본 포스팅은 이전 포스팅에 소개된 Tiger 200 ETF 상품의 2023년 수익률을 분석한 결과이다. 기간별 기하평균 수익률*, 기하평균 샤프지수, 기하 평균 수익 기반으로 분석된 평가 지수로 포트폴리오 내 기업들의 분포도를 생성하였다. 더불어 해당 기업을 순위화 하였고 선정된 기업을 정리 (top 10), 소개하였다.
* 기하평균 수익률: 5기간 (1주, 1개월, 1분기, 1반기, 1년) 개별 수익률의 기하평균 값
기하평균: 어떤 수를 곱해서 뒤의 수가 결정되는 수들에 대한 평균
기하평균 샤프지수: 기하평균 / 기하평균 편차
기하 평균 수익: 1주~1년 기간 기하평균 수익률*평가금액 (기대 수익)
1. TIGER 200 ETF: 대한민국 대표 우량기업 200개 종목에 분산투자하는 ETF (출처: 미래에셋)
2. 각 기간별 수익률 및 운용 평가지수 분포도 정리 (해당 평가지수 vs 기업수)
아래는 투자지수로 선별한 상위 10개 기업이다.
아래는 기하평균 수익률로 선별한 상위 10개 기업이다.
아래는 산술평균 수익률로 선별한 상위 10개 기업이다.
아래는 샤프지수로 선별한 상위 10개 기업이다.
본 포스팅에서는 미래에셋 Tiger 200 ETF의 200개 한국 대표 우량 기업 포트폴리오에 대하여 2023년 수익률을 분석한 결과이다. 기간 별 4개의 대표적 운용 평가 지수로 (투자지수, 산술평균 수익률, 기하평균 수익률, 샤프지수) 포트폴리오 내 기업들의 분포도를 생성하였고 해당 기업을 순위화 한 후 선정된 기업을 (top 10) 소개하였다.
위의 4가지 운용 평가 지수 분포도에 따르면 일부 극한값을 (outlier) 제외하고는 정규 분포도를 보이고 있다. 이는 리스크 관리를 위한 접근법의 결과로, 변동폭에 따른 손실을 최소화 하기 위한 분산 투자의 전형적인 모습이라 하겠다. 전체 기업의 (모집단) 평균값을 중심으로 균일한 편차로 개별 값이 분포되어 있음을 알 수 있다. 결과적으로 전체 투자 비중의 63% 이상의 회사에서 포지티브 수익을 (기하평균 수익률 기준) 보이고 있으며, 최적 수익을 위해 위의 분포도를 참조하여 포트폴리오 내 기업 투자 비중 관련 부분적 포트폴리오 조정이 필요하며, 수익률과 높은 양의 (positive) 상관관계를 보이는 새로운 평가지수의 (기업 경영 및 재무제표 기반) 개발 및 발굴도 기대한다.
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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