에너지 포트폴리오

Tiger 2차 전지 테마 ETF, 미래에셋 자산운용 (2023년 11월 12일 기준): 기하평균 수익률/샤프지수/수익 기반 비즈맵 분석

biznavi 2023. 11. 18. 12:12
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본 포스팅은 아래 사이트에 소개된 2차 전지 테마 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 2차 전지 테마 ETF: 전기차 ESS시장 급성장, 2차전지 시장 급성장에 따른 대한민국 2차전지 밸류체인에 분산투자  

 

TIGER 2차전지테마 | 미래에셋 TIGER ETF

 

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 0.7 이상 기업)

 

 

- 기하평균 수익률/샤프지수/수익 기반 비즈맵 

 

 

본 포스팅에서는 미래에셋 자산운용 TIGER 2차 전지 테마 ETF의 34개 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. 기존의 산술평균을 기반으로 반영한 평가 지수와 더불어 1년 동안의 복리개념 수익이 반영된 기하평균 평가 지수를 사용함으로써 실제 수익성 및 기대 수익을 비교한 분석이라 하겠다. 기하평균 수익률과 산술 평균 수익률과의 차이는 상대 오차를 통해 판단할 수 있다 (3.1~47% 범위 내에서 차이를 보임). 계산식에 근거해 기하평균 수익이 산술평균 수익보다 항상 보수적인 (상대적으로 적은) 수익이 도출되므로, 기하평균을 기반으로 하는 판단이 보수적인 기준이 될 수 있다. 이에 향후 투자 방향의 추정 및 판단에 반영할 수 있겠다. 

 

투자 비즈맵에 따르면, 34개 기업 중 수익률 10%, 샤프지수 1.0 이상의 기준을 모두 만족하는 기업은 현 시점에는 보이지 않는다. 상품의 안정성을 의미하는 샤프지수가 모두 1.0 이하라 분석 기간 (2023년 11월 12일 이전 최근 1년) 내 안정적인 주가의 움직임은 없었다고 판단된다. 전체 투자 비중의 약 80% 이상의 회사에서 (28개사) 마이너스 수익을 보이므로 이에 따른 포트폴리오 내 기업 투자 비중조정이 필요해 보이는 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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