수 있는 미국배당다우존스 지수와 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합

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커버드콜보다는 기초자산으로 현금 흐름을 만들기를 권하는 이유 (고정 비율 매도)

장기적으로 고배당을 주기적으로 지급하는 커버드콜 ETF를 이용하여 현금 흐름을 만들고자 하시는 분들이 많이 있으신 듯합니다. 대개는 몇 가지 오해가 겹쳐서 커버드콜이 현금 흐름 생성에 유리하다는 착시가 발생했기 때문입니다. 투자자가 어떤 전망을 가지고 있어 커버드콜이 유리할 거라 예상한다면, 커버드콜에 투자하면 됩니다. 대개 이런 글을 쓰면, "나는 이렇게 하는 게 마음이 편하다", "나는 이렇게 전망하기에 커버드콜이 유리하다고 판단해서 투자한다"라고 말씀하시는 분들이 있습니다. 마치 논리적인 반론인 것처럼 생각하시는 듯합니다. "나는 몇 년간 미국 증시가 하락세일 거라 예상하기에 투자 비중을 줄이거나 인버스에 투자한다"라는 말과 같은 것입니다. 본인에게는 합리적인 선택입니다. 본인의 전망을 전제했기 때문입니다. 하지만 다른 전망을 가진 분에게 본인의 전망을 전제로 당신의 말이 틀렸다고 할 수는 없습니다. 애초에 누가 맞거나 틀린 게 아닌 것이기 때문입니다. 각자 전망이 다른 것입니

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IWM(미국 소형주) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 소형주 ETF인 IWM(iShares Russell 2000 ETF)과 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 투자자는 대형주가 강세인 기간이 있고, 소형주가 강세인 기간이 있을 수 있으니, 두 ETF를 적절히 혼합하면, 포트폴리오의 안정성은 높이거나 초과 수익률을 얻을 수 있을 거라 기대할 수 있습니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준

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VWO(신흥 시장 주식) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

신흥 시장 주식에 투자하는 ETF인 VWO(Vanguard FTSE Emerging Markets ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 투자자는 미국을 포함한 선진국 시장이 강세인 기간이 있고, 신흥국이 강세인 기간이 있을 수 있으니, 두 ETF를 적절히 혼합하면, 포트폴리오의 안정성을 높이거나 초과 수익률을 얻을 수 있을 거라 기대할 수 있습니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound ret

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TLT(미국 장기 국채 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 장기 국채에 투자하는 ETF인 TLT(iShares 20+ Year Treasury Bond ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 투자자는 주식이 강세인 기간이 있고, 채권이 강세인 기간이 있을 수 있으니, 두 ETF를 적절히 혼합하면, 포트폴리오의 안정성은 높이거나 초과 수익률을 얻을 수 있을 거라 기대할 수 있습니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다.

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XYLD(S&P 500 월만기 커버드콜 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

S&P 500 지수를 기초 자산으로 보유하고 월만기 콜옵션을 발행하여 변동성을 낮추면서, 콜옵션 판매로 만든 프리미엄으로 배당금을 지급하는 커버드콜 ETF인 XYLD(Global X S&P 500 Covered Call ETF)와 기초 자산이라 할 수 있는 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합

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QYLD (≒ TIGER 미국나스닥100커버드콜(합성), 나스닥 100 월만기 커버드콜 ETF) + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프) [자산 배분 시즌 2]

나스닥 100 지수를 기초자산으로 보유하고 월만기 콜옵션을 발행하여 변동성을 낮추면서, 콜옵션 판매로 만든 프리미엄으로 배당금을 지급하는 커버드콜 ETF인 QYLD(Global X NASDAQ 100 Covered Call ETF)와 기초자산이라 할 수 있는 QQQ에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석해 봅니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 참고: QYLD의 국내 버전이 TIGER 미국나스닥100커버드콜(합성) ETF입니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound retu

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DBC(원자재 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

원자재 ETF인 DBC(Invesco DB Commodity Index Tracking Fund)와 주식형 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석합니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위험 정도를 살펴봅니다. 기존

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VEA(미국 외 선진국 주식) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

미국 외 선진국 주식에 투자하는 VEA(Vanguard FTSE Developed Markets ETF)와 미국 대형주 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석합니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위험 정도를 살펴

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VNQ(리츠 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

리츠 ETF인 VNQ(Vanguard Real Estate Index Fund ETF)와 주식형 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석합니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 연장입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률 (compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위험 정도를 살펴봅니다. 기존 분석과 평

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GLD (금 현물 ETF) + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

금 현물 ETF인 GLD(SPDR Gold Trust)와 주식형 ETF인 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석합니다. 환율과 원화 및 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 리부트입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역을 추정하여 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자에 보다 적합한 복리 수익률(compound return)로 분석합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리나 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위험 정도를 살펴봅니다. 기존 분석과 평균-분산 그래프 해석 방법은 다음

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내부수익률 - 당신의 실질 투자수익률 (적립식 투자자와 은퇴자를 위한 현금 흐름을 고려한 수익률 계산법) 출간에 부쳐 (샘플북 포함)

