메트릭 스튜디오 - 문병로

메트릭 스튜디오 - 문병로

예전부터 주식시장에 통계를 도입하면 어떨까하는 생각을 많이 했었다. P 밸류가 통계학적 의의가 있는 방법이 있다면 그 방법으로 시도를 하게 되면 투자 성공 확률이 커질 것을 예상해볼 수 있다.

현실은 쉽지 않다. 다른 통계 자료와 달리 연속자료이고 종목당 변수를 정하기도 쉽지 않아서 포기했었다. 그리고 항상 다른 책에도 나오는 과거의 자료를 가지고 미래를 예측한다는 것이 어려웠다.

이 책에서 문병로 저자는 컴퓨터 공학쪽 출신으로 이를 투자에 접목 시켰다. 한마디로 하자면 컴퓨터에 의한 자동 시스템 트레이딩을 운영하고 있다. 또한 이를 통해 큰 성과를 내고 있다.

이전부터 생각하던 것과 비슷한 것들을 저자는 검증을 했고 그 중 좋은 효과를 보인 방법을 감정을 배제한 시스템 트레이딩으로 투자 성공으로 이끌고 있다.

개념이 아주 좋다. 과연 내가 비슷한 성공을 해낼것인가 하는 것은 별개이지만 이런 개념으로 접근하는 것이 감정적이고 막무가네의 주식투자보다는 합리적인 방법인 것 같다.

전체적으로 새로운 시각을 통찰해 볼 수 있는 좋은 책이다. 나온지는 조금 되었지만 정독해볼 만한 책인 거 같다.

내용이 논문의 단순 나열식이라 읽다보면 조금 지겨운 감도 들지만 필요한 내용들을 검증해 나간다는 점이 좋다. 또한 여러 해에 걸쳐 책을 쓰셨다고 해서 그런지 같은 내용이 반복이 된다. 강조하는 것 같지는 않고 마치 앞에 적은 내용을 기억 못해서 다시 적어 놓은 느낌이다. 

이런 투자를 퀀트 투자라고 한다. 여러가지를 개량해서 그에 맞춰서 과거 데이터로 검증하고 최적화 과정을 거쳐서 투자에 도입한다. 개인들이 해 볼 수 있는 점은 작게라도 엑셀 등을 이용해 계산해 보는 방법이고 요즘은 영웅문에 검증 시스템이 도입되어 그것을 써도 될 거 같다.

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< 내용 중 >

- 1년 이내에 30% 이상의 상승을 경험한다. ~ PBR 1 미만인 비인기주를 사면 이 확률은 68%로 올라간다. 
~ 주가가 저점에 비해 50% 이하로 상승한 상태에서 맞은 52주 신고가는 3개월 후 수익을 낼 확률이 손실을 볼 확률보다 21% 포인트나 높다. 
~ PBR이 가장 낮은 10%의 주식들로 포트폴리오를 구성하는 일을 매년 4월 초에 했으면 연평균 28.2%의 복리 수익을 얻었다.
~ 특수한 문맥에서 발생한 역망치형은 4일 후 상승해 있을 확률이 시장 평균보다 10% 포인트나 높다. 폭이 4% 미만인 20일 볼린저밴드에서 상단 돌파가 발생하면 3개월 후 상승 확률이 시장 평균보다 6% 포인트 높다.
~ 금융에 수리적, 계량적 기법을 적용하는 사람들을 통칭해서 권트라 한다.

- 워런 버핏 같은 사람이 주식의 투자 가치를 평가할 때도 어림셈을 사용한다. ~ "정확하게 틀리는 것보다 대충 맞는 것이 낫다." ~ "대학에서 학사를 마치면 다 안다고 생각하고, 석사 학위를 따면 아무것도 모른다고 생각하고, 박사 학위를 따면 자기만 모르는 것이 아니라는 사실을 알게 된다."

- 기계가 아닌 사람이 좋은 수익을 내려면 감정적 가중치에 의해 결론이 왜곡되기 힘들 정도로 단순한 모델을 고수하는 것이 현명하다.

