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주식시장별곡2017.08.21 11:49

투자전략, 그 Robustness(강건성)을 위해서는...

주식,선물,옵션 등을 투자하는데 있어, 다양한 방식의 투자전략이 존재합니다. 기술적 분석 방법을 이용한 전략도 있는가 하면, 패턴을 알고리즘화 하여 전략을 만드는 방식도 있는가하면, 주식투자라면 가치투자는 잘 알려진 투자전략이기도 합니다. 근간에는 이 투자전략들이 인공지능화 되면서 한단계 발전되어가고 있습니다.

그런데 어떠한 전략이라도 추가하는 가치가 한가지 있습니다. 그것은 바로 Robustness(강건성)입니다. 마치 영화 인디아나존스에서 주인공이 그렇게 찾아헤메이던 최후의 성배와 같은 Robustness 그런데 이를 찾기 위한 길은 쉬운 듯하면서도 함정들이 여기저기 숨겨져 있습니다.

 

 

ㅇ 백테스팅 없는 투자전략은 독배일 뿐.

 

얼마전 오래전 필자가 모셨던 직장 상사분을 찾아뵈었습니다. 그 분은 여러분이 지금 사용하시는 증권사HTS차트를 만드신 분이시지요. 3~4년전에 찾아뵙고 오랜만에 찾아뵈니 이런 저런 많은 얘기를 나누게 되었습니다. 여러 이야기중, 과거 필자도 함께 참여했던 증권사 프로젝트의 일화를 하나 이야기 해주시더군요.

 

증권사 프로젝트를 하다보면, 회사에 유명한 전문가분들이 차트 지표를 만들어 달라거나 자신이 원하는 개념을 구현 해달라 요청하는 경우가 왕왕 있습니다. 제가 모신 그 상사분은 모 증권사에서 유명한 어떤 전문가의 요청이 기억에 깊게 남으셨었나 봅니다.

 

그 어떤 전문가는 자신이 개발했다는 투자 전략을 HTS에 구현해 달라 요청하였다 합니다. 회의를 하면서 그 전문가의 요청을 들어보니 이는 객관적으로 코딩할 수 없었던 투자전략이었다 합니다. 일부 프로그램화 할 수는 있어도 그 전문가는 불과 몇개에 불과한 샘플 검증으로만 그 전략이 옳다고 주장하고 있었고, 심지가 곧으셨던 제 상사분은 이를 거절하였습니다.

 

전략이 기본적으로 백테스팅(과거 시뮬레이션)이 가능할 정도로 체계화가 되어있어야하고 그래도 의미있는 샘플 수로 어느 정도 검증이 되어있어야하는데 이 또한 부족하니 독자적인 화면 자체를 개발해 줄 수 없었던 것입니다.

 

이와 비슷하게 체계화를 할 수 없는 투자 전략을 왕왕 경제TV나 책에서 접할 수 있습니다. 주가가 강세이면 물고기가 튀어날라가는 그림이 그려진다거나, 꽃이 피어나는 차트분석 기법이 그러한 예입니다.

이런 전략들은 체계화가 되어있지 않기에 백테스팅 자료는 없었을 뿐더러 전문가 자신이 열심히 로직을 설명하지만 "기승전, 자신의 주관"으로 마무리 됩니다.

그러면서 예외의 케이스들과 "그 때 그 때 달라요"라는 부연 설명들은 왜 그리들 많은지... 

 

결국 이런 백테스팅이 불가능한 투자전략은 그저 차트 몇번 보고, 자신의 주관이 몇번 맞은 것에 불과할 뿐 체계적이고 로버스트한 전략과는 거리가 멀고 오히려 독든 술잔(독배毒杯)일 수 밖에 없습니다.

 

 

ㅇ 과최적화의 함정을 피하려 노력해야.

 

최근에는 재무데이타들을 쉽게 구할 수 있기에 과거에 비하여 개인투자도 쉽게 가치투자 전략을 검증하고 백테스팅하면서 자신의 전략을 구현할 수 있습니다. 이에 앞서 기술적 지표와 주가와 기타 변수들을 토대로 프로그램화 한 전략들은 예전부터 연구되어져 왔습니다.

 

어떤 방식의 전략을 연구하든, 변수를 조합하는 과정에서 과거의 데이타를 이용해 꿈의 수익률이 만들어지는 전략을 만들 수 있습니다. 그리고 변수를 몇개 더 조합하면 수익률 곡선은 마치 부드러운 곡선을 그리면서 변동성도 거의 없는 완벽한 수익곡선을 만들어 줍니다.

 

"아~~!! 드디어 성배를 찾았어, 내일부터 나는 부자의 길로 간다!"라고 생각하겠습니다만 이는 자칫 과최적화의 오류에 빠져있을 수 있습니다.

 

과최적화의 오류란 과거의 자료로 변수를 조합하여 최상의 투자 성과를 만들수는 있으나, 오히려 과거에만 딱맞춘 전략이기에 미래 성과는 오히려 원하는 수익률과 달리 나타나는 현상을 말합니다.

