집중도

포트폴리오의 실제 분산 정도를 측정합니다. Firma는 티커, 통화, 섹터, 국가 4개 차원에서 허핀달–허시만 지수(HHI)를 계산하고, 종목들이 함께 움직이는 정도를 반영한 effective-N(실효 종목 수)까지 함께 보여줍니다.

HHI란?

HHI는 시장점유율 비율의 제곱 합을 0-10,000 스케일로 표시한 값입니다. 한 종목만 보유하면 10,000으로 최대 집중 상태입니다. 여러 종목에 고르게 분산될수록 0에 가까워집니다.

< 1500낮음: 잘 분산됨

1500 – 2500보통: 일부 집중

2500 – 5000높음: 리밸런싱 고려

> 5000매우 높음: 심한 집중

Claude에게 물어보기

"한 종목에 너무 쏠려 있어?"Claude가 show_concentration을 호출하고 가장 심각한 차원과 지배 티커를 보여줌

"포트폴리오 상관관계 어때?"90일 상관 매트릭스에서 effective_n과 avg_pairwise를 읽어 답변

"TSLA를 30%로 줄이면 HHI가 어떻게 돼?"데이터로 가설적 시나리오를 모델링

show_concentrationMCP 전용

단일 MCP 호출이 각 차원의 HHI 점수와 심각도, 비중 기준 상위 기여자, effective-N, 90일 페어 상관관계 매트릭스를 반환합니다. 브리프의 concentration 필드에 같은 페이로드가 들어있습니다, 따로 보고 싶을 때만 show_concentration을 직접 호출하면 됩니다.

{
"by_ticker":   { "hhi": 5841,  "top": [{ "label": "TSLA", "pct": 74 }, ...] },
"by_currency": { "hhi": 10000, "top": [{ "label": "USD",  "pct": 100 }] },
"by_sector":   { "hhi": 5884,  "top": [...] },
"by_country":  { "hhi": 10000, "top": [...] },
"effective_n": 1.7,
"correlation_matrix_90d": { "pairs": [...], "avg_pairwise": 0.62 }
}

섹터/국가 데이터는 sync MCP 도구를 통해 Finnhub에서 가져옵니다. Claude에게 동기화를 요청하면 됩니다. 가격 데이터가 없는 티커는 계산에서 제외됩니다.

Effective-N과 90일 상관관계 매트릭스

HHI는 모든 보유 종목을 독립으로 가정합니다. 하지만 함께 움직이는 두 종목은 두 개의 베팅이 아니라 같은 베팅을 두 번 들고 있는 것에 가깝습니다. 그래서 show_concentration은 스냅샷 히스토리로 채워지는 90일 가격 캐시를 이용해 상관관계로 보정한 뷰를 함께 반환합니다.

effective_n상관관계로 보정한 실효 종목 수. ρ ≈ 0.9로 함께 움직이는 두 종목은 2가 아니라 약 1.1로 잡힙니다. 90일 캐시를 기반으로 가중 |ρ|로 계산합니다.

correlation_matrix_90d활성 보유 종목 간 90일 상관관계 페어와 비중 가중 평균. 스냅샷 히스토리가 부족한 페어는 null로 반환되며 평균 계산에서 0으로 끼는 대신 빠집니다.

캐시는 스냅샷 히스토리가 한 번도 쌓이기 전까지 비어 있습니다. 첫 동기화에서 활성 보유 종목의 90일치 일별 종가를 백필하고 페어 매트릭스를 계산하며, 이후 동기화에서 점진적으로 갱신됩니다. 스냅샷 히스토리가 부족한 헤지/현금/사적 포지션 등은 페어가 null로 반환되어 avg_pairwise에서 0으로 끼지 않고 아예 빠집니다.

Claude와 함께

Claude · firma-cloud 연결됨

사용자

한 종목에 너무 쏠려 있어?

Claude

네. 티커 HHI가 5,841로 매우 높습니다. TSLA가 포트폴리오의 74%를 차지합니다. 10% 변동 시 총 가치가 약 $15,000움직입니다. 통화와 국가는 모두 10,000입니다. 단일 통화, 단일 국가라는 뜻입니다. 섹터는 티커와 거의 일치합니다. Automobiles가 74%입니다.