2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

나무의 미국 ETF 방송국) 사용자의 Portfolio에 기반한 ETF 추천 및 맞춤형 Portfolio 생성

과거에는 포트폴리오의 종목이 10가지를 넘어 가면 분산의 효과가 미미하다는 연구가 있었다. 10개가 넘는 종목으로 구성된 포트폴리오는 종목을 추가할 때마다 수익률 분산이 감소하기는 하나, 새 종목을 편입할 때 고려해야할 위험 대비 이익을 비교해야 할 정도로 그 효과가 작다는 것이다. 하지만 최근에는 '분산 포트폴리오'라 함은 약 20-30개의 종목으로 구성할 것을 제안한다. 개인투자자는 다양하지 않은 주식 포트폴리오를 보유하는 경향이 있다. 2022년 말 결산 한국 기준 개인투자자는 평균 5.85개의 종목을 보유 하고 있다. 미국 개인 투자자의 평균 보유 종목 수 데이터가 존재하지 않아, 가상의 투자자는 한국 개인 투자자의 통계를 참고하여 6개의 종목을 보유하고 있다고 가정하였다. 그 중 임의로 절반은 한국 시장에 상장된 주식, 절반은 미국 시장에 상장된 주식이라고 가정하고 인당 3개의 종목을 추천하고자 하였다.


Ramdom portfolio를 performance measurement에 이용하는 것이 적절하다는 기존 연구를 참고해, Uniformly Distributed Ramdom portfolio를 생성하여 performance measurement를 진행하였고, Random portfolio 내의 종목은 S&P500 지수에 편입되어 있는 종목으로 하였다. S&P500의 기업들은 미국 내 상장된 기업들의 시가총액의 80퍼센트 이상을 차지 하고 있어 상징적으로 미국 대표 주식들로 여겨진다.

Random portfolio의 performance는 sp500을 상회하고, cap-weighted portfolio(포트폴리오 내 종목의 비중을 시가총액에 비례하여 보유)의 performance는 sp500을 하회한다는 기존 연구에 따라, 개인의 포트폴리오를 modeling 하는 방법으로 Random portfolio를 채택하였다.