- 우선 위쪽 그림의 산술 평균 상승폭을 보면 1년 후까지 일관되게 손절 종목들이 지장 평균보다 높다. ~ 그런데 아래쪽 그림의 기하 평균 상승폭을 보면 정반대의 결과가 나온다. ~ 손절 종목들의 변동성이 시장 평균보다 훨씬 컸기 때문이다. 기하 평균이 나쁘다는 것은 이런 일을 반복하면 오히려 시장 평균보다 나쁘다는 뜻이다. 시장에서 반복적으로 투자하는 입장에서 보면 손절은 잘한 일이다.

- -17.5%에서 상승을 멈추고 이후부터는 하락세다. 계속 진행해서 -7.5%를 넘어서면 오히려 손절을 안 하는 것보다 못하다.

- 한국과 미국 모두 대체로 대형주보다는 소형주가 유리했다. (시총 101억~228억)

- 유니버스를 유동성 상위 20%, 30% 등으로 넓혀감에 따라 연평균 수익률은 계속 증가하여 80%에 이르면 연평균 66.16%에 이른다. 80%를 넘으면 더 이상 수익률이 좋아지지 않는다. ~ 유동성 상위 50%로 제한하면 연평균 49.88%가 된다. 이정도 되면 유동성이 어느 정도는 보장되어 슬리피지의 영향이 많이 줄어든다. 

- KOSPI가 1980년 1월 4일을 100으로 시작한 이래 채 10년이 안 된 1989년 3월에 1000을 돌파했다. 10년 만에 10배가 된 것이다. ~ 그로부터 2배인 2000이 되는 데 18년 6개월이 걸린다. 1년 평균 4%씩의 복리로 오른 셈이다.

- 이자율이 낮아지면 금융 자산 전반에 대한 요구 수익률이 낮아진다. 결과적으로 더 높은 PER, POR, PCR 등이 용인된다.

- PBR이 낮은 그룹들의 수익률이 높고, PBR이 높은 그룹들의 수익률이 낮다.

- 가설:(PER이 지나치게 작지 않은) 주식의 연평균 기대 수익은 현재 PER 값의 역수 근처다.

- 산술 평균은 이들을 모두 동시에 투자했을 때의 평균 수익이고, 기하 평균은 이들을 모두 순차적으로 투자했을 때 투자당 복리 수익이다. 산술 평균은 이들을 모두 합한 다음 개수로 나누면 되고, 기하 평균은 이들을 모두 곱한 값에 대한 그 개수만큼의 거듭제곱근을 구하면 된다. ~ 산술 평균은 ~ 대개 과대평가된다. 기하 평균은 ~ 좀 과소평가된다. ~ 실제 수익은 대개 산술 평균과 기하 평균 사이 어딘가에 위치한다.

- 전반적으로 PER이 낮은 그룹들의 수익률이 높고, PER이 높은 그룹들의 수익률이 낮다.

-  PCR은 시가 총액을 영업 활동으로 인한 현금 흐름 (영업 현금 흐름)으로 나눈 것이다. ~ 한국 증시에서 놀랍게도 이것이 순이익이나 영업 이익보다 더 큰 영향력을 발휘했다.

- POR은 시가 총액을 영업 이익으로 나눈 것이다. ~ 순이익보다 더 변별력이 있었다.

- EBITDA는 '이자, 세금, 감가상각비 차감 전 이익'을 뜩하는 것으로 ~ 순수 영업 활동으로 인한 현금 창출 능력을 가늠하기 위한 것이다.

- EV 대신 시총과 비교해서 십분위 실험을 해 보면 오히려 EV를 쓴 것보다 더 유효하다.

- PSR은 시가 총액을 1년 매출 총액으로 나눈 것이다. 매출액과 시가 총액의 비율이 수익률에 영향을 많이 미친다는 사실을 아는 투자자들은 그리 많지 않다. ~ 매출액이 큰 회사들은 업황이 나빠 매출액 이익률이 별로 높지 않을 때는 이익이 크지 않다가 업황이 개선되어 매출액 이익률이 높아지면 이익 상승의 폭이 커진다. 즉, 이익률에 따른 이익의 레버지리가 커진다.

