경제상식

미국 주식 용어(361): Smart Beta Investing(스마트베타 투자)

티거들 2023. 10. 3. 13:09
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미국 주식 용어(361): Smart Beta Investing(스마트베타 투자)

미국 주식시장에서 Smart Beta Investing(스마트베타 투자)라는 개념은 포트폴리오 구성에 대한 현대적이고 전략적인 접근법으로 주목받고 있습니다. 스마트베타 투자는 투자자에게 기존 시가총액 가중 지수 대신 수익률 향상, 위험 감소 또는 다각화 개선을 목표로 하는 대안을 제공합니다.

 

 

▌스마트베타 투자

스마트베타 투자는 기존의 시가총액 가중 지수보다 더 체계적이고 규칙에 기반한 방식으로 특정 요인이나 특성을 포착하고자 하는 투자 전략입니다. 기존의 패시브 투자는 시장 지수의 성과를 복제하는 것을 목표로 하는 반면, 스마트베타 투자는 역사적으로 시장보다 높은 성과를 거둘 가능성이 입증된 특정 요인 또는 요인 조합을 강조하여 수익을 높이거나 위험을 관리하도록 설계되었습니다. 스마트베타 투자의 주요 원칙은 다음과 같습니다.

• 팩터 포커스: 스마트베타 투자는 가치, 품질, 모멘텀, 변동성, 규모 등 장기적인 성과 또는 위험 감소에 기여하는 것으로 여겨지는 특정 요인을 강조합니다.

• 체계적인 접근: 스마트베타 투자는 체계적인 규칙 기반 방법론에 따라 포트폴리오를 구성합니다. 이러한 방법론은 투명하고 능동적 관리와 관련된 주관성을 제거합니다.

• 다각화: 스마트베타 투자는 여러 요인에 분산 투자함으로써 다각화를 강화할 수 있습니다. 이는 단일 요소의 성과에 대한 의존도를 낮추고 위험을 관리하는 데 도움이 됩니다.

• 저렴한 비용: 스마트베타 투자는 상장지수펀드(ETF) 또는 인덱스 펀드를 사용하여 구현되는 경우가 많습니다. 이러한 수단은 목표 지수에 대한 비용 효율적인 노출을 제공합니다.

 

 

▌스마트베타 투자의 유형

• 가치: 가치 기반 스마트베타 투자는 내재가치에 비해 저평가된 것으로 간주되는 종목을 선택하는 데 중점을 둡니다. 이는 주가수익비율 또는 주가순자산비율과 같은 지표를 사용하여 측정하는 경우가 많습니다.

• 품질: 품질 기반 스마트베타 투자는 재무가 튼튼하고 부채 수준이 낮으며 수익성이 일관된 기업을 발굴하는 것입니다. 품질 요소에는 자기자본수익률, 수익 안정성 등의 지표가 포함될 수 있습니다.

• 모멘텀: 모멘텀 기반 스마트베타 투자는 유가증권의 추세 추종적 행동을 활용하는 것을 목표로 합니다. 특정 기간 동안 강한 가격 모멘텀을 보인 종목이 선택됩니다.

• 변동성: 변동성 기반 스마트베타 투자는 역사적으로 변동성이 낮은 종목에 집중합니다. 이 전략은 안정적인 가격 변동을 보이는 종목을 선택해 위험을 줄이는 것을 목표로 합니다.

• 크기: 규모 기반 스마트베타 투자는 시가총액이 작은 기업에 중점을 둡니다. 이 접근법은 잘 알려지지 않은 소규모 기업과 관련된 잠재적 성장 기회를 노릴 수 있습니다.

 

 

▌스마트베타 투자의 장점

• 팩터 노출: 스마트베타 투자는 역사적으로 초과 수익률에 기여한 특정 팩터에 대한 타겟 노출을 제공합니다.

• 수익률 향상: 스마트베타 투자는 역사적으로 초과 수익을 창출한 요인을 강조함으로써 기존 시가총액 가중 지수를 능가하는 것을 목표로 합니다.

• 위험 관리: 일부 스마트베타 투자는 변동성이 낮거나 재무가 튼튼한 종목을 선택하여 위험을 줄이는 데 중점을 둡니다.

• 다각화: 스마트베타 투자는 여러 요소를 통합하여 포트폴리오 다각화를 강화하여 집중 리스크를 줄일 수 있습니다.

 

▌스마트베타 투자의 생각해 볼 점들

• 팩터 위험: 단일 팩터에 지나치게 의존하면 투자자가 팩터 위험에 노출될 수 있습니다. 역사적으로 초과 성과를 낸 팩터가 특정 시장 상황에서는 성과가 저조할 수 있습니다.

• 성과 변동성: 스마트베타 투자는 시장 사이클에 따라 성과 변동성이 나타날 수 있으며, 이로 인해 성과가 저조한 기간이 발생할 수 있습니다.

• 구현 복잡성: 균형 잡힌 스마트 베타 포트폴리오를 구성하고 유지하려면 요인, 방법론, 주기적인 리밸런싱에 대한 철저한 이해가 필요합니다.

• 데이터 마이닝: 과거 데이터를 기반으로 팩터를 선택하면 선택한 팩터가 향후에 적합하지 않을 경우 데이터 마이닝 편향이 발생할 수 있습니다.

 

 

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