투자 기록을 관리하고 있지만, 본인의 실질 투자 수익률이 얼마인지 궁금한 투자자라면 내부수익률(Internal Rate of Return; IRR)을 사용할 수 있습니다. 내부수익률은 투자금의 증액과 현금 인출을 시점까지 고려한 복리 수익률이며, 거치식을 가정한 시장 또는 벤치마크 수익률과 비교할 수 있는 수익률입니다. 책 《내부수익률 - 당신의 실질 투자수익률》은 내부수익률의 개념부터 구글 시트와 마이크로소프트 엑셀을 이용한 계산 방법 및 구체적인 활용과 해석까지 상세하게 설명합니다. 참고: 제 모든 책은 연재글과 일부 내용이 다를 수 있습니다. 큰 흐름이나 전달하고자 하는 주제에 변화가 있는 것은 아닙니다. 보다 이해하기 쉽도록 문장을 재구성하고, 미흡했던 설명을 추가하고, 불필요한 내용은 제외합니다. 연재에서 소개하지 않았던 내용이 포함되기도 합니다. (이 글은 전자책 유통 시점을 기준으로 작성하였고, 이후 종이책 및 전자책 유통 상황을 업데이트합니다.) 어떤 책인가? (책 머

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2025년 6월 주식 투자 결산

2025년 6월 투자 성과는 6.1%로 시장 벤치마크 10.8% 대비 -4.7% 하회하였습니다. 이번 달 주요 변경 사항 주요 변경 사항이 없습니다. 투자 전략별 비중 단순 데이 트레이딩 전략 (basic - 주간): 15% 단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (daily - 주간): 14% 중기+단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (hybrid - 주간): 21% 스윙 전략 (swing.MC - 주야간): 16% 스윙 전략 (swing.Q2 - 주야간): 16% 야간 보유 전략 (night - 야간): 13% → 15% 상관관계 기반 야간 보유 전략 (night.CR - 야간): 17% 전체 투자 자산 대비 비중: 50% (주간) + 32% (주야간) + 30% (야간) 벤치마크 대비 상대 수익률을 비중 조절에 사용하고 있습니다. 지금까지의 수익률 추이는 개인 카페에 기록하고 있습니다. 벤치마크 KODEX 200TR: 15.3% (2025년 5월 12,885 → 2025

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로그/복리 수익률로 살펴 보는 평균-분산 그래프 [투자 성과 분석: 중급 38 ~ 42]

로그 수익률(log return)은 수익률 또는 복리 수익률을 투자 기간으로 변환한 것입니다. 단위 기간 동안 자연대수 e 배로 증가하는 가상의 자산을 기준으로, 로그 수익률은 복리 수익률의 상대 시간입니다. 로그 수익률은 자산비의 로그 값이기에 그래프로 나타내면 자연스럽게 로그 스케일(log scale)로 표현되어 복리 효과를 이해하기 편리합니다. 복리 수익률은 수익률 자체는 복리이지만, 그래프에서 간격은 로그 스케일이 아닌 선형 스케일입니다. 일반적인 투자자는 로그 수익률에 익숙해지기 쉽지 않을 수 있습니다. 애초에 로그 수익률은 수익률이 아니기 때문입니다. 개인적인 분석 수준이라면, 밑을 2로 하는 로그를 사용하는 것이 좀 더 이해하기 쉬울 수 있습니다. 1 즉, 100%마다 자산이 2배로 증가한다고 해석하면 되기에, 100%마다 자산이 2.718배 증가하는 로그 수익률보다 수익률로 가늠하기 편리할 수 있기 때문입니다. 밑을 2로 하더라도 로그 특성은 그대로 유지됩니다. 로그

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SCHD + SPY + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

SCHD와 SPY에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석하며, 환율과 원화 또는 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 연장입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역으로 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자 분석에 보다 적합한 복리 수익률을 사용합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리 또는 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위험 정도를 살펴봅니다. 기존 분석 및 평균-분산 그래프 해석 방법은 다음 자료를 참고하기 바랍니다. 가능하면 먼저 읽어 보길 권합니다. 이 연재는 평균-분산 그래프

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SCHD + QQQ + 환율 + 예금 분산 투자 (평균-분산 그래프 분석) [자산 배분 시즌 2]

SCHD와 QQQ에 분산 투자했을 때, 한국인이 얻을 수 있었던 과거 성과를 살펴봅니다. 복리 수익률로 그린 평균-분산(Mean-Variance) 그래프를 이용하여 분석하며, 환율과 원화 또는 달러 예금도 함께 고려합니다. 이 연재는 자산 배분 분석 시즌 1의 연장입니다. 시즌 1 대비 보완 사항은 다음과 같습니다. 배당금 내역으로 데이터 오류가 있는지 확인하고, 필요한 경우 데이터를 보정해서 분석합니다. 선형 수익률(linear return, simple return) 대신 장기 복리 투자 분석에 보다 적합한 복리 수익률을 사용합니다. 고정된 예금 이율 대신 기준 금리 또는 이에 준하는 예금 이율을 가정합니다. VaR(Value at Risk)과 CVaR(Conditional Risk at Value) 지표를 이용하여 위험 정도를 살펴봅니다. 기존 분석 및 평균-분산 그래프 해석 방법은 다음 자료를 참고하기 바랍니다. 가능하면 먼저 읽어 보길 권합니다. 이 연재는 평균-분산 그래프

