실전 투자 전략 (41) - 비대칭 모멘텀 전략
월단위 추세추종전략의 장점은 중장기적인 상승 추세에 편승하여 강력한 수익을 낼 수 있다는 것이었죠? 하지만, 어떤 기간값이 최적인지는 알 수 없기 때문에 지금까지는 1~12개월의 평균 모멘텀 및 평균 모멘텀 스코어를 이용하여 추세 기반의 자산 배분 전략을 살펴보았습니다.
여러 차례 강조했다시피, 추세추종전략의 단점은 횡보장과 시장의 방향성이 바뀌는 변곡점 (상승추세가 꺾이거나, 하락 추세에서 반등으로 전환되는 시점)에 약하다 는 점입니다. 가격이 움직이는 것을 확인한 후에 진입하는 방식의 본질적인 단점이라고 할 수 있습니다.
그렇다면, 이 단점을 어떻게 개선할 수 있을까요? 가장 널리 이용되는 방법 중 하나는 진입과 청산의 시간 주기를 비대칭으로 조합 하는 방법입니다.
시스템 트레이딩의 금과옥조 중 하나가, '진입은 신중하게, 청산은 신속히' 라는 것입니다. 매수에 진입할 때는 아무 때나 진입하지 않고 정말 확실하다고 생각하는 신호에만 진입하되, 매도할 때는 신호가 나오는 것을 확인하는 즉시 빠져나오는 방식 이죠.
대부분의 원칙없는 개인투자자들은 이와 정반대로 매매 하기 때문에 장기적으로 투자에서 실패합니다.
즉, ' 진입은 부담없이 신속하게, 청산은 신중하게' 라고 할 수 있죠.
종목 선정이나 투자 타이밍을 잡을 때는 상당히 즉흥적이고 고민없이 일단 지르고 보지만, 막상 손실이 나거나 예상과 달리 움직이면 손절하지 못하고 갑자기 웨렌 버핏 모드로 전환 합니다.
'단타로 접근하긴 했지만, 이 종목 충분히 가치가 있으니 중장기로 홀딩한다. 웨렌 버핏도 장기 투자로 성공하지 않았는가?' 라고 합리화하면서 말이죠. 그러다가 사랑스런 아내에게 비오는날 젖은 바지에서 먼지나도록 맞게 됩니다.
신중하게 진입하되, 신속하게 청산하는 방법 중 가장 간단한 방법은 진입과 청산의 타임 프레임을 비대칭으로 구성하는 방법 입니다. 이동 평균선 전략을 예로 들어볼까요?
일반적인 이동 평균선 돌파 전략에서는 진입과 청산의 타임 프레임이 같습니다. 예를 들면, 20일 이평선 상향 돌파시 매수하여, 20일 이평선 하향 돌파시 매도하는 방법이죠.
그런데, 이를 20일 이평선 상향 돌파시 매수하여, 5일 이평선 하향 돌파시 매도하는 식으로 비대칭으로 구성하면 시장의 변곡점에서 한 타이밍 빨리 빠져나올 수 있습니다 . 즉, 상승 추세 초입에 매수해서 수익이 잘 나다가 꺾이기 시작했는데, 시세가 다 꺾이는 것 확인하고 빠져나오는게 아니고, 시세가 꺾이는 초입에 한 타이밍 빠르게 빠져나오는 것이 가능하게 됩니다.
그래서 일반적인 추세 추종 전략에서 매수와 매도의 시간 간격을 비대칭으로 구성하는 경우가 흔히 있습니다. 당연히 잘못된 신호를 거르기 위해 매수 기간 값을 매도 기간 값보다 길게 잡는 것이 일반적이지요.
그렇다면, 이런 비대칭 전략은 항상 대칭형 전략보다 우월할까요? 꼭 그렇지만은 않습니다 . 그 이유는 시장의 변곡점이나 횡보장에서는 비대칭 전략이 유리하지만, 변곡점인 줄 알았는데 시세가 다시 나는 경우에는 오히려 노이즈로 작용을 해서 너무 일찍 청산되는 경우가 있기 때문 입니다.
따라서, 대칭 전략과 비대칭 전략은 어느 하나가 절대적으로 우위에 있는 것이 아니라, 상호 보완적이고 시장 상황에 맞게 상대적으로 유리한 속성을 나름대로 가지고 있다고 할 수 있습니다.
