14주차. 보충자료 - 성향별 투자전략 수립

14주차. 보충자료 - 성향별 투자전략 수립

 

투자자의 나이, 소득, 경험, 위험 감수 성향 등 개인적 특성은 투자 결정에 큰 영향을 미치게 됩니다. 생애주기 투자 이론과 투자 성향 분석 도구를 활용해 자신의 투자 성향을 파악하고, 자신의 성향에 따라 투자 목표, 기간, 자금 규모를 고려해 자산 배분과 투자 상품을 선택하는 맞춤형 투자 전략을 수립해야 좋은 성과를 낼 수 있습니다.

 

이 강의는 투자자의 개인적 특성이 투자 결정에 어떻게 영향을 미치는지를 구조화해서 이해하고, 개인 맞춤형 투자 전략을 수립하는 데 초점을 둡니다.

✅ 전체 로드맵 개요

아래는 학습 목적에 맞춘 단계별 로드맵입니다. 각 단계마다 이론 학습 → 도구 체험 → 실전 적용 흐름으로 구성되어 있습니다.

단계	학습 주제	주요 학습 내용	실습 및 도구
1단계	생애주기 투자 이론	투자자의 연령과 생애 단계별 투자 전략	사례 분석, LDI 접근
2단계	투자 성향 분석 도구	성향 분석 모델 및 설문 도구 이해	투자 성향 설문지 실습
3단계	성향 분류 및 진단	설문 결과 기반 성향 도출 (보수/중도/공격)	성향별 특징 도출
4단계	성향별 투자 전략 수립	자산 배분 및 상품 선정 전략 수립	전략 예시 비교 분석
5단계	통합 시뮬레이션	투자 목표/기간/위험도 기반 맞춤 포트폴리오 설계	툴 기반 시뮬레이션

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📘 1단계: 생애주기 투자 이론 이해

🎯 학습 목표

• 나이, 소득, 가족 상황 등 생애주기 변수와 투자 전략의 연계 이해
• 대표 모델: Life-Cycle Investing, Target Date Fund, LDI (Liability Driven Investing)

📚 추천 자료

• 《The Lifecycle Investing Strategy》 (Ayres & Nalebuff)
• CFA Institute 자료 중 "Life-Cycle Investing"
• 국내 자료: 국민연금 투자전략, 은행/보험사 리서치

🛠 실습

• 자신의 생애주기 단계 정의: 청년기/중년기/은퇴기
• 각 단계별 위험 수용력, 유동성 요구 정리

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📘 2단계: 투자 성향 분석 도구 학습

🎯 학습 목표

• 성향 분석 도구의 구조와 신뢰성 판단 기준 이해
• 위험 감수도, 투자 경험, 목표 수익률 등을 반영한 문항 설계 원리 학습

🛠 추천 도구

• 금융감독원 투자자 성향 진단 서비스
• 증권사 앱 (예: 미래에셋, 키움, 삼성증권 등) 투자 성향 설문
• MyRiskTolerance.com – 해외 리스크 성향 설문지

🧪 실습

• 2~3개 도구를 활용한 본인 성향 비교
• 문항별 반응 차이에 따른 결과 변화 분석

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📘 3단계: 성향 분류 및 진단

🎯 학습 목표

• 성향별 구분 (보수적/중도적/공격적/절충형) 기준 이해
• 각 성향의 투자 행동 특성 및 흔한 오류 분석

🧠 분석 포인트

• 보수형: 자본 보존 선호, 원금 손실 회피 → 고정금리/채권 중심
• 공격형: 고수익 기대, 고위험 감내 → 주식/대체자산 중심
• 중립형: 수익성과 안정성 균형 → 자산 분산 중심

🛠 실습

• 자신의 성향을 근거 삼아 투자시 주의점 정리
• 가족/지인 대상 설문 후 유형 분포 시각화

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📘 4단계: 성향별 투자 전략 수립

🎯 학습 목표

• 성향, 목표, 기간, 자금 규모를 통합 고려한 전략 설계
• 전략 구성 요소: 목표수익률, 투자기간, 자산배분, 상품선택

📌 자산 배분 예시

성향	주식	채권	대체자산	현금
보수형	20%	60%	10%	10%
중립형	40%	40%	10%	10%
공격형	70%	20%	10%	0%

🛠 실습

• 성향별 가상의 투자 목표 3가지 설정
• 해당 목표에 맞는 전략 시트 작성 (엑셀 추천)

