퀀트 노트

공개 데이터와 파이썬 코드로 퀀트 투자 전략을 직접 검증합니다. 데이터 출처와 가정을 함께 밝힙니다.

입문 시리즈 · 실전 시리즈 · 전체 글

이미 올린 글의 수치, 사실, 코드 설명을 바로잡거나 결과를 새 데이터로 바꾼 기록입니다. 고친 글에는 본문 끝에도 수정 날짜와 내용을 적어 둡니다. 오류를 발견하시면 문의로 알려 주세요.

2026-10-22

글 전체를 다시 점검해 수치, 서술, 코드의 재현성을 바로잡았습니다. 결과를 낸 코드에는 데이터 종료일을 넣어, 언제 실행해도 글의 표와 같은 기간으로 계산되게 했습니다(데이터 제공처가 과거 값을 고치면 끝자리가 조금 달라질 수는 있습니다). 개인정보처리방침에는 Google 광고 쿠키 고지, 맞춤형 광고와 애널리틱스 수집을 거부하는 방법, 문의 메일 처리 방식을 보탰습니다.

  • 퀀트 투자 입문 ⑤ — 첫 백테스트: 절대 모멘텀을 코드 30줄로 — 표의 수치가 그대로 재현되도록 코드에 종료일(2026-08-31)을 넣고, ‘2025년 이후 격차가 결정적으로 벌어졌다’는 서술과 ‘폭락을 피한 지점에서 두 선이 벌어진다’는 서술을 두 곡선의 비율로 다시 따져 고쳤으며, 결론의 보험료를 출발 조건을 뺀 기간 기준(연 1.8%p 안팎)으로 바로잡고, 차트의 ‘Momentum (net)’ 선이 비용을 반영한 선이라는 설명을 더했습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ③ — 백테스트란 무엇인가 — 과최적화 글의 홀드아웃 경계를 바로잡은 데 맞춰, 12개월 규칙의 2016~2026년 CAGR을 2015년 12월이 섞여 있던 9.22%에서 9.46%로 고쳤습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑥ — 거래 비용과 슬리피지, 백테스트에 현실 넣기 — 실행하는 날과 관계없이 표와 같은 기간(2026년 8월 말까지)의 데이터로 계산되도록 코드에 데이터 종료일(2026-08-31)을 넣었습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑦ — 과최적화, 가장 유혹적인 함정 — 홀드아웃 후반부에 어떤 개월 수도 Buy & Hold를 이기지 못했다고 쓴 문장과 요약문을 바로잡고(전반부 6위였던 10개월은 이겼습니다), 2015년 12월이 전반부와 후반부에 겹치던 경계를 2016년 1월부터로 고쳐 후반부 수치(3개월 11.94%, 12개월 9.46%)를 다시 계산했으며, 코드에 데이터 종료일(2026년 8월 말)을 넣고 3개월 모멘텀에 대한 근거 없는 서술을 실제 매매 횟수로 바꿨습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑧ — 위험 지표 완전 정복: 변동성, MDD, 샤프비율, 칼마비율 — 소르티노 비율의 하방 편차를 초과수익이 음수인 달끼리의 표준편차가 아니라 표준 정의(기준 미달분의 제곱평균 제곱근)로 고쳐(본문 코드와 계산 코드 run_series_backtests.py 모두) 표의 값을 다시 계산하고(0.59·0.36 → 0.63·0.37), 표의 출발 시점과 현금 수익률 가정이 모멘텀에 불리하게 작용한다는 설명을 더했습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑨ — 미래 참조 편향의 여러 얼굴 — 공시 시차 예제의 사용 가능 시점을, 사업보고서 제출 기한과 같은 날이라 보수적인 가정이 아니었던 결산일 + 90일에서 결산일 + 4개월로 바꿨습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑪ — 자산 배분 기초: 주식과 채권을 섞는 이유 — 데이터 기간의 끝(2023년 9월)을 “자료가 끝나는 달”이 아니라 사본에 금리 값이 있는 마지막 달로 바로잡고, 실러 자료의 주가·금리가 그달의 평균값이라는 점과 2023년 7~9월에는 배당이 빠져 있다는 점을 밝혔으며, 자산 배분이 절대 모멘텀보다 “훨씬 싼” 보험이라는 비교를 절대 모멘텀 글의 보험료(연 1.8%p 안팎)에 맞춰 비용이 아니라 단순함의 비교로 고쳤습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑫ — 리밸런싱은 정말 효과가 있을까 — 매월 리밸런싱이 불리했던 이유를 “모멘텀 때문”이라고 단정했던 문단을 이 자료에서 확인되는 