[데이터 분석 9] 세 자산의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)

두 자산의 가격 데이터를 이용하여 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보았습니다. 두 자산을 혼합하면 혼합 비중에 따라 평균-분산 그래프에 곡선 또는 직선의 형태로 포트폴리오가 배치됩니다. 각각의 포트폴리오는 투자자가 선택할 수 있었습니다. 과거 데이터에 대한 요약이기에 예전에 어떤 비중으로 투자했다면, 어떤 결과를 얻었을지에 대한 추정치입니다. 미래에 대한 예측이 아닙니다. 이전 글: [데이터 분석 8] 두 자산의 혼합 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 나타내 보자 (구글 시트 편)

과거에 대한 요약이지만, 자산의 특정 경향이 미래에도 어느 정도 지속될 거라는 투자자의 예상이 반영되면, 투자에 참고할 수 있습니다. 제 책이나 이 연재를 포함한 다른 연재에서는 이해의 편의를 위해 과거의 경향이 미래에도 재현된다는 가정하에 설명합니다. 하지만, 미래는 항상 불확실하며, 투자자의 관점이 투영되지 않으면 투자 결정을 할 수 없습니다.

수십 번에 걸쳐 강조합니다만, 통계량은 과거 데이터를 이해하기 쉽도록 요약한 결과일 뿐입니다. 미래에 대한 예측이 아닙니다. 미래에 대한 예측은 투자자가 하는 것입니다. 통계량이 하는 것이 아닙니다.

공지 (2025. 5. 15.) 책 출간으로 인해 부분 공개로 전환합니다. 양해 부탁드립니다. 책 소개: 구글 시트로 시작하는 투자 포트폴리오 분석 (오렌지사과의 불친절한 워크북) 출간에 부쳐 (샘플북 포함)

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.

복수 자산의 조합 수와 최적화

(책 출간으로 내용 생략)

자산 A	자산 B
0%	100%
20%	80%
40%	60%
60%	40%
80%	20%
100%	0%

 

자산 A	자산 B	자산 C
0%	0%	100%
0%	20%	80%
0%	40%	60%
0%	60%	40%
0%	80%	20%
0%	100%	0%
...
60%	0%	40%
60%	20%	20%
60%	40%	0%
80%	0%	20%
80%	20%	0%
100%	0%	0%

SPY + TLT + GLD 혼합 포트폴리오

(책 출간으로 내용 생략)

ARRAYFORMULA() 함수를 이용하여 세가지 자산을 혼합하는 포트폴리오를 계산하는 방법

분산형 차트에서 점에 대한 라벨을 정의하고 지정한 화면

 

SPY + TLT + GLD 혼합 포트폴리오의 형태

조합 데이터 공유

본 연재의 첫 글에서도 설명했지만, 연재에 사용한 시트를 공유하지 않습니다. 편리함을 익숙해지다 보면, 자칫 본래 목적인 각자에게 적합한 투자 결정을 내리기 위한 데이터 분석에 익숙해지기 어려울 수 있습니다. 사람은 조금 험난한 길이 장기적으로 도움이 될 거라는 것을 머리로는 알더라도, 쉬운 길이 눈에 보이면 그 길을 선택하는 경향이 있기 때문입니다.

이 연재에서 제시하는 예제는 스프레드시트에 익숙한 분에게는 어려운 부분이 거의 없을 것입니다. 스프레드시트에 익숙하지 않은 분이라면, 이번 기회에 스프레드시트 사용법을 배워가며 시행착오와 함께 경험을 쌓는 것이 장기적으로 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

이 연재를 읽고 본인이 사용할 시트를 직접 만들고, 다른 분들에게도 도움을 주기 위해 시트를 공유하는 것은 환영하고 권장합니다. 다만 다른 분들이 제공하는 시트를 참고하거나 사용하더라도 기본 과정은 직접 해 보길 권합니다. 투자자마다 투자 목적이 다를 수 있기에, 최종적으로는 본인에게 맞춰 직접 시트를 만들거나 수정해야 할 수 있기 때문입니다.

자산별 투자 비중 조합을 스프레드시트로 자동으로 생성할 수 있을 줄 알았는데, 어떻게 하면 될지 감이 잘 오지 않습니다. 제가 스프레드시트를 잘 다루는 편은 아니기 때문입니다. 하나씩 입력하기에는 개수가 많고 실수도 있을 수도 있기에, 파이썬(Python)으로 생성한 데이터를 공유합니다. (구글 시트 공유 링크)

자산이 2가지 또는 3가지인 경우에는 2%와 5% 단위로 조합되어 있고, 4가지인 경우에는 5% 단위로 조합되어 있습니다.

2, 3, 4개의 자산에 대한 투자 비중 조합 목록

정리하며

세 개의 자산을 혼합한 포트폴리오를 평균-분산 그래프 상에 나타내 보았습니다. 두 개의 자산 혼합에서 확장해서 동일한 방법을 적용할 수 있습니다. 다만 계산량이 증가할 수 있습니다. 혼합 포트폴리오는 그물의 형태가 되며, 투자자는 각자의 상황에 맞는 포트폴리오 위치를 그래프에서 확인할 수 있습니다.

이어지는 글: [데이터 분석 10] 특정 포트폴리오를 평균-분산 그래프에 표시해 보자 (구글 시트 편)

목록: 자산 배분 분석 방법과 사례 글 모음 [목록] (순서대로 차근차근 읽기를 권합니다)

출간 안내: 연재를 묶어 읽기 쉽게 보완하여 편집한 책이 종이책(교보문고)과 전자책(리디북스, 교보문고, Yes24, 알라딘)으로 출간되었습니다. 책 소개: 구글 시트로 시작하는 투자 포트폴리오 분석 (오렌지사과의 불친절한 워크북) 출간에 부쳐 (샘플북 포함)

참고 서적: <왜 위험한 주식에 투자하라는 걸까? - 장기 투자와 분산 투자에 대한 통계학적 시각> - 이 연재에서 소개하는 각종 분석 방법의 의미를 소개합니다.

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