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📘 5단계: 통합 포트폴리오 시뮬레이션

🎯 학습 목표

• 투자 전략을 실제 데이터에 적용하고 결과 비교
• 위험/수익/목표달성률 등을 종합적으로 검토

🛠 실습 툴

• Portfolio Visualizer
• 구글 시트 or 엑셀을 활용한 자산 배분 시뮬레이션
• Python (pandas, yfinance 등) 기반 백테스트도 가능

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📘 Ⅰ. 생애주기 투자 이론 (Life-Cycle Investment Theory)

1. 생애주기 투자란?

생애주기 투자는 투자자의 생애 단계(청년기, 중년기, 노년기 등)에 따라 소득, 소비, 위험 수용력의 변화를 고려하여 자산 배분 및 투자 전략을 조정하는 접근입니다. 인간의 재무 상태는 시간에 따라 달라지므로, 일정한 전략을 고수하기보다는 상황에 따라 조절하는 유연성이 핵심입니다.

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2. 핵심 개념

(1) 인간 자본 vs 금융 자본

• 인간 자본(Human Capital): 미래에 벌어들일 수 있는 소득의 현재 가치
  → 젊을수록 크며, 안정적인 직업일수록 인간 자본의 위험은 낮음
• 금융 자본(Financial Capital): 현재 보유한 금융 자산

📌 생애 초기는 인간 자본이 크고 금융 자본은 적음. 따라서 투자 전략에서 위험 자산 비중이 높아질 수 있음.

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(2) 소비와 저축의 평준화 (Consumption Smoothing)

생애주기 투자이론은 사람들이 소득의 변동성과 무관하게 일정한 소비수준을 유지하려고 한다는 가정에 기반합니다.
이를 위해 고소득기에는 저축을 늘리고, 은퇴 후에는 자산을 소비해 나가는 방식이 적용됩니다.

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(3) 위험 수용력의 변화

생애주기	주요 특징	투자 성향	추천 자산 배분
청년기 (~35세)	소득 증가 예상, 인간 자본 중심	공격적	주식 위주 (70~90%)
중년기 (35~55세)	소득 최고조, 금융 자산 축적기	중립적	주식+채권 균형 (50~70%)
은퇴기 이후 (55세~)	소득 감소, 자산 소비기	보수적	채권/현금 중심 (20~40%)

📌 나이가 들수록 자산 손실 복구 가능성이 낮아지므로, 안정적인 수익 확보와 자본 보존이 우선되어야 합니다.

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3. 대표 전략 모델

(1) Life-Cycle Fund / Target Date Fund

• 은퇴 시점을 기준으로 자동 자산배분 조정 (예: 2045년 은퇴 목표 펀드)
• 시간이 지날수록 주식 비중 ↓, 채권/현금 비중 ↑
• 대표 펀드사: Vanguard, Fidelity, BlackRock 등

(2) LDI (Liability Driven Investment)

• 은퇴 이후 **예상 지출(부채)**을 정량화하여, 이에 맞춰 자산을 배분
• 수입보다 지출 예측이 중요한 노년기에 적합
• 연금 운용, 보험사 등에서 활용

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4. 생애주기 접근의 장점과 한계

항목	장점	한계
개인화	연령과 생애 상황에 맞춘 전략 가능	실제 생애주기 예측이 어렵거나 불균형
리스크 조절	투자 시점의 손실을 줄일 수 있음	시장 타이밍 실패 시 수익률 하락 가능
자동화 가능	TDF 등 상품으로 손쉬운 적용 가능	세밀한 조정 부족 (맞춤 전략 한계)

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5. 실전 적용 예시

예시: 30세 직장인 A씨

• 연 수입: 5천만 원
• 은퇴 시점: 60세
• 투자 목표: 연 6% 수익률로 은퇴 후 연금 마련

연령대	투자 전략	자산 배분
30~40세	적극적 축적기	주식 80% / 채권 20%
40~50세	점진적 안정화	주식 60% / 채권 40%
50~60세	안정적 수익 확보	주식 40% / 채권 60%
60세 이후	자산 소비기	주식 20% / 채권 60% / 현금 20%