1개월 자기상관과 월평균 자료의 한계를 밝히는 설명으로 바꾸고, 2023년 7~9월은 배당 없이 가격 변화만 반영했다는 점을 밝혔습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑬ — 상관관계와 분산투자의 수학 — 데이터 기간의 끝(2023년 9월)을 “자료가 끝나는 달”에서 금리 값이 있는 마지막 달로 바로잡고, 주가와 금리가 그달의 평균값이라는 점을 밝혔습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑭ — 밸류 팩터, 싼 주식은 정말 더 오르나 — 링크한 value_factor.py가 2006년 12월 고점 이후 기간을 여전히 165개월로 출력하던 것을 본문과 같은 163개월로 고쳤고, 2007년 이후 구간 이름을 ‘최근’ 대신 데이터가 끝나는 2020년 7월까지로 표시하고 그 구간의 MDD를 2006년 12월 고점 기준(-55.9%)으로 출력하게 했습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑯ — 저변동성 팩터, 덜 흔들리는 주식의 역설 — 참고 자료의 Black(1972) 항목에 빠져 있던 논문 제목과 학술지를 채우고, 평평한 증권시장선을 실증으로 보인 Black, Jensen, Scholes(1972)를 함께 적었습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑰ — 사이즈 팩터, 소형주 효과는 살아 있나 — SMB가 컸던 연대를 세 구간이라고 했던 문장을 표와 맞게 1940년대(+4.4%)를 넣은 네 구간으로 고치고, 퀄리티 글에서 바로잡은 RMW 설명(‘영업이익률’ → ‘수익성’)을 여기에도 반영했으며, 회귀 표에 쓴 투자 팩터(CMA)의 정의를 더했고, 링크한 size_factor.py가 1981년 이후 구간을 ‘현재’ 대신 데이터가 끝나는 2020년 7월까지로 표시하게 했습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑲ — 듀얼 모멘텀, 상대와 절대를 결합하기 — 듀얼 모멘텀의 최대 낙폭(-25.2%)이 나온 1987년 블랙먼데이 구간을 위기 표와 본문, 전체 코드(dual_momentum.py)의 위기 구간 목록에 더하고, 룩백 표에 빠져 있던 15개월·18개월 두 줄을 넣었으며, 참고 자료의 안토나치 2012년 논문 항목에 제목과 출처를 채웠습니다.
  • 퀀트 투자 입문 ⑳ — 올웨더 포트폴리오 뜯어보기 — 올웨더의 30/55/15가 리스크 패리티 계산의 결과라고 단정했던 문장을 같은 방향에 있다는 설명으로 고치고, 실러 자료의 주가·금리도 월평균 값이라 2022년 등의 수익률이 월말 종가로 계산한 숫자와 다르다는 점을 밝혔습니다.
  • 퀀트 투자 입문, 20편 정리 — 넷째 항목의 듀얼 모멘텀 요약에 전략의 최대 낙폭(-25.2%)이 나온 1987년 블랙먼데이 구간을 더했고, ⑳ 올웨더 요약의 ‘올웨더의 비중은 그 계산에서 나온다’를 올웨더 글의 수정에 맞춰 ‘위험을 고르게 나누면 올웨더처럼 채권이 많은 비중이 나온다’로 고쳤습니다.
  • 퀀트 실전 ② — 종목 스크리닝 시스템 만들기 — 이름 규칙 때문에 일반으로 들어간 종목이 지주회사 GS 말고도 손해보험사 현대해상과 부동산신탁회사 한국자산신탁이 있어, 이 둘을 금융으로 치면 순위 평균 상위 20개 중 금융·지주가 8개가 아니라 10개라는 점을 “그룹 안에서 줄 세우기” 절에 덧붙였습니다.
  • 퀀트 실전 ③ — 워크포워드 검증, 과거의 1등은 내일의 1등이 아니다 — “한 번 고르고 버티면” 절의 고정 보유(+44.9%)가 처음 고른 20종목을 그대로 묻어 둔 것이 아니라 같은 20종목을 매달 같은 비중으로 다시 맞춘 계산이라는 점을 본문과 표에 바로잡았습니다.
  • 퀀트 실전 ⑤ — 평균-분산 최적화, 가장 유명한 공식이 실전에서 지는 이유 — 장기채·중기채 상관 0.99가 같은 금리로 두 채권을 만든 방식에서 크게 나온다는 점과 월평균 가격의 한계를 밝히고, 0.5%p를 “48년치 데이터가 구분하지 못하는 차이”라고 한 문단을 부트스트랩 결과(재표본의 99%에서 장기채 비중 0%)에 맞게 고쳤으며, 부트스트랩 표에 장기채 행을 넣었습니다.