그렇다면 이런 비대칭 전략을 어떤 방법으로 실제 투자에 접목시킬 수 있을까요? 단일한 종목, 단일한 자산에는 어쩔 수 없이 대칭과 비대칭 전략 중 하나만을 선택해야 하지만, 포트폴리오로 구성해서 투자한다면 얘기가 달라집니다. 두가지 전략을 조합하여 시너지를 낼 수 있습니다 . 한 번 살펴볼까요?
1. 비대칭 MPAA 전략
여기서는 이전에 살펴본 MPAA 전략을 비대칭적으로 구성하는 방법을 소개하겠습니다.
MPAA 전략을 간단히 복습하면, 다음과 같은 순서로 이루어지죠?
1) 유니버스 구성 (주식군, 채권군, 현금)
2) 각 유니버스 내 종목 편입
3) 유니버스 내 종목의 1~12개월 평균 모멘텀 스코어 상위 n개 선정
4) 선정된 n개 종목의 1~12개월 평균 모멘텀 스코어를 계산, 평균 모멘텀 스코어 비중에 비례하여 일정 비중의 현금과 혼합
6) 전체 수익 곡선 모멘텀 적용
비대 칭 MPAA 전략에서는 다른 로직은 동일한 상태에서 4단계 절차에만 수정을 가합니다. 즉, 1~12개월 평균 모멘텀 스코어를 계산하여 배분하는 것이 아니라, 단기 평균 모멘텀인 1~3개월 평균 모멘텀 스코어를 적용 합니다.
이렇게 일종의 절대 모멘텀 값을 짧게 변경해주면 어떤 효과를 기대할 수 있을까요 ?
일단, 투자하는 종목을 선정하는 상대 모멘텀 로직에서는 1~12개월 평균 모멘텀(중기적 타임 프레임)을 이용하기 때문에, 포트폴리오에서는 중장기적으로 상승하는 종목들을 편입하게 되어 중장기적인 상승 추세의 에너지는 그대로 누릴 수 있게 됩니다 .
이 상황에서 종목들의 비중 조절은 짧은 시간 주기로 조절하게 되면 중장기적으로 상승하는 추세의 에너지는 누리되 좀 더 빨리 진입하고 빨리 청산하는 효과를 볼 수 있는 것 이죠.
기본적인 MPAA 전략이 중장기 상승 추세 종목 선정 + 중장기 추세적 비중 조절이었다면, 비대칭 MPAA 전략은 중장기 상승 추세 종목 선정 + 단기적 추세적 비중 조절로 요약할 수가 있겠습니다.
이런 효과 때문에, 백테스트를 해보면 추세적으로 하락하기 시작하는 변곡점 (2008년 금융 위기) 때 비대칭 MPAA 전략의 MDD와 하락 구간이 기본 MPAA 전략에 비해 현저히 줄어드는 것을 확인 할 수 있습니다.
편입된 중장기 상승 추세 종목은 동일하지만, 좀 더 빨리 시장에서 빠져나올 수 있고, 추세가 상승 반전되는 경우에도 좀 더 빠른 타이밍에 비중이 더 실려 진입이 가능하기 때문입니다.
그렇다면, 비대칭 MPAA 전략 같은 경우 앞서 말씀드린, 꺾이는 줄 알았는데 다시 상승하는 경우처럼 노이즈에 당해서 상대적으로 손실을 보는 경우는 없을까요?
물론 그런 경우도 있습니다. 하지만, 그 효과는 크지 않다고 추측해 볼 수 있습니다.
그 이유는 단일 종목만으로 구성한 것이 아니라, 여러 종목을 포트폴리오로 구성했기 때문에 한 종목에서의 노이즈에 의한 상대적 손실이 다른 종목에 의해 희석되기 때문 입니다.
또한, 투자 종목을 선정할 때는 상대적으로 긴 타임 프레임을 적용하여 어느 정도 중장기적인 상승 에너지는 유지되고 있다는 점도 이러한 단점을 상쇄시키는 요인으로 작용 합니다.
그러면 기본 MPAA 전략과 비대칭 MPAA 전략의 성과를 비교해보겠습니다.
앞서 설명드린 바와 같이 비대칭 MPAA 전략은 평균 모멘텀 스코어 계산시 1~3개월 단기 기간의 평균값을 이용하는 것 외에는 기본 MPAA 전략과 동일합니다.