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6. 참고 자료

• Ayres, Ian, and Barry Nalebuff. Lifecycle Investing: A New, Safe, and Audacious Way to Improve the Performance of Your Retirement Portfolio.
• CFA Institute. Curriculum Level I/II – Portfolio Management – Life-Cycle Investing
• 금융감독원 금융교육센터 – 생애주기 재무설계 가이드

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✅ 정리 요약

키워드	설명
인간 자본	미래 소득의 현재 가치
금융 자본	현재 보유한 자산
소비 평준화	생애 전체에서 일정한 소비 유지
생애주기 전략	연령별 자산배분 변화 (청년기: 공격적 → 노년기: 보수적)
TDF/LDI	대표 상품화 모델

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📘 Ⅱ. 투자 성향 분석 도구

투자 성향 분석은 맞춤형 투자 전략의 핵심 기반이 되는 단계로, 설문지 기반 진단 도구의 구조와 활용법을 중심으로 설명합니다.

1. 투자 성향 분석이란?

**투자 성향 분석(Risk Profiling)**은 개인의 재무 상태, 투자 목적, 위험 감수 성향, 투자 경험 등을 종합적으로 평가하여, 적절한 투자 전략과 자산 배분 기준을 제시하기 위한 진단 과정입니다.

✔ 목적: “이 투자자가 어느 정도의 위험을 감내할 수 있고, 어떤 자산 배분 전략이 적절한가?”를 정량적으로 판단

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2. 성향 분석의 주요 구성 요소

(1) 위험 감수 성향 (Risk Tolerance)

• 투자자가 손실 가능성을 받아들이는 심리적 태도
• 손실을 경험했을 때의 감정 반응, 행동 등을 문항으로 측정
• 예: "10% 손실이 발생했을 때 어떻게 하시겠습니까?"

(2) 재무적 여력 (Risk Capacity)

• 실제 자산 규모, 소득 안정성 등 객관적 위험 감당 능력
• 투자금 손실 시 생활에 미치는 영향, 소득원 다양성 등

(3) 투자 목적과 기간 (Investment Goals & Horizon)

• 단기/중기/장기 투자 여부에 따라 위험 감수 수준이 달라짐
• 은퇴, 교육 자금, 자산 증식 등 목적에 따라 전략 변화

(4) 투자 지식 및 경험

• 주식, 채권, 파생상품 등에 대한 이해도와 과거 투자 경험
• 금융 상품의 구조에 대한 이해 수준이 위험 판단력에 영향

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3. 투자 성향 설문지의 구조

일반적인 문항 예시 (5~10문항)

문항 유형	예시
재무상태	월 소득과 지출 수준은? 비상금 보유 여부는?
투자목적	투자로 이루고 싶은 목표는? 기간은?
감정 반응	손실 발생 시 행동은? 추가 매수 or 전량 매도
수익 기대	1년 내 수익률 희망 수준은?
경험 수준	주식/펀드/채권/ETF 거래 경험 여부

📌 점수로 환산 후 총합 또는 분포로 성향 유형 분류 (예: 보수형, 중립형, 공격형 등)

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4. 성향 분류 유형

(1) 보수형 (Conservative)

• 원금 보전 중시, 손실 회피
• 채권, 정기예금 중심
• 수익률보다는 안정성 우선

(2) 중립형 (Moderate)

• 위험과 수익의 균형을 중시
• 분산 투자, 배당주 선호
• 중간 정도의 손실 감수 가능

(3) 공격형 (Aggressive)

• 고수익 추구, 변동성 감내
• 주식, 대체자산, 해외투자 선호
• 장기적 투자 목표

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5. 대표 분석 도구

(1) 국내 도구

• 금융감독원 투자자 성향 진단
  • www.fss.or.kr → 금융소비자정보포털 → 투자자 성향 자가진단
• 증권사/은행 투자성향분석 서비스
  • 예: 미래에셋, KB증권, NH투자, 삼성증권 등
  • 금융상품 가입 시 의무적용 (자본시장법 기준)

