주가와 거래량, 그리고 데이터 분석
주가와 거래량의 움직임은 투자자들에게 매우 중요한 정보 중 하나입니다.
하지만 이러한 정보를 분석하는 것은 매우 어려운 일이며, 많은 연구와 노력이 필요합니다.
1995년, 데이비드 라인웨버는 미국 주식시장의 움직임을 예측하는 지표를 찾기 위해 다양한 데이터를 분석했습니다.
그는 S&P500 지수의 연말 종가와 관련된 자료와 UN이 발간한 <국제통계연감>을 참고하여 회귀분석을 실시했습니다.
회귀분석은 복수의 변수들 사이에 어떤 선형 관계가 있는지를 알아내는 데 가장 많이 사용되는 통계 기법 중 하나입니다.
이 기법을 통해 라인웨버는 S&P500 지수의 연말 종가를 가장 잘 예측하는 변수를 찾아냈습니다.
놀랍게도, 그가 발견한 것은 방글라데시의 버터 생산량이었습니다. 이 변수는 S&P500 지수의 움직임을 75%나 설명할 수 있었습니다.
더욱 놀라운 것은 치즈와 미국의 생산량을 포함하면 정확도가 95%까지 올라간다는 것이었습니다.
하지만, 이러한 결과가 실제로 의미가 있는 것일까요? 라인웨버는 자신의 발견을 발표하지 않았습니다.
이는 그가 발견한 변수들이 실제로 주식시장의 움직임을 예측하는 데에는 한계가 있다는 것을 깨달았기 때문일 것입니다.
실제로, 주가와 거래량의 움직임은 다양한 요인에 의해 결정됩니다. 경제적, 정치적, 사회적 등의 요인이 모두 영향을 미칩니다.
이러한 요인들은 서로 복잡하게 얽혀 있기 때문에, 단순히 데이터를 분석하는 것만으로는 정확한 예측을 하기 어렵습니다.
그럼에도 불구하고, 데이터 분석은 투자자들에게 매우 유용한 도구 중 하나입니다.
데이터를 분석함으로써 투자자들은 시장의 동향을 파악하고, 자신의 투자 전략을 수립할 수 있습니다.
하지만, 데이터 분석을 맹신하는 것은 위험합니다.
데이터 분석은 항상 불확실성을 내포하고 있으며, 예측이 항상 정확하지는 않습니다.
따라서, 데이터 분석을 활용할 때에는 항상 신중하게 판단하고, 다양한 요인을 고려해야 합니다.
또한, 데이터 분석을 통해 얻은 정보를 바탕으로 적극적으로 행동하는 것도 중요합니다.
데이터 분석을 통해 시장의 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 적극적으로 투자를 하는 것이 수익을 극대화하는 데에 도움이 됩니다.
데이터 마이닝의 위험성
데이터 마이닝에서 우연에 불과한 관계를 찾아내려고 분석하는 실수를 저지르는 경우가 흔힙니다.
이를테면 방글라데시 버터 생산량은 1983년 이전이나 1993년 이후의 S&P500지수 움직임을 예측하는 데 전혀 도움이 되지 않습니다.
한가지 사례를 들자면 이런 사례도 있었습니다.
라인웨버는 S&P500지수를 예측할 리가 없는 변수도 회귀분석에서 매우 강한 상관관계를 보일 수 있다는 점을 드러내 보이려고 자신의 연구를 일부러 그렇게 설계했습니다.
그저 우연한 상관관계였던 것입니다. 비록 S&P500지수를 가장 잘 예측하는 변수가 어떤 것일지는 몰라도 충분히 많은 데이터를 들여다보면 어떤 관계가 수면 위로 떠오르리라는 점을 라인웨버는 알고 있었습니다.
방글라데시 버터 생산과 S&P500지수의 상관관계는 운 좋게 낚아 올린 가짜 월척이었을 뿐이며 상관관계는 순 엉터리였습니다.
지속 가능한 알파의 중요성
어떤 펀드매니저의 과거 성과만 갖고 평가하면 판단을 그르칠 수 있습니다.
과거의 수익은 기만적일 수 있으며 미래 수익의 보장은 아닙니다.
