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업체명 | 삼성자산운용 | 알고리즘명 | KODEX 로보솔루션 1호 | ||||
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계좌유형 | 안정추구형 | 계좌명 | 안정추구형2 | 운용자금(원) | 1,000,000 | 기준가 | 1,013.8 |
알고리즘 소개 |
[적용기술]
※ 참여자가 제시한 내용을 기술하였으며, 자세한 내용은 알고리즘 설명서를 확인하시기 바랍니다.
- CAPM모델 하의 최적Market Portfolio 산출을 위한 실무적 방법론을 적용한 자산배분모델 구축 - Markowitz의 Mean-Variance Optimization, Core & Satellite 등 검증된 자산배분방법론 하에서 기존 방법론의 단점을 제어하기 위한 Smoothing기법 등을 적용 - Human capital기반의 정교한 투자자 위험성향분석 방법론을 적용하여 위험성향별 최적 자산배분비중 도출 [주요특성] - 잘 분산된 포트폴리오 구축을 통해 위험성향에 따라 맞춤형 포트폴리오 제시 - 투자자 위험 성향 및 투자목적 분석을 통해, 위험자산과 안전자산의 배분비율 도출 - Home Bias(국내투자 편향)을 고려하여 국내/해외 투자자산 노출도 조정 - 저비용의 ETF를 활용하여 장기투자에 유리한 효율적 투자전략 구현 [운용목표] - 고객성향별, 투자목적별에 따라 장기투자/분산투자에 유리한 맞춤형 포트폴리오 구현 |
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다른 유형검색 |
운용기준일 : 2017년 11월 22일
구분 | 해당계좌 | 유형평균 |
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1주수익률 | 0.15 | 0.44 |
1개월수익률 | 0.70 | 0.45 |
3개월수익률 | 1.47 | 1.32 |
6개월수익률 | 1.38 | 2.49 |
누적수익률 | 1.38 | 2.49 |
구분 | 해당계좌 | 유형평균 |
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매매회전율 | 54.68 | 226.10 |
※ 위험지표는 연환산한 값이며, 주간단위로 산출되어 매주 월요일 갱신됩니다.
구분 | 1개월 | 3개월 | 6개월 | |||
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해당계좌 | 유형평균 | 해당계좌 | 유형평균 | 해당계좌 | 유형평균 | |
표준편차 | 0.02 | 0.03 | 0.02 | 0.03 | ||
베타 | 0.09 | 0.04 | 0.09 | 0.09 | ||
샤프지수 | 3.21 | 1.30 | 3.10 | 1.64 | ||
젠센알파 | 0.05 | 0.01 | 0.02 | 0.00 | ||
정보비율(IR) | -1.15 | -1.61 | -3.50 | -3.55 | ||
트래킹에러 | 0.11 | 0.12 | 0.09 | 0.10 |
* 표준편차
수익률의 변동성을 나타내는 지표로 값이 클수록 변동성이 심하므로 위험이 크고, 값이 작을수록 위험이 작다고 할 수 있습니다.
* 베타
시장 변화에 따른 수익률의 민감도를 나타냅니다. 일반적으로 베타가 1보다 크면 펀드 수익률이 시장보다 더 민감하게 움직이고 1보다 적으면 시장보다 덜 움직입니다.
* 샤프지수
위험 1단위에 대한 초과수익의 정도를 나타내는 지표로써, 샤프지수가 높을수록 투자성과가 성공적이라고 할 수 있습니다. 단, 측정 기간과 투자 전략이 동일한 경우의 비교시에 의미가 있습니다.
* 젠센알파
기대하는 수익률과 실제로 달성된 수익률과의 차이를 나타내는 지표입니다.
알파값이 클수록 실제 투자가 성공적이었다는 것을 나타냅니다.
* 정보비율(IR)
적극적인 투자활동의 결과로 나타나는 초과수익률과 적극적인 활동에 따른 수익률의 표준편차의 비율을 말합니다.
Reward-to-Variability Ratio(RVR)라고 부르기도 합니다. 이 비율이 높을수록 더 좋은 투자활동으로 판단합니다.
* 트래킹에러
시장지수에 대한 수익률의 차이를 지표화한 값으로, 시장지수 수익률과의 괴리 정도를 나타냅니다.
* 매매회전율
운용자금 대비 매매금액의 비율로, 매매발생의 빈번도와 포트폴리오 운용에 대한 적극성 등을 나타냅니다.
매매회전율 = (매매대금 * 100) / (운용자금 * 2)