그레이스케일: 포트폴리오에서 암호화폐의 역할

출처:회색조, Deng Tong, Golden Finance 작성

요약:

• 채권 수익률이 낮기 때문에 주식에 수익이 집중됩니다, 자산 간 높은 상관관계, 거시적 위험으로 인해 다각화된 포트폴리오를 구축하는 것이 더욱 어려워졌습니다.

• 그레이의 50가지 그림자에서는 암호화폐 자산이 효과적인 포트폴리오를 구성하는 데 유용한 요소가 될 수 있다고 생각합니다. 비트코인과 기타 디지털 자산은 역사적으로 높은 수익률(높은 위험)과 낮은 상장 주식과의 상관관계를 보여 왔습니다. 이는 포트폴리오 수익률과 포트폴리오 다각화에 기여할 수 있는 잠재력이 있다는 뜻입니다.

• 암호화폐는 변동성이 큰 자산군이기 때문에 조금만 투자해도 큰 손실을 볼 수 있습니다. 당사의 분석에 따르면, 주식과 채권의 균형 잡힌 포트폴리오를 보유한 투자자의 경우 암호화폐에 약 5%를 투자하면 위험조정수익률을 극대화하는 데 도움이 될 수 있지만, 암호화폐에 대한 투자 비중은 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 포트폴리오 위험.

• 투자자는 암호화폐에 투자하기 전에 자신의 상황과 재무 목표를 고려해야 합니다. 해당 자산 클래스는 고위험으로 간주되어야 하며 단기 자금이 필요하거나 위험 회피 성향이 높은 투자자에게는 적합하지 않을 수 있습니다.

금융 자산 포트폴리오를 구성할 때 일반적으로 일반 투자자에게 제공되는 몇 가지 표준 권장 사항이 있습니다: 주식과 채권의 분산된 포트폴리오를 구성하고, 일반적으로 인생 초기에 주식을 더 많이 보유하고 은퇴에 가까워질수록 채권을 더 많이 보유하며, 가능한 한 세금 우대 계좌를 사용하고, 시장 시세를 맞추려고 하지 말고, 각 범주 내에서 최고의 투자 상품을 찾습니다. 주식과 채권 모두 건전하고 상관관계가 없는 수익률을 낸다면 이러한 조언이 좋은 결과로 이어질 것입니다.

그러나 오늘날 투자자들은 새로운 도전에 직면해 있습니다. 한편으로는 1980년경부터 시작된 장기적인 인플레이션 하락이 끝났습니다. 이러한 환경에서는 채권이 지난 40년 동안의 수익률에 필적하는 수익을 창출하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 많은 자산이 이제 상관관계가 높아져 투자자들은 포트폴리오에 함께 보유함으로써 얻을 수 있는 분산 효과를 일부 잃는 경우가 많습니다. 대형 기관 투자자들은 사모펀드, 부동산, 벤처캐피털 등 사모 자산 시장에 접근하거나 차입을 통해 수익을 높이는 레버리지 활용을 통해 이러한 문제를 해결하려고 시도했지만, 일반 저축자들은 이러한 옵션을 이용할 수 없는 경우가 많습니다.

그레이의 50가지 그림자에서는 현대적이고 미래지향적인 금융 포트폴리오를 고려할 때 암호화폐 자산이 이러한 문제에 대한 해결책이 될 수 있다고 믿습니다. 비트코인과 기타 디지털 자산은 공개 시장에서 누구나 투자할 수 있는 고위험/고수익의 잠재적 투자 자산이며 일반적으로 주식과 상관관계가 낮습니다. 그레이스케일 리서치는 다각화된 포트폴리오에서 암호화폐 자산을 적당히 배분하면 총 수익률과 위험조정 수익률을 높이는 동시에 포트폴리오 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 투자자마다 고유한 목표가 있으므로 각자의 상황을 고려해야 하지만, 그레이스케일 리서치의 분석에 따르면 암호화폐에 약 5%를 할당하면 일반적인 투자를 최적화하는 데 도움이 될 수 있다고 합니다. 포트폴리오의 위험 조정 수익률을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

현대 투자자를 위한 5가지 과제

일반적으로 주식과 채권을 60대 40으로 혼합한 균형 잡힌 국내 자산 포트폴리오를 보유하는 것이 이전 세대의 미국 투자자들에게는 효과적이었습니다. 예를 들어 1980년부터 2019년까지 40년 동안 미국 주식과 국채를 60대 40으로 구성한 포트폴리오의 연평균 수익률은 8.6%로 현금 수익률의 두 배를 넘었습니다. [1] 그레이 스케일 연구에서는 현대 투자자들이 전통적인 시장에서 높은 수익률과 다각화된 전략을 찾는 데 어려움을 겪는 몇 가지 이유를 확인할 수 있습니다.