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로그 스케일, 로그 정규 분포, 로그 수익률 (투자에서 로그의 의미) [투자 성과 분석: 중급 34-37]

투자 성과 분석에서는 로그(log)를 많이 사용합니다. 로그 스케일(log scale), 로그 정규 분포(log-normal distribution), 로그 수익률(log return) 등이 있습니다. 로그는 복리로 변하는(exponential) 자산의 가격을 선형으로 바꾸어주는 함수입니다. 투자에서 로그의 본질은 무엇일까요? 지수 함수 형태로 변하는 자산의 가격을 로그를 이용하면 선형으로 변환되는 이유는 무엇일까요? 로그 수익률은 정말 수익률일까요? 4편의 글을 통해 투자에서 로그가 가지는 의미를 살펴봅니다. [중급 34] 로그와 로그 스케일 (투자 분석에서 로그의 의미와 로그를 사용하는 이유) [중급 34] 로그와 로그 스케일 (투자 분석에서 로그의 의미와 로그를 사용하는 이유) 지난 글에서 현실의 자산 수익률에 대해 중심 극한 정리(Central Limit Theorem; CLT)가 성립하지 않는 이유를 사례와 함께 살펴보았습니다. 중심 극한 정리는 수익률 분포가 고정이고, 수

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불확실하다, 정확하다, 안다, 모른다는 무엇일까? [투자 성과 분석: 중급 25-29]

투자 성과 분석에서는 불확실성과 정확성이 무엇인지 충분히 이해하고 구분해야 합니다. 불확실성은 어떤 변수가 가질 수 있는 값이 항상 일정하지 않음을 의미합니다. 제일야옹이즈와 삼삼뱀뱀즈가 맞붙은 결승전에서 제일야옹이즈가 우승할 확률이 절반이라면, 제일야옹이즈 우승이라는 변수는 불확실성을 가지게 됩니다. 불확실성은 정도의 개념이기에 확실한 경우부터 가장 불확실한 경우까지 연속적입니다. 정확성은 추정한 값이 실제와 얼마나 같은지를 의미합니다. 제일야옹이즈 우승 확률을 50%로 추정했다면, 제일야옹이즈 우승이라는 변수는 불확실성을 가지지만, 예측은 정확한 것입니다. 정확성 역시 정도의 개념입니다. 제일야옹이즈 우승을 60%로 추정하면 꽤 정확한 것이고, 90%로 추정하면 많이 부정확한 것입니다. 불확실성과 정확성은 모두 확률 분포로 모델링 되기에 헷갈릴 수 있습니다. 일상적으로 사용하는 안다와 모른다 역시 어떤 경우에는 불확실성을 가리키기도 하고, 또 다른 경우에는 정확성을 의미하기도 합

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통계적 분석으로 투자 전략의 우위를 가릴 수 있는 것일까? [투자 성과 분석: 중급 30-33]

투자 성과 분석에서 가장 어려운 주제를 슬쩍 엿보겠습니다. 자산 A와 자산 B의 지난 20년간 복리 수익률(CAGR)은 각각 7%와 10%였습니다. 투자자가 과거 데이터만으로 분석한다면 아마도 자산 B가 자산 A보다 미래에도 더 높은 수익률을 보일 거라 기대할 것입니다. 이러한 결론은 합리적인 것일까요? 정량적 분석을 통해 효율적인 투자 전략을 찾아 투자하는 퀀트 투자(quant investment)자들은 그렇다고 말할지도 모릅니다. 현실은 그렇게 간단하지 않습니다. 대개 우리가 얻는 자산에 대한 과거 데이터로는 충분히 높은 신뢰도로 미래를 추정할 수 없습니다. 이런저런 수익률 모델을 가정하고 신뢰도 분석을 하지만, 투자에서는 수익률 모델 자체가 고정되어 있지 않기 때문입니다. 경제 체질 자체가 변하기 때문입니다. 더욱이 수익률 모델이 고정되어 있다 가정하더라도 우연히 성과가 좋은 전략이 발견될 가능성은 기대보다 높습니다. 흔히 퀀트 투자 입문서에서 설명하는 것처럼 퀀트 투자는 많은

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내부 수익률을 이용한 투자 성과 분석 방법 (TSLY, NVDY, TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호 - XIRR()로 계산하는 현금 흐름을 반영한 실질 수익률)