  • 퀀트 실전 ⑥ — 리스크 패리티, 기대수익 없이 위험만으로 나누기 — 레버리지 ERC의 샤프가 60/40보다 낮은 원인을 이자로 읽히게 쓴 문장을, 무위험 금리 레버리지는 샤프를 거의 바꾸지 않고 차이는 ERC 자체의 낮은 샤프에서 온다는 설명으로 고치고, 이자 합계 63%p가 현금 이자를 상계한 값임을 밝혔습니다.
  • 퀀트 실전 ⑧ — 추세추종과 손절 규칙, 손절은 정말 손실을 줄일까 — 본문 코드와 전체 스크립트(stop_loss.py)에 종료일이 없어 9월 17일 뒤에 돌리면 표와 다른 숫자가 나오던 것을, 종료일 2026-09-17을 넣어 표와 같은 기간의 데이터를 쓰도록 고쳤습니다. 이 기간으로 다시 돌린 스크립트 출력에 맞춰 보유 CAGR(6.60%→6.59%) 등 몇몇 값을 0.01%p 안팎 차이에 맞춰 고쳤고(소수 첫째 자리로 적은 2009~2026년 보유 CAGR 10.5%→10.4%, 규칙들이 진 폭 “연 2.6~4.3%p”→”2.6~4.2%p” 포함)(경위는 같은 코드가 다른 숫자를 낸 날에 적었습니다), 2011~2020년 박스권에서 200일선의 매매 횟수를 125번에서 130번으로, 코스닥 30년 보유 CAGR을 연 −0.7%에서 −0.6%로 바로잡았습니다.
  • 퀀트 실전 ⑨ — 세금과 거래 현실, 같은 전략도 계좌에 따라 결과가 다르다 — “결과” 절에 국내 상장 ETF(보유 연 2.20%p, 이동평균 연 2.31%p)와 연금 계좌(둘 다 연 0.28%p)에서 세금으로 깎인 폭을 더하고, 이 폭이 29개 구간별 차이의 중앙값이라 표의 중앙값끼리 뺀 값과 조금 다르다는 점을 밝혔으며, 마지막 절의 “연 1~2%p”를 일반 계좌 기준 “1.3~2.3%p”로 바로잡았습니다.
  • 퀀트 실전 ⑩ — 자동매매 파이프라인 만들기, 주문보다 안전장치가 먼저다 — 본문 코드와 전체 스크립트에 종료일 2026-09-17을 넣어 표와 같은 417거래일만 재생하도록 하고, 코드 주석의 “메서드 네 개”를 “세 개”로, BAND 없이 나온 작은 주문의 수수료를 “몇십 원”에서 “건당 15~17원”으로 고쳤으며, 최종 평가액을 FinanceDataReader가 주는 2026년 9월 17일 코스피 종가(6,715.41)로 다시 계산한 2,204만 원(2.20배)으로 바로잡았습니다.
  • 코스피에 요일 효과가 있을까 — 본문 코드가 표의 두 구간(1999~2012, 2013~2026)을 그대로 출력하도록 고치고, 본문 코드와 전체 코드(weekday_effect.py)에 데이터 종료일(2026-09-17)을 넣었습니다. 1999~2026년 전체로 계산한 화요일 t값(2.7)과 화요일과 나머지 요일의 차이 t값(1.58)을 덧붙이고 전체 코드도 이 차이를 출력하게 했으며, 같은 기간 데이터로 다시 계산해 보유 연복리를 9.37%에서 9.36%로 고쳤습니다.
  • 레버리지 ETF를 오래 들고 있으면 생기는 일 — 2배가 지수를 ‘거의 따라잡았다’던 설명을 2026년 5월 4일~7월 7일에는 지수를 앞섰다가 다시 뒤처졌다는 사실로 바로잡고, 구간표의 이름을 실제 계산에 쓴 시작일·종료일로 고쳐 월말 기준 수치(-46.1%)와 다른 이유를 밝혔습니다. 전체 기간 표의 누적 수익률과 연복리도 같은 기간(2026년 9월 17일까지) 데이터로 다시 계산한 값으로 고쳤고(2배 연복리 6.0%→5.9%), 전체 코드(leveraged_etf.py)에도 데이터 종료일(2026-09-17)을 넣었습니다.
  • 목돈을 한 번에 넣을까, 나눠 넣을까 — 코스피로 본 일시 투자와 분할 투자 — 전체 코드(dca_vs_lump_sum.py)에서 데이터가 월말 직전 일주일 안에 끝나면 끝나지 않은 달이 계산에 남던 조건을 고치고, 종료일(2026-08-31)을 넣어 언제 실행해도 표의 수치가 그대로 나오게 했습니다.
  • 코스피 최고의 날 10일을 놓치면 — 본문 코드와 전체 코드(best_worst_days.py)에 데이터 종료일(2026-10-14)을 넣어 언제 실행해도 표의 수치가 그대로 나오게 했습니다.
  • 변동성 타기팅 — 시장이 흔들릴 때 비중을 줄이면 — 위험 한 단위당 수익이 묶음마다 비슷하면 효율이 바뀌지 않는다고 쓴 설명을, 그럴 때도 위험을 고르게 맞춰 효율이 조금 나아지며 크게 나아지려면 변동성이 높은 시기의 위험 대비 수익이 뚜렷하게 낮아야 한다는 설명으로 바로잡았고, 전체 코드(vol_targeting.py)에 데이터 종료일(2026-10-19)을 넣어 언제 실행해도 표의 수치가 그대로 나오게 했습니다.

