투자에서의 coefficient라는 개념이 있는가? 투자에서 계수라는 개념은 투자에서도 명확히 존재. 미래의 불확실성에 대해서 수학적으로 임시 상수인 계수를 부여하는 행위.
수학, 물리에서의 선형계수를 그대로 쓰는 경우도 있고, 금융분야에서는 베타, 알파, factor lading(?) 등 통계확률 기반 계수가 더 널리 사용.
투자에서의 계수는 수익률을 설명하는 힘의 크기, 리스크에 대한 민감도를 의미.
어느 정도 수학을 통해서 학계, 실전투자사들에서도 많이 활용. 따라서 실제로 위계구조를 형성하고 있음. 어떻게, 또 어떤 시장참여자가 어느 정도로 계수를 통제하느냐에 따라 자산의 수익률, 시장자체에 영향을 미치기도 함.
#계수추정 오류 1998년 LTCM(Longs-Term Capital Management) 붕괴는 계수 추정 오류(특히 베타, 스프레드 민감도)의 작은 왜곡이 1년 만에 46억 달러 손실. 블랙스완의 발생.
2008년 금융위기도 모기지 상품의 상관계수가 0.1 → 0.8 가까이 폭증 모든 금융공학 모델이 붕괴.
모델은 낮은 확률에 대한 사건의 발생에 의해서도 계수가 급변하기도 하는건가?
따라서 기본적인 언어로서 제대로된 이해가 필요하다. 개념정리-실제적용-투자에서 어떻게 활용되는지-어떤 식으로 영향을 미칠 수 있는 계수가 어떻게 계산 측정되는지-어떤식으로 계수추정에서의 한계점, 오류가 존재할 수 있는지-계수에의 계수가 또 존재하는지 이런 방향성으로 연구방향을 정리해나갈 호기심이 생겨난다.
좀더 선행적인 관점에서 시장예측, 시장참여자들의 의사결정 예측 등에 생각해볼 수 있는 거리가 되지 않을까 한다.
물론 기본적으로 확률, 통계적 용어에 대해서 깊이 이해할 필요가 있다. 기본적으로 투자에 있어서, 나의 포트폴리오 운용에 있어서 어느 정도의 확신을 가져가려면 지금보다 좀더 공부가 필요한 분야이다.
예를 들어서 신뢰구간에 따른 확률을 수학적으로 확정도 가능하다.
ex)
순간적으로 떠오르는 생각은 계수를 어떻게 활용할 수 있을 것이며, 어느 정도의 delay가 숫자에 반영이 되는지이다. 주식 가격은 개장시간 동안 항시 변동한다. 그러나 계수는 항상 변동하는 것은 아닐 것이다. 또한 측정하는 대상에 따라서도 달라진다.
1) CAPM의 β (베타): 투자계에서 가장 유명한 ‘계수’
CAPM <== 선형대수 + 확률론
Ri=α+βRm+ϵ
리스크프리미엄을 예측하기 위해 수학적 계수를 활용. 명확한 선형회귀 계수를 사용. 여기서 베타는 회귀분석의 계수.
윌리엄 샤프(William Sharpe, 1964), 존 린트너(John Lintner, 1965), 그리고 잭 트레이너(Jack Treynor, 1962)
이 세 명이 거의 동시에 개발. 여기서 샤프는 1990년 노벨경제학상.
적용: BlackRock, 블랙록 , Vanguard, 뱅가드 , Bridgewater, 브리지워터 , Two Sigma, 2시그마 , Citadel 등 베타는 사실상 리스크 관리의 세계 표준 언어 수준임.
2) Fama–French Factor Loading: 통계학의 계수를 투자로 확장
92~93년에 유진 파마(Eugene Fama), 케네스 프렌치(Kenneth French)가 발표한 3요인 모델
Ri=α+bmRm+bsSMB+bvHML+ϵ
bm,bs,bv
70-80년대 퀀트 연구자들이 각 FACTOR들에 대해서는 사용.