지난 몇 편의 글을 통해 구글 시트, 마이크로소프트 엑셀, 파이썬으로 적립식/인출식/혼합식 투자 수익률에 대응하는 거치식 CAGR을 수치 해석으로 찾는 방법을 소개하였습니다. 이렇게 찾은 수익률을 경제학에서는 내부 수익률(Internal Rate of Return; IRR)이라 합니다. 지난 글: 내 적립식 수익률은 얼마나 높은 것일까? - 거치식 CAGR로 환산해서 비교해 보자 (파이썬, 구글 시트, 마이크로소프트 엑셀, 그리고 울프럼 알파) 구글 시트와 마이크로소프트 엑셀과 같은 스프레드시트는 내부 수익률을 손쉽게 계산할 수 있는 XIRR() 함수를 제공합니다. 내부적으로는 수치 해석 방식으로 근사치를 구하지만, 일반적인 함수처럼 사용할 수 있어 편리합니다. 4편의 글을 통해 XIRR() 함수를 이용하여 내부 수익률을 구하는 방법과 사례를 들어 봅니다. 커버드콜 ETF와 같이 배당률이 높은 자산에 투자하고, 배당금을 생활비로 사용하기 위해 인출할 때의 내부 수익률은 투자자 특히

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국내 상장 커버드콜의 종류와 기초자산과 비교 방법 (+ 자산운용사의 불성실함)

배당이라는 이름이 주는 안정감으로 고배당을 주는 커버드콜의 인기가 지속되고 있습니다. 제 책과 글을 통해 여러 번 해설했다시피 커버드콜은 기초자산보다 장기 수익률이 더 높은 상품이 아닙니다. 그렇다고 더 안전한 자산도 아닙니다. 그 이유를 분명하게 이해하지 못하면, 장기 투자 또는 은퇴 후 현금 흐름 마련에 있어 상당한 기회 손실이 생길 수 있습니다. 개인적으로 안타까운 현실입니다. 커버드콜이 왜 기초자산보다 유리하지 않은지는 각기 다른 관점으로 살펴보는 세 권 책에서 자세하게 해설하고 있으니 참고하기 바랍니다. 당신이 커버드콜에 장기 투자하면 안되는 이유 (매년 100만원씩 손해보지 않는 방법) - 커버드콜 투자를 말리는 이유 (커버드콜에 대한 흔한 오해) 커버드콜 투자를 말리는 이유: 부록 A 세금, 인플레이션, 현금 흐름 (장기 수익률 1% 차이가 당신의 은퇴에 미치는 영향) 국내 상장된 커버드콜은 어떤 종류가 있고, 그 성과를 기초자산과 어떻게 비교할 수 있는지 그 기본적인

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엑셀에서 파이썬을 사용하는 방법과 예제

마이크로소프트 엑셀은 비주얼 베이직(Visual Basic)이라는 언어를 기본으로 지원합니다. 셀에 입력하는 수식 표현으로는 처리하기 어려운 작업에 대응하기 위해서입니다. 비주얼 베이직은 배우기 쉬운 언어이며 강력한 기능을 제공하지만, 데이터 처리에 편리한 언어는 아닙니다. 프로그래밍 초보자가 쉽게 접근할 수 있으면서 데이터 처리에 적합한 언어로는 파이썬(Python)과 R을 들 수 있습니다. 엑셀은 이 중에서 파이썬을 지원합니다. 엑셀이 파이썬을 지원하는 방식은 비주얼 베이직과 다릅니다. 비주얼 베이직은 엑셀이 엔진을 내장한 형태라고 할 수 있습니다. 이에 비해 엑셀의 파이썬은 마이크로소프트 클라우드(cloud) 서비스를 통해 원격으로 구동됩니다. 파이썬 코드가 있으면, 관련 데이터를 클라우드에 보내 실행하고, 그 결과를 받아서 시트에 보여주는 것입니다. 이 때문에 엑셀의 파이썬은 제한이 많습니다. 온라인으로 연결되어 있어야 코드 실행이 가능하고 (이전 실행 결과는 캐시 되어 시트

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베이즈 정리와 모델 추정 [투자 성과 분석: 중급 23-24]

투자 성과 분석과 투자 결정을 수학적으로 설명한다면, 투자 성과 분석은 확률 모델에 기반한 통계적 분석이며, 투자 결정은 통계적 분석에 기반한 최적화(optimization)로 볼 수 있습니다. 확률 모델이란 무엇이고, 확률 모델을 이용하여 어떻게 결정(또는 추측이나 최적화)를 할 수 있는지, 이해하기 쉬운 사례를 들어 두 편에 걸쳐 설명합니다. 글에서 소개하는 베이지안 추론(Bayesian inference)을 이해하면, 논리적 추론이라는 것도 수학적으로 설명이 가능함을 알 수 있을 것입니다. [중급 23] 숨겨진 주사위는 몇 면일까? (모집단의 추정) [중급 23] 숨겨진 주사위는 몇 면일까? (모집단의 추정) 이제 본격적으로 투자 성과 비교에 대한 이야기를 해 보겠습니다. 투자 성과는 통계적으로 분석해야 하기에, 투자 성과 비교도 자연스럽게 통계적으로 살펴보아야 합니다. 이 연재에서는 통계학적으로 깊이 설명하지는 않습니다. 투자 성과 분석이 어떻게 이루어지는 대략적으로 이해할