- PSR이 낮은 그룹들의 수익률이 높고, PSR이 높은 그룹들의 수익률이 낮다. ~ 여기서 소개하는 여러 지표들 중 두 번째로 정보 가치가 높다.

- 시가 총액 기준으로 하면 소형주가 대형주보다 수익률이 높다. ~ 자본 총계를 기준으로 하면 대형주의 수익률이 소형주를 앞선다.

- 자기 자본 이익률(ROE)는 순자산에 비해 얼마나 이익을 내는지를 재는 지표이다. 즉, 자본 총계에 대한 이익 창출 능력을 나타낸다. 

- 한국 증시에서 수치상으로 양극단 십분위의 수익률 차가 가장 큰 지표는 PBR이다. 우리 증시에서 장부 가치의 중요성을 말한다. 다음으로 차가 큰 것은 PSR이다. 매출액이 미치는 영향이 놀라울 정도로 크다. ~ 미국 시작은 좀 다르다. 영향력이 큰 순서로 나열해 보면 PCR, EER, PER, PSR, ROE, PBR 순이었다. ~ 미국 시장을 대상을 쓴 책들을 읽고 한국 시장에서 그대로 투자에 적용하는 것은, 대개 모르는 것보다는 낫지만, 가장 현명한 방법은 아니다.

- '지난 12년간의 자본 초예 성장 속도가 유지되면' 2026년 중반쯤에 6000에 이르는 것이 자연스럽고, 2032년 상반기쯤에 KOSPI 1만에 이르기 합당한 상태가 될 것이다. (*연 8% 상승 속도(복리), 50% 오르는데 4년)

- KOSPI의 데드크로스는 예후가 기대와 정반대다. ~ 오히려 이평선 상향 상태일 때가 하향 상태일 때보다 2주까지 하락 우위가 더 크다. 평균적으로 3주가 지나고 나면 강한 반등 에너지를 분출한다. 3주 정도의 조정 후에 반등 에너지를 되찾는다고 볼 수 있다. 

- 정배열은 시장 평균 대비 우위가 있다. ~ 대략 3주까지가 힘이 가장 강하고 6주 이후에는 시장 평균 쪽으로 회귀하는 과정에서 우위를 반납하고 있다. 
~ 종합지수 상향 상태에서 발생한 정배열은 더욱 매력적 ~ KOSPI 상향 상태에서 발생한 정배열의 예후를 보인다. 시장 평균보다 강한 에너지는 적어도 6주까지 유지된다.
~ 종합지수 정배열이 발생한 지 얼마 안 되어 발생한 정배열은 금상첨화 ~ 종합지수가 정배열을 유지하고 있는 상태에서 개별 종목의 정배열이 발생하면 힘은 조금 더 세진다. ~ 이것 역시 3주 후에 가장 힘이 강하고 이후에는 다소 약화된다. 이것이 종합지수 정배열이 만들어진 지 20일 이내라면 힘은 더욱 세진다.

- 개별 종목 정배열보다 지수의 정배열이 더 강하다 ~ 개별 종목의 정배열은 에너지가 3주 정도 가는 데 반해, 종합지수 정배열은 적어도 6주 정도 간다.

- 볼린저밴드의 산정 기간이 길어지면 돌파의 의미는 강해진다. ~ 볼린저밴드의 산정 기준 기간이 길어지면 대체로 우위가 좀 더 생긴다. ~ 첫 3주일만 보면 120일 볼린저밴드의 돌파가 가장 좋다. 3주를 넘어가면 350일 밴드가 상대적으로 힘이 생기는데 ~ 120일 밴드는 모든 기간에 걸쳐 20일 밴드보다 예후가 좋다.

- 밴드 폭이 좁을 수록 좋다. ~ 폭 8% 이내인 상단 돌파는 이 기간 중에 1.7%포인트 상승했다. ~ 평균적으로는 별 볼 일 없는 20일 볼린저밴드 상단 돌파가 밴드 폭이 좁아지면 시장 평균 대비 강력한 우위를 보인다.

