Ch 14. 포트폴리오 이론과 분산 투자

“수익은 높이고 위험은 낮출 수 있을까?” 해리 마코위츠(Harry Markowitz)는 1952년, 자산들 간의 상관관계를 활용하면 전체 수익률을 훼손하지 않으면서도 위험을 획기적으로 줄일 수 있다는 점을 수학적으로 증명했습니다.

1. 포트폴리오 효과의 핵심

두 자산의 기대수익률은 단순한 가중평균이지만, **위험(표준편차)**은 자산 간의 상관계수(Correlation)가 1보다 작기만 하면 각 자산의 위험 합계보다 작아집니다.

Portfolio Risk Formula

\sigma_p = \sqrt{w_1^2\sigma_1^2 + w_2^2\sigma_2^2 + 2w_1w_2\sigma_1\sigma_2\rho_{12}}

ρ12: 두 자산 간의 상관계수. 이 값이 낮을수록 분산 효과가 커집니다.

주식(고위험-고수익)과 채권(저위험-저수익)의 비중을 조절할 때 그려지는 궤적을 확인해 보세요.

자산 배분의 마법: 주식과 채권을 섞으면 단순 합계보다 위험(표준편차)이 줄어드는 구간이 발생합니다. 이것이 바로 마코위츠의 현대 포트폴리오 이론이며, 우리가 분산 투자를 해야 하는 수학적 근거입니다.

시뮬레이션 그래프에서 동일한 위험 수준에서 가장 높은 수익을 주거나, 동일한 수익 수준에서 가장 낮은 위험을 주는 포트폴리오들의 집합을 효율적 투자선이라고 부릅니다. 합리적인 투자자라면 반드시 이 선 위에 있는 포트폴리오를 선택해야 합니다.

상관관계의 중요성: 상관계수가 -1인 두 자산을 섞으면 이론적으로 비체계적 위험을 0까지 줄일 수 있습니다. 이것이 주식과 금, 달러 등을 섞어서 투자하는 자산 배분 전략의 근거입니다.

분산 투자는 금융 시장에서 유일하게 공짜로 주어지는 점심(Free Lunch)이라고 불립니다. 과학적인 자산 배분을 통해 탄탄한 수익의 지도를 그려보시길 바랍니다.