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내 적립식 수익률은 얼마나 높은 것일까? - 거치식 CAGR로 환산해서 비교해 보자 (파이썬, 구글 시트, 마이크로소프트 엑셀, 그리고 울프럼 알파)

대개의 개인 투자자는 여건상 적립식 투자를 합니다. 매달 발생하는 근로 또는 사업 소득을 절약해서 만든 투자금으로 적립 투자를 합니다. 매달 동일한 금액을 투자하는 분도 있고, 소득이 증가함에 따라 조금씩 매회 투자금을 늘려가는 분도 있을 것입니다. 성과급(인센티브, 성과급)을 받으면 일시적으로 좀 더 많은 금액을 투자하기도 하고, 갑자기 목돈이 필요한 경우가 있어 한 동안 투자하지 못할 수도 있습니다. 증시가 과도하게 하락한 듯하면, 여윳돈으로 추가 투자하기도 합니다. 어떤 투자자가 5년을 적립식으로 투자해서 투자 원금 대비 40% 수익률을 거두었습니다. CAGR(연평균 성장률)로 환산해 보면 약 (1 + 40%)1/5 - 1 ≒ 7%입니다. 지난 5년간 미국 S&P 500 지수가 원화로는 연 10% 성장했다면, 내 투자가 미진한 것이 아닌지 의구심이 생길 수 있습니다. 적립식과 거치식은 은행의 적금과 예금의 관계와 같습니다. 동일한 금리라도 적금은 평균 투자금이 예금의 절반 정도

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파이썬으로 그려보는 투자 포트폴리오 분석 (정량적 투자 분석을 위한 입문서) 출간에 부쳐 (샘플북 포함)

파이썬(Python) 프로그래밍 언어(programming langauge)를 이용하여 투자 성과를 스스로 분석해 보고 싶은 투자자를 위한 책《파이썬으로 그려보는 투자 포트폴리오 분석 - 정량적 투자 분석을 위한 입문서》를 종이책과 전자책으로 출간하였습니다. 투자 관련 데이터 수집에서부터 분석을 위한 코드 작성과 데이터의 시각화 및 해석 방법까지 알차게 구성했습니다. 책 소개와 함께 관련 자료를 정리합니다. 참고: 제 모든 책은 연재글과 일부 내용이 다를 수 있습니다. 큰 흐름이나 전달하고자 하는 주제에 변화가 있는 것은 아닙니다. 보다 이해하기 쉽도록 문장을 재구성하고, 미흡했던 설명을 추가하고, 불필요한 내용은 제외합니다. 연재에서 소개하지 않았던 내용이 포함되기도 합니다. 어떤 책인가? 이 책은 자산 배분 전략으로 장기 분산 투자하는 투자자와 투자 성과를 포함한 투자 관련 데이터를 효율적으로 가공하고, 데이터를 이해하고 분석하기 쉬운 형태로 시각화해보고자 하는 투자자에게 특히

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2025년 5월 주식 투자 결산

2025년 5월 투자 성과는 -2.7%로 시장 벤치마크 4.5% 대비 -7.2% 하회하였습니다. 이번 달 주요 변경 사항 주요 변경 사항이 없습니다. 투자 전략별 비중 단순 데이 트레이딩 전략 (basic - 주간): 15% 단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (daily - 주간): 14% 중기+단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (hybrid - 주간): 21% 스윙 전략 (swing.MC - 주야간): 15% 스윙 전략 (swing.Q2 - 주야간): 16% 야간 보유 전략 (night - 야간): 13% 상관관계 기반 야간 보유 전략 (night.CR - 야간): 17% 전체 투자 자산 대비 비중: 50% (주간) + 31% (주야간) + 30% (야간) 벤치마크 대비 상대 수익률을 비중 조절에 사용하고 있습니다. 지금까지의 수익률 추이는 개인 카페에 기록하고 있습니다. 벤치마크 KODEX 200TR: 6.4% (2025년 4월 12,105 → 2025년 4월 12

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더 좋다는 것은 무엇일까? (확률적 우위와 투자 목표의 주관성) [투자 성과 분석: 중급 15-17]

투자자는 항상 어떤 자산이 투자하기에 조금이라도 더 유리한지 고민합니다. 과거 데이터를 참고하고, 미래를 추정해 보지만, 항상 부정확성이 따라옵니다. 만일 모든 자산의 미래 수익률 분포를 알고 있다면 알고 있다면 어떻까요? 오를지 내릴지는 모르지만 어떤 범위 내에서 어느 정도의 불확실성을 가지고 있는지 확률 분포로 모델링이 가능한 경우입니다. 이런 조건이 만족된다면, 투자자는 항상 합리적인 결정을 할 수 있을까요? 만일 그렇다면 모든 투자자는 동일한 결론을 얻게 될까요? 세 편의 글을 통해 이에 대한 이야기를 시작해 봅니다. [중급 15] 더 좋다는 것은 무슨 의미일까? (확률적 우위, 제일야옹이즈와 삼삼뱀뱀즈의 대결) [중급 15] 더 좋다는 것은 무슨 의미일까? (확률적 우위, 제일야옹이즈와 삼삼뱀뱀즈의 대결) 투자자는 항상 투자 가능한 여러 자산 중에서 선택을 해야 합니다. 이를 위해서는 어떤 자산이 다른 자산보다 상대적으로 더 나은 투자 성과를 얻게 될지 추정할 필요가 있습니

