📘 퀀트 투자 공부 16단계

📘 퀀트 투자 공부 16단계

— “리스크 패리티(Risk Parity): 수익률 예측 없이도 포트폴리오를 설계하는 방법”

15단계에서 마코위츠를 배웠죠.
그런데 마코위츠의 가장 큰 약점은 결국 이거였습니다.

“기대수익률을 맞춰야 최적화가 의미가 있다.”

근데… 현실에서 기대수익률 맞추는 건 거의 불가능합니다.
(맞춘다고 생각하는 순간, 이미 과신이에요)

그래서 퀀트 업계에서는 오래전부터 이런 방향으로 움직였습니다.

“수익률을 맞추지 말고,
리스크를 나눠 가지자.”

그게 바로 리스크 패리티(Risk Parity) 입니다.

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1️⃣ 리스크 패리티를 한 문장으로 정의하면

“포트폴리오 전체 위험에 대해
각 자산이 기여하는 위험을 비슷하게 맞추는 방법”

초보자들이 흔히 하는 60/40 포트폴리오는
비중은 60/40이지만
리스크는 60/40이 아닙니다.

대부분 리스크(변동성)는
주식이 거의 다 가져갑니다.

리스크 패리티는 이걸 뒤집습니다.

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2️⃣ 왜 60/40은 ‘리스크 불균형’인가

예를 들어

• 주식 변동성: 15%
• 채권 변동성: 5%

이라면,

비중을 60/40으로 나누어도
주식이 훨씬 더 크게 흔들립니다.

그래서 실제 리스크 기여도는
대충 이런 느낌이 됩니다.

• 주식 90%
• 채권 10%

즉,

겉으로는 분산인데
사실상 주식 몰빵인 경우가 많습니다.

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3️⃣ 리스크 패리티의 직관

리스크 패리티는 생각이 아주 단순합니다.

• 변동성이 큰 자산 → 비중을 줄이고
• 변동성이 작은 자산 → 비중을 늘린다

그 결과
각 자산이 포트폴리오에 주는 “흔들림”이 비슷해집니다.

즉,

“돈을 똑같이 나누는 게 아니라
흔들림을 똑같이 나눈다.”

이게 리스크 패리티의 철학입니다.

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4️⃣ 가장 쉬운 리스크 패리티: 1/Vol 가중치

리스크 패리티를 제일 단순하게 구현하면 이겁니다.

자산 비중 ∝ 1 / 변동성

예:

• 주식 변동성 15% → 1/0.15 = 6.67
• 채권 변동성 5% → 1/0.05 = 20

정규화하면
채권 비중이 주식보다 더 커집니다.

이게 “리스크를 균등하게 나누는” 방향입니다.

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5️⃣ (실행 가능한 코드) 리스크 패리티 비중 계산

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아래 코드는 외부 데이터 없이도 실행됩니다.
샘플 수익률 데이터를 만들고
1/vol 방식으로 비중을 계산합니다.

import numpy as np
import pandas as pd

def make_sample_returns(n_days=1000, seed=1):
    rng = np.random.default_rng(seed)
    stock = rng.normal(0.0003, 0.012, n_days)
    bond  = rng.normal(0.00015, 0.004, n_days) - 0.2*stock
    gold  = rng.normal(0.0002, 0.008, n_days) + 0.05*stock
    return pd.DataFrame({"stock": stock, "bond": bond, "gold": gold})

def risk_parity_weights(returns: pd.DataFrame):
    vol = returns.std()  # 일간 변동성
    inv = 1 / vol
    w = inv / inv.sum()
    return w

if __name__ == "__main__":
    rets = make_sample_returns()
    w = risk_parity_weights(rets)
    print("Risk Parity Weights:")
    print(w)

출력 예시는 이런 느낌일 겁니다.

• stock 0.25
• bond 0.55
• gold 0.20

(숫자는 랜덤 데이터라 다를 수 있어요)

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6️⃣ 리스크 패리티가 실전에서 강한 이유

리스크 패리티는 특히 이런 구간에서 강합니다.

✅ 변동성이 커질 때
✅ 주식이 흔들릴 때
✅ 하락장이 길게 이어질 때

왜냐하면

• 주식이 위험해질수록 비중이 줄고
• 채권/방어자산 비중이 커지기 때문입니다.

즉,

자동으로 방어 모드가 켜지는 구조

입니다.

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7️⃣ 리스크 패리티의 함정도 있다

리스크 패리티가 만능은 아닙니다.

특히 이런 구간에서는 약할 수 있어요.

⚠️ 금리 급등기 (채권이 같이 깨질 때)
⚠️ 주식/채권이 같이 떨어지는 구간
⚠️ 변동성 계산 기간이 짧아 노이즈가 심할 때

그래서 실전에서는
리스크 패리티에 보통 이런 장치를 붙입니다.

• 변동성 계산을 60일/120일로 길게
• 최소/최대 비중 제한
• 금/현금 같은 대체 방어자산 포함

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8️⃣ 아주 작은 실습 (핵심 과제)

✍️ 과제 16

당신이 생각하는 자산 3개를 고르세요.

• 주식 ETF
• 채권 ETF
• 금 ETF

그리고 “나는 비중을 이렇게 나눴을 때
누가 리스크를 얼마나 가져가고 있을까?”를
상상해보세요.

그 다음 이 문장을 쓰면 됩니다.

“나는 돈을 나누는 게 아니라
리스크를 나누는 포트폴리오를 만들겠다.”

이 문장을 이해하는 순간
자산배분 사고가 바뀝니다.

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📌 정리

• 마코위츠는 기대수익률 추정이 어려워 실전에 취약할 수 있다
• 리스크 패리티는 수익률 예측 대신 리스크를 균등하게 나눈다
• 가장 쉬운 구현: 1/변동성 가중치
• 실전에서 하락장 방어에 강한 구조
• 하지만 금리 급등기 등 예외 구간이 있어 방어장치가 필요하다

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