Selection of the asset class is crucial to the performance in investment management. Some studies have researched the asset allocation with modern portfolio theory and found that selecting asset class for the asset allocation is important not only for short-term investment but also for multi-period investment. Although researchers have compared asset allocation and security selection or found the new asset class with specific scheme, the attempt to make a new building block from the single security was unprecedented. Therefore, we formulate a model to find the optimal building block for single-period as well as multi-period investment. We also applied genetic algorithm to handle the population problem when selecting the ingredients of building block. We analyzed how the optimal building block has changed from the various settings, such as investor’s risk appetite, investment period, the number of assets in a building block and the goal. As a result, they included more commodities with higher risk tolerance in single-period investment. In multi-period investment, we discovered when we extended the building block with seven assets, it would better to invest to commodities with easy goal for five to ten years, and more stocks of developed countries for ten years. However, it was hard to find a huge tendency in general. Hence, we should equip the various set of assets for investment management.
투자관리에 있어서 자산군을 선택하는 것은 그 성과에 지대한 영향을 미친다. 자산 배분의 방법론은 현대 포트폴리오 이론과 함께 상당한 연구가 진행되었고, 이 때 자산군 선택이 단기 투자뿐 아니라 장기투자에도 중요하다는 사실도 연구되었다. 자산 배분과 증권 선택의 관계에 대한 연구와 특정범주로 묶은 새로운 자산군을 찾는 연구가 진행되었지만, 단일 자산들로부터 새로운 군을 구성하려는 시도는 찾기 힘들었다. 따라서 우리는 장단기 투자를 위한 최적의 자산군을 찾는 모델을 설정하고, 자산군을 이루는 기초자산 선택 시 유전자 알고리즘을 적용하였다. 또한 투자자의 위험 선호도나 투자 기간, 그리고 자산 수와 목표 같은 다양한 설정을 변화시키며 최적의 자산군이 어떻게 변하는지를 분석하였다. 결과적으로, 단일 기간의 투자에서는 위험도가 높을 수록 상품이 많이 포함되었다. 그리고 중장기 투자에서 자산 수를 7개로 늘려보았을 땐, 5년과 10년의 투자 기간 동안 쉬운 목표를 설정할수록 상품에 투자하고, 10년의 투자 기간 동안은 어려운 목표를 설정할수록 선진국의 주식에 투자 하는 것이 효율적이었다. 하지만 전체적으로 뚜렷한 경향성을 파악할 순 없었고, 모든 투자 상황에서 다양한 투자자산들을 갖추는 것이 중요하다고 볼 수 있었다.
