위험을 표준편차가 아니라 베타로 잽니다. 분산이 잘 된 포트폴리오를 평가할 때 쓰는 기준입니다.
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시장 대비 민감도. 코스피를 시장으로 잡는 것이 일반적입니다.
베타와 함께 넣으면 분산이 얼마나 됐는지 역산할 수 있습니다.
결과
이 숫자를 어떻게 읽나
초과수익 +8.80%를 베타 1.10로 나눈 트레이너 지수는 8.00입니다. 시장위험 1단위를 지는 대가로 8.00%p를 벌었다는 뜻이고, 같은 초과수익을 표준편차로 나눈 샤프지수는 0.49입니다.
함축된 결정계수가 84%로 변동의 대부분이 시장 요인으로 설명됩니다. 분산이 충분한 상태라 트레이너와 샤프의 결론이 대체로 일치합니다.
베타가 1.10이므로, 시장이 15.0% 흔들릴 때 이 포트폴리오는 시장 요인만으로 16.5%가량 움직입니다. 베타를 낮춰 같은 초과수익을 유지할 수 있다면 트레이너 지수는 그만큼 올라갑니다.
트레이너 지수는 (수익률 − 무위험이자율) ÷ 베타입니다. 샤프지수가 총위험인 표준편차로 나누는 것과 달리, 여기서는 분산투자로 없앨 수 없는 시장위험만 위험으로 봅니다. 이미 여러 자산에 나눠 담아 개별 종목 위험이 상쇄된 상태라면, 남은 위험은 시장 전체와 함께 움직이는 부분뿐이라는 논리입니다.
두 지표의 결론이 갈리는 순간이 바로 이 전제가 깨질 때입니다. 두세 종목에 몰아넣은 계좌는 개별 위험이 그대로 남아 있어 표준편차가 큰데, 베타는 그 위험을 잡아내지 못합니다. 그래서 트레이너 지수는 높게 나오고 샤프지수는 낮게 나오는데, 이 경우 실제 위험을 제대로 반영하는 쪽은 샤프지수입니다. 반대로 시장과 거의 같이 움직이는 인덱스 포트폴리오에서는 두 지표가 사실상 같은 순위를 냅니다. 베타와 표준편차가 함축하는 상관계수를 확인하면 지금 어느 상황인지 판단할 수 있습니다.
베타 값 자체의 불안정성도 감안해야 합니다. 같은 종목이라도 일간·주간·월간 중 무엇으로 계산했는지, 몇 년치를 썼는지에 따라 베타가 눈에 띄게 달라집니다. 베타가 0에 가까우면 분모가 작아져 트레이너 지수가 폭발적으로 커지고, 베타가 음수면 부호가 뒤집혀 순위 자체가 무의미해집니다. 시장중립 전략이나 인버스 상품처럼 베타가 0 근처이거나 음수인 자산에는 이 지표를 쓰지 않는 것이 원칙입니다.
잘 분산된 포트폴리오의 일부로 편입할 자산을 평가할 때는 트레이너, 그 자산만 단독으로 보유할 때는 샤프를 씁니다. 개인 계좌 전체를 평가한다면 대부분 샤프가 적절합니다. 종목 수가 적어 개별 위험이 남아 있는 경우가 많기 때문입니다.
트레이너는 비율이고 알파는 차이입니다. 알파는 CAPM이 요구하는 수익률보다 실제로 얼마나 더 벌었는지를 %p로 보여 줍니다. 규모가 다른 포트폴리오를 순위 매기려면 비율인 트레이너가 편하고, 초과 성과의 절대 크기를 보려면 알파가 직관적입니다.
분모가 작아지므로 같은 초과수익이면 값이 커집니다. 그래서 저베타 자산이 유리해 보이는 경향이 있습니다. 다만 베타가 작다는 것은 시장과 무관한 변동이 상대적으로 크다는 뜻일 수 있어, 결정계수를 함께 확인하지 않으면 해석이 어긋납니다.
본 계산기는 단순 참고용 시뮬레이션 도구이며, 세율·수수료 등 실제 조건은 증권사와 시점에 따라 다를 수 있습니다. 계산 결과는 투자 권유가 아니며, 투자 판단과 책임은 본인에게 있습니다.
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