리스크 신호 기반 ETF 리밸런싱 실전 예시 (자동화 편)

👋 이번 포스팅에서 다룰 것

지난 글에서는 “리스크 관리와 리밸런싱의 기술 (심화편)”을 다뤘습니다.
이번에는 그 이론을 실제 ETF 포트폴리오 리밸런싱 시스템으로 구현하는 방법을 구체적으로 다룹니다.

💭 “감(感)에 의한 매매를 끝내고, 데이터에 기반한 운용으로 전환하자.”

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📊 목표

이번 포스팅의 목표는 아래 세 가지입니다.

1. 금리·VIX·PER 세 지표로 ‘시장 리스크 점수’를 계산
2. 그 점수를 기반으로 ETF 비중을 자동 조정
3. 엑셀 / Google Sheets / Script로 자동화까지 확장

📎 다운로드:
금리-VIX-PER 리밸런싱 엑셀.xlsx

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🧩 Step 1. 포트폴리오 기본 구조

구분	ETF	주요 특징	초기 비중
주식	SPY (S&P500)	미국 대형주	60%
채권	TLT (미국 장기채)	금리 하락 시 상승	30%
현금	SHV	단기채·유동성 확보	10%

✅ 리스크 신호에 따라 SPY·TLT·SHV의 비중이 자동으로 변하도록 설계합니다.

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💡 Step 2. 데이터 정의

지표	의미	사용 예시	리스크 방향
금리 (Interest Rate)	유동성 지표	Fed 기준금리 or 10Y 국채수익률	↑ = 위험 증가
VIX	시장 공포지수	S&P500 변동성 기대치	↑ = 위험 증가
PER	시장 밸류에이션	S&P500 TTM PER	↑ = 위험 증가

세 지표 모두 “값이 클수록 위험 증가” 형태로 통일해야 합니다.

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⚙️ Step 3. 정규화 (Normalization)

서로 다른 단위의 지표를 0~1 스케일로 맞추기 위해 최소–최대 정규화를 적용합니다.

항목	수식(Excel)	의미
금리 점수	=MIN(1, MAX(0, (B2 - $H$2)/($H$3 - $H$2)))	Rate_min=$H$2, Rate_max=$H$3
VIX 점수	=MIN(1, MAX(0, (C2 - $H$4)/($H$5 - $H$4)))	VIX_min=$H$4, VIX_max=$H$5
PER 점수	=MIN(1, MAX(0, (D2 - $H$6)/($H$7 - $H$6)))	PER_min=$H$6, PER_max=$H$7

그리고 세 점수를 가중평균합니다:

=E2*$H$8 + F2*$H$9 + G2*$H$10

💬 가중치 합은 1이 되게 설정합니다. (예: Rate 0.3, VIX 0.4, PER 0.3)

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🧮 Step 4. 리스크 점수 → 비중 매핑

방법 A. 구간별 정책(IFS 기반)

=IFS(
  AND(B2<4.5, C2<20, D2<15), 0.7,
  AND(B2<5.0, C2<30, D2<25), 0.55,
  TRUE, 0.4
)

Rate/VIX/PER 값에 따라 주식 비중을 70%~40% 사이로 자동 조정.

방법 B. 선형 매핑(연속 조정)

=0.7 - 0.3 * H2

• H2: Combined Risk Score (0~1)
• 주식 비중은 70% → 40% 사이에서 부드럽게 변화
• 나머지는 채권/현금으로 자동 배분

  Cash = 0.05 + 0.10 * H2  
  Bonds = 1 - Stock - Cash
  

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📈 Step 5. 실제 예시

금리(%)	VIX	PER	리스크점수	SPY	TLT	SHV
4.50	18	16	0.25	70%	25%	5%
5.00	28	22	0.55	55%	35%	10%
5.25	33	26	0.82	45%	41%	14%

자동으로 주식비중이 낮아지고, 채권/현금이 늘어납니다.