1. 채권 강세장의 종언. 1979년 폴 볼커의 연방준비제도이사회는 인플레이션을 낮추기 위해 본격적으로 나서기로 결정했습니다. 이러한 노력은 성공적이었습니다. 인플레이션은 1980년에 정점을 찍었고, 장기 국채 수익률은 이듬해에 정점을 찍었습니다(차트 1). 그 후 수십 년 동안 인플레이션과 채권 수익률은 꾸준히 하락했고 채권 수익률은 큰 폭으로 변동했습니다. [2] 지금은 인플레이션이 더 높고, 변동성이 더 높으며, 연방준비제도이사회가 명시적으로 채택한 정책으로 인해 때때로 목표 인플레이션보다 더 높은 인플레이션을 초래하는 등 다른 체제에 처해 있다고 생각합니다. 인플레이션 상승은 채권 수익률에 악영향을 미칠 수 있으며, 2019년 이후 미국 국채를 매수한 투자자들은 연간 약 1%의 손실을 입었습니다. [3] 채권은 여전히 많은 투자자의 포트폴리오에서 중요한 부분을 차지하겠지만 1980년대 초에 시작된 장기 강세장은 끝난 것으로 보입니다.

차트 1: 채권 수익률의 장기 하락은 끝났습니다

2. 주식 수익률은 점점 더 좁아지고 있습니다. 최근 채권의 저조한 성과에도 불구하고 주식은 계속해서 견조한 수익률을 기록하고 있습니다. 문제는 이러한 수익률이 극히 제한적이라는 점입니다. 2008-09년 금융위기 이후인 2010년 이후, 주요 자산군 중 미국 주식만이 매력적인 수익률을 기록했습니다(차트 2). 게다가 미국 주식 시장에서는 소수의 주식만이 계속해서 초과수익을 내고 있습니다. 예를 들어, 작년에 '매그니피센트 7' 대형 기술주(AAPL, MSFT, AMZN, NVDA, GOOGL, META, TSLA)는 107% 상승한 반면, S&P 500의 나머지 493개 종목은 5% 상승에 그쳤습니다.[4] 금융위기 이후 미국 시가총액 가중 수익률은 매우 높았지만(차트 2) 주요 자산군 중에서 미국 주식만이 놀라운 수익률을 기록했습니다. [4] 미국 시가총액 가중 지수 투자자들은 현재 이 7개 기업의 전망에 집중하고 있습니다.

차트 2: 미국 주식이 유일한 게임

3. 상관관계가 높을수록. 투자자는 상관관계가 낮은 자산으로 구성된 바스켓을 보유함으로써 개별 자산을 보유할 때보다 더 나은 위험조정수익률을 달성할 수 있습니다. 그러나 자산 간 상관관계가 높아지면 주식은 채권과, 해외 주식은 미국 주식과 상관관계가 높아지는 등 투자자는 분산투자의 이점이 줄어듭니다(차트 3). 자산 간 상관관계가 높아지면 매력적인 위험조정 수익률을 가진 포트폴리오를 구축하기가 더 어려워집니다. [5]

차트 3: 상관관계 상승으로 인한 분산투자 이점 감소

4. 축소되는 공개시장. 미국 경제는 시간이 지남에 따라 성장해 왔지만 상장 기업의 수는 그렇지 않았습니다. 세계거래소연맹에 따르면 미국 상장 기업 수는 1997년에 정점을 찍고 그 이후 대부분 감소했습니다(차트 4). [6] 기업공개(IPO)는 투자자가 상대적으로 높은 수익 잠재력(때로는 다른 주식과의 상관관계가 낮은)을 가진 혁신적인 기업에 노출될 수 있는 방법이 될 수 있습니다. 그러나 점점 더 많은 기업이 다양한 이유로 기업 공개 또는 상장 폐지(즉, 인수 및 민영화)를 피하고 있습니다. 기관 투자자는 여전히 사모 시장에서 이러한 기회를 얻을 수 있지만, 대부분의 개인 투자자는 그렇지 못합니다.

차트 4: 사모 시장을 선호하는 혁신적 기업

5. 거시적 리스크 증가.

