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인공지능 포트폴리오

Tiger 반도체 ETF, 미래에셋 자산운용 (2023년 11월 30일 기준): 기하평균 수익률/샤프지수/수익 기반 비즈맵 분석

by biznavi 2023. 12. 2.
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본 포스팅은 아래 사이트에 소개된 반도체 ETF 상품의 상장 후 수익률을 분석한 결과이다. 지난 포스팅에 이어 이번 자료도 기하평균 수익률, 기하평균 샤프지수, 기하 평균 수익 기반으로 분석된 투자 평가 지수*를 반영하여 작성하였다.

 * 기하평균 수익률: 5기간 (1주, 1개월, 1분기, 1반기, 1년) 개별 수익률의 기하평균 값

   기하평균: 어떤 수를 곱해서 뒤의 수가 결정되는 수들에 대한 평균

(GM, geometric mean, 위 식)

 

기하평균 샤프지수: 기하평균 / 기하평균 편차

기하 평균 수익: 1주~1년 기간 기하평균 수익률*평가금액 (기대 수익)

 

1. TIGER 반도 ETF: 4차 산업의 쌀이라고 불리는 반도체 관련 기업에 분산투자  

 

https://www.tigeretf.com/ko/product/search/detail/index.do?ksdFund=KR7091230003

 

미래에셋 TIGER ETF

미래에셋 TIGER ETF 공식홈페이지, 시장대표지수 및 다양한 섹터, 테마 등 국내에서 글로벌까지 ETF투자솔루션 제공

www.tigeretf.com

 

 

2. 투자 비중 기반 내림차순 정리 (분석 이전 수익률 데이터, 미래에셋 공식 발표 자료)

 

- 기하평균 수익률 및 관련 투자 지수 (기하평균 수익률/샤프지수/수익, 최근 1년간) 도출: 지수 내림 차순 정리

   - 자산변화: 기하평균 계산을 위해 수익률을 양의 수로 전환한 값 (전환식=수익률/100+1)

   - 자산변화 기하평균: 자산변화 값의 기하평균 값

   - 수익률 기하평균: 자산변화 기하평균 값을 수익률 기하평균 값으로 전환 (전환식=(자산변화 기하평균-1)*100)

   - 산술 평균 수익: 1주~1년 기간 산술 평균 수익률*평가금액 (실제 수익)

   - 상대 오차: 두 수익 간의 차이에 대한 오차율 (식=절대값|(기대평균 수익-산술평균 수익)/산술평균 수익|*100)

 

3. 비즈맵 비교 및 포트폴리오 내 기업 평가: 기하평균 수익률/샤프지수/수익 기반 비즈맵 비교 및 맵 위

치에 따른 기업 평가 (수익률 10% 이상 & 샤프지수 1.0 이상 기업)

 

- 기하평균 수익률/샤프지수/수익 기반 비즈맵 

 

본 포스팅에서는 미래에셋 자산운용 TIGER 반도체 ETF의 50개 국내 제약, 바이오기업 포트폴리오에 대하여 기하평균 수익률을 반영한 투자 평가 지수방식으로 분석한 비즈맵을 소개하였다. 주요 평가 지수는 기하평균 수익률 (5개 평가 기간의 곱에 대한 평균), 기하평균  샤프지수 (자산변화 기하평균/편차), 기하평균 기대 수익으로 최근 1년 기간 동안의 주가 움직임에 따른 수익률의 추세를 분석한 지표이다. 산술평균과 함께 1년 동안의 복리개념 수익이 반영된 기하평균 평가 지수를 사용함으로써 실제 평균 수익 및 기대 수익을 비교한 분석이라 하겠다. 이러한 기하평균 수익률과 산술 평균 수익률과의 차이는 상대 오차를 통해 판단할 수 있다 (2.0~15.8% 범위 내에서 차이를 보임). 계산식에 근거해 기하평균 수익이 산술평균 수익보다 항상 보수적인 수익이 도출되므로, 기하평균을 기반으로 하는 판단이 보수적인 기준이 될 수 있으며, 이에 향후 투자 평가 및 판단에 반영할 수 있겠다. 

 

투자 비즈맵에 따르면, 50개 기업 중 수익률 10%, 샤프지수 1.0 이상의 기준을 모두 만족하는 기업은 15개 기업으로 상품의 안정성을 의미하는 샤프지수가 1.02 ~ 1.18, 기대 수익률은 12.75 ~ 68.52%로 분포되어 있다. 분석 기간 (2023년 11월 30일 이전 최근 1년) 내 안정적인 주가의 움직임과 더불어 두 자리 수의 수익률을 보이는 기업으로 구성되었다. 전체 투자 비중의 약 80% 회사에서 포지티브 수익을 보이며 그 외는 네가티브 수익을 나타내고 있어 이에 따른 포트폴리오 내 기업 투자 비중조정도 고려해 보는 상황이라 하겠다.

 

여러 가지 투자 지수 평가, 포트폴리오 구축 다각화 및 최적화 방식을 적용하여 주요 산업 및 관련 기업의 가상 투자 및 수익률 분석을 진행 중이며, 이에 따른 ETF 포트폴리오 및 기업 선별 방식이 수익률에 미치는 영향의 유의성을 확인하고자 한다. 더불어 기업 평가 지수와 투자 평가 지수의 상관관계 및 이를 기반으로 하는 포트폴리오 구성을 통해 보다 효율, 효과적인 최적의 투자 포트폴리오를 구축하고자 한다. 

 

 

 

# 본 내용은 저자의 주관적인 생각이며, 모든 투자에 대한 판단 및 책임은 투자자 본인에게 있음

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