적용: 모든 퀀트펀드, 인덱스 펀드들이 사용. AQR Capital (Cliff Asness)AQR 캐피털(클리프 애스니스) MSCI Barra 리스크 모델
3) 옵션定价에서의 계수: 그릭스(Greeks) = 민감도 계수
옵션가격 변화율 나타내는 것도 넓은 범위에서의 계수.
Δ=∂Price/∂S
블랙–숄즈(Black & Scholes, 1973) 로버트 머턴(Merton)
적용: 모든 옵션 트레이더 고빈도 알고리즘 트레이더 대형 IB: Goldman Sachs, Morgan Stanley 등
4) 리스크 모델의 계수: 공분산 행렬은 계수로 이루어진 ‘지도’
Σij=Cov(Ri,Rj)
해리 마코위츠(Harry Markowitz, 1952) – 평균-분산 모델
적용 : 자산배분(Asset Allocation) 리스크 패리티(Bridgewater의 2000년대 전략) 은행 스트레스테스트
자본시장에는 상당히 많은 자산군이 있다. 부동산은 주식시장에는 한국에만 국한해봐도, 종목 수가 2,885개 이다. (코스피 951, 코스닥 1,822, 코넥스 112) 원자재, 귀금속, 코인, 선물, 옵션까지 포함하면 매우 많다.
주식만 해도 글로벌 상장 기업 수는 5.8만개이다(2022년, WFE) 즉, 아무리 많이 본다고 하더라도, 글로벌 모든 기업들의 동향을 정확히 파악하는 것은 어렵다.
기업명, 지배구조, 사업내용, BM의 적절성, 재무비율 만 살피더라도 하세월일 것이다. 상당히 많은 내용들의 공시가 나오기도 한다. 한국에 코스닥 코스피 공시내용만 1일에 500여개가 나온다. 한국기업만 해도 분석하고 결론을 도출해야할 내용들이 많다는 것이다.
또한 종목별, 시장별, 국가별, 시장참여자들은 매우 다르다. 관심사, 생각하는 지점, 상식의 정도도 매우 다르다. 규모에 따라 가격변동 또한 크고 작음도 다양하며 보이지 않는 정보들도 많이 작용한다. 정보의 질적 투명성도 다르다. 자금의 철학, 히스토리, mbti 경향성, 성격에 따라 해석의 정도도 달라지게 된다. 문화 또한 국가별로 다르다.
따라서 주식종목을 추천한다는 것에는 늘 위험성이 따른다. 시장을 정확하게 보느냐, 기업을 정확하게 보느냐, 시장참여자들의 변동성을 정확하게 보느냐가 기본이 돼야 하는데 이들 모두 시간이 필요로 하는 작업이기 때문이다.
따라서 어떤 산업이 좋아보인다고 할때는 좀더 확률적으로 높은 경향성을 가진 답변을 내놓을 수 있다. 따라서 이렇게 하는 경우가 많았다. 근데 그중에서 뭐가 제일 좋은가라고 했을 때에는 좀 곤란함을 느끼기도 한다. 하나로 압축하는것이 나조차도 아직 100% 확신을 갖는 데는 시간이 걸린다.
내가 말하는 100% 확신이란, 높은 기대수익률이 확실하며 확률적으로 peer 대비 가장 높은 수익률을 가질 수밖에 없는 종목이 될 것임을 예측한 투자를 말한다. 따라서 여러 개를 추천하는 경우가 많고, 결국 선택하는 것은 의견을 듣는 사람의 몫이 된다.
그러나 화자 입장에서는 더욱 책임을 갖고 말한다. 사실인지 아닌지 거짓이될지 이로 인한 피해가 생겨나게 되진 않을지 등 다양한 생각을 하고 말을 한다. 따라서 함부로 말하긴 어려우나 확실하게 말해야 할 때에는 말하는 경우가 있다. 이로 인해 회사를 다니면서도 스트레스를 알게모르게 받았던 것 같다.
