팩터 분석의 비밀: 주식 시장 초과 수익을 창출하는 전략

팩터 분석이란?

팩터 분석은 주식 시장에서 발생하는 초과 수익의 원인을 찾기 위한 방법론으로, 효율적 시장 가설을 반박하면서 시작되었습니다.

이론적으로는 주가에 모든 정보가 반영되어 있다는 가설이지만, 실제 시장에서는 다양한 이상 현상이 확인되고 있습니다.

바로 비이성적이고 순간의 오류를 캐치하여 제 가격을 찾기전에 매수한다고 할수 있습니다.

역사적으로 시장은 항상 탐욕으로 인한 버블이 생성되고 요즘엔 알고리즘 시스템의 오류도 자주 목격할수 있습니다.

이러한 이상 현상을 연구하고 분석하여 주가 수익률의 차별화를 설명하고자 합니다.

주식 시장에서의 팩터

팩터 분석은 성장주, 가치주, 배당주 등과 같은 주식 유형을 기반으로 이루어집니다.

또한 이익 개선이 예상되는 종목, 고배당 종목, 밸류 메리트가 높은 종목 등 다양한 지표와 스타일에 기반한 수익률 패턴을 분석합니다.

팩터 분석은 특정 시장 상황이나 경기 사이클에 따라 어떤 종목이 더 높은 수익을 기대할 수 있는지 예측하는 데 하나의 방법론 중 하나입니다.

팩터 분석의 활용법

1. 종목 선정

팩터 분석은 개별 종목의 선정에 활용됩니다.

팩터들은 시장 환경에 따라 성과 패턴이 다르기 때문에 이를 활용하여 종목을 선택합니다.

예를 들어 PBR(주가순자산비율)가 높은 종목은 시장이 상승하거나 하락할 때 높은 수익을 내는 경향이 있습니다.

따라서 시장이 박스권을 형성할 것으로 예상되면 PBR을 고려하지 않는 것이 좋습니다.

또 다른 방법으로는 우려 요인이 있는 종목보다는 상대적으로 자유로운 종목을 중심으로 선정하는 것입니다.

예를 들어 높은 인플레이션 환경에서는 영업이익률이 높은 종목을 선택하는 것이 좋습니다.

2. 특정 지표의 성과 측정

팩터 분석은 개별 지표들 중 성과가 우수한 지표를 찾아낼 수 있습니다.

예를 들어 이익 서프라이즈가 실제 종목별 수익률을 차별화하는 요인인지를 분석하여 확인할 수 있습니다.

장기적으로 우수한 성과를 보이는 지표를 찾는 것은 어려운 작업이지만, 시장 상황을 예측하고 이에 맞는 종목을 선택하는 것이 현실적인 접근 방식입니다.

이러한 분석을 통해 이익 모멘텀이 높은 종목이나 고배당 종목 등을 추천할 수 있습니다.

가치주 투자 전략: 팩터 분석 결과와 데이터 가공 방법

팩터 분석에 활용하는 데이터의 다양성

가치주 투자 전략에서 팩터 분석에 활용되는 데이터는 다양하게 존재합니다.

초과수익을 창출하기 위해 다양한 팩터를 고려하는 것이 중요하기 때문에 다양한 지표를 확인하는 것이 필요합니다.

하지만 지나친 펙터의 남용으로 과최적화를 일으켜 단순 벡테스팅에서의 스코어를 실전에서의 결과로 오인할수 있는 점은 주의해야 합니다.

이러한 현상은 특히 어느정도 주식 경력이 있는 투자자들이 큰 자금을 운용하며 저지르는 실수 중 하나인데 이러한 실수를 자칫 투자의 방향오류로 인식한다는 것이 문제입니다.

자신의 방법론에서 오류를 찾아야 하는데 투자론 자체의 회의감으로 표출하곤 합니다.

나중에 더 자세히 다를 예정이지만 펙터투자에서 가장 주의할 점 중 하나가 과최적화이며 로우 데이터의 검증입니다.