- 폭 8% 이하인 밴드에서 돌파가 52주 고가 근처에서 발생하면 6개월 후 상승폭을 시장 평균 대비 각각 9% (산술 평균), 14% (기하 평균) 포인트 높이고, 상승 확률은 15% 포인트 더 높인다. 보기 드문 확률적 우위다. 6개월 상승 확률은 60%다.

- 20일 볼린저밴드의 상단을 돌파하지는 않았지만 상단에서 3% 미만으로 근접해 있을 때는 오히려 상단 돌파보다 예후가 좋다. 이 구간에 머무르는 기간이 길어지면 더 좋아진다. ~ 5일 이상 머무르면 56.8%로 올라간다.

- 예후는 그 구간에서 계속 머문 경우, 위에서 내려온 경우, 아래에서 올라온 경우 순으로 좋았다. ~ 상단 근접의 경우, 밴드의 폭이 좁다는 조건은 전혀 도움이 되지 않는다. 예를 들어, 폭 8% 미만인 밴드에서 상단 3% 근접할 경우 오히려 일반적인 상단 3% 근접보다 못하다. 폭 8% 미만인 밴드에서는 상단 근접보다 상단 돌파가 더 상승 압력이 강하다.

- 52주 신고가 다음날은 오를 확률이 52%로 시장 평균보다 10% 포인트나 높다. 2일째는 이 확률이 53%로 올라간 다음 3일째부터는 내려간다.

- 장기 상승 추세가 유지되는 52주 고점의 경우 6개월 이내에 경험하는 조정 폭은 평균 62%다. ~ 62% 반납은 평균적인 매수자가 경험하는 오름폭의 124%에 해당된다. 전체 투자자로 보면 원금에서 평균 24% 손해 보는 곳까지 조정하는 셈이다.

- 이격도 ~ 5일 이상 머문 경우에는 시장 평균보다 현저히 좋아진다. 이격도 90미만에서 8일째 머문 경우에는 2주 후 상승 확률이 시장 평균보다 8% 포인트 높다.

- 하단 매치, 첫째날은 긴 음봉(여기서는 5%이상), 둘째날도 음봉이면서 종가가 첫째날의 종가와 일치, 하락세에서 발생 ~ 보통 캔들 패턴은 유의미하다 해도 3-4일 정도면 에너지가 떨어지는데 이 그림상으로는 에너지가 10일동안 간다.

- 역망치, 봉의 길이가 짧을 것(여기서는 봉의 길이 3% 이하, 양봉, 음봉 무관), 위꼬리가 몸통 길이의 2배를 넘지 않을 것, 아래 꼬리는 없음, 하락세에서 발생 ~ 역망치에 다음의 조건을 더한다. 전날 긴 음봉(여기서는 5%이상), 당일 봉 상단이 전일의 봉 하단 위에 있을 것 ~ 전체적으로 기본형에 비해 시장 평균 대비 우위가 더 커진다. 기본형의 에너지가 2-3일 갔던 것에 비해 4일까지 간다. ~ 긴 음봉 후 출현한 역망치의 경우 12년간 한 해도 예외 없이 시장 평균을 앞섰다. 

- 모닝스타, (*장대음봉 후 닷지), 단순한 모양으로는 모닝스타가 압도적이다. 거의 하단 매치 수준이다. 그렇지만 하단 매치가 연도별 편차가 지나치게 컸듯이 이 패턴도 마찬가지다. 

- 버핏 ~ 그처럼 변동성을 당연한 것으로 받아들이지 못하면 시장을 크게 이기는 게임을 할 수 없다.

- 종적 변동성과 횡적 변동성, 한 종목을 사는 것보다 여러 종목을 사는 것이 변동성이 작아 산술 평균은 동일하지만 기하 수익이 더 커진다고 했다. ~ 한 종목을 사더라도 하루에 다 사는 것보다 여러 날에 걸쳐서 사는 것이 변동성이 작다. ~ 여러 주식에 분산 투자하고 아울러 여러 날에 분산 투자하면 두 단계로 변동성을 줄여 두 단계로 수익률을 높이는 효과가 있다.