1) 유니버스 : 국가주식, 국내 섹터, 국내 팩터, 안전 자산 (10년 국채, 10년 국채 레버리지, 10년 국채 인버스, 원달러 환율, 금)
2) 유니버스 배분비 : 1:1:1:3
4) 상대 모멘텀 종목 선정 방법 : 각 유니버스 상대 모멘텀 상위 30% 해당 종목
연평균 수익률은 유사하나, 비대칭 MPAA 전략의 MDD 가 더 작은 것을 확인 할 수 있습니다.
MDD 차이가 2~3% 나는게 뭐 그리 큰 대수냐라고 생각할지 모르지만, 실제 투자에 있어서 거액의 자금을 투입한 경우 이 차이도 상당히 크게 느껴질 수 있고, MDD 가 커지면 MDD 회복 기간도 상대적으로 길어지기 때문에 인내심이 바닥나기도 쉽기 때문에 CAGR을 비슷한 수준으로 유지하면서도 MDD를 줄이는 것은 상당한 가치가 있다고 할 수 있습니다 .
MPAA 전략의 MDD 구간인 2008년 금융 위기 때의 수익 곡선을 서로 비교해보시기 바랍니다.
그렇다면 비대칭 MPAA 전략의 단점은 없을까요? 물론 있습니다. 그것은 12 단계로 비중이 조절되는 기본 MPAA 전략에 비해 3단계로 비중이 조절되기 때문에 회전율이 높아져 그에 따른 거래 비용(수수료 + 슬리피지)이 증가한다 는 점인데요, 국내 ETF의 경우 유동성이 풍부한 일부 시장 지수 기반 ETF를 제외하고는 호가 슬리피지가 상대적으로 크기 때문에 현 상황에서 이런 부분을 완전히 무시할 수는 없는 면이 있습니다.
향후 국내 ETF 시장 전반의 유동성이 크게 개선된다면 이러한 비대칭 MPAA 전략의 장점을 십분 활용할 수 있으리라 기대합니다.
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- 매크로 지표 분석을 활용한 탑다운과 산업 또는 기업 분석의 바텀업 방식을 병행하여 ETF 포트폴리오 구성
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- - 시장리스크(β) 방어를 위한 변동성 모니터링 및 헷지전략
- - Earnings, Valuation, Trend, Sentiment, Technical, Liquidity 등
- - 유망 ETF 및 Top pick 종목 선정
모멘텀을 활용한 자산배분
3가지 모멘텀을 자산배분 팩터로 사용하여 각각의 모멘텀에 해당되는 ETF에 비중을 조절
예) 금리상승 국면에서 경기사이클 부분 내 금융섹터 ETF로 종목 교체 및 고배당인컴 ETF 비중 확대
[투자전략] '진짜모멘텀 전략' 투자 수익률 공개 및 퀀트투자 후기
한화투자증권의 안현국 애널리스트님이 소개하신 진짜모멘텀 투자전략의 실행 결과와 퀀트투자에 대한 후기를 기록해둡니다. 투자전략 관련 보고서는 본 포스팅 하단에서 확인하실 수 있습니다.
- 진짜모멘텀전략에는 기업의 주가는 이익에 동행 한다는 기본 MyWrap 상품 - 유안타증권 전제가 있습니다. 물론 백테스트로 검증되었습니다.
- 수많은 주식 종목들의 이익 컨센서스는 여러 증권사들의 개별 예상치가 모여서 형성되는데, 각 종목 내에서 상대적으로 낙관적이거나 비관적인 예상치가 섞여 있습니다. 이익 예상치들을 단순 평균한 컨센서스에는 일부 매우 낙관적인 예상치가 과도하게 영향을 주는 경우도 있고, 낙관적인 예상치가 많으면 보수적 평가가 어려울 수도 있습니다. 따라서 평균값인 컨센서스 대신 보수적 예상치를 이용하면 이익 예상을 좀 더 보수적으로 할 수 있습니다.
- 진짜모멘텀전략은 이익 컨센서스 대신 다음년도에 가장 비관적인 예상치가 이번년도에 가장 낙관적인 예상치보다 높은 종목을 사는 전략 입니다. 즉, 이익 성장을 가장 보수적으로 평가하는 이익 모멘텀 전략 이라고 볼 수 있습니다. 다음년도의 가장 비관적인 연간 예상 순이익이 가장 낙관적으로 보는 이번년도 연간 순이익보다 높은 종목으로 포트폴리오를 구성하게 됩니다.