물론 무엇이 최고, 최선인지 늘 생각하는 것은 투자자의 숙명이자 나를 발전시키는 최고의 성장촉매가 된다. 그러나 말을 너무 많이 하고 오랜 시간 숙성될 수 있는 것에 대하여 말이 먼저 나가게 되었을 때에 갖게 되는 심리적인 아픔조차 고려하게 되는 나의 강박이 문제가 되기도 한다.
따라서 나는 추후 타인의 투자를 진행한다고 하면 지분투자 위주로 진행할 예정이다. 직접적으로 누군가에게 종목을 추천하는 일은 거의 없을 예정이다. 사바나 초원의 먹이를 노리는 사자처럼 최대한 조용히, 압도적인 생각의 양과 질을 통해 분석을 마치고 의사결정을 내린 후 의사결정을 통해 기업성장, 시장판단에 대한 과실을 폭발적 복리를 통해 확보할 예정이다.
물론 당연히 5.8만개의 기업을 모두 깊이있게 알긴 어렵더라도, 변화의 핵심이 되는 기업들에 대해서는 분석해놓을 필요가 있다. 따라서 정말로 많은 양의 공부시간이 필요하다.
매우 많은 자산군의 가격변동에 대한 흐름, 이해도도 높여놓을 필요가 있다. 돈의 흐름에 대해서 좀더 명확한 사고를 가지고 인적, 금전적 레버리지를 안전하게 사용하는데 매우 큰 도움이 될 것이다. 나, 그리고 다른 사람이 좀더 빠르게 어떠한 목표를 이루는데의 발판이 될 수 있으리라 생각한다.
=> 직관적이고 모두가 알아들을 수 있는 방식으로 설명하는 것이 좋을 것 같다. 그 기준은 차트를 기반으로 매수매도 시점을 이야기하는 것이 많은 사람들에게 쉽게 인식되어질 수 있지 않을까 함. 따라서 기존과 다르게 차트상, 그리고 주가가 많이 올라온 기업보다는 좀더 낮은 per pbr 을 가지고 자본수익률, 이익률을 바탕으로 성장해나가는 싸거나 적절한 밸류에이션을 가진 기업을 추천하는게 좋을듯.
cf) 삼성중공업은 저평가에서 해소되어서 올라온 상황이었기 때문에 좀 애매하긴 했다. 차트상으로도 좀 올라왔었고..
억울하다고 해야할까. 투자의 억울한 점은 뭉툭해도 돈을 벌 수 있다는 점이다. 좋은 자산에 뭉툭하게 집중투자를 하고 기다리기만 해도 돈은 벌리기 마련이다.
따라서 날카롭지 않고 뭉툭하고 낙관적이고 손실확률에 대해서 크게 인지하지않고 오랜시간 보유하고만 있어도 신나게 사고 팔고 포트폴리오 관리한 사람보다 운이 더 좋게 돈을 더 많이 벌수도 있는 것이다.
여러 학술연구, 실증 분석에서 장기투자 성과의 80-90%는 자산선택+보유기간에서 결정. 매매타이밍의 기여도는 매우 낮다. 정교한 판단보다는 좋은 자산을 골라 오래 들고 있는 것이 성과를 많이 좌우한다.
생산적 자산인 주식, 부동산, 기업가치 등은 경제성장+인플레이션+생산성 증가를 반영해 장기적으로 상승한다. 따라서 좋은 자산을 선택하여 매수한 후 아무것도 안 하는 전략이 과잉행동보다 성과가 좋은 경우가 매우 많다.
억울함이 생기는 이유는, 사람은 예측, 설명, 개입, 하고 있다는 느낌을 원한다. 하지만 시장에서의 행동=비용+실수확률 증가 임을 인지하지 못하고 있는 경우가 많다.