경제학자들은 1980년대 중반부터 2008-09년 금융 위기까지를 '대안정기'라고 부르는데, 이 시기는 강력한 GDP 성장과 완만한 경기 침체, 낮고 안정적인 인플레이션, 자유무역과 자본 흐름에 대한 개방성 증가, 안정된 경제 성장의 시기였습니다. 미국의 지정학적 우위. 이러한 거시적 여건이 투자자에게 우호적인 것은 말할 필요도 없습니다. 하지만 안타깝게도 향후 몇 년간은 경제 및 정치 상황이 우호적이지 않을 수 있습니다. 오늘날의 투자자는 더 높고 변동성이 큰 인플레이션, 대규모 정부 부채 부담, 관세 인상, 국제 자본 흐름의 마찰 등 포트폴리오 수익률에 영향을 줄 수 있는 문제와 싸워야 할 수 있습니다.

암호화폐는 현대 포트폴리오에서 유용한 요소가 될 수 있다

퍼블릭 블록체인은 획기적인 기술이며, 결국 글로벌 금융 시스템을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 투자 관점에서 저축자들은 이 새로운 자산 클래스의 구성 요소인 블록체인 기반 토큰의 위험과 보상 특성을 고려하는 경향이 있습니다. 다양한 토큰이 있고 각각 고유한 사용 사례를 가지고 있지만, 일반적으로 토큰의 수익률은 암호화폐 자산군에 투자하면 오늘날 포트폴리오 구성의 일부 과제를 극복하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.

전통 자산 시장에서 투자자들은 위험과 보상 사이에서 잘 알려진 트레이드오프에 직면합니다(예시 5). [7] 예를 들어, 채권 자산은 일반적으로 낮은 위험에 비해 낮은 수익을 제공하는 반면, 주식 시장은 높은 위험에 비해 높은 수익을 제공합니다. 위험과 보상의 균형을 개선하기 위해 최근 몇 년 동안 많은 기관 투자자들은 사모 시장(예: 사모펀드, 부동산, 벤처 캐피털)에 투자하거나 차입/레버리지 전략을 조합하여 수익을 개선했습니다(예: 리스크 패리티) ). 이러한 접근 방식은 종종 효과적이지만 개인 투자자에게 항상 적합한 것은 아닙니다.

차트 5: 전통적인 자산의 위험과 수익 사이의 익숙한 트레이드오프

암호자산 클래스는 위험/보상 관점에서 개인 투자자의 기회 범위를 넓혀줍니다(차트 6). 예를 들어, 비트코인의 연간 수익률은 약 50%, 연간 변동성은 약 75%이며, 이더리움의 위험/보상 범위는 이보다 훨씬 더 넓습니다. [8] 역사적으로 볼 때, 전통적인 자산 중 벤처 캐피털 투자가 가장 높은 위험/높은 잠재적 수익을 제공합니다. 평균적으로 이러한 투자는 연간 약 20%의 수익을 창출했으며, 연간 변동성은 약 30%에 달했습니다. [9] 암호화 자산은 공개 시장 투자자가 선택할 수 있는 위험과 보상의 범위를 넓혀줍니다. 다시 말해, 더 많은 위험을 감수할 의향이 있는 투자자에게 암호자산은 거래소에서 널리 이용 가능한 유동성 상품의 형태로 더 높은 총수익을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

차트 6: 공개 시장에서 위험/보상 범위가 확대된 암호화폐

또한 비트코인 및 기타 암호화폐 자산은 상장 주식과 상대적으로 낮은 상관관계를 보이는 수익률을 보입니다(차트 7). 예를 들어 비트코인의 수익률이 높지만 주식과 상관관계가 높은 경우 포트폴리오에 포함하면 총 수익률은 높아지지만 위험 조정 수익률은 낮아질 수 있습니다. 비트코인의 수익률이 높고 상관관계가 낮다는 것은 비트코인이 더 높은 수익률과 더 나은 분산투자를 통해 포트폴리오에 도움이 될 수 있다는 것을 의미합니다.

그림 7: 비트코인은 분산투자에도 이점을 제공합니다

소량의 암호화폐로 먼 길을 갈 수 있습니다

포트폴리오를 구성할 때 투자자는 일반적으로 총수익(미래에 특정 재무 목표를 달성할 수 있는지 여부)과 위험 조정 수익(수익률이 위험을 적절히 보상할 수 있는지 여부)를 고려합니다. 암호화폐는 상대적으로 고위험/고수익 잠재 자산군이기 때문에 포트폴리오에 추가하면 일반적으로 예상 총 수익률과 포트폴리오 위험이 증가합니다. 따라서 특정 가정 하에서 가장 높은 위험조정 기대수익률을 산출하는 금액을 고려합니다(단, 암호화폐 비중을 추가하면 포트폴리오 변동성이 커질 수 있음).

