투자 이론에 대한 현대적인 해석과 암호화 자산 관리에 적합할 수 있는 이론은 자본 자산 가격 책정 모델(CAPM)입니다. 체계적 투자와 비체계적 투자의 두 가지 주요 유형을 기반으로 하는 이 모델은 위험 관리를 위해 분산화를 넘어섭니다. 방법을 알아 보려면 계속 읽으십시오.
자본 자산 가격 책정 모델 – 다각화를 넘어선 포트폴리오 구축
현대 포트폴리오 이론의 입문을 바탕으로 자본 자산 가격 책정 모델(CAPM)은 Jack Treynor, William Sharpe 및 몇몇 다른 사람들에 의해 소개되었습니다. CAPM은 투자 위험을 체계적 및 비체계적 두 가지 유형으로 나눕니다. 이 이론은 어떻게 다양화가 항상 위험과 시장 변동에 대한 답이 될 수 없는지에 대해 더 깊이 파고듭니다.
- 체계적 위험은 포트폴리오의 다각화와 관계없이 모든 투자에 적용되는 위험입니다. 예를 들어 경기 침체, 전쟁 및 자연 재해는 위험한 자산에 투자하는 투자자가 피할 수 없는 체계적인 위험의 예입니다.
- 비체계적 위험은 특이 또는 특정 위험이라고도 하며 위험한 개별 자산을 나타냅니다. 일반적으로 이러한 위험은 해당 자산에만 국한된 위험입니다. 예를 들어 주식에 대한 수익 보고서가 좋지 않거나 특정 암호 화폐의 유용성이 있습니다.
현대 포트폴리오 이론은 다양화를 통해 위험을 제거할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 다각화는 체계적 위험의 문제를 해결하지 못합니다. 모든 단일 주식 또는 암호 화폐를 소유하더라도 시장이 위아래로 움직이면 포트폴리오가 계속 변동합니다.
이어서 CAPM은 위험 자산, 특히 주식에 대한 체계적 위험과 기대 수익률 간의 관계를 설명합니다. 공식은 다음과 같습니다.
이는 장기적으로 특정 자산의 수익이 해당 위험(베타), 무위험 이자율 및 시장 전체의 예상 수익의 함수여야 함을 의미합니다. 네, 이 이론을 암호화폐 투자에 적용하는 것은 어렵지만, 여러분이 가져갔으면 하는 한 가지 개념이 있습니다.
베타 메트릭
베타는 더 넓은 시장과 관련된 자산의 위험을 측정하는 편리한 지표입니다. 상관관계와 달리 베타는 -1과 1 사이에 구속되지 않습니다. 상관관계는 두 자산 간의 상대적 관계만 측정하지만 베타는 이 관계의 민감도를 측정합니다. 예를 들어 비트코인 에 대한 베타가 1.5인 토큰은 비트코인 가격이 10% 움직일 때 15% 움직일 것으로 예상됩니다.
베타는 스프레드시트를 사용하여 상관 관계처럼 계산할 수 있습니다. 베타 공식은 두 데이터 세트의 공분산을 기본 시장의 분산으로 나눈 것입니다(암호화폐의 경우 일부 시장 지수 또는 단순히 비트코인의 가격 변동을 사용할 수 있습니다).
현대 포트폴리오 이론과 CAPM의 한계
현대 포트폴리오 이론(MPT)의 개념이 유용한 만큼 일상적인 투자 결정을 내리는 데에는 몇 가지 제한이 있습니다.
위험의 척도로서의 변동성? 그리 빠르지 않아, 나의 투자자 친구
MPT의 가정 중 하나는 변동성이 위험과 동의어라는 것입니다. 변동성은 포트폴리오 관리에 널리 사용되며 자산 가격 수익률이 정규 분포를 따른다고 가정합니다.
이 이론은 가격의 예외적으로 큰 변동이 사라질 정도로 드물다고 가정합니다. 0.3%의 확률로 3번의 표준 편차 이동이 발생할 것으로 예상되는 것을 기억하십니까? 글쎄요, 2014년부터 일일 비트코인 가격 움직임을 살펴보면 2162일 동안 3개의 표준 편차보다 큰 일일 움직임이 37개 관찰되었으며 이는 예상 빈도의 거의 6배인 1.7%로 나타났습니다!
실제로 시장 수익률은 정규 분포를 따르지 않습니다. 대신 극단적인 가격 변동이 예상보다 훨씬 더 자주 발생하는 ‘팻 테일’ 위험이 있습니다. 이것이 의미하는 바는 MPT와 같은 기술이 일상적으로 포트폴리오의 단점 잠재력을 과소평가한다는 것입니다. 투자 결정을 내릴 때 이것을 염두에 두어야 합니다.
이러한 이유로 일부 포트폴리오 관리자는 가격이 하락할 때 자산의 변동성에만 관심이 있기 때문에 대신 위험 측정으로 하향 변동성을 사용하는 것을 선호합니다. 결국, 제정신인 사람이라면 가격만 오르는 자산이 너무 불안정하다고 불평하지 않을 것입니다! 투자의 Sortino 비율은 분모에 전체 변동성을 사용하는 Sharpe 비율 대신 수익률을 마이너스 수익률의 변동성으로 나눈 것입니다.
VaR(Value-at-Risk), 손실 위험, CTE(Conditional Tail Expectation) 등과 같은 다른 유형의 위험 지표도 많이 있습니다.
사물의 움직임: 시간이 지남에 따라 자산 상관관계 및 베타의 불안정성
이러한 포트폴리오 관리 기술에 대한 또 다른 비판은 자산 간의 상관 관계와 베타가 과거 데이터를 사용하여 장기적으로 예측 가능하다고 가정한다는 것입니다. 그러나 그렇지 않다는 것을 암시하는 많은 경험적 증거가 있습니다.
역사적으로 상관관계가 없던 두 자산이 함께 매각되는 공통 요인의 합류로 인해 갑자기 상관관계가 될 수 있습니다. 예를 들어, 2008년 금융 위기 동안 업종이나 국가에 관계없이 대부분의 주식이 함께 폭락했습니다. 다각화되고 상관관계가 없는 주식 포트폴리오를 보유하고 있다고 믿는 투자자들은 포트폴리오 다변화 노력에도 불구하고 심각한 손실을 입었습니다.
이러한 종류의 경험은 암호화폐 거래에 직접 적용될 수 있습니다. 비트코인이나 이더리움의 대규모 매도 기간 동안 시장 공황은 모든 암호화폐로 확산되는 경향이 있습니다. 유용성이나 펀더멘털이 좋은 토큰이라도 더 넓은 시장과 함께 하락할 수 있습니다. 이러한 이유로 암호화폐에 투자할 때 주의를 기울이고 위험을 다각화하기 위해 다른 자산 클래스에도 투자하는 것이 좋습니다.
여기에서 투자할 곳
위에서 설명한 문제에도 불구하고 최근 기사에서 논의한 것처럼 현대 포트폴리오 이론 에 대한 일부 비판을 다루는 것이 가능합니다. 해결책은 방법론을 조정하는 데 있습니다. 포스트모던 포트폴리오 이론 , Fama-French 모델 등과 같이 이러한 이론을 더욱 견고하게 만들기 위해 많은 대체 기술이 개발되었습니다.
그럼에도 불구하고 변동성, 다양화 및 상관관계의 기본 개념을 이해하는 것만으로도 투자 및 거래에 많은 가치를 더할 수 있습니다.
