주식/현금 정적 배분 분석 — 낙폭을 절반으로 줄이는 안정성 구성

[easygap]

개요

"안정적"에 다가가는 정직한 방법은 종목 선택이 아니라 자산배분입니다. buy&hold 주식 100%는
손실 연도 + ~−25% 낙폭이 있었으므로(#388), 주식 비중을 낮추고 현금(연 3%)을 섞었을 때의
트레이드오프를 데이터로 분석했습니다(2022 약세장 포함, 매년 리밸런싱).

결과

주식:현금	총수익(4y)	CAGR	Sharpe	MDD	최악연도
100:0	+62.1%	12.9%	0.58	−25.5%	−21.5%
70:30	+51.0%	10.9%	0.62	−17.4%	−14.2%
60:40	+46.5%	10.0%	0.63	−14.6%	−11.7%
50:50	+41.6%	9.1%	0.64	−11.9%	−9.3%
40:60	+36.4%	8.1%	0.65	−9.1%	−6.9%

핵심

• 현금 혼합이 낙폭을 극적으로 줄인다: MDD −25.5%→−9.1%, 최악 연도 −21.5%→−6.9%.
• Sharpe는 오히려 개선(0.58→0.65) — 수익을 버리는 게 아니라 비효율을 덜어내는 것.
• 단 손실 연도 자체는 못 없앤다(2/4년) — 현금은 완화하지 정상으로 뒤집지 못함.
• 현실적 최적점: 50~60% 주식(CAGR 910%, MDD −12−15%) — 순수 주식보다 훨씬 안정적,
  현금 100%(연 3%)보다 훨씬 높은 수익. 이게 "안정적 고수익"의 책임 있는 권장안입니다.

변경 내용

• tools/static_allocation_analysis.py: 주식/현금 비중별 수익·Sharpe·MDD·손실연도 분석(재현 가능).
• docs/STATIC_ALLOCATION.md: 결과·해석·권장(낙폭 vs 수익 트레이드오프)·한계.
• 단위 테스트 4개(분석기 빈 패널 처리 버그도 수정).

시스템 구현: 바스켓 리밸런싱은 주식 비중만 관리하므로, 현금 비중은 운영자가 투입 자본의 X%만
바스켓에 배정하는 방식으로 구현합니다.

검증

전체 1330 테스트 통과. python tools/static_allocation_analysis.py로 재현.