모멘텀은 금융시장에서 발생하는 최고의 이상현상(Premier Anomaly)이다. 인간의 감정이 일으키는 행동학적 편향은 지금까지 모멘텀 현상이 강력하게 작용했고 앞으로도 지속될 것이라는 합리적인 근거가 된다. 기준점편향, 확증편향, 처분효과, 양떼효과, 과대확신 등이 주가에 대한 과소반응과 과잉반응을 야기해 추세를 만들어 내기 때문이다. 모멘텀을 이용한 동적 자산배분은 규칙기반모형(Rule-based ...
모멘텀은 금융시장에서 발생하는 최고의 이상현상(Premier Anomaly)이다. 인간의 감정이 일으키는 행동학적 편향은 지금까지 모멘텀 현상이 강력하게 작용했고 앞으로도 지속될 것이라는 합리적인 근거가 된다. 기준점편향, 확증편향, 처분효과, 양떼효과, 과대확신 등이 주가에 대한 과소반응과 과잉반응을 야기해 추세를 만들어 내기 때문이다. 모멘텀을 이용한 동적 자산배분은 규칙기반모형(Rule-based Model)으로서 가격분석만으로 글로벌 분산, 타이밍 포착, 자산배분, 리밸런싱까지 이루어지게 하여 투자자의 감정적 개입을 배제 시키고 하방위험을 극소화한다. 본 연구에서는 국내 주식시장에 상장된 해외 ETF 12종과 단기채권 ETF 1종을 선정하고, 이와 유사한 움직임을 보이는 지수로 보호적 자산배분(Protective Asset Allocation)을 시뮬레이션 했다. 구체적으로는 내표본(2002 - 2012) 시뮬레이션으로 입력변수를 최적화 했으며 외표본(2013 - 2017)을 포함한 시뮬레이션으로 모형을 검증했다. 최종 모형은 연복리수익률 11.58%, 연 표준편차 6.94%, 샤프비율 1.11, MDD –5.68%의 성과를 나타냈다. 또한 엑셀과 VBA로 ETF 자산배분 시스템을 개발하여 국내시장에서도 하방위험을 피하고 안정적인 수익을 올릴 수 있는 투자를 할 수 있음을 제안한다.
모멘텀은 금융시장에서 발생하는 최고의 이상현상(Premier Anomaly)이다. 인간의 감정이 일으키는 행동학적 편향은 지금까지 모멘텀 현상이 강력하게 작용했고 앞으로도 지속될 것이라는 합리적인 근거가 된다. 기준점편향, 확증편향, 처분효과, 양떼효과, 과대확신 등이 주가에 대한 과소반응과 과잉반응을 야기해 추세를 만들어 내기 때문이다. 모멘텀을 이용한 동적 자산배분은 규칙기반모형(Rule-based Model)으로서 가격분석만으로 글로벌 분산, 타이밍 포착, 자산배분, 리밸런싱까지 이루어지게 하여 투자자의 감정적 개입을 배제 시키고 하방위험을 극소화한다. 본 연구에서는 국내 주식시장에 상장된 해외 ETF 12종과 단기채권 ETF 1종을 선정하고, 이와 유사한 움직임을 보이는 지수로 보호적 자산배분(Protective Asset Allocation)을 시뮬레이션 했다. 구체적으로는 내표본(2002 - 2012) 시뮬레이션으로 입력변수를 최적화 했으며 외표본(2013 - 2017)을 포함한 시뮬레이션으로 모형을 검증했다. 최종 모형은 연복리수익률 11.58%, 연 표준편차 6.94%, 샤프비율 1.11, MDD –5.68%의 성과를 나타냈다. 또한 엑셀과 VBA로 ETF 자산배분 시스템을 개발하여 국내시장에서도 하방위험을 피하고 안정적인 수익을 올릴 수 있는 투자를 할 수 있음을 제안한다.
Momentum is the leading anomaly in financial markets. The behavioral bias caused by human emotions is a rational basis that the momentum phenomenon has worked so strongly and will continue in the future. This is because anchoring effect, confirmation bias, disposition effect, herd effect, and overco...
Momentum is the leading anomaly in financial markets. The behavioral bias caused by human emotions is a rational basis that the momentum phenomenon has worked so strongly and will continue in the future. This is because anchoring effect, confirmation bias, disposition effect, herd effect, and overconfidence cause trends that cause underreaction and overreaction to stock price. Dynamic asset allocation using momentum is a rule-based model, which allows global dispersion, timing capture, asset allocation, and rebalancing through price analysis to exclude the investor's emotional intervention and minimize the downside risk. In this study, we selected 12 foreign index ETFs and 1 short-term bond ETF on the Korean stock market, and simulated the Protective Asset Allocation with similar index. Specifically, the input variables were optimized by the simulation of in sample (2002 - 2012) and the model was verified by simulation including out of sample (2013 - 2017). The final model showed a compound annual return of 11.58%, an annual standard deviation of 6.94%, a sharp ratio of 1.11, and an MDD of -5.68%. In addition, we suggest that ETF asset allocation system is developed with Excel and VBA so that investors can invest in asset allocation to avoid downside risk and to make stable profits in Korean market.
Momentum is the leading anomaly in financial markets. The behavioral bias caused by human emotions is a rational basis that the momentum phenomenon has worked so strongly and will continue in the future. This is because anchoring effect, confirmation bias, disposition effect, herd effect, and overconfidence cause trends that cause underreaction and overreaction to stock price. Dynamic asset allocation using momentum is a rule-based model, which allows global dispersion, timing capture, asset allocation, and rebalancing through price analysis to exclude the investor's emotional intervention and minimize the downside risk. In this study, we selected 12 foreign index ETFs and 1 short-term bond ETF on the Korean stock market, and simulated the Protective Asset Allocation with similar index. Specifically, the input variables were optimized by the simulation of in sample (2002 - 2012) and the model was verified by simulation including out of sample (2013 - 2017). The final model showed a compound annual return of 11.58%, an annual standard deviation of 6.94%, a sharp ratio of 1.11, and an MDD of -5.68%. In addition, we suggest that ETF asset allocation system is developed with Excel and VBA so that investors can invest in asset allocation to avoid downside risk and to make stable profits in Korean market.
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