(2) 해외 도구

• Vanguard Investor Questionnaire
• MyRiskTolerance.com
• Riskalyze – 점수 기반 정량화 서비스

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6. 활용 시 유의사항

항목	유의사항
진단 시기	주요 생애 변화(결혼, 승진, 이직 등) 후 재진단 필요
문항 해석	감정적 반응보다 재무적 여력 중심의 해석이 중요
결과 적용	성향에 맞지 않는 상품 가입 제한 (규제 목적 포함)

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7. 실전 예시

🔍 사례: 40세 직장인 B씨

• 월 소득: 600만원 / 지출: 400만원
• 투자 목적: 15년 후 은퇴 대비 자산 증식
• 손실 감내 수준: 10%까지 가능
• 투자 경험: 펀드 3년, 주식 1년

→ 결과: 중립형~공격형 경계 → 주식 60%, 채권 30%, 대체 10% 추천

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8. 정리 요약

구분	설명
목적	개인의 재무 상태와 심리적 성향을 반영한 투자 전략 수립
핵심 항목	위험 감수 성향, 재무 여력, 목표/기간, 투자 경험
도구	설문지 기반, 온라인 자동화 가능
성향 유형	보수형, 중립형, 공격형
활용 팁	주기적 재진단 / 금융기관 도구 비교 활용

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📘 Ⅲ. 설문지를 통한 투자 성향 파악

이전 단계에서 다룬 도구들의 실제 적용 사례로서, 투자 성향의 분류 체계와 진단 방식, 해석법을 중심으로 설명합니다.

1. 투자 성향 설문이 중요한 이유

개인은 자신의 심리적 위험 수용력과 재무 상태를 정확히 인식하지 못하는 경우가 많습니다.
이에 따라 구조화된 설문을 통해 객관적으로 투자 성향을 분류하고, 그에 적절한 투자 전략을 수립하는 것이 필요합니다.

📌 금융기관에서는 자본시장법에 따라 투자 성향 설문을 통한 상품 적합성 판단이 의무입니다.

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2. 설문지 구성 예시 (10문항 버전)

다음은 실제 금융기관에서 사용하는 항목들을 기반으로 한 표준 설문 구성 예시입니다.
각 문항은 특정 항목에 대한 점수를 부여하고, 최종 점수로 투자 성향을 분류합니다.

구분	문항 내용	선택지 및 점수 예시
재무상태	현재의 월 소득과 지출 수준은?	여유 있음(5), 보통(3), 부족함(1)
투자 목적	투자 목표는 무엇입니까?	장기 자산 증식(5), 안정적 수익(3), 원금 보전(1)
투자 기간	투자 가능한 기간은?	10년 이상(5), 5년(3), 1년 이하(1)
투자 경험	주식/펀드 등 경험 유무	다양함(5), 일부(3), 없음(1)
수익 기대	연간 기대 수익률 수준은?	8% 이상(5), 5~8%(3), 3% 이하(1)
손실 감내	손실 발생 시 감정 반응은?	무덤덤함(5), 걱정됨(3), 불안/매도(1)
위기 대응	10% 손실 발생 시 대처	추가 매수(5), 유지(3), 전량 매도(1)
투자 지식	금융상품에 대한 이해도	높음(5), 보통(3), 낮음(1)
투자 성향	다음 중 본인과 가장 가까운 문장은?	수익 중시(5), 균형 중시(3), 안전 중시(1)
목표 자금 규모	계획된 투자금액 대비 손실 허용 한도	30% 이상(5), 10~30%(3), 10% 이하(1)

총점 10~50점 기준, 3단계 분류 방식 적용

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3. 성향 분류 기준

총점 범위	투자 성향	특징	전략 방향
10~24점	보수형	원금 보전 우선	채권·현금 비중 ↑
25~39점	중립형	수익-안정 균형	분산 투자 중심
40~50점	공격형	높은 수익 추구	주식·대체자산 비중 ↑

※ 경우에 따라 매우 보수형, 적극적 공격형 등 5단계로 세분화할 수 있음.