2026-10-04

  • 글마다 결과를 낸 파이썬 스크립트를 코드 페이지에 공개하고, 글 안의 코드 안내를 그 파일로 연결했습니다. 이전에는 글에서 가리킨 스크립트를 사이트에서 받을 수 없었습니다.
  • 공개 데이터 사본이 끝나는 시점(파마-프렌치 2020년 7월 등)을 해당 글에 밝히고, 그 뒤 기간을 “최근”으로 읽힐 수 있던 표현을 고쳤습니다. 논문을 언급한 글에는 참고 자료를 달았습니다.
  • 소개 페이지에 데이터 출처, 검증 방법, 편집 원칙을 정리하고 문의 페이지를 새로 만들었습니다.
  • 블로그를 시작하며 — 처음 적었던 발행 주기와 다룰 주제 목록을 실제로 올린 글에 맞게 고쳐 쓰고, 코드·수정 기록·문의 페이지 링크를 더했습니다.
  • 입문 ⑫ 리밸런싱은 정말 효과가 있을까 — 오르던 것이 더 오르는 경향이 나타나는 기간을 “1~12개월”에서 모멘텀 글과 같은 “3~12개월”로 바로잡았습니다.

2026-09-28

글 전체를 다시 검토해 수치, 사실, 코드 설명을 바로잡았습니다.