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현금과의 분산 투자 (변동성, 기하 평균, 켈리 공식과 섀넌의 도깨비 이야기) [투자 성과 분석: 중급 18-21]

분산 투자는 포트폴리오의 투자 수익률을 크게 낮추지 않으면서 변동성을 낮추기 위해, 상호 보완성이 있는 여러 자산에 투자금을 나누어 투자하는 기법입니다. 변동성이 없는 자산과 변동성이 없거나 극히 낮은 현금 또는 예금(단기 채권 포함)과의 혼합은 가장 간단하면서 이해하기 쉬운 분산 투자입니다. 네 편의 글을 통해 변동성이 단리 투자와 복리 투자에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 정형화하여 설명하는 켈리 공식과 섀넌의 도깨비에 대해 알아봅니다. [중급 18] 변동성이 낮을수록 투자에 유리할까? (장기 복리 투자자와 단기 단리 투자자) [중급 18] 변동성이 낮을수록 투자에 유리할까? (장기 복리 투자자와 단기 단리 투자자) 지난 글에서 투자 성과 분석의 주관성에 대해 간단하게 살펴보았습니다. 투자자마다 각자의 투자 목적이 있기에, 누군가에게는 합리적인 포트폴리오가 다른 사람에게는 그렇지 않을 수 있습니다. 동일한 기대 수익률에 변동성이 더 높은 포트폴리오지만, 경우에 따라서는 갑돌이처럼

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[파이썬 데이터 분석 14 ~ 19] 커버드콜은 왜 투자 가치가 없을까? (커버드콜을 잘못 해석하는 이유)

커버드콜이 왜 기초자산보다 낮은 수익률에 더 높은 위험을 가진 자산인지 여러 권의 책과 많은 글을 통해 소개하였습니다. 자산운용사들과 책/글/동영상 등 콘텐츠 제작자들의 착각 또는 단순한 무지를 넘어 자신들의 이익을 위해 커버드콜을 권하는 비양심적인 작태를 보면, 마음이 심란합니다. 고스란히 개인 투자자들의 기회 손실로 이어지기 때문입니다. 이 글에서는 파이썬을 이용하여 기초자산과 커버드콜의 성과를 다각도로 비교하는 5편의 글과 투자 성과 분석은 왜 통계적 관점에서 접근해야 하는지 설명하는 1편의 글을 소개합니다. [파이썬 분석 14] 기초자산과 커버드콜 - 두 자산의 성과를 비교해 보자 (TIGER 미국배당다우존스와 TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호) [파이썬 분석 14] 기초자산과 커버드콜 - 두 자산의 성과를 비교해 보자 (TIGER 미국배당다우존스와 TIGER 미국배당다우존스타겟커버드콜2호) 지금까지 파이썬을 이용하여 데이터를 가공하고 그래프로 표현하는 여러 방법을 살

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[파이썬 데이터 분석 20 ~ 23] 인플레이션을 고려한 거치식/적립식/인출식 투자 성과 분석하기

개인 투자자 대부분은 장기 적립식 투자로 자산을 불립니다. 이렇게 모든 자산을 은퇴 이후 조금씩 매도하면서 생활비로 사용하는 인출식으로 전환합니다. 이 때문에 투자자는 장기 투자 계획을 세우기 위해서는 거치식은 물론 적립식과 인출식으로도 투자 성과를 분석할 필요가 있습니다. 적립식과 인출식은 대개 장기에 걸친 투자이기에 물가가 상승하는 인플레이션(inflation)이 투자 성과에 큰 영향을 줍니다. 거치식 장기 수익률을 기대하고 적립식 투자를 시작하지만, 실질 투자 성과는 기대에 훨씬 못 미치기에 투자자는 냉정하게 기대 성과를 추정할 필요가 있습니다. 네 편의 글을 통해 거치식/적립식/인출식에서 인플레이션을 고려하고, 인플레이션과 자산 가격 흐름이 투자 성과에 어떤 영향을 주는지 분석하는 방법을 살펴봅니다. [파이썬 분석 20] 인플레이션을 고려해 보자 (한국은행 소비자물가지수 데이터 사용) [파이썬 분석 20] 인플레이션을 고려해 보자 (한국은행 소비자물가지수 데이터 사용) 장기

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출판하기 전에 알아두면 좋은 이야기들 (초보 작가에게 도움이 되는 자가 출판을 위한 조언들) 출간에 부쳐 (샘플북 포함)