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4. 실전 진단 예시

🔍 사례: C씨 설문 결과

항목	점수
재무상태	3
투자 목적	5
투자 기간	5
투자 경험	3
수익 기대	5
손실 감내	3
위기 대응	3
투자 지식	3
투자 성향	5
손실 허용	3
총점	38점

→ 결과: 중립형 투자자

📌 해석

• 수익성 추구 욕구는 높으나, 심리적·재무적 한계도 존재
• 전략 예시:
  • 주식 50% / 채권 30% / 대체투자 및 현금 20%
  • ETF, 배당주, 글로벌 분산 등 적절한 리스크 분산

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5. 설문지 활용 방식

(1) 개별 투자자

• 직접 점수화 후 분류 → 투자 전략 가이드에 연계
• 포트폴리오 리밸런싱 또는 자산 배분 조정 시 기준

(2) 금융기관

• 고객 적합성 원칙(KYC) 및 상품 권유 제한
• 투자일임/자문 시 핵심 참고자료로 활용

(3) 디지털 자산 플랫폼

• 로보어드바이저/핀테크 앱에서 자동화된 설문 시스템 구축
• API 기반 맞춤 포트폴리오 자동 설계

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6. 설문지의 한계 및 보완 방안

한계점	보완 방향
감정 반응은 시뮬레이션 한계 존재	실제 투자 경험과의 Cross Check 필요
답변 왜곡 가능성 (성향 과장)	결과 검증용 '신뢰도 질문' 포함
상황 변화에 따른 정합성 약화	정기적 재진단(6개월~1년 주기) 필요

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✅ 정리 요약

항목	요약
구성	재무 상태, 투자 목적, 경험, 감정 반응 등 문항 구성
방식	점수화 → 성향 구간 → 투자 전략 연계
유형	보수형 / 중립형 / 공격형
활용	개인 맞춤 전략 수립, 기관 상품 권유 기준
유의	정기적 재진단, 답변 신뢰성 확보 필요

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📘 Ⅳ. 성향별 장단기 투자 전략 수립

이 단계는 앞서 파악한 투자 성향을 바탕으로, 목표·기간·금액 등의 조건을 고려한 전략 수립 가이드를 제공합니다.

1. 개요: 개인화된 전략 수립의 필요성

사람마다 투자 목적, 감내할 수 있는 리스크, 기대 수익, 투자 기간이 다르기 때문에, 성향에 따른 맞춤 전략이 요구됩니다.
정리하면 다음 3가지 기준 축을 중심으로 전략을 설계하게 됩니다.

분류 기준	주요 내용
투자 성향	보수형 / 중립형 / 공격형 (또는 5단계 세분화 가능)
투자 목표	자산 증식, 은퇴 준비, 단기 수익 등
투자 조건	투자 기간, 자금 규모, 현금 흐름 상황 등

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2. 투자 전략 수립 요소

① 투자 목표 설정

• 구체적인 금액과 시점을 수치화 (ex. 10년 후 은퇴자금 2억)
• 목표에 따라 위험 허용도와 상품 구성이 달라짐

② 투자 기간 설정

• 단기 (<1년): 유동성 우선, 안정성 중심
• 중기 (1~5년): 일부 수익성 추구 가능
• 장기 (>5년): 복리 효과 극대화, 변동성 감내 가능

③ 자산 배분 전략 (Asset Allocation)

• 투자 성향 및 목표에 맞춰 주식, 채권, 대체자산, 현금 비중 결정

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3. 성향별 전략 가이드

투자 성향	특성 요약	자산 배분 (예시)	추천 투자 전략
보수형	안정 추구, 손실 회피	주식 10~30%, 채권 50~700%, 현금 10~20%	정기예금, 국공채, 안정형 ETF, 혼합형 펀드
중립형	안정성과 수익의 균형	주식 40~60%, 채권 30~40%, 대체·현금 10~20%	배당주, 글로벌 ETF, 혼합형 펀드, TDF
공격형	높은 수익 지향, 변동성 감내	주식 70~90%, 대체투자 10~20%, 채권·현금 소량	성장주, 레버리지 ETF, 테마형 펀드, 해외 주식