  • 파이썬으로 주가 데이터 받아오기 — 종료일은 두 번째가 아니라 세 번째 인자로 넘긴다고 바로잡고, 1년 거래일 수를 ‘약 245~250개’에서 ‘약 240~250개’로 고쳤습니다.
  • 입문 ② 수익률 계산 — 월별 수익률을 연환산하는 예제 코드를 ‘(1 + 월평균 수익률)의 12제곱’에서 전체 기간 복리 기준으로 바로잡고, 로그 수익률의 합에 exp를 씌운 뒤 1을 빼야 누적 단순 수익률이 된다는 설명을 보탰습니다.
  • 입문 ⑤ 첫 백테스트 — 2008년 금융위기 때 모멘텀의 낙폭을 표의 MDD(-30.5%)로 잘못 적었던 문장을 -20% 안팎으로 바로잡고, 첫 12개월이 현금으로 처리되는 출발 조건 설명을 더했으며, 누적 배수(약 7.3배, 1.4배→4.3배)를 다시 계산한 값으로, 급등 구간의 시작을 2025년으로 고쳤습니다.
  • 입문 ③ 백테스트란 무엇인가 — 미래 참조 편향의 예에서 연간 재무제표가 공시되는 시점을 ‘그해 연말’에서 ‘이듬해 3월 무렵’으로 바로잡고, 4단계가 나중에 코드에서 ‘함수 네 개’가 된다고 쓴 문장을 실제 코드에 맞게 고쳤습니다.
  • 입문 ⑥ 거래 비용과 슬리피지 — 리밸런싱 주기를 분기로 늘리면 비용이 3분의 1이 된다고 단정했던 문장을 매매할 수 있는 시점이 3분의 1로 준다는 뜻으로 고치고, 매매 횟수 출력 코드를 본문 수치(연평균 1.71회)와 같은 소수 둘째 자리로 맞췄으며, 과최적화를 “두 번째”가 아니라 “네 번째” 빠진 조각으로 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑦ 과최적화 — 전체 기간 최고 파라미터를 표와 다른 “17개월”로 적었던 문장을 표대로 3개월로 바로잡고, 동전 비유를 “24개 중에서 골랐다”는 사실이 결과를 왜곡한다는 뜻이 드러나게 고쳤습니다.
  • 입문 ⑧ 위험 지표 완전 정복 — 변동성 연율화 코드 주석을 “12를 곱한다”에서 “√12를 곱한다”로 고치고, 위로 튄 달이 샤프비율을 나쁘게 만든다고 쓴 문장과 칼마 0.5의 해석 문장을 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑨ 미래 참조 편향의 여러 얼굴 — merge_asof 예제에서 날짜 열 이름이 date로 잡히지 않을 수 있던 코드를 rename_axis('date')로 고치고, 재무 데이터 예시를 PBR에서 순자산으로, 삼성전자 수정주가 예시를 2017년 말 기준으로 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑩ 생존 편향 — 무작위 상장폐지 스트레스 테스트가 전략별 민감도를 보여 준다고 쓴 설명을, 모든 종목에 같은 폐지율을 주므로 부풀림의 크기만 가늠할 수 있다는 내용으로 고치고, 실제로는 없던 “삽질 기록” 카테고리를 언급한 문장을 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑪ 자산 배분 기초 — 다시 계산한 값에 맞춰 표의 40/60 연 변동성을 6.3%에서 6.2%로, 2000~2021년 주식·채권 상관계수를 -0.33에서 -0.32로 고쳤습니다.
  • 입문 ⑫ 리밸런싱은 정말 효과가 있을까 — 거래 비용 가정을 “편도 0.2%”에서 “왕복 0.2%(매도·매수 각 0.1%)”로, 리밸런싱 때 옮기는 금액을 “자산의 1~2%”에서 “평균 0.7% 정도”로 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑬ 상관관계와 분산투자의 수학 — 위기 때 상관계수가 “1에 가까워진다”고 단정한 문장을, 데이터가 보여 준 것 이상으로 말하지 않도록 “갑자기 크게 높아질 수 있다”로 고쳤습니다.
  • 입문 ⑭ 밸류 팩터 — 2006년 12월 고점 이후 회복하지 못한 기간을 165개월(13년 9개월)에서 표의 최장 침체와 같은 163개월(13년 7개월)로 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑮ 퀄리티 팩터 — RMW의 Robust 설명을 “영업이익률이 높은 회사”에서 “수익성이 높은 회사(매출에서 비용을 빼고 남는 이익이 자기자본에 비해 많은 쪽)”로 바로잡고, 반반 조합의 침체 기간 비교에서 163개월을 “13년”이 아니라 “13년 반”으로 고쳤습니다.