자가 출판으로 책을 출간하려는 초보 작가가 알아두면 좋은 이야기를 정리한 《 출판하기 전에 알아두면 좋은 이야기들 - 초보 작가에게 도움이 되는 자가 출판을 위한 조언들》을 종이책과 전자책으로 출간하였습니다. 8편의 블로그 연재글과 관련 글 1편을 묶어 수정 보완하였습니다. 참고: 제 모든 책은 연재글과 일부 내용이 다를 수 있습니다. 큰 흐름이나 전달하고자 하는 주제에 변화가 있는 것은 아닙니다. 보다 이해하기 쉽도록 문장을 재구성하고, 미흡했던 설명은 추가하고, 불필요한 내용은 제외합니다. 이 책의 경우 인공지능 이미지 생성 서비스를 이용하여 삽화를 만드는 짧은 사례를 추가하였습니다. (이 글은 종이책 출간 시점을 기준으로 작성하였고, 전자책 출판 상황에 따라 업데이트합니다.) 어떤 책인가? 이 책은 적은 비용으로 책을 출판하기 위해 자가 출판을 선택한 초보 작가를 위한 기초 설명서입니다. 출판이 대략적으로 어떻게 이루어지는 소개하고, 스스로 원고를 편집하면 발생할 수 있는 시행

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레버리지와 공매도 (평균-분산 그래프로 살펴보자) [투자 성과 분석: 중급 9, 12-14]

자산의 특성 및 자산 간 관계를 시각적으로 표현하여 살펴보기에는 평균-분산 그래프가 유용합니다. 대개의 평균-분산 그래프에는 투자 가능한 자산 및 복수 자산에 분산 투자한 포트폴리오를 표시합니다. 몇몇 자산은 강한 관계로 묶여 있습니다. 대표적으로 레버리지로 투자하는 레버리지 ETF와 시장의 하락에 투자하는 인버스 ETF는 기초자산에 대한 파생 상품이라 할 수 있습니다. 평균-분산 그래프로 살펴보면, 레버리지와 인버스는 자산과 현금에 분산 투자하는 특수한 경우입니다. 대출을 받아 100% 이상으로 기초자산에 투자하면 레버리지 ETF가 되고, 기초자산을 공매도하여 추가 현금을 만들면 인버스가 되기 때문입니다. 레버리지와 인버스는 평균-분산 그래프에서 어떻게 모델링 하여 표현할 수 있으며, 그중에서 레버리지의 위험은 레버리지 배율에 따라 어떻게 증폭되는지 살펴봅니다. 더 나아가 미국 시장에 투자하는 레버리지 ETF가 지금까지 높은 수익률을 거둘 수 있었던 요건은 무엇이었는지 생각해 봅니

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2025년 4월 주식 투자 결산

2025년 4월 투자 성과는 4.7%로 시장 벤치마크 2.9% 대비 1.9% 상회하였습니다. 이번 달 주요 변경 사항 주요 변경 사항이 없습니다. 투자 전략별 비중 단순 데이 트레이딩 전략 (basic - 주간): 15% 단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (daily - 주간): 14% 중기+단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (hybrid - 주간): 20% → 21% 스윙 전략 (swing.MC - 주야간): 16% → 15% 스윙 전략 (swing.Q2 - 주야간): 16% 야간 보유 전략 (night - 야간): 13% 상관관계 기반 야간 보유 전략 (night.CR - 야간): 16% → 17% 전체 투자 자산 대비 비중: 50% (주간) + 31% (주야간) + 30% (야간) 벤치마크 대비 상대 수익률을 비중 조절에 사용하고 있습니다. 지금까지의 수익률 추이는 개인 카페에 기록하고 있습니다. 벤치마크 KODEX 200TR: 1.6% (2025년 3월 11,9

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[파이썬 데이터 분석 11 ~ 13] 위험 또는 위험의 변화를 살펴보자

투자자가 자산의 투자 성과 분석에서 관심을 가지는 요소는 크게 두 가지입니다. 수익과 위험입니다. 수익은 대개 산술 평균 또는 기하 평균 수익률을 사용합니다. 위험은 투자 목적에 따라 달라집니다. 원금 손실이 위험인 투자자도 있고, -20% 이상 하락하는 경우가 위험일 수도 있습니다. 예금 이하의 수익률을 얻은 것을 위험으로 간주하거나, 충분한 수준으로 은퇴 자금을 마련하지 못하는 것이 위험인 투자자도 있을 수 있습니다. 위험은 투자자마다 정의가 다르기에, 일반적인 위험 지표로 표현하기 어렵습니다. 일반적인 위험 지표를 사용하되 각자 자신에게 맞춰 해석하거나, 본인에게 맞춰 데이터를 처리해서 분석해야 합니다. 투자자가 투자 성과 분석을 위한 기초적인 이론을 공부하고, 분석 방법을 배워야 하는 이유가 여기에 있습니다. 다음 세 편의 글은 기하 평균 수익률은 평균-분산 그래프에 나타내어 산술 평균 수익률과 비교하는 방법과, 위험 지표로 하위 k% 순위 수익률을 살펴보는 방법을 소개합니다

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[파이썬 데이터 분석 6 ~ 10] 자산 배분 투자의 분산 투자 효과를 평균-분산 그래프에 나타내보자