특히 그레이스케일 리서치는 주식과 채권이 60대 40으로 구성된 전통적인 포트폴리오를 보유한 가상의 투자자를 가정하고 몬테카를로 방법을 사용하여 기대 수익률을 모델링했습니다(자세한 내용은 기술 부록 참조). 그런 다음 해당 포트폴리오에 비트코인을 추가(60/40 주식과 채권 포트폴리오에서 비례적으로 빼기)하면 샤프 비율(위험조정 수익률의 척도)이 어떻게 달라지는지 고려했습니다. [10] 샤프 비율이 가장 높은 포트폴리오가 위험/보상 관점에서 최적의 포트폴리오로 간주될 수 있습니다. 오랜 역사를 가진 비트코인을 다른 토큰이 아닌 대표적인 디지털 자산으로 사용했습니다.

차트 8은 기본 시뮬레이션의 결과를 보여줍니다. 비트코인이 기존 60/40 포트폴리오에 조금씩 추가됨에 따라 초기에는 샤프 비율이 상승할 것으로 예상됩니다. 그 이유는 비트코인이 변동성이 큰 자산이지만 수익률이 높고 기존 자산과의 상관관계가 낮기 때문입니다. 샤프 비율은 비트코인이 전체 포트폴리오에서 차지하는 비중이 약 5%에 도달할 때까지 계속 상승한 후 평준화되기 시작합니다. 그 이후에는 비트코인 비중을 늘려도 더 이상 위험조정 수익률이 개선되지 않을 것으로 예상됩니다.

차트 8: 60/40 포트폴리오에 비트코인 추가에 따른 가상 위험조정 수익률 상승

물론 이는 특정 가정 하의 시뮬레이션일 뿐이며 미래 수익률이 과거 수익률을 반영한다고 보장할 수는 없습니다. 스트레스 테스트를 위해 그레이 스케일 연구에서는 세 가지 자산의 예상 수익률, 변동성, 상관관계를 변화시켰습니다(자세한 내용은 기술 부록 참조). 각 시나리오에 따라 비트코인의 수가 조금씩 달라져 샤프 비율이 가장 높은 포트폴리오로 이어지며, 투자자는 자산 클래스에 할당하기 전에 이러한 불확실성을 고려해야 합니다. 일반적으로 최적의 포트폴리오는 더 높은 수익률, 낮은 변동성, 기존 자산과의 낮은 상관관계 또는 이러한 속성의 조합을 제공하는 경우 더 많은 비트코인을 보유하게 됩니다.

기본 시뮬레이션과 스트레스 테스트에서 가상 시뮬레이션은 전통적인 주식 포트폴리오를 보유한 투자자가 포트폴리오의 약 5%를 비트코인에 할당할 경우 포트폴리오 변동성과 채권은 높지만 평균 위험조정 수익률이 가장 높다는 것을 보여줍니다. 암호화폐는 변동성이 큰 자산군이기 때문에 조금만 투자해도 큰 효과를 볼 수 있습니다.

구매 및 "보유"

디지털 자산에 대한 투자가 모든 사람에게 적합하지 않을 수 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 이 분석에서는 전형적인 60/40 포트폴리오를 보유한 대표적인 투자자를 고려했습니다. 그러나 실제로 다양한 재정적 요구를 충족시킬 수 있는 다양한 유형의 포트폴리오가 있습니다. 예를 들어, 일부 투자자는 다가오는 비용(예: 주택 구입 또는 대학 등록금)을 위해 자본을 할당하기 때문에 변동성이 낮은 자산으로 구성된 포트폴리오를 보유합니다. 암호화폐는 시간이 지남에 따라 높은 수익을 창출할 수 있지만 단기간에 상당한 가치를 잃을 수도 있는 변동성이 큰 자산군입니다. 또한 일부 투자자는 채권이나 배당금 지급 주식과 같은 소득 창출 자산을 선호합니다. 일부 암호화폐 자산은 수익을 창출하지만, 대부분의 경우 자산의 변동성에 비해 수익률이 낮습니다 - 암호화폐는 주로 자본 가치 상승을 위해 보유하는 자산 클래스입니다.

