📊 프로그래머의 재테크 공부: 주식편 7화.

포트폴리오 자동 리밸런싱 — 시스템이 스스로 비중을 조절하게 하라

“이 종목을 더 살까, 팔까?”
이건 초보 투자자의 가장 흔한 고민이다. 하지만 프로그래머는 이 질문을 이렇게 바꾼다.
“시스템이 알아서 조정하게 하자.”

리밸런싱(Rebalancing)은 포트폴리오의 비중 자동 조절 시스템이다. 즉, 인간의 감정이 아니라 수학적 규칙으로 ‘언제 사고 언제 줄일지’를 결정한다.

리밸런싱은 ‘팔 때를 모르는 인간’을 대신해 ‘비율로 움직이는 시스템’을 세우는 일이다.

🧩 왜 리밸런싱이 필요한가?

투자를 오래 하면 결국 깨닫는다. “언제 사는가보다, 얼마나 오래 생존하는가가 더 중요하다.” 리밸런싱은 바로 그 생존을 위한 기술이다.

예를 들어 이런 상황을 생각해보자.

• ETF A (주식형): 수익률 +25%
• ETF B (채권형): 수익률 -5%

시간이 지나면 A의 비중이 전체 자산의 절반을 넘기게 된다. 이대로 두면 변동성이 커지고, 조정 때 크게 흔들린다. 그래서 일정 주기로 다시 균형을 맞춰주는 것이 **리밸런싱**이다.

⚙️ 기본 원리 – “비중을 코드로 유지한다”

리밸런싱은 아주 간단한 로직이다.

 if asset_weight > target_weight: sell(asset) elif asset_weight < target_weight: buy(asset) 

즉, “비중이 목표보다 많으면 줄이고, 적으면 채운다.” 이 원리를 자동으로 수행하게 만드는 것이 핵심이다.

📦 실습 예시 – 주식·채권 혼합 포트폴리오

예를 들어 다음과 같은 구조를 보자.

 import yfinance as yf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1. 자산 불러오기 assets = ["SPY", "BND"] # S&P500 ETF, 채권 ETF data = yf.download(assets, start="2020-01-01", end="2024-01-01")["Close"] # 2. 수익률 계산 returns = data.pct_change().dropna() # 3. 목표 비중 (예: 주식 60%, 채권 40%) target_weights = np.array([0.6, 0.4]) # 4. 누적 수익률 계산 portfolio_returns = (returns * target_weights).sum(axis=1) cumulative = (1 + portfolio_returns).cumprod() # 5. 시각화 plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(cumulative, label="Balanced Portfolio", color="teal") plt.title("60/40 Portfolio Performance (No Rebalancing)") plt.legend() plt.show() 

위 코드는 **고정 비중**으로만 투자한 결과다. 하지만 시간이 지나면 주식이 오르면서 자연히 70~80%까지 비중이 커진다. 이제 리밸런싱을 추가해보자.

🔁 정기 리밸런싱 구현하기

매월 말일마다 목표 비중으로 되돌리는 코드다.

 rebalance_dates = returns.resample("M").last().index weights = target_weights.copy() portfolio_value = [1] for date in returns.index: daily_ret = np.dot(returns.loc[date], weights) new_value = portfolio_value[-1] * (1 + daily_ret) portfolio_value.append(new_value) # 월말이면 리밸런싱 if date in rebalance_dates: total = new_value weights = target_weights * (total / (total)) # 비율 초기화 portfolio_value = pd.Series(portfolio_value[1:], index=returns.index) portfolio_value.plot(title="Balanced Portfolio with Monthly Rebalancing", figsize=(10,5)) plt.show() 

결과적으로 그래프는 더 안정적이고, 낙폭이 줄어든다. 리밸런싱은 수익을 높이기보다 리스크를 낮춰서 생존 기간을 늘리는 기술이다.

📊 리밸런싱 주기별 비교

리밸런싱은 자주 한다고 항상 좋은 게 아니다. 백테스트로 보면 이런 경향이 나타난다.

• 매월 리밸런싱 → 안정적이지만 거래비용 증가
• 분기 리밸런싱 → 효율성과 안정성의 균형
• 연 1회 리밸런싱 → 변동성 크지만 거래비용 적음

즉, **“시스템의 리소스 최적화”**처럼, 투자도 적절한 주기를 찾아야 한다.

리밸런싱은 감정의 주기가 아니라, 데이터의 주기에 맞춰야 한다.

🧩 감정 대신 비율로 움직이는 투자

리밸런싱은 일종의 감정 제거 장치다. 사람은 오를 땐 더 사고 싶고, 내릴 땐 팔고 싶어 한다. 하지만 시스템은 반대로 행동한다.

• 올라간 자산 → 목표 비중 초과 → 자동 매도
• 떨어진 자산 → 목표 비중 미달 → 자동 매수

결과적으로 시장이 과열되면 알아서 속도를 늦추고, 공포가 커질 땐 자동으로 저가 매수를 하게 된다. 이건 인간이 가장 하기 어려운 행동을 **규칙으로 강제하는 코드**다.

 if price_change > threshold: sell_partial() elif price_change < -threshold: buy_partial() 

이 간단한 조건이 바로 리밸런싱의 핵심 로직이다.

🧠 정리 — 시스템이 알아서 균형을 잡게 하라

리밸런싱은 수익 극대화 전략이 아니라, 생존 최적화 전략이다.

프로그래머에게 리밸런싱은 “가비지 컬렉션”과 같다. 불필요하게 쌓인 감정과 비중을 정리하고, 시스템이 과열되지 않도록 균형을 유지한다.

리밸런싱의 목표는 돈이 아니라 안정적으로 오래 남는 것이다.

감정이 빠진 균형은 이성적이고, 규칙이 지배하는 투자야말로 진짜 자동화다.

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📍다음 편 예고:
다음 화에서는 “데이터 로그 기반 리스크 관리 시스템”을 구축한다. 시장 변동성에 따라 자동으로 포지션 크기를 조정하고, 리스크를 코드로 제어하는 방법을 다룰 예정이다.

💡 요약 포인트 리밸런싱은 비중 조절을 통한 감정 제거 기법이다. 비율이 무너지면 시스템이 자동으로 조정한다. 주기는 월별~분기별이 효율적이다. 목표는 수익이 아니라 생존이다.