마크 파버의 '게으른 포트폴리오(Lazy Portfolio)' 성과 직접 분석하기
Lazy portfolio 검증
이번 포스팅에서는 스위스의 투자 전략가 마크 파버(Marc Faber)의 게으른 포트폴리오(Lazy portfolio)를 검증해 보겠습니다. 해당 전략은 그의 저서 “내일의 금맥”에서 소개 되면서 전랴고하가 이루어 졌는데요. 이름에서 처럼 정말 간단하고 쉬운 전략입니다. 한번 검증해 보겠습니다.
Step1. 투자전략의 아이디어 얻기
마크 파버의 아이디어는 단순합니다. 성격이 뚜렷하게 다른 4개 자산군에 25%씩 똑같이 나눠 담고, 그 이후로는 거의 신경 쓰지 않는 것입니다. '게으른'이라는 이름처럼 잦은 매매나 정교한 시장 예측 없이도 장기간 버틸 수 있는 포트폴리오를 지향합니다.
초기 검증 포트폴리오 주식(SPY) 25% + 금(GLD) 25% + 리츠(VNQ) 25% + 채권 또는 현금(IEF) 25%
초기 검증 포트폴리오에서 꽤나 준수한 성능의 전략임을 확인해 볼 수 있었습니다. 8%대 연평균 수익률에 MDD또한 30%로 준수한 방어력을 보였습니다.
Step2. 백테스팅 환경 세팅
- 거래 수수료 & 세금: 0.15%로 설정했습니다.
- 리밸런싱 주기: 연 1회(Annually)로 설정했습니다. '게으른 포트폴리오'라는 이름에 맞게 매매를 최대한 지양하는 방법으로 리밸런싱을 진행하였습니다.
- 백테스팅 기간 설정:
- Train Set (2007-05-30 ~ 2024-08-21 / 약 17년 3개월): 4개 자산 중 가장 늦게 상장된 초단기국채(BIL)의 상장일(2007-05-30)에 맞춰 시작일이 자동 설정 하였습니다.
- Test Set (2024-08-22 ~ 2026-08-21 / 최근 2년) : 최신시장에서 유효한지 검증하는 최종단계 입니다.
Step3. 자산군 내 상품 고르기
같은 자산군이라도 어떤 ETF를 고르느냐에 따라 실제 분산 효과가 달라질 수 있습니다. 4개 자산군 각각에 어떤 상품을 담을지, 그리고 그 선택이 실제로 결과에 영향을 주는지 하나씩 확인해 보겠습니다.
1) 자산 간 상관관계 확인
먼저 4개 자산이 실제로 얼마나 다르게 움직였는지 Train Set 전체 기간의 상관관계를 확인했습니다.
| Train Set 상관관계 | SPY | GLD | VNQ | BIL | IEF |
|---|---|---|---|---|---|
| SPY | 1.00 | 0.05 | 0.76 | -0.12 | -0.32 |
| GLD | 0.05 | 1.00 | 0.05 | 0.03 | 0.23 |
| VNQ | 0.76 | 0.05 | 1.00 | -0.06 | -0.17 |
| BIL | -0.12 | 0.03 | -0.06 | 1.00 | 0.08 |
| IEF | -0.32 | 0.23 | -0.17 | 0.08 | 1.00 |
금(GLD)은 주식과의 상관계수가 0.05로, 이름값대로 훌륭한 분산 자산임이 확인되었습니다. 반면 리츠(VNQ)는 주식과 상관계수 0.76으로 상당히 높았습니다. '부동산'이라는 이름 때문에 실물자산으로 분류되지만, 실제로는 주식과 거의 같은 방향으로 움직인다는 뜻입니다. 지난 예일 모델 포스팅에서도 리츠가 주식과 0.77의 높은 상관관계를 보였던 것과 정확히 같은 패턴이 이번에도 재현되었습니다.
2) 채권 vs 현금
| Train Set (2007.05~2024.08) | CAGR | MDD |
|---|---|---|
| 현금버전: SPY25/GLD25/VNQ25/BIL25 | 6.75% | -32.87% |
| 채권버전: SPY25/GLD25/VNQ25/IEF25 | 7.40% | -30.83% |
| 벤치마크 (SPY 단독) | 9.90% | -55.19% |
Train Set 전체로 보면 채권버전이 근소하게 우수합니다. 그런데 국면별로 나눠보면 이야기가 달라집니다.