평균-분산 그래프는 여러 자산에 분산 투자했을 때의 효과를 추정할 수 있는 유용한 도구의 하나입니다. 개별 자산의 특성과 상대적인 관계 및 혼합 효과까지 시각적으로 도시할 수 있기에, 투자 성과 분석에서 활용도가 높습니다. 장기 투자자라면 평균-분산 그래프를 어떻게 그리고, 그 의미가 무엇인지를 이해하고 본인에게 맞춰 사용한다면, 투자 결정에 도움을 얻을 수도 있습니다. 파이썬으로 평균-분산 그래프를 그리고 해석하는 5편의 글을 소개합니다. [파이썬 분석 6] 산점도(scatter plot)에 자산의 특성을 나타내고, 예금과 혼합 효과도 표현해 보자 [파이썬 분석 6] 산점도(scatter plot)에 자산의 특성을 나타내고, 예금과 혼합 효과도 표현해 보자 지금까지 파이썬을 이용하여 두 가지 종류의 그래프를 그리는 방법을 살펴보았습니다. 시간의 흐름에 따른 변화를 파악하기에 편리한 선 그래프와 확률 분포를 나타내는데 유용한 히스토그램(histogram; 도수분포그래프)이었습니다.

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챗GPT(ChatGPT)로 사진을 지브리 스타일로 변환하는 방법과 예 (인물 사진)

챗GPT(ChatGPT)를 이용하면 사진을 특정 스타일로 바꿀 수 있습니다. 최근 이 기능을 이용하여 스튜디오 지브리의 애니메이션 스타일로 변경하는 방법이 소개되어 큰 인기를 끌고 있습니다. 이 글에서는 챗GPT의 간단 가입 방법을 소개하고, 사진 변환 방법과 어떤 결과물이 만들어지는지 인물 사진 위주의 결과물로 살펴보는 글 4편을 소개합니다. 챗GPT 간단 가입 방법 무료 버전 사용 제한 챗GPT(https://chatgpt.com/)에 가입하는 가장 간단한 방법의 하나는 구글 계정으로 연결하는 것입니다. 신규 가입에서 구글 계정으로 가입을 신청하고, 본인의 구글 계정에 연결합니다. 이어지는 화면에서 이름과 생년월일을 기입하고, 약관에 동의하면 가입이 완료됩니다. 이렇게 가입한 챗GPT의 무료 버전은 사진을 변형할 수 있지만 제한이 있습니다. 하루에 올릴 수 있는 사진의 수는 글 작성 시점 현재 3장으로 제한되어 있고, 사진 변형도 횟수 제한이 있습니다. 고정적인 제한은 아니고,

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2025년 3월 주식 투자 결산

2025년 3월 투자 성과는 -9.3%로 시장 벤치마크 -5.6% 대비 -3.6% 하회하였습니다. 이번 달 주요 변경 사항 주요 변경 사항이 없습니다. 투자 전략별 비중 단순 데이 트레이딩 전략 (basic - 주간): 16% → 15% 단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (daily - 주간): 15% → 14% 중기+단기 매매 신호 기반 데이 트레이딩 전략 (hybrid - 주간): 21% → 20% 스윙 전략 (swing.MC - 주야간): 17% → 16% 스윙 전략 (swing.Q2 - 주야간): 17% → 16% 야간 보유 전략 (night - 야간): 14% → 13% 상관관계 기반 야간 보유 전략 (night.CR - 야간): 16% 전체 투자 자산 대비 비중: 49% (주간) + 32% (주야간) + 29% (야간) 벤치마크 대비 상대 수익률을 비중 조절에 사용하고 있습니다. 지금까지의 수익률 추이는 개인 카페에 기록하고 있습니다. 벤치마크 KODEX 200TR

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제미나이(Gemini)를 이용한 지브리/피너츠/명탐정 코난 스타일 그림(이미지) 그리기 (+ImageFX, +이미지 크리에이터)

챗GPT(ChatGPT)나 구글 제미나이(Gemini)를 이용하여 사진(이미지)을 특정 스타일로 변환하는 것이 유행하고 있습니다. 스튜디오 지브리의 애니메이션 스타일이나, 피너츠(Peanuts), 이누야샤, 명탐정 코난 만화 스타일을 선호하는 듯합니다. 챗GPT나 제미나이 모두 무료 버전에서는 이 기능을 제공하지 않거나 제약이 이 글은 특정 스타일의 이미지를 생성하는 방법을 소개합니다. 챗GPT를 이용하여 보유한 사진이나 그림 또는 이미지를 지브리 스타일로 변환하는 방법은 다음 두 글을 참고하기 바랍니다. 챗GPT(ChatGPT)로 사진을 지브리 만화 스타일로 변환하기 챗GPT(ChatGPT)로 사진을 지브리 만화 스타일로 변환하기 챗GPT(ChatGPT)로 사진을 특정 스타일의 만화 스타일로 변환하는 것이 유행이라 한 번 해 봤습니다. 구글 제미나이(Gemini)는 무료 버전의 경우 이 기능을 제공하지 않습니다. 유료 버전을 사용해야 가능합니다. 마이크로소프트 코파일럿(Copilo

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