 

[과최적화와 그 후의 성과, 연구로직 : lovefund이성수]

[2001~2005년 시뮬레이션 최적화 구간, 2005년~2008년 이후 3년 수익곡선]

 

 

얼마전, 글에서 필자가 십수년전 연구하였던 잊혀졌던 선물 시스템트레이딩 로직들을 대량으로 발견하였다고 이야기드린바 있습니다. 오랜만에 그 전략들을 돌려보니 재미있는 결과들이 많이 보이더군요.

위의 자료는 2001~2005년 사이 데이타로 최적화 시키면서 만든 로직입니다. 보시는 바와 같이 2001~2005년까지는 수익곡선이 매우 매끈한 우상향 곡선을 만듭니다만 이후 3년간의 수익 곡선은 그 이전과 전혀 다른 들쑥 날쑥한 성과를 보여줍니다.

(그리고 도표에는 안나왔습니다만, 2009년 이후 현재까지 성과는 매우 안좋습니다.)

 

그런데, 이런 과최적화의 함정은 천재적인 투자 전략 개발자라도 언제든지 빠질 수 있는 함정입니다. 한두개의 변수만 더 추가해서 마치 맞춤옷을 만드는 듯 완벽하게 전략을 만들고 싶은 욕구 때문이지요. 최근 가치투자를 연구하는 분들 사이에서도 과최적화의 함정에 빠진 것은 아닌가 싶은 전략들이 왕왕 관찰되어지곤 합니다.

자칫 이런 전략은 연구과정에서 이전에는 완벽하였지만 이 후에는 예상과 다른 성과가 만들어질 가능성이 있습니다.

 

이런 과최적화의 오류를 최대한 피하기 위해서는 충분히 많은 데이타로 백테스팅을 해야할 필요가 있습니다. 그러하기에 최대한 긴 데이타로 연구를 해야하고, 한국 뿐만 아니라 해외 시장에서도 매끈한 수익 곡선은 아니더라도 의미있는 수익이 만들어진다면 과최적화의 오류에서 조금은 벗어난다 볼 수 있겠습니다.

 

그리고, 전진분석 기법이라하여 과거의 데이타로 백테스팅을 하더라도 구간 구간 나누어 최적화 분석하고 그 변수로 구간 후 1년 동안 시뮬레이션을 돌려 의미있는 성과가 나오는지 보는 방법으로 과최적화를 조금이나마 피할 수 있습니다.

하지만 이보다도 더 중요한 것은 투자전략이 합리적이고 장기적으로 이해될 수 있는 논리를 가지는 것이 무엇보다 중요 합니다.

 

 

ㅇ 합리적이고 논리적이기 위한 투자전략 : 개인투자자가 가장 쉽게 접근할 수 있는 것은 가치투자

 

[인디아나존스가 최후의 성배를 찾는 것처럼... 사진참조 : 인디아니존스 최후의 성전 포스터]

 

주식/선물/옵션 등을 가격 흐름을 통해 분석하여 로버스트한 투자전략을 찾기란 쉬운일은 아닙니다. 그러다보니 요즘은 생태계처럼 전략을 계속 생산하여 생존하는 전략은 사용하고 도퇴되는 전략을 폐기하는 방식을 이용하기도 합니다. 하지만 이는 개인투자자가 쉽게 활용할 수 있는 방법은 아닐 것입니다.

 

하지만 우리는 쉽게 떠올릴 수 있고 쉽게 접근할 수 있으며 로버스트에 근접한 투자 방법을 익히 알고 있습니다. 그것은 바로 가치투자입니다.

 

가치투자는 우리나라 뿐만 아니라, 전 세계에서 많은 사람들이 연구를하여 논문과 책 그리고 자료들을 통해 검증된 전략입니다. 그 가치투자의 기준을 무엇으로 삼느냐의 차이가 있을 뿐 PSR을 이용하든, PER를 이용하든 PBR을 이용하든 PCR, 배당수익률을 사용하든 어떤 방식에서든 장기적으로 유의미한 수익을 만들왔고 만들어 줍니다.

 

논리적으로도 싼 주식이 합리적인 가격이 되면 매도한다는 개념이기에 단기적인 성과는 나쁠 수 있지만 장기적으로는 수익률을 투자자에게 안겨줍니다.

 

그리고 가치투자자에게 결정적인 장점은, 투자 결정은 결국 사람이 하다보니 가치투자를 추구한다는 이들도 중간에 포기하고 떠나는 경우가 많단 점입니다. (이는 기관,개인,연기금,외국인 모두에 해당합니다.) 그러다보니 전략은 범용화 되지 않게 되고 단기간에는 수익률이 살짝 뒤쳐지다가도 다시 수익률은 차근 차근 제자리를 찾아가게 됩니다.

 

오랜 역사의 시간 동안의 백테스팅 그리고 다양한 국가에서의 의미있는 성과는 가치투자의 Robustness(강건성)의 근거가 되어줍니다. 어쩌면 어렵고 위험한 길을 돌고 돌아 최후의 성배를 찾는 것보다 조금은 거칠더라도 가치투자를 통해 로버스트라는 성배에 가까이 가는 것은 어떨까요?

(다만, 가치투자에서 성배를 받기 위해서는 시간을 이길 수 있는 인내가 필요합니다.)

 

2017년 8월 21일 월요일

lovefund이성수(CIIA charter Holder & KCIIA,한국증권분석사회 회원)

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Posted by lovefund이성수 lovefund이성수

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