- 종목 스크리닝 조건은 1) 시가총액 3,000억원 이상, 2) 코스피 제조업 중 적자기업 제외, 3) 최근 1개월 이익 예상치 6개 이상 종목 입니다.
- 본 전략의 백테스트 결과는 연도별 10월말 이후 6개월 간의 수익률을 기준으로, 2012년부터 2019년까지 8년 간 시장(코스피) 수익률을 모두 상회 했습니다. 아래 결과에서도 보시겠지만 2020년 10월부터 2021년 4월도 시장 대비 초과 수익을 보였습니다.
진짜 모멘텀 개념 (한화/퀀트시그널#43, 2020.10.22)
- 2020년 10월말 기준, 진짜모멘텀 스크리닝에서 제시된 종목은 롯데케미칼, 현대백화점, 한온시스템, 아모레퍼시픽, 엔씨소프트, 현대모비스, 기아차, 현대차, 대우건설, 삼성SDI 등 총 25개가 있었습니다. 그 중 예상 연간 이익 증가율이 (+)인 종목은 14개였습니다.
진짜모멘텀 스크리닝 종목 (한화/퀀트시그널#43, 2020.10.22)
- 저는 유니버스 25개 종목 중 이익모멘텀 상위 10위까지를 동일 비중으로 매수 했었습니다. 연간 예상 이익 증가율 기준 6.0% 이상이었고, 2019년 10월에 선정되었던 종목 중 예상 이익 증가율이 높지 않았던 종목의 주가 수익률이 높지 않았던 점을 고려했었습니다. 선정된 종목은 2020년 10월 30일에 매수 했고, 직장인이다보니 당일 최저가 또는 종가로 매수하지는 못했습니다. 점심시간에 시장가로 매수를 걸어두고 전량이 체결되지 않은 일부 종목은 단가를 변경해 추가매수 했던걸로 기억합니다.
- 포트폴리오에 포함된 종목은 2021년 4월 30일 모두 매도 했습니다. 매수 시와 마찬가지로 당일 최고가 또는 종가로 매도하지는 못했습니다. 지금보니 '현재주가'에 표시된 당일 종가보다는 높게 매도하기는 했었네요. 당일 전체적으로 주가가 내려갔던 점이 반영되었걸로 생각됩니다.
- 포트폴리오 최종 수익률은 49.8% 입니다. 배당이 포함된 수치이며, 배당일 제외하면 48.8%입니다. 같은 기간 종가 기준, 코스피는 2,267.15에서 3,147.86으로 +38.8%, 코스닥은 792.65에서 983.45로 +24.1% 상승했습니다. 즉, 코스피 대비는 +11.0%p, 코스닥 대비는 +25.7%p 초과수익을 거둘 수 있었습니다.
- 제가 매수한 종목이 스크리닝상 이익모멘텀이 (+)인 전체 종목이 아니었고, 동일 가중으로 매수하려하기는 했지만 투자금액 때문에 일부 종목은 완전히 동일 가중이 아니긴 했습니다. 그리고 앞에 언급한 바와 같이 종가 기준으로 매수/매도를 하지도 못했기 때문에 제대로 된 백테스트와는 수익률 차이가 발생할 수 밖에 없습니다.
진짜모멘텀전략 실행결과 (2020.10.30 ~ 2021.04.30) / 청춘한삼
- 진짜모멘텀전략과 같은 퀀트투자에서 장기 성공을 거두는데는 '내가 장기 관점에서 반복적으로 시장을 제대로 예측하는데 한계가 있다' 는 점을 인정하는데 낫다고 생각합니다. 이 점을 제대로 인식하면 나의 불완전한 시장 예측이 아닌 전략과 백테스트를 믿고 따를 수 있습니다.
- 본 전략을 이용한 투자가 제 유일한 퀀트투자 경험은 아니며, 제 경험상 퀀트투자의 가장 큰 어려움 은 저의 심리 였습니다. '과연 이 전략이 최선일까?', '백테스트만큼의 장기 수익률을 향후에도 얻을 수 있을까?', '투자전략을 내가 조금 더 개선해서 더 나은 수익률을 얻을 수 있지 않을까?', '지금이 고점일거 같은데 미리 청산해야할까?' 이런 다양한 심리들이 초기 투자전략을 계획대로 끝까지 끌고 나가는걸 방해합니다. 특히 1) 매년 수익률이 백테스트에서 나온 장기 수익률 수준으로 나오지 않는다는 점과 2) 약간의 수익률 차이가 장기 누적 수익률에 큰 영향을 준다는 점을 알고 있고, 3) 내가 상황을 더 개선시킬 수 있다는 믿음 이 있기 때문에 실행 중인 전략을 수정하고 싶은 욕망이 생깁니다.
