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포뮬러 투자로 시장 초과수익 노린다

Tim Melvin 2025-01-22 03:51:31
포뮬러 투자로 시장 초과수익 노린다
지난달 유럽의 두 퀀트 애널리스트가 공식을 활용한 투자가 가능한지를 묻고 답하는 논문을 발표했다. 알리안츠의 마르셀 슈워츠와 로베코의 마티아스 X. 하나우어가 그 주인공으로, 두 사람 모두 뮌헨공대와 연계돼 있다.
이들은 보수적인 저변동성 전략, 어카이어스 멀티플, 피오트로스키 F-스코어, 조엘 그린블랫의 매직 포뮬러 등 4가지 공식을 연구했다. 흥미롭게도 어카이어스 펀드의 토비아스 칼라일, 알파 아키텍트의 웨스 그레이와 잭 보겔 등 이러한 공식을 개발한 인물들도 논문 작성에 자문을 제공했다.
결론적으로 4가지 공식 모두 초과수익을 달성했다.
필자는 공식 투자의 열렬한 팬으로, 어카이어스 멀티플과 F-스코어 전략을 수년간 성공적으로 활용해왔다. 두 전략 모두 벤저민 그레이엄의 원래 가치투자와 안전마진 이론을 확장한 것으로 볼 수 있다.
매직 포뮬러도 잘 알고 있지만, 실제로 활용한 적은 많지 않다. 어카이어스 멀티플과 F-스코어 모델이 벤저민 그레이엄의 후손이라면, 매직 포뮬러는 젊은 찰리....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.