주요 팩터 분석 지표

1. 이익 모멘텀 지표: 주로 이익 기대치의 변화를 측정합니다. 이익 컨센서스 변화나 개별 추정치 변화에 초점을 두어 안정적이고 높은 성과를 보입니다. 이익 서프라이즈 지표도 함께 활용됩니다. 이익 서프라이즈 지표는 이익 컨센서스 변화를 유발할 가능성이 높기 때문에 중요하게 취급됩니다.
2. 성장 지표: 기업의 성장성을 측정하는 지표로 매출, 영업이익, 순이익 등의 실적 성장률을 주로 활용합니다. 단기적으로는 초과수익이 관찰되지 않는 편이며, 이익 증가율 컨센서스가 이미 높은 가격에 반영되어 있을 수 있습니다.
3. 가격 모멘텀 지표: 주가의 추세를 고려하여 최근의 추세가 지속될 것으로 전제합니다. 기간 수익률이나 주가 추이 등의 지표를 활용합니다.
4. 리스크 지표: 주가의 위험을 측정하는 지표로 주로 베타(beta)나 변동성을 활용합니다. 단기간 내 일부 초과수익을 창출할 수 있습니다.
5. 퀄리티 지표: 기업의 지속 가능성을 측정하는 지표로 재무 건전성, 유동성, 이익 마진율 등을 주로 활용합니다. 시장이 부진할 때 주가 차별화가 두드러집니다.
6. 유동성 지표: 투자 주체별 수급 지표로 기관과 외국인, 개인의 순매수 등을 활용합니다. 일반적으로 안정적인 성과는 보이지 않지만 개인 수급 관련 팩터들이 견조한 성과를 보일 수 있습니다.
7. 가치 지표: 밸류에이션 지표로 주로 비교 가능성과 계산 편의성을 고려하여 상대 가치 평가 지표를 활용합니다. 시계열 대비 현재의 수준을 비교하는 지표가 더 높은 초과수익을 창출하는 경향이 있습니다.
8. 배당 지표: 배당과 관련된 지표로 배당수익률을 주로 사용합니다. 방어적인 성향의 성과 패턴을 보입니다.

데이터 가공 방법과 분석 결과

팩터 데이터를 분석하기 전에 가공하는 과정이 필요합니다.

데이터 이해가 부족한 경우 잘못된 접근 방식을 선택할 수 있으므로 주의가 필요합니다.

데이터 가공 시 다음과 같은 사항에 주의해야 합니다:

1. 0과 N/A(Not Available): 0은 데이터 값으로 의미가 있으며, N/A는 데이터가 없음을 의미합니다. 주의해야 할 점은 한국 증시에는 컨센서스가 없는 종목이 많으므로 N/A 값이 존재한다는 점입니다.
2. N/A 처리: N/A 값을 어떻게 처리할지 결정해야 합니다. 저희는 N/A 값을 중간 레벨로 간주하여 영향을 미치지 않도록 처리하고 있습니다.
3. 극단값 처리(Winsorization): 극단값은 팩터 분석에서 자주 나타납니다. OP_12M Fwd_1M Chg 지표에서는 소폭 적자나 흑자 전환이 예상되는 종목에서 빈번하게 나타납니다. 이에 대해 임의의 값을 지정하거나 Z-스코어 값을 활용하여 경계값을 제한하는 방법을 선택할 수 있습니다.

팩터 분석 결과를 살펴보면 최상위 그룹과 최하위 그룹 간의 차이가 크게 나타납니다.

최상위 그룹에서 최하위 그룹까지 성과가 차이가 나는 것이 확인되었으며, 이는 우수한 팩터를 나타내고 있습니다.

또한 5개 분위와 10개 분위 모두 안정적인 성과를 보입니다. 성과의 크기와 안정성 측면에서 모두 우수한 결과를 나타냅니다.

IC 값과 초과수익률, 적중률, IR 등을 분석한 결과 1개월 기준의 성과가 가장 우수하게 나타났습니다. 이는 주가 설명력이 가장 큰 지표로 확인되었습니다. 누적 IC 값도 확인해본 결과, 2006년부터 2009년까지는 안정적이고 우수한 성과를 보였으나 2010년부터 2019년 상반기까지는 성과가 크게 나타나지 않았습니다.

이는 데이터 접근성의 증가로 인해 초과수익이 감소한 것으로 추정됩니다.

마지막으로, 포트폴리오 분석에서는 최상위 10%와 최하위 10%의 종목을 선택하고 동일가중 방식으로 구성하며, 이를 코스피200 동일가중지수와 비교합니다. 5개 분위와 10개 분위 모두 안정적인 성과를 보여주며, 특히 최상위 그룹과 최하위 그룹에서 큰 차이가 나타나는 것이 인상적입니다.

이렇듯 가치주 투자 전략에서 팩터 분석은 다양한 지표를 활용하여 종목의 성과를 분석하는 중요한 도구입니다.

올바른 데이터 가공과 분석을 통해 안정적이고 우수한 성과를 창출할 수 있습니다.

그리고 끊임없이 검증하고 보완하며 연구하는 자세는 펙터투자를 하는 투자자라면 감내해야 합니다.

어느정도 덕후 기질이 있는 투자자가 되어야 합니다.

우리는 미래를 위한 가치있는 덕질을 시작합니다.

! 보고서의 내용은 투자판단의 참고사항이며, 본 내용에 의한 투자결과에 대해 바투가와 작성 필진은 법적 책임을 지지 않습니다.