| 구간 | 현금버전 구간수익률 | 채권버전 구간수익률 |
|---|---|---|
| 2008년 금융위기 (2007.10~2009.03) | -26.4% | -22.4% |
| 2022년 급격한 금리 인상기 | -10.5% | -14.5% |
| Test Set (최근 2년) | 16.91% (CAGR) | 16.14% (CAGR) |
2008년처럼 경기 침체로 기준금리가 인하되는 국면에서는 채권(IEF) 가격이 오르면서 채권버전이 더 잘 버텼습니다. 반대로 2022년처럼 금리가 급격히 인상되는 국면과, 여전히 고금리 기조가 이어진 최근 2년(Test Set)에서는 금리 상승에 취약한 채권 대신 현금(BIL)을 담은 버전이 더 우수한 성과를 냈습니다. 파버가 애초에 이 자리를 '채권 또는 현금'으로 유동적으로 열어둔 이유가 데이터로 그대로 확인된 셈입니다. 금리가 내릴 것으로 예상되면 채권을, 오를 것으로 예상되면 현금을 담는 것이 이론적으로도 합리적입니다.
3) 리츠 상품 고르기
혹시 리츠가 주식과 높은 상관관계를 보인 것이 VNQ라는 특정 상품만의 특징은 아닐지 확인하기 위해, 인덱스 제공사가 다른 리츠 ETF인 RWR(SPDR Dow Jones REIT ETF, 모기지 리츠를 제외한 순수 지분형 리츠 지수 추종)로 교체해 똑같이 25%씩 나눠 재검증했습니다. 비중 조정 없이 모든 조합을 4개 자산 25%씩 균등 배분으로만 테스트했습니다.
| Train Set 상관관계 | SPY | VNQ | RWR |
|---|---|---|---|
| SPY | 1.00 | 0.76 | 0.75 |
| VNQ | 0.76 | 1.00 | 0.99 |
| RWR | 0.75 | 0.99 | 1.00 |
푸가로 여러 다른 리츠 ETF들과 SPY의 상관관계도 추가로 확인해 봤습니다.
| 리츠 ETF | 상관계수 (SPY 대비) |
|---|---|
| VNQ (미국 종합 리츠) | 0.71~0.74 |
| RWR (미국 종합 리츠) | 0.68~0.71 |
| USRT (미국 종합 리츠) | 0.68~0.72 |
| REZ (미국 주거용 리츠) | 0.62~0.65 |
| KBWY (미국 고배당 소형 리츠) | 0.63 |
| REM (미국 모기지 리츠) | 0.57~0.64 |
| PFFR (미국 리츠 우선주) | 0.40 |
| VNQI (글로벌·미국제외 리츠) | 0.70~0.74 |
| RWX (글로벌·미국제외 리츠) | 0.66~0.75 |
| IFGL (선진국·미국제외 리츠) | 0.67~0.75 |
| HAUZ (글로벌·미국제외 리츠) | 0.61~0.62 |
| REET (글로벌 리츠, 미국 비중 포함) | 0.72 |
가장 낮았던 PFFR을 제외하면 대부분 0.6~0.75 범위에 몰려 있었고, 글로벌 리츠로 바꿔봐도 이 범위를 크게 벗어나지 않았습니다.
총평
이번 검증에서 '리츠 = 실물자산 = 분산 효과'라는 개념은 크게 의미없는 분산임을 다시 한번 확인 했습니다. 또한 파버가 마지막 한 자리를 '채권 또는 현금'으로 유동적으로 열어둔 설계는 단순한 모호함이 아닌 실전적인 조언임을 유추해 볼 수 있었습니다. 지금처럼 고금리 기조가 이어지는 국면에서는 현금이, 금리 인하 국면이 다가온다면 채권이 유리해지는 구조가 데이터로 확인되었습니다.
당부의 말씀
- '실물자산'이라는 이름만 믿지 마십시오: 리츠처럼 이름이 주식과 달라 보여도 실제 가격 움직임이 주식과 거의 같다면 분산 효과는 기대만큼 크지 않습니다. 반드시 상관관계를 직접 확인하는 습관을 들이시길 바랍니다. 기회가 된다면 ‘서울부동산 가격’의 데이터를 구해서 이 백테스트를 다시 한번 수행 해 보겠습니다
- 채권과 현금 중 하나를 고정해두지 마십시오: 현재와 예상되는 금리 방향에 따라 이 슬롯의 승자가 바뀔 수 있습니다. 두 자산을 절반씩 나눠 담아 방향을 예측하는 부담 자체를 줄이는 것도 현실적인 방법입니다.
※ 본 포스팅은 개인적인 투자 아이디어 검증 및 백테스트 학습 기록이며, 특정 종목의 매수·매도 추천이 아닙니다. 과거의 백테스트 성과가 미래 수익을 보장하지 않으며, 모든 투자의 최종 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.