📝 자산 배분은 개인 상황에 따라 조정 가능하며, 최소 분기 1회 리밸런싱 권장

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4. 성향별 장기 vs. 단기 전략 설계

구분	보수형	중립형	공격형
단기 전략 (≤1년)	예·적금, MMF, 우량채	채권형 ETF, 배당주 일부	고배당 주식, 분산 ETF
장기 전략 (5년 이상)	TDF 2025/2030 등	성장+배당주 혼합, 글로벌 ETF	기술주, 해외 주식, 대체투자, AI/신산업 테마

단기 전략은 리스크 회피와 유동성 확보가 핵심
장기 전략은 분산 + 복리 + 시장 사이클 고려가 중요

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5. 투자 전략 수립 사례

📌 사례 1. 보수형 투자자 A씨

• 목표: 5년 후 전세 자금 마련 (1억 원)
• 성향: 손실 민감, 투자 경험 적음
• 전략:
  • 채권형 ETF 60%
  • 예금 20%
  • 글로벌 배당 ETF 20%

📌 사례 2. 중립형 투자자 B씨

• 목표: 10년 후 자녀 유학 자금 (5천만 원)
• 성향: 수익도 중요, 리스크는 제한적으로 감수
• 전략:
  • 글로벌 주식 ETF 40%
  • 채권형 펀드 30%
  • 리츠·TDF 등 대체자산 30%

📌 사례 3. 공격형 투자자 C씨

• 목표: 장기적인 자산 증식
• 성향: 장기 투자, 손실 감수 가능
• 전략:
  • 미국 기술주 ETF 60%
  • 중국/신흥국 ETF 20%
  • 대체투자 (금, 크립토 일부) 20%

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6. ✅ 성향과 전략의 정합성 체크리스트 

• 투자 목표와 전략이 일관적인가?
• 감내 가능한 손실 수준을 고려했는가?
• 자산군 간 분산이 이루어졌는가?
• 시간의 관점(단기/장기)에서 전략이 균형 잡혔는가?
• 정기적으로 포트폴리오를 리밸런싱할 계획이 있는가?

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📌 핵심 요약

항목	내용 요약
목표 설정	구체적 수치와 기간 필수
전략 구성	성향별 자산 배분 + 기간별 전략 병행
투자 성향	보수형-중립형-공격형의 범위 내 맞춤형 설계
전략 실행	ETF, 펀드, TDF, 대체자산 조합
검증 및 조정	정기 점검 및 리밸런싱 필요

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📈 Ⅴ. 통합 시뮬레이션

이번 5단계에서는 지금까지 학습한 내용을 바탕으로, Colab 기반 실습 노트북을 통해,
자신의 투자 성향을 자동 분류하고, 그에 맞는 자산 배분 전략을 제안하는 **인터랙티브 실습 코드(.ipynb)**를 다음과 같은 구조로 구현합니다.

 

🎓 1. 인터랙티브 실습 코드 구조 설계

(1) 투자 성향 진단 설문

• Streamlit / ipywidgets 기반 입력 UI
• 총점 계산 → 보수형 / 중립형 / 공격형 등 분류

(2) 성향별 추천 자산배분

• 추천 포트폴리오 예시:
  • 보수형: 주식 20%, 채권 60%, 현금 20%
  • 중립형: 주식 50%, 채권 40%, 대체자산 10%
  • 공격형: 주식 80%, 대체자산 15%, 채권 5%

(3) 사용자 임의 자산배분 입력

• 주식 / 채권 / 대체자산 / 현금 비율 직접 입력 (합계 100%)

(4) 자산별 백테스트 수익률 기반 시뮬레이션

• 자산 클래스별 대표 ETF 사용:
  • 주식: SPY (미국), QQQ (성장주)
  • 채권: TLT, IEF
  • 대체: GLD (금), VNQ (리츠)
  • 현금: 0% 수익 가정
• 백테스트 기간: 최근 5년 (2019~2024)
• 성향 추천안 vs 사용자 입력안 수익률 비교

(5) 시각화 및 비교 분석

• 자산배분 Pie Chart (추천안 vs 사용자안)
• 누적 수익률 비교 Plot
• 연평균 수익률 / 최대 낙폭 등 리스크-리턴 지표 비교 테이블

📋 2. 인터랙티브 실습 코드 구현 (Colab .ipynb)

