📊 몬테카를로 리스크 분석 시스템 정리 및 검토

최근에 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 한 포트폴리오 리스크 테스트 시스템을 정리하고 검증해봤습니다. 일년치 시세 데이터를 기준으로 수익률과 변동성을 추정하고, 지수 간 상관관계를 반영한 GBM 기반 시뮬레이션을 수행합니다. 여기에 과거 시장 충격 사례(COVID-19, 금융위기 등)를 반영한 스트레스 시나리오, intraday용 AR(1) 모델까지 포함해서 리스크를 다각도로 측정할 수 있게 구성했습니다.

핵심 지표로는 VaR과 CVaR를 활용했고, 최대 낙폭과 평균 낙폭 계산도 병행합니다. 특히 CVaR는 VaR이 포착하지 못하는 꼬리 리스크를 반영해 준다는 점에서 자산별로 상당한 의미 차이를 나타냅니다. 시스템이 리스크 프로파일 시각화를 제공하는 방식도 직관적으로 설계되어 있어, 시뮬레이션 결과를 경험적으로 이해하기 좋았습니다.

AAPL, MSFT, NVDA, LMT 종목들을 대상으로 1,000개 샘플 기반으로 백테스트한 결과, AAPL은 VaR 예측 정확도가 낮아 체계적 리스크 과소평가 이슈가 있었습니다. 반면 NVDA나 MSFT는 시뮬레이션 기반 예측이 상당히 잘 맞고 보수적으로 작동하는 경향도 확인됐습니다. 다만 N을 늘릴수록 추정치의 안정성이 높아지기에 정밀한 리스크 산출에는 1만개 이상 시뮬레이션이 필요해 보입니다.

전반적으로 교육이나 탐색 목적에는 충분히 의미 있는 구조이며, 특히 CVaR 중심의 시뮬레이션 결과 해석이 중요한 통찰을 제공했습니다. 다만 단일 연도 데이터, 고정 상관관계, 정적 포트폴리오 가정 등은 한계로 작용하므로 실무 적용 땐 추가 보완이 필요할 것으로 보입니다. 향후엔 리스크 시나리오를 시장환경 따라 자동 조정하거나 구조적 점프 리스크까지 반영하는 모형 확장이 필요할 것 같습니다.

🧐 배경 설명 및 요약

이 게시물은 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 투자 포트폴리오 리스크 분석 시스템에 대한 구조와 성능 검증을 요약한 기술 리뷰입니다. 작성자는 단순히 개념 소개를 넘어서, 실제 종목(AAPL, NVDA 등)에 적용해 백테스트하고 결과를 해석하는 과정을 담았습니다.

Monte Carlo 방식은 다양한 미래 시나리오를 무작위로 만들어 위험을 측정하는 방법입니다. 여기선 단순히 확률 계산뿐 아니라, 과거 금융위기와 같은 실제 위기 상황을 반영한 '스트레스 시나리오'를 설계하고, 가격 움직임을 시뮬레이션했습니다. 또한 AR(1)이라는 통계 모델을 통해 매우 짧은 단기(수시간) 가격 방향성도 예측하려는 시도가 포함됐습니다.

작성자의 핵심 관심사는 다음과 같습니다: 1) 이 시스템이 자산별로 어떤 리스크 측정 정확도를 보이는지, 2) VaR(최악 손실값)보다 CVaR(손실이 발생했을 때 평균 손실)이 왜 더 유용한지를 보여주는지, 3) 입력 데이터 길이나 모델 가정이 결과에 얼마나 큰 영향을 주는지 등입니다. 리스크 측정 도구를 개발하거나 분석할 때 참고할 만한 구체적인 사례이면서, 시스템적인 한계도 잘 짚었습니다.