변동성 타기팅 전략은 측정된 변동성이 오르면 포지션을 줄이고, 변동성이 내려가면 익스포저를 늘립니다. 충격으로 추정치가 치솟기 전까지는 간단해 보입니다. 추정 방식과 리밸런싱 규칙에 따라 이벤트 이후 몇 주 동안 계속 포지션을 줄이거나, 시장이 회복된 뒤에야 다시 매수하거나, 포지션을 불안정하게 오르내릴 수 있습니다.
이런 문제의 상당수는 구현 실수 3가지에서 비롯됩니다. 각 실수는 합리적인 리스크 규칙을 백테스트에서 쓸모없어 보이게도, 대단해 보이게도 만들 수 있습니다. 먼저 목표가 무엇을 통제하려는지 정하고, 그 목적에 맞춰 추정 방식과 거래 일정을 조정해야 문제를 바로잡을 수 있습니다.
실수 1: 최근 변동성 추정치를 예측치로 취급하기
이동 표준편차는 선택한 기간을 요약한 값입니다. 다음 세션이 조용할지 거칠지는 알 수 없습니다. 짧은 기간은 충격에 빠르게 반응하지만, 충격이 표본에서 빠져나갈 때까지 추정치가 높은 수준으로 유지될 수 있습니다. 긴 기간은 오를 때도 내릴 때도 움직임이 느립니다.
연율화 변동성 목표가 10%이고 20일 추정치를 사용하는 전략을 생각해 봅시다. 추정치가 10%에서 25%로 뛰면 단순 역변동성 규칙은 익스포저를 이전 수준의 40%로 줄입니다. 충격이 관측 기간에서 빠져나가면 추정치가 급격히 낮아지고 익스포저는 다시 늘어날 수 있습니다. 그 경로는 목표 수치만큼이나 관측 기간, 수익률 시계열, 리밸런싱 일정에 좌우됩니다.
손실이 난 뒤 매도하고 가격이 반등한 뒤 리스크를 복구하는 포지션에서 문제가 드러나는 경우가 많습니다. 그렇다고 규칙이 틀렸다는 뜻은 아닙니다. 변동이 심한 기간에 리스크를 제한하는 것이 규칙의 목적일 수 있습니다. 하지만 실현 변동성만 보고하는 백테스트는 회전율과 늦은 시장 참여로 치른 대가를 감출 수 있습니다.
같은 기간에 여러 관측 기간을 적용해 테스트하고 충격 전후의 익스포저 경로를 살펴보세요. 표본 외에서 의사결정이 개선된다면 예측 모델을 쓸 근거가 될 수 있지만, 추정치가 더 매끄럽다는 이유만으로 더 복잡한 방식이 신뢰를 얻는 것은 아닙니다.
실수 2: 포지션 규모를 제한하고 목표를 달성했다고 보기
변동성 타기팅은 보통 배수로 구현합니다. 대략적인 계산식은 목표 변동성을 추정 변동성으로 나눈 뒤 전략의 기본 포지션에 적용하는 방식입니다. 레버리지 시장에서는 추정치가 낮을 때 배수가 커질 수 있습니다. 개발자는 백테스트에서 최대 한도를 두는 경우가 많은데, 이는 신중한 조치지만 규칙 자체를 바꿉니다.
목표 변동성이 12%, 추정 변동성이 4%, 기본 포지션이 1.0이라고 가정해 봅시다. 계산상 배수는 3.0입니다. 최대 한도가 1.5라면 전략은 의도한 익스포저에 도달할 수 없습니다. 반대로 추정 변동성이 30%로 오르면 계산상 배수는 0.4가 됩니다. 최소 익스포저 하한이 0.5라면 전략은 목표 공식이 요구하는 수준보다 더 큰 익스포저를 유지합니다.
| 규칙 | 방지하는 상황 | 달라지는 점 |
|---|---|---|
| 최대 익스포저 한도 | 추정 변동성이 매우 낮을 때 과도한 레버리지 | 시장이 안정된 기간에도 목표보다 낮은 익스포저를 유지함 |
| 최소 익스포저 하한 | 포지션을 완전히 0으로 줄이는 거래 | 변동성이 높은 기간에 더 많은 리스크를 유지함 |
| 변동성 하한 | 거의 0에 가까운 추정치로 나누는 상황 | 분모의 최솟값을 설정함 |
이 세 가지는 서로 다른 통제 장치입니다. 전략 명세서에 각각 따로 적고, 각 장치가 얼마나 자주 작동하는지 보고하세요. 최대 한도가 표본의 절반 동안 적용된다면 실현 변동성이 목표보다 낮은 것은 예상 가능한 결과일 수 있습니다.
실수 3: 모델에서는 연속 리밸런싱하고 계좌에서는 간헐적으로 리밸런싱하기
백테스트는 매 봉마다 익스포저를 다시 계산하지만 모의 거래에서는 하루에 한 번 확인할 수 있습니다. 둘 다 같은 공식을 사용하더라도 서로 다른 전략입니다. 리밸런싱을 자주 하면 더 빠르게 대응할 수 있지만, 추정치의 잡음이 주문으로 이어질 수 있습니다. 선물에서는 회전율이 수수료와 잠재적인 펀딩 익스포저를 가져오고, 주식에서는 수수료, 스프레드, 시장 충격 비용이 발생합니다. 스프레드를 반복해서 넘나들면 작은 조정도 비쌀 수 있습니다.
포트폴리오가 100,000달러이고 목표 포지션이 50,000달러라고 해 봅시다. 추정 변동성 때문에 목표가 47,000달러로 내려간 뒤 다음 세션에 49,000달러로 오르면, 일일 규칙은 이틀 동안 5,000달러를 거래합니다. 주간 규칙은 관측일에 따라 한 번만 거래할 수 있습니다. 어느 일정이 항상 더 낫다고 할 수는 없습니다. 백테스트는 모의 전략이 실제로 따를 수 있는 일정을 모델링해야 합니다.
실용적인 대안으로 리밸런싱 밴드를 둘 수 있습니다. 현재 익스포저가 목표와 정해진 기준치 이상 차이 날 때만 거래하는 방식입니다. 거래 빈도를 줄일 수 있지만 리스크가 목표에서 벗어나도록 허용하기도 합니다. 밴드, 그에 따른 회전율, 실현 변동성을 함께 제시하세요. 밴드가 아무 영향도 주지 않는 것처럼 목표치만 제시해서는 안 됩니다.
변동성 타기팅 백테스트에는 무엇을 보고해야 할까요?
누군가 입력값을 보고 포지션 변경 이유를 설명할 수 있을 만큼 규칙을 명확하게 기록하세요. 최소한 각 업데이트 시점의 추정치, 계산상 배수, 적용 배수, 한도 또는 하한 적용 여부, 목표 익스포저, 실제 익스포저, 리밸런싱 결정을 보관해야 합니다. 그런 다음 같은 데이터, 비용, 체결 가정으로 여러 변형을 비교하세요.
그리고 가장 힘들었던 주를 자세히 살펴보세요. 손실이 나기 전에 전략이 리스크를 줄였나요, 아니면 손실이 난 뒤였나요? 회복 전에 익스포저를 복구했나요, 아니면 회복이 끝난 뒤였나요? 답만으로 리스크 규칙이 유용한지 결론 내릴 수는 없습니다. 실제로 어떤 규칙을 테스트했는지는 알 수 있습니다.
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