- 하지만 초기 전략을 고수하지 않으면 장기적으로 퀀트투자를 지속하며 해당 투자전략에서 기대되는 수익률을 초과하기 어렵습니다. 첫 문장에서 언급했듯이 퀀트투자 자체가 '내가 장기 관점에서 반복적으로 시장을 제대로 예측하는데 한계가 있다'는 가정을 깔고 있어서 내가 상황을 개선할 수 있다는 생각과 모순이 되기 때문입니다.
- 저도 이번에 진짜모멘텀전략을 시작하는 단계에서, 그리고 6개월간 유지하는 동안에도 너무나 많은 고민이 있었습니다.
1) 자동차 섹터 비중이 너무 높은게 아닌가? 자동차 업종은 이익률이 낮고, 2020년 상반기 대비는 매출 성장이 있겠지만 2019년 대비는 성장이 발생할지 의문이었습니다. 전기차와 수소연료전지차 시장 확대 기대감이 있기는 하지만, 하이브리드차를 포함해 친환경차들 모두 아직은 제대로 된 이익이 발생하지 않는다는 점도 부정적이었습니다. 개인적으로는 이런 점들 때문에 자동차 업종은 건드리지 않아왔었습니다. 그런데 총 10개 기업 중, 현대차, 기아차(현재는 기아), 현대모비스, 한온시스템 4개 업체가 자동차 업종에 속해있어서 투자 집행 전에 임의로 비율이나 종목 선정에 관여를 해야할까 고민을 했었습니다. 결과적으로는 스크리닝 결과를 그대로 적용했고, 그동안 현대모비스 외에는 실적이 잘 나왔고 바이든 당선 후에는 전기차, 연초에는 애플카, 한온시스템은 매각 등의 이슈가 떠오르면서 좋은 주가 수익률을 보여주었습니다.
2) 장기성장 기업이나 섹터 비중이 너무 작은게 아닌가? 글로벌 차량 판매량이 1억대 미만으로 정체되어 있는 자동차 섹터와 유사하게 건설, 화학 같은 시클리컬, 중국에서 어려움을 크게 겪은 아모레퍼시픽, 온라인에 밀려 성장에 대한 기대감은 크게 가지기 힘들다고 생각했던 백화점까지, 상당수 종목들에 대한 이익 모멘텀과 주가 수익률에 대한 믿음이 충만하지는 않았었습니다. 3) 이제 다 오른게 아닐까? 바꿔말하면, 이제 내려갈거 같은데? 실적, 단기이슈, 빼따꼼쁠리, 어떤 이유에서건 현재 주가의 상방/하방에 대한 의견은 있을 수 밖에 없습니다. 연말의 롯데케미칼이나 4월 서울시장 선거 즈음의 대우건설, 블소2 사전예약 즈음의 엔씨소프트, 배터리 주식들이 뜨겁던 시기의 삼성SDI와 자동차주들, 1월초 애플카 이슈가 출현했던 현대차와 기아 등, 1월초 개인투자자들이 대형주 매수에 뛰어들었던 시기, 대형 게임사들의 확률형 아이템과 이해할 수 없는 운영, 개발자 인센티브 지급 등 겨우 6개월이지만 시장과 섹터, 개별 종목들에 너무나 다양한 매수/매도를 시행할만한 이유들이 존재 했었습니다. 실제로 4월 말일 전량 매도가 최선의 결과를 가져오지는 않았습니다. 최적의 시기에 매도 했으면 4~5%p 정도의 수익률은 더 낼 수 있었습니다. 하지만 매도 후에 개별 종목은 물론이고 포트가 더 오를지 내릴지를 확신할 수는 없습니다. 2020년 10월 30일 투자 시작 이후, 2020년 11월 30일 종가 기준, 포트 수익률은 14.2%였고, 한 달의 투자기간을 고려하면 만족하고 청산해버릴 수도 있었습니다. 마찬가지로 2020년 12월 MyWrap 상품 - 유안타증권 31일 기준, 2개월 간의 수익률 26.7% 또는 2021년 1월 31일 기준, 3개월 간 수익률 43.2%에 만족할 수도 있었습니다. 하지만 제 판단을 줄이고 초기 전략을 유지한 대가 로 최종적으로는 6개월 간 수익률 49.8% 를 얻을 수 있었습니다.
