feat: 프로젝트 기본 구조 구축
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# Bold Asset Allocation (BAA) 전략 구현
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## 개요
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Bold Asset Allocation (BAA)는 상대 모멘텀과 절대 모멘텀을 결합한 공격적 전술적 자산배분 전략입니다. Wouter J. Keller의 논문 "Relative and Absolute Momentum in Times of Rising/Low Yields" (2022)를 기반으로 구현되었습니다.
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## 주요 특징
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### 1. 이중 모멘텀 시스템
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- **상대 모멘텀 (SMA12)**: 느린 모멘텀 필터로 공격/방어 유니버스에서 자산 선택
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- **절대 모멘텀 (13612W)**: 빠른 모멘텀 필터로 카나리아 유니버스의 크래시 보호
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### 2. 카나리아 유니버스 기반 크래시 보호
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- 카나리아 유니버스: SPY, VWO, VEA, BND
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- Breadth Parameter (B=1): 카나리아 자산 중 **하나라도** 음수 모멘텀이면 방어 모드로 전환
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- 결과: 약 60%의 시간을 방어 모드에서 운용
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### 3. 다양한 전략 변형
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#### BAA-G12 (Balanced)
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- **공격 유니버스**: 12개 글로벌 자산 (주식 7 + 대체자산 3 + 채권 2)
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- **선택**: Top 6 자산
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- **성과** (Dec 1970 - Jun 2022):
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- CAGR: 14.6%
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- Max DD: 8.7%
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- Sharpe Ratio: 1.19
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- Defensive Fraction: 57.2%
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#### BAA-G4 (Aggressive)
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- **공격 유니버스**: 4개 글로벌 자산 (QQQ, VWO, VEA, BND)
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- **선택**: Top 1 자산
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- **성과** (Dec 1970 - Jun 2022):
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- CAGR: 21.0%
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- Max DD: 14.6%
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- Sharpe Ratio: 1.21
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- Defensive Fraction: 57.2%
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#### BAA-G12/T3
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- BAA-G12와 동일하나 Top 3 선택
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#### BAA-G4/T2
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- BAA-G4와 동일하나 Top 2 선택
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#### BAA-SPY
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- 공격 유니버스: SPY만 사용
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- 방어/카나리아는 동일
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### 4. 방어 유니버스
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- **자산**: TIP, DBC, BIL, IEF, TLT, LQD, BND
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- **특징**: 인플레이션 보호 채권(TIP) + 원자재(DBC) 포함
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- **선택**: Top 3 자산 (SMA12 모멘텀 기준)
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- **보호**: BIL보다 모멘텀이 낮은 자산은 BIL로 교체
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## 사용 방법
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### 1. 시뮬레이션 모드 (백테스트 결과)
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```python
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from strategies.implementations import BoldAssetAllocation
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strategy = BoldAssetAllocation()
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result = strategy.execute({
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"initial_capital": 100000,
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||||
"variant": "BAA-G12", # 또는 "BAA-G4", "BAA-SPY" 등
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"use_real_data": False
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})
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print(result)
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```
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### 2. 실제 데이터 모드 (포트폴리오 제안)
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```python
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strategy = BoldAssetAllocation()
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# 현재 날짜 기준
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result = strategy.execute({
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||||
"initial_capital": 50000, # $50,000
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||||
"variant": "BAA-G4",
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||||
"use_real_data": True,
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||||
"as_of_date": None, # 현재 날짜
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})
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# 결과 예시:
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# {
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# "mode": "offensive", # 또는 "defensive"
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# "canary_status": {
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# "SPY": {"momentum": 0.085, "is_bad": false},
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# ...