  • 입문 ⑯ 저변동성 팩터 — CAPM의 예측을 ‘기대수익률’이 아니라 ‘기대 초과수익률’ 기준으로 바로잡고, 베타로 보는 이유와 코로나 구간(2020년 1~7월) 표기를 정확히 고쳤으며, 금융위기·코로나 구간에서 고베타가 나았던 이유를 덧붙였습니다.
  • 입문 ⑰ 사이즈 팩터 — 시장과 밸류만 통제했을 때의 SMB 알파를 표와 맞게 1.16%(t 0.86)로 정정하고, 반즈의 논문을 CAPM의 첫 예외 보고로 단정한 표현과 세금 제도가 그대로였다고 쓴 문장을 바로잡았습니다.
  • 입문 ⑱ 멀티팩터 — 첫 표의 ‘시장’ 열이 무위험 수익률을 뺀 초과수익이라는 점을 밝혀 ‘시장−무위험’으로 고치고, 1999년 말 비중 예시가 1990년대 데이터만 보고 짠 경우라는 점을 분명히 했습니다.
  • 입문 ⑲ 듀얼 모멘텀 — 낙폭 그림에서 듀얼 모멘텀이 멈추는 수준을 그림과 맞게 ‘-10% 안쪽’으로 고치고, 안토나치의 2012년 논문을 출처에 더했으며, 룩백 비교표는 시작 시점(1952년 2월)이 달라 12개월 수치가 앞 표와 다르다는 설명을 넣었습니다.
  • 입문 ⑳ 올웨더 포트폴리오 뜯어보기 — LBMA 금 월평균 가격의 시작 연도(1960년)와 주식 변동성이 채권의 몇 배인지(1.8배)를 바로잡고, 2022년 채권 손실을 장기채(-26.8%)와 중기채(-14.9%)로 나눠 적었습니다.
  • 퀀트 투자 입문, 20편 정리 — 멀티팩터 요약을 수익률 하락이 아니라 개별 팩터 평균 수익 유지와 변동성 감소로 바로잡고, 빠진 현실은 성과를 깎는 쪽으로만 작용한다고 단정했던 다섯째 항목을 거래 비용 사례(CAGR 5.91%에서 5.37%)와 예외를 담아 고쳤습니다.
  • 실전 ① pykrx로 한국 종목 재무 데이터 받아오기 — PER 0.4를 “주가의 40%를 1년에 벌었다”고 풀이한 부분을 “1년에 주가의 2.5배를 벌었다”로, 재무 지표 갱신 시점 설명을 “KRX가 대부분 종목을 5월에 한꺼번에 갱신해 4월에도 전전년도 실적이 쓰인다”로, 받아 둔 스냅샷 구성을 “월말 21개와 9월 18일 1개”로 바로잡았습니다.
  • 실전 ② 종목 스크리닝 시스템 만들기 — 지주회사 PBR이 구조적으로 낮은 이유를 “자산 대부분이 자회사 지분이라서”로 바로잡고, 금융·지주 PBR 중앙값 0.38과 나머지 하위 10% 0.37을 “같다”고 쓴 곳을 “거의 같다”로 고쳤으며, 시총 하한 표의 후보 수가 2026년 9월 기준이라는 점을 표 머리에 밝혔습니다.
  • 실전 ③ 워크포워드 검증 — 시점별 유니버스 크기를 “1,300종목 안팎”에서 “1,400종목 안팎”으로, 고정 보유가 앞서 있던 기간을 “2026년 5월까지(마지막 넉 달에 역전)”에서 “2026년 6월 말까지(마지막 석 달에 역전)”로 바로잡고, 워크포워드 순위를 “정확히 한가운데”에서 “거의 한가운데”로 고쳤습니다.
  • 실전 ④ 몬테카를로로 재보기 — 32개 중 1등의 중앙값 +76.3%와 무작위 1개의 중앙값 +21.5%의 차이를 54%p에서 55%p로 고치고, 무작위가 실제 성적을 넘은 비율 10.2%를 “상위 10% 안”이 아니라 “상위 10% 언저리”로, 표본이 길어질 때 좁아지는 것은 연평균으로 환산한 수익률의 구간이라는 점을 바로잡았습니다.
  • 실전 ⑤ 평균-분산 최적화 — 최대샤프 포트폴리오의 정의를 “무위험 금리 대비 수익이 가장 좋은 조합”에서 “변동성 한 단위당 초과수익이 가장 큰 조합”으로 바로잡고, 장기채·중기채의 차이 +0.92%p가 산술평균(연율)이라는 점을 밝혔으며, “60/40이 연평균 1등인 것도 채권 순풍 때문”이라고 한 문장을 “60/40의 성적에도 이 순풍이 들어 있다”로 고쳤습니다.
  • 실전 ⑥ 리스크 패리티 — 1980년 고점 이후 2001년까지 금의 하락 폭을 39%에서 59%로, 역변동성의 위험 배분을 “채권 위험 둘”에서 “채권 위험 넷”으로 바로잡고, 위기 구간의 시작·끝 달을 적어 60/40 숫자가 올웨더 글의 표와 다른 이유를 밝혔습니다.
  • 실전 ⑦ 켈리 공식 — 절반 켈리의 최악의 달을 −40.3%에서 −40.2%로 고치고, 추정 켈리가 자산을 7,736배로 불린 시점을 1998년 7월로 밝혔으며, 2009~2010년에 0배를 가리킨 공식이 놓친 것을 “그 뒤 10년의 강세장”에서 “강세장의 초반”으로 바로잡았습니다.

2026-09-21

2026-09-05