일부 예외가 있긴 하지만, 그레이 스케일 연구 분석에 따르면 전통적인 균형 포트폴리오가 암호화폐에 대한 적당한 비중(전체 금융 자산의 약 5%)으로 더 높은 위험을 달성할 수 있는 것으로 나타났습니다. 조정된 수익률. 암호화폐는 주식과 상관관계가 낮은 고위험/고수익 잠재 자산군이기 때문에 암호화폐 자산은 투자자들이 현재 직면하고 있는 포트폴리오 구성의 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 암호화폐를 할당한다고 해서 은퇴가 가까워질수록 포트폴리오 변동성을 줄이고, 가능한 한 세금 우대 계좌를 사용하며, 시장 타이밍을 맞추려는 시도(즉, 매수 후 "보유")를 피하는 등 포트폴리오 구성에 대한 기존의 생각을 바꾸지는 않습니다.

기술 부록

포트폴리오에서 비트코인의 적절한 비중을 결정하기 위해 몬테카를로 방법을 사용하여 기대 수익을 시뮬레이션했습니다. 구체적으로, 60/40 포트폴리오에 비트코인을 점진적으로 추가할 때마다(0%에서 25% 범위) 60개월 동안 1,000개의 확률적 포트폴리오를 시뮬레이션했습니다(즉, 5년 시뮬레이션 26,000회). 그런 다음 포트폴리오 내 비트코인 비중별 수익률, 변동성, 샤프 비율의 평균을 계산합니다(예: 포트폴리오 내 비트코인 비중이 0%, 1%, 2% 등일 때 평균 샤프 비율).

이 분석의 핵심 요소는 포트폴리오 맥락에서 암호화폐의 분산 수익률을 결정하기 때문에 암호화폐와 다른 자산 클래스의 상관관계의 영향을 고려하는 것입니다. 상관관계가 있는 무작위 변수를 모델링하려면 고급 통계 기법이 필요합니다. 미국 국채, S&P 500, 비트코인 간의 상관관계를 조정하기 위해 이만-커버 방법론을 사용했습니다. 이 방법은 각 변수의 한계 분포를 유지하면서 변수 집합의 상관 관계 구조를 변경할 수 있기 때문에 유용합니다.

이 방법의 주요 단계는 다음과 같습니다.

순위 변환: 각 변수의 값을 해당 순위로 바꾸면 데이터가 균일한 분포로 변환됩니다.

표준화 및 z 점수로 변환: 이러한 순위는 정규화된 다음 표준 정규 분포에 맞게 정렬하여 z 점수로 변환됩니다.

상관관계 조정: 그런 다음 대상 상관관계 행렬의 콜레스키 분해를 사용하여 이러한 z-점수를 조정하여 데이터를 원하는 상관관계 구조에 맞춥니다.

p>원래 척도로 다시 변환:

> 마지막으로, 조정된 z-점수를 데이터의 원래 척도로 다시 변환하여 각 변수의 원래 분포 특성을 유지하도록 합니다.

이 이만-커버는 다양한 상관관계 시나리오에서 포트폴리오 내 여러 자산(특히 비트코인)이 서로 어떻게 상호작용하는지를 현실적으로 시뮬레이션할 수 있기 때문에 분석에 유용합니다.

벤치마크 통계를 위해 2014년 이후의 비트코인 수익률 데이터를 선택했습니다. 이러한 선택은 비트코인 수익률 분포가 2014년을 전후로 더욱 안정적이고 정상에 가까워졌다는 관찰에 근거한 것입니다(차트 9). 주식과 채권의 경우 1980년부터 기준 분포를 측정했습니다.

차트 9: 2014년 이후 비트코인의 수익률 분포가 더욱 안정화됨

분석을 위한 수익률 분포 모델링에서는 비트코인을 포함한 모든 자산이 정규분포의 수익률을 갖는다고 가정합니다. 이 가정은 금융 모델링의 표준 접근법으로, 단순성과 현실성 사이의 균형을 제공합니다. 그러나 실제 수익률, 특히 비트코인과 같은 자산의 수익률은 정규 분포를 엄격하게 따르지 않을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 비트코인의 경우, 과거 수익률(특히 2014년 이전 데이터 사용)을 보면 양의 왜곡이 있는 것으로 나타났습니다(차트 10). 이는 친위험 자산 클래스로서는 드물게 매력적인 특성입니다(즉, 대부분의 친위험 자산 클래스는 음의 왜곡도를 가집니다). 분석에 비트코인의 양의 왜곡도를 포함하면 다른 모든 조건이 동일할 때 최적의 포트폴리오 배분은 5%보다 커집니다.