# 투자 성향 기반 자산배분 시뮬레이션

# 1. 라이브러리 설치 및 불러오기
!pip install yfinance --quiet

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display


# 2. 투자 성향 설문 입력 (점수 기준)
print("투자 성향 설문 (문항당 1~5점)")
risk_appetite = int(input("1. 손실 위험을 감수할 수 있는 편인가요? (1~5): "))
investment_horizon = int(input("2. 투자 기간은 얼마나 되나요? (1:1년 미만 ~ 5:10년 이상): "))
market_experience = int(input("3. 투자 경험 수준은 어떤가요? (1: 전무 ~ 5: 매우 많음): "))

total_score = risk_appetite + investment_horizon + market_experience

if total_score <= 6:
    profile = "Conservative"
elif total_score <= 10:
    profile = "Moderate"
else:
    profile = "Aggressive"

print(f"▶ 당신의 투자 성향은 '{profile}'입니다.")


# 3. 성향별 자산 배분 전략
recommended_allocations = {
    "Conservative": {"Stocks": 0.2, "Bonds": 0.6, "Alternatives": 0.1, "Cash": 0.1},
    "Moderate": {"Stocks": 0.5, "Bonds": 0.3, "Alternatives": 0.15, "Cash": 0.05},
    "Aggressive": {"Stocks": 0.75, "Bonds": 0.1, "Alternatives": 0.15, "Cash": 0.0}
}

reco_alloc = recommended_allocations[profile]
print(f"▶ 추천 자산배분: {reco_alloc}")


# 4. 사용자 자산 배분 입력
print("직접 자산 배분을 입력해주세요. (합계는 100%)")
user_stocks = float(input("주식 비중 (%): ")) / 100
user_bonds = float(input("채권 비중 (%): ")) / 100
user_alts = float(input("대체투자 비중 (%): ")) / 100
user_cash = float(input("현금 비중 (%): ")) / 100

user_alloc = {
    "Stocks": user_stocks,
    "Bonds": user_bonds,
    "Alternatives": user_alts,
    "Cash": user_cash
}


# 5. 자산 클래스별 ETF 다운로드 및 수익률 계산
etfs = {
    "Stocks": "SPY",
    "Bonds": "TLT",
    "Alternatives": "GLD",
    "Cash": None  # 현금은 수익률 0%
}

start_date = "2019-01-01"
end_date = "2024-12-31"

data = {}
for asset, ticker in etfs.items():
    if ticker:
        df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)["Close"]
        df = df / df.iloc[0]
        data[asset] = df

data["Cash"] = pd.Series(1, index=data["Stocks"].index)
returns_df = pd.concat(data.values(), axis=1)
returns_df.columns = data.keys()
returns_df = returns_df.fillna(method='ffill').dropna()


# 6. 포트폴리오 수익률 계산
def portfolio_return(weights, df):
    return (df * list(weights.values())).sum(axis=1)

reco_portfolio = portfolio_return(reco_alloc, returns_df)
user_portfolio = portfolio_return(user_alloc, returns_df)


# 7. 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
# plt.plot(reco_portfolio, label='추천 포트폴리오')
plt.plot(reco_portfolio, label='Recommended Portfolio')
# plt.plot(user_portfolio, label='사용자 포트폴리오')
plt.plot(user_portfolio, label='Your Portfolio')
# plt.title('누적 수익률 비교 (2019-2024)')
plt.title('Comparison of Cumulative Returns (2019-2024)')
# plt.ylabel('누적 수익률')
plt.ylabel('Cumulative Returns')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()


# 8. 성과 요약 지표
def performance_summary(portfolio):
    returns = portfolio.pct_change().dropna()
    total_return = portfolio.iloc[-1] - 1
    annual_return = (portfolio.iloc[-1]) ** (1/6) - 1
    max_drawdown = ((portfolio / portfolio.cummax()) - 1).min()
    return {
        "누적 수익률": f"{total_return:.2%}",
        "연평균 수익률": f"{annual_return:.2%}",
        "최대 낙폭(MDD)": f"{max_drawdown:.2%}"
    }

print("📊 성과 요약 - 추천 포트폴리오")
display(pd.Series(performance_summary(reco_portfolio)))

print("📊 성과 요약 - 사용자 포트폴리오")
display(pd.Series(performance_summary(user_portfolio)))

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25.05.24.
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