문론 긴 성과 데이터를 가지고 있다면 평가의 신뢰성은 높아지겠지만 절대적이지는 않습니다.
그럼에도 불구하고 투자자들은 펀드매니저의 최근 기록만 보고는 그런 성과를 낳은 요인이 무엇인지는 보지도 않은 채 미래를 그대로 추론하는 경향이 있습니다.
과거 기록이 얼마나 현혹시킬 수 있는지는 SEC가 펀드 가입 고객에게 제시되는 모든 설명서에 “과거 실적이 반드시 미래의 성과를 보장하지는 않습니다”라는 문구를 의무적으로 넣게 한 사실만 봐도 알 수 있습니다.
투자 전략의 중요성
개인투자자의 목표는 우리가 살펴본 가격 및 퀄리티 지표를 결합해 탄탄한 QV를 개발하는 것입니다.
전략을 세우기에 앞서 연구 결과를 신뢰할 수 있는지 생각해봐야 합니다.
전략이 경제 상식에 부합하는가? 방글라데시 버터 전략을 우리 손으로 또다시 만들고 싶지는 않습니다.
경이로운 투자 시뮬레이션 결과를 만들어내는 일은 어렵지 않습니다.
흔히들 과최적화의 오류에 빠져 미친수익률을 만들어내어 한번에 목돈을 투자하는 경우가 대표적으로 경계해야 할 사항입니다.
훌륭한 전략이라도 완벽할순 없으며 시장의 변화를 따라가는것은 불가능합니다.
AI시대에선 가능하다라는 사람들도 있습니다. 하지만 누군가의 수익은 누군가의 눈물이라는 점을 상기해야 합니다.
그때부터는 또 다른 전략의 싸움이 시작되는 전쟁터일뿐입니다.
미래 수익을 실제로 안겨 줄 강건한 방법을 찾는 일이 매우 어렵습니다.
저는 개인적으로 투자전략에서 높은 수익률보다는 로버스트한 전략을 선호합니다.
하지만 전략구축에서 그 부분이 가장 어려운 부분입니다.
과거의 성과에 의존할 수 없는 이유와 지속 가능한 알파
투자자는 과거의 성과에 의존할 수 없을까요? 그렇지 않습니다. 위의 말고 왜 갑자기 바뀌었을까 생각하시는 분들도 계실것입니다.
그 차이는 데이터의 신뢰성입니다. 충분히 검증할 기간의 데이터와 필요 요소들이 폭넓게 존재한다면 과거의 성과를 바탕으로 전략의 구성에 도움이 됩니다. 지속 가능한 알파에서 과거의 성과는 운용 실력, 투자 및 위험 관리 시스템, 조직 운영, 그리고 과거의 성과를 검토하는 단계를 거쳐야만 신뢰할 수 있습니다.
운용 실력은 지속 가능한 알파를 확보하는 데 가장 중요한 요소일수밖에 없습니다. 펀드매니저는 시장을 초과하는 운용 실력을 갖추고 있어야 합니다.
많은 분들이 시장을 초과하는 수익률을 폄하하는 경향이 있는데 대다수의 개인투자자들이 시장수익률에 크게 미치지 못한다는 사실을 각인해야합니다. 투자 전략이 왜 먹히는지, 누구를 상대로 승리하는지, 어떤 규모의 자산이 주어져도 우위를 발휘할 수 있는지 등을 검증해야 합니다.
운용 자산이 적을 때는 유능했지만 자산이 늘어나면서 포퍼먼스가 저하되는 경우도 있기 때문에 진정한 우위가 존재하는지 확인해야 합니다.
투자 및 위험 관리 시스템은 운용 실력을 발휘하는 데 필수적입니다.
탁월한 투자 아이디어 하나에 모든 자산을 투자하는 것이 합리적인지, 어느 정도의 분산 투자가 필요한지 등을 고려해야 합니다.
투자 및 리스크 관리 시스템이 제대로 설계되지 않으면 대박 나는 투자 아이디어도 손실로 만들 수 있습니다.
! 보고서의 내용은 투자판단의 참고사항이며, 본 내용에 의한 투자결과에 대해 바투가와 작성 필진은 법적 책임을 지지 않습니다.
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