차트 10: 비트코인의 과거 수익률은 양(+)의 왜곡도를 보여줍니다

논문 본문에서 설명한 대로, 우리는 주식, 채권, 비트코인 미래 수익률 분포의 불확실성과 이들 자산 간의 상관관계를 반영하여 다양한 대안 시나리오로 스트레스 테스트를 진행했습니다( 차트 11). 전반적으로 스트레스 테스트는 포트폴리오의 평균 약 5%를 암호화폐에 투자하는 것이 적절할 수 있다는 결과를 뒷받침합니다.

차트 11: 스트레스 테스트 결과, 평균 5%의 암호화폐 배분이 최적이라는 결론

[1] 수익률은 수수료 제외, 지수 수익률 기준; 귀하는 다음과 같습니다. 지수에 직접 투자할 수 없음; 자산 수익률은 S&P 500 가격 수익률 지수 및 블룸버그-바클레이즈 미국 국채 총수익률 지수를 기준으로 함; 1980년부터 2019년까지의 연간 데이터; 현금 수익률은 1990년 이후 S&P 미국 국채 총수익률 지수를 기준으로 함; 이전 연도는 연방준비제도의 300만 건의 국채 수익률 데이터를 기반으로 추정됨.

[2] 현금을 초과하는 국채 쿠폰 수익률은 이 기간 동안 국채 수익률에 연간 1.9%를 추가했으며, 장기 수익률 하락으로 인해 연간 1%를 추가했습니다.

[3] 블룸버그-바클레이즈 미국 국채 총수익률 지수를 기준으로 그레이스케일 리서치가 산출.

[4] 2023년 12월 31일까지 블룸버그 데이터를 사용해 그레이스케일 리서치에 의해 계산됨. 그레이스케일 리서치는 전체 지수 수익률에서 가장 큰 7개 주식 수익률의 기여도를 뺀 값입니다.

[5] 자세한 배경 정보는 "글로벌 주식시장 연계로 인한 다각화 잠재력 감소", Karen Lewis, 연방준비은행 댈러스지점 경제 뉴스레터, 2012년 2월 참조. February.

[6] 자세한 배경 정보는 "미국 상장 격차", 크레이그 도이지, G 앤드류 카롤리이, 르네 스툴츠 참조. NBER 워킹 페이퍼 시리즈, 2015 년 5 월.

[7] 차트 5와 6은 지수 수익률에 기반한 것으로, 지수에 직접 투자할 수 없으며, 지수에는 S&P 500, NASDAQ 100, Russell 2000, MSCI ACWI, MSCI World, MSCI EM이 포함됩니다. 지수: S&P 500 지수, NASDAQ 100 지수, NASDAQ 2000 지수, MSCI ACWI, MSCI World, MSCI EM, 블룸버그-바클레이즈 글로벌 종합 지수, 블룸버그-바클레이즈 미국 종합 지수, 블룸버그-바클레이즈 미국 기업 지수, 블룸버그-바클레이즈 미국 하이일드 지수, 블룸버그-바클레이즈 유로 지수 종합, 블룸버그-바클레이스 일본 종합, 블룸버그-바클레이스 신흥시장 미국 종합, JP Morgan GBI 신흥시장 글로벌 다이버스티드 및 Deutsche Bank CTA 트렌드 크로스 에셋 등이 포함됩니다, 도이치뱅크 이머징마켓 FX 동일가중, S&P/골드만삭스 지수, GSAM FX 스프레드, FTSE 벤처스, 어드밴스드 리서치 리스크 패리티, 프리친 캐피털 사모, 프리친 캐피털 부동산 및 헤지펀드 리서치 400.

[8] 출처: 코인 메트릭스 데이터 기반 그레이스케일 투자, 2014년 1월부터 2023년 12월까지 비트코인 수익률, 2019년 1월부터 2023년 12월까지 이더리움 수익률. 최고의 자산의 경우, 초기 수익률과 변동성이 투자자의 기대치를 부풀릴 수 있습니다. 비트코인에 대한 자세한 내용은 부록에서 자산의 과거 수익률 분포에 대한 자세한 정보를 참조하세요.

[9] 1996년 1월부터 2023년 12월까지 FTSE 벤처 캐피털 지수 기준. 수익률은 수수료 제외. 이 지수는 관리되지 않으며 지수에 직접 투자할 수 없습니다.

[10] 시뮬레이션에서 현금 수익률은 0으로 가정했습니다.