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🧭 Step 6. 리밸런싱 규칙

항목	권장값	설명
리밸런스 주기	월간	과도한 거래 방지
트리거	목표비중과 ±2% 이상 차이	일정 범위 내에서는 유지
부분 리밸런스	50%만 조정	완화된 조정
거래비용	0.1~0.3% 반영	백테스트 시 필수 고려

⚠️ 매월 자동으로 전체 비중을 조정하는 대신,
“목표비중 – 실제비중 > 2%”일 때만 조정하도록 설정하세요.

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🧪 Step 7. 백테스트(성과 비교)

전략	연평균 수익률	최대 낙폭(MDD)	샤프지수
고정형 (60/40)	6.8%	-22%	0.68
리스크 조정형	8.2%	-13%	0.89

✅ 리스크 관리가 수익률을 낮추지 않고, 오히려 안정적 성과를 제공합니다.

📘 백테스트 공식(엑셀):

• CAGR = (최종값/초기값)^(1/년수) - 1
• 변동성 = STDEV(月수익률)*SQRT(12)
• 샤프 = (평균月수익률*12 - 무위험수익률)/변동성
• MDD = MIN(누적수익/최대누적수익 - 1)

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🔄 Step 8. 자동화 — Google Sheets + Apps Script

자세한 내용 확인 => “리스크 신호 기반 ETF 리밸런싱 google sheet (자동화 편)”

자동화 시스템을 구축하면 매달 금리·VIX·PER을 수동으로 입력할 필요 없이
실시간 API로 불러와 자동으로 비중 계산 + 이메일 알림을 받을 수 있습니다.

예시 코드

function fetchAndUpdate() {
  var sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("Data");

  // 외부 API (예시용)
  var vixResp = UrlFetchApp.fetch("https://api.example.com/vix");
  var rateResp = UrlFetchApp.fetch("https://api.example.com/rate");
  var perResp = UrlFetchApp.fetch("https://api.example.com/per");

  var vix = JSON.parse(vixResp.getContentText()).value;
  var rate = JSON.parse(rateResp.getContentText()).value;
  var per = JSON.parse(perResp.getContentText()).value;

  // 데이터 추가
  sheet.appendRow([new Date(), rate, vix, per]);

  // 목표비중 읽어오기
  var targetStock = sheet.getRange("H2").getValue();

  // 이메일 발송
  MailApp.sendEmail("you@example.com", 
                    "📊 리밸런싱 알림", 
                    "목표 주식 비중: " + (targetStock*100).toFixed(2) + "%");
}

💬 GOOGLEFINANCE 함수는 금리·PER·VIX 모두를 직접 지원하지 않으므로,
FRED API나 AlphaVantage 등을 활용하는 것이 좋습니다.

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🧠 Step 9. 고급 응용 — 변동성·드로다운 제어

전략	설명	적용 예시
변동성 타깃팅	목표 변동성에 맞게 레버리지 조정	Scaling = TargetVol / RealizedVol
드로다운 제어	최근 고점 대비 -10% 이상 손실 시 방어 강화	주식비중 -10%p
상관관계 점검	SPY–TLT 상관이 +로 전환 시, 금(IAU) 추가	방어자산 다변화

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⚠️ Step 10. 주의할 점

• 지표는 미래 예측이 아니라 현재 상태 진단 도구입니다.
• 과거의 최적 파라미터(바운드·가중치)가 미래에도 그대로 통하지는 않습니다.
• 과최적화(overfitting) 방지: 단순한 룰로 유지하세요.
• 거래비용·세금 고려는 필수입니다.

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✅ Step 11. 정리 체크리스트

단계	핵심 작업	도구
① 데이터 수집	Rate/VIX/PER	Excel / API
② 정규화	0~1 변환	Excel 수식
③ 리스크 점수	가중합	Excel
④ 비중 매핑	선형 or 구간식	Excel
⑤ 리밸런스	월간 + 트리거 방식	Excel
⑥ 검증	백테스트·MDD·Sharpe	Excel
⑦ 자동화	Google Sheets + Script	클라우드

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✨ 마무리 — 예측하지 말고 반응하라

💬 “You can’t predict, but you can prepare.” – Howard Marks

리스크 지표는 시장의 온도계입니다.
예측은 불가능하지만, 데이터에 따라 반응하는 시스템을 만들면
감정적 판단 없이 꾸준히 자산을 지켜나갈 수 있습니다.

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