가장 단순한 전략이 가장 어렵고, 가장 똑똑해보이는 행동이 가장 수익을 깎아먹기도 한다. 따라서 늘 가치측면, 수익률 측면에서 생각하는 것이, 중요하다.
그럼 노력의 양, 사고의 정교함은 어떤 역할을 해줄 수가 있는건가? 더 빠르게 수익을 낼 수 있게끔 즉, 단위시간 대비 효율성을 매우 끌어올릴 수 있는 전략에서 적극적으로 활용되어야 한다.
시장 수익의 분포 자체가 비정규이다. 장기적 관점에서의 시장수익은 대부분 극소수의 시점, 자산에서 발생. 나머지 90% 이상의 시간은 지루, 손실, 의미없는 횡보.
좋은 자산일수록, 평균의 자산보다 상방 분산이 크고, 하방은 시간이 흡수한다. 나쁜 자산은 상방 꼬리가 없으며, 하방은 빠르고 영구적인 경우가 많다.
집중은 위험을 키우는 것이 아니라, 좋은 자산이며 정보, 인사이트가 있는 곳에 노출을 증폭시키는 행위여야 한다.
input은 시간노출, 우수자산 선정 다량 보유여부가 핵심이다. output은 비선형적이며, 시간지연을 반드시 수반하며, 수익금 또한 불규칙적이다. 물론 시장 자체는 장기적으로는 효율적이기에 합리적 판단을 통해 투자금을 반복적으로 늘려나간다면 수익금은 복리로 극대화된다.
조금 의외라고 생각할 수 있는 지점이 INPUT에 노력, 분석량, 고민의 깊이, 스트레스, IQ 등 많은 요소들을 넣진 않았다. 우수자산 선정 및 다량 보유에 속해있기 때문이다. 직접 노력, 분석, 고민의 깊이가 필요는 하지만 수익률, 수익금을 직접적으로 결정짓는 요소는 아니라고 느낀다. 물론 전문가라면 누구보다 훨씬 더 빨라야만 한다.
억울하게 내가 느꼈던 이유는, 직접적 능력에 따른 보상이 아닌, 구조적으로 무능력하더라도 안정적으로 보상받을 수 있다는 점이다. 어떻게 보면 정규분포상 상위수익에 노출되기 위한 가장 최적의 반응이 뭉툭한 장기보유가 될 수 있지 않나 한다. 극단값을 완전히 예측하는 것은 불가능하다.
물론 합리적 사고들이 쌓여서 더욱 더 비중을 높이고, 우수자산을 선정하고 수량을 집중적으로 가져갈 수 있게 된다. 따라서 보유를 통해 극단값에 대한 노출을 높여 수익률을 극대화할 수 있게 되는 것이다. 시간이 갈수록 우연 이상의 높은 수준의 확률적으로 상방 초과값이 발생하게끔 해야 뭉툭한 사고조차 유의미하고 강력한 수익률을 가져오게 되는 것이다.
산업, 자산 특성상 가격상한이 존재하기 쉽고, 규제 및 가격통제로 수익률에 캡이 씌워지거나 경쟁이 즉각적으로 초과이익을 제거하기 쉽다. 예를 들면 구조적으로 성장이 제한된 성숙산업, 규제산업에서 레버리지를 지속적으로 써야만 살아남을 수 있는 사업구조, 가격결정권 없는 하청의 경우에는 상방에서의 극단적 초과값이 상대적으로 어려워질 수밖에 없다.
좋은 자산일수록 시간이 갈수록 대체확률(기술,고객,아이템)이 낮아지고, 비즈니스 모델 붕괴가능성이 낮아지며, 자본조달 비용이 구조적으로 떨어진다. 시간이 지남에 따라 불확실성이 줄어들어야 한다. 불확실성이 점차적으로 커지는지 줄어드는지를 주기적으로 확인은 필요하다. 그게 숫자적 신호들일 수도 있고, 정성적 신호일 수도 있다.
