개요

본 전략은 과거 변동성 기반 필터를 추가하여 개선된 바이앤홀드 전략을 구현합니다. 필터는 시장 변동성이 높은 기간에는 매수 포지션을 닫고, 변동성이 낮을 때 다시 매수 포지션을 구축하여 전략의 최대 낙폭을 줄이는 역할을 합니다.

전략 원리

1. SPY의 과거 100일 간의 역사적 변동성을 계산합니다.
2. 만약 현재 변동성이 과거 100일 변동성의 95분위수보다 높으면 해당 거래일을 필터링하여 매수 포지션을 닫습니다.
3. 변동성이 95분위수보다 낮으면 매수 포지션을 구축합니다.

장점 분석

필터가 없는 단순한 바이앤홀드 전략과 비교할 때, 본 전략은 28년의 백테스트 기간 동안 연간 수익률이 향상되었고(7.95% 대 9.92%), 동시에 최대 낙폭이 크게 감소했습니다(50.79% 대 31.57%). 이는 시장 변동성 필터를 추가함으로써 전략의 수익률을 어느 정도 높이고 위험을 줄일 수 있음을 보여줍니다.

위험 분석

본 전략의 주요 위험은 변동성 계산 방법과 필터 매개변수 설정의 정확성에 있습니다. 변동성 계산이 정확하지 않으면 필터가 무용지물이 됩니다. 필터 매개변수가 너무 보수적이거나 너무 공격적으로 설정되면 전략 수익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, Past performance is not indicative of future results, 전략의 과거 성과가 미래 성과를 나타내지는 않습니다.

최적화 방향

다른 필터 Indicators를 확인 신호로 추가하는 것을 고려할 수 있습니다. 예를 들어 장기 이동 평균, 시장 지수 ADX 지표 등이 있습니다. 또한 매개변수 조정 최적화도 중요합니다. 예를 들어 다양한 lookback period, filtering threshold 등의 매개변수 설정을 테스트하는 것입니다. 기계 학습 및 시계열 분석 기술을 사용하여 변동성 예측 모델을 구축하고 최적화할 수도 있습니다.

요약

본 전략은 간단한 과거 변동성 기반 필터를 통해 SPY 바이앤홀드 전략의 수익률을 크게 향상시키고 동시에 최대 낙폭을 현저히 낮췄습니다. 이는 시장 상태 인식과 자산 배분의 중요성을 입증합니다. 우리는 변동성 모델을 계속 최적화하고 확인 신호를 추가함으로써 이 전략을 더욱 개선할 수 있습니다.