[04] 90/10 포트폴리오 — 배당 코어 + 성장 위성 with a Live Simulator

Source: Dev.to

배당 스노볼 모델 (핵심 90%)

핵심은 DOE (Dividend on Equity) 또는 점진적 배당 정책을 가진 기업을 보유합니다. DOE는 장부가치가 증가함에 따라 배당금이 자동으로 증가한다는 의미이며, 이는 재량이 아닌 프로그램화된 방식입니다.

# dividend_model.py
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class DividendStock:
    ticker: str
    shares: int
    annual_dividend: float   # per‑share
    growth_rate: float       # annual dividend growth

    def projected_income(self, year: int) -> float:
        return self.annual_dividend * (1 + self.growth_rate) ** year * self.shares

CORE = [
    DividendStock("A", 15000,  78, 0.05),  # Retail — progressive
    DividendStock("B", 50000,  24, 0.05),  # Auto dealer — progressive
    DividendStock("C", 20000,  60, 0.06),  # Education — DOE 6%
    DividendStock("D", 50000,  21, 0.06),  # Advertising — DOE 6%
]

for y in range(11):
    income = sum(s.projected_income(y) for s in CORE)
    fire = "🔥" if income > 9_600_000 else ""
    print(f"  {2026+y}  ¥{income:>10,.0f}/yr  {fire}")

출력 (선택 연도)

2026  ¥ 5,220,000/yr
2027  ¥ 5,525,200/yr
2028  ¥ 5,848,712/yr
...
2032  ¥ 7,637,548/yr
2034  ¥ 8,571,892/yr
2036  ¥ 9,620,423/yr  🔥

스노볼만으로도 약 10년 차에 FIRE에 도달합니다. 느리지만 신뢰할 수 있습니다—핵심이 흥미로울 필요는 없습니다.

핵심 특성

• 수익률을 창출한다
• 연간 5‑6 % 성장
• 생활비를 충당한다
• 하방 위험을 방어한다
• ‘스노볼’ 효과를 제공한다

위성 (10%) – 딥밸류 포지션

위성은 PSR 0.11 로 가격이 매겨진 단일 딥밸류 주식이며, 구조조정 촉매를 가지고 있습니다.

Kenneth Fisher의 프레임워크

• PSR < 0.75 → 매수
• PSR < 0.30 → 예외적

PSR 0.11은 파산이거나 3‑5배 상승 가능성을 의미합니다. 전략은 후자를 베팅하여 비대칭적인 수익을 추구합니다.

위성 특성

• 자본 이득을 창출한다
• 이진 결과: 3‑5배 상승 또는 평탄
• FIRE 시점을 앞당긴다
• 손실 제한 (포트폴리오의 약 14 %)
• 핵심 스노볼에 대한 ‘슬링샷’ 역할

인터랙티브 PSR 시뮬레이터 (실시간 도구)

시뮬레이터는 단일 HTML 파일이며(서버·의존성 없음) 슬라이더를 끌어 다양한 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 계산 내용:

• 목표 가격 = EPS × PER
• 현재 및 목표 평가에서 Fisher PSR
• 전체 포트폴리오에 미치는 영향

시나리오 영향 표

핵심은 모든 하방을 흡수하고, 위성은 상승을 증폭시킵니다. 위성 성공이 없더라도 핵심은 결국 FIRE에 도달하며, 성공적인 전환은 수년간의 복리를 한 번의 이벤트로 압축합니다.

핵심 요점: 손실은 제한되고, 이익은 무제한—이것이 한 줄로 요약된 전체 전략입니다.

다음 단계

• 다음 주: [05] When to Pull the Trigger on FIRE — “FIRE isn’t a number. It’s a probability.”
• 시리즈: Building Investment Systems with Python — Engineering financial independence with code.