또한 반복가능한 현금흐름, 자본재투자 내부수익률, ROIC의 지속성, 외부변수에 대한 독립성(금리, 정책, 유행), 자기강화 피드백 등이 주요한 요소 중에 하나이다.
시간이 유의미한 INPUT이 되기 위해선, 당연히 반대정보에 대해서 지속적으로 끝없이 들어볼 필요가 있다. 버티면 언젠가 된다는 숭배의 마음만 있어서는 안된다. 이정도는 사실 큰 능력치나 다양하고 어려운 것에 대한 빠르고도 고도의 이해력 및 활용력이 필요하진 않다.
레버리지를 쓰더라도 장기간 가져가면은 안된다. 당연히 뭉툭함은 분포의 하방꼬리 구조에 언제든 노출된다는 것이기도 하다. 물론 하방이 정말정말 안정적이고 매우매우매우 확률적으로 낮다면 쓸수는 있겠으나, 그럴 확률도 고려해서 레버리지 비중은 설정되어야 한다.
인쇄하기“내년까지 메모리 슈퍼사이클” 삼성전자 245조·하이닉스 179조 양사 영업이익 대폭 확대 전망
2028년부터 수익성 둔화 예상메모리 반도체 시장에 비관적 전망을 내놨던 투자은행(IB) 모건스탠리가 ‘반도체 투톱’의 목표주가를 상향했다.
2일 블룸버그에 따르면 모건스탠리는 지난달 30일 삼성전자 목표주가를 기존 17만원에서 21만원으로, SK하이닉스는 84만원에서 110만원으로 상향 조정했다. 올해 영업이익 전망치로는 삼성전자 245조원, SK하이닉스 179조원을 제시했다. 국내 증권사들의 평균 전망치(삼성전자 158조원, SK하이닉스 138조원)보다 각각 55%, 29.7% 높은 수치다.
목표주가와 영업이익 전망치를 대폭 상향한 배경에는 전례 없는 메모리 반도체 공급난 심화가 있다. 모건스탠리는 24년 9월 ‘겨울이 곧 닥친다’는 제목의 보고서에서 반도체주 목표주가를 대폭 하향하며 비관론의 선두에 섰다. 그러나 25년 9월 ‘올해는 따뜻한 겨울’이라는 보고서를 통해 진단을 바꿨고, 이번에는 ‘메모리, 더블업’이라는 보고서에서 호황이 지속될 것이라고 전망했다.
모건스탠리는 “메모리 반도체 물량이 내년까지 완판됐고, 올해 1분기 D램 계약 가격은 70~100% 급등할 것으로 조사됐다”며 “27년까지 메모리 반도체 가격이 높은 수준을 유지할 것”이라고 전망했다. 또 2027년 삼성전자와 SK하이닉스의 영업이익 전망치를 각각 317조원, 225조원으로 제시하며 이들이 미국 빅테크와 어깨를 나란히 할 수준의 수익성을 보일 것으로 예상했다. 다만 새로운 공장 가동이 시작되는 2028년부터는 수익성이 소폭 둔화할 것이라고 내다봤다.
다른 외국계 투자은행도 국내 반도체주를 ‘최선호주’로 꼽고 있다. JP모간은 삼성전자와 SK하이닉스 목표주가를 각각 24만원, 125만원으로 상향 조정했다. 홍콩계 IB인 CLSA도 삼성전자 26만원, SK하이닉스 125만원으로 목표주가를 올렸다. 골드만삭스는 SK하이닉스 목표주가를 120만원, 맥쿼리는 140만원으로 제시한 보고서를 냈다.
다만 단기간 급등한 반도체 소재·부품·장비(소부장) 종목은 고평가 우려가 제기된다. 씨티그룹은 “주가가 과도하게 올랐다”며 한미반도체에 대해 ‘매도’ 의견을 냈고, JP모간도 “삼성전자로부터 TC본더 수주를 할 것이라는 기대가 지나치다”며 ‘비중 축소’ 의견을 제시했다.