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# },
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||||
# "portfolio": [
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||||
# {
|
||||
# "ticker": "VEA",
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||||
# "weight": 100.0,
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||||
# "current_price": 61.06,
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||||
# "shares": 818,
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||||
# "actual_amount": 49947.08
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# }
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# ],
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||||
# "cash_remaining": 52.92
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# }
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```
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### 3. 특정 날짜 기준 포트폴리오
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```python
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result = strategy.execute({
|
||||
"initial_capital": 100000,
|
||||
"variant": "BAA-G12",
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||||
"use_real_data": True,
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||||
"as_of_date": "2024-01-31", # YYYY-MM-DD 형식
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||||
})
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```
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## 파라미터 설명
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| 파라미터 | 기본값 | 설명 |
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|---------|--------|------|
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| `initial_capital` | 100000 | 초기 자본 (달러) |
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| `variant` | "BAA-G12" | 전략 변형 선택 |
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| `offensive_top` | 6 | 공격 유니버스에서 선택할 자산 수 |
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| `defensive_top` | 3 | 방어 유니버스에서 선택할 자산 수 |
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| `breadth_param` | 1 | 카나리아 자산 중 몇 개가 bad일 때 방어 전환 |
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| `transaction_cost` | 0.001 | 거래 비용 (0.1%) |
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| `use_real_data` | False | 실제 데이터 사용 여부 |
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| `as_of_date` | None | 기준일 (None이면 현재, "YYYY-MM-DD" 형식) |
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## 모멘텀 계산 방식
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### SMA(12) 상대 모멘텀
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```
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momentum = (현재가 / SMA(13)) - 1
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```
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- SMA(13): 최근 13개월 종가의 단순이동평균 (현재 포함)
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- 자산 순위 매기기에 사용
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### 13612W 절대 모멘텀
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```
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momentum = (12×RET(1m) + 4×RET(3m) + 2×RET(6m) + 1×RET(12m)) / 19
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```
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- 1개월 수익률에 가장 높은 가중치 (40%)
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- 음수/양수 여부로 크래시 보호 신호 판단
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## 월간 리밸런싱 프로세스
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1. **카나리아 체크**: 13612W 모멘텀으로 카나리아 유니버스 평가
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2. **모드 결정**: B=1이므로 카나리아 자산 중 1개라도 bad면 방어 모드
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3. **자산 선택**:
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- **공격 모드**: SMA(12) 상위 자산 선택
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||||
- **방어 모드**: SMA(12) 상위 자산 선택 + BIL 보호
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4. **동일 가중**: 선택된 자산에 동일 비중 배분
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5. **매수 수량 계산**: 정수 주식만 매수, 잔액은 현금 보유
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## 실행 결과 예시
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### 공격 모드 (2025-10-04)
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```json
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{
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||||
"mode": "offensive",
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||||
"canary_bad_count": 0,
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||||
"portfolio": [
|
||||
{
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||||
"ticker": "VEA",
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||||
"weight": 100.0,
|
||||
"shares": 818,
|
||||
"actual_amount": 49947.08
|
||||
}
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||||
]
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||||
}
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```
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### 방어 모드 (2024-01-31)
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```json
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{
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||||
"mode": "defensive",
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||||
"canary_bad_count": 1,
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||||
"canary_status": {
|
||||
"VWO": {
|
||||
"momentum": -0.011,
|
||||
"is_bad": true
|
||||
}
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||||
},
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||||
"portfolio": [
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||||
{"ticker": "DBC", "weight": 33.33, "shares": 1555},
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||||
{"ticker": "TLT", "weight": 33.33, "shares": 374},
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||||
{"ticker": "LQD", "weight": 33.33, "shares": 327}
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]
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}
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```
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## 성과 지표
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### Keller Ratio (K)
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K = R × (1 - 2D) / (1 - 2D) when D < 25%
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- R: CAGR
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- D: Maximum Drawdown
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- 작은 낙폭에는 적게, 큰 낙폭에는 많이 패널티
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### 기타 지표
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- **UPI** (Ulcer Performance Index): Sharpe Ratio의 변형, 낙폭 기반
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- **Sharpe Ratio**: 전통적 위험 조정 수익률
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- **Defensive Fraction**: 방어 모드 비율
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## 60/40 벤치마크 대비 성과
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| 지표 | BAA-G12 | BAA-G4 | 60/40 |
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|------|---------|--------|-------|
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| CAGR | 14.6% | 21.0% | 9.5% |
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| Max DD | 8.7% | 14.6% | 29.5% |
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| Sharpe | 1.19 | 1.21 | - |
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| Volatility | 8.5% | 13.6% | - |
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## 테스트
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```bash
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python test_baa.py
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## 참고 문헌
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Keller, W. J. (2022). "Relative and Absolute Momentum in Times of Rising/Low Yields: Bold Asset Allocation (BAA)", SSRN 4166845
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## 라이선스
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이 구현은 교육 및 연구 목적으로만 사용되어야 합니다.
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Reference in New Issue
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