- 이언투자자문의 박성진 대표님이 항상 이야기하시듯 시장에서 언제 어떤 일이 발생할지는 확신할 수 없습니다. 시장에 대해서는 겸손한 자세를 가지는게 생존에 유리합니다. 퀀트투자는 너무 겸손해서 투자시장을 떠나거나 간접투자만 하는 단계는 벗어난 단계의 투자방법이라고 생각합니다. 장기적인 퀀트투자 성공을 위해서는 본인 판단을 줄이고, 그에 따라 행동도 줄이는 방식의 투자 에도 노력해보시는걸 추천 드립니다.
- 제가 투자전략과 보고서에 관심을 가지고 블로그에 기록도 해두는 이유는, 1) 진짜모멘텀전략과 같이 그대로 실행할만한 전략을 찾거나, 2) 유망한 섹터나 종목을 스크리닝해 공부해볼만한 후보를 골라내는데 있습니다. 1)은 백테스트상 리스크 대비 기대수익률(확률 x 수익률)이 적절한 전략을 찾아야 하고, 2)는 1)보다는 제 판단이 개입되는 좀 더 적극적인 방법이라 최종 실행 판단에 1)보다는 보수적으로 접근하고 있습니다. 이런 방법에 관심 있으신 분들은 저처럼 증권사보고서들을 활용해보시기 바랍니다.
- 개인적으로 저는 본 전략은 향후에도 매년 10월말부터 4월말까지 실행할 계획입니다.
- 위의 제 판단을 줄여야 한다는 내용 관련해서, 때마침 유튜브 삼프로TV에 홍진채 대표님이 출연하셔서 '아무것도 하지 않는 경험' 에 대해 말씀하신 내용이 있으니, 저보다는 좀 더 공신력 있고 정리된 워딩으로 들어보시기 바랍니다.
실전 투자 전략 (36) - 모멘텀 전략
n일 모멘텀 = 현재 주가 - n일 전 주가로 정의 되는데, 모멘텀 전략이란 n일 모멘텀 > 0, 매수, n일 모멘텀 < 매도하는 전략 입니다.
모멘텀 전략에 대해서는 제 블로그에서 수도 없이 많이 다루었기 때문에 익히 잘 아시리라 생각합니다.
그럼 바로 시뮬레이션 결과 확인해보겠습니다.
유니버스와 모멘텀 주기, 시뮬레이션 방법은 이전 포스팅과 같습니다.
어떻습니까? 이전에 테스트했던 이평선 기반 전략들보다 성과는 더 우수 하지요?
오해하지 마십시오. 저는 모멘텀 전략이 항상 이평선 전략보다 우수하다라고 단정짓는 것은 아닙니다. 이번 시뮬레이션에서만 그렇게 나온 것일 수도 있습니다.
2. 모멘텀 지표의 장점
이평선 전략과 비교하여 모멘텀 기반의 전략이 우월한 점이 하나가 있는데요, 그것은 본질적으로 모멘텀 지표는 시계열상 lag이 없다는 점 입니다.
이동 평균선은 이전 오랜 기간동안 주가가 낮게 유지되었다면, 오늘 주가가 급등했어도 이동평균선 계산 방식상 오늘 주가의 폭등이 이전의 낮았던 가격들에 의해 희석 이 됩니다.
이는 물론 휩소를 줄여주는 장점도 있으나, 시장의 상황에 빨리 대처하지 못하는 lag을 발생 시킵니다.
하지만, 모멘텀 지표는 단순히 n일 전 가격과 비교하는 구조이기 때문에, n일 전과 오늘 사이에 주가가 어떻게 움직였건과 무관하게 n일 전 가격에만 영향을 받기 때문에, 중간의 가격들에 의한 lag이 발생하지 않습니다.
따라서, 시장의 변화에 좀 더 빠르게 대처가 가능하다는 구조적인 장점 이 있지요.
3. 모멘텀 지표, 왜 책에서는 안 가르쳐주나?
그렇다면 왜 주식 책이나 기술적 분석 절대 다수에서 모멘텀 보다는 이평선 개념이 절대적으로 더 많이 다뤄져 있을까요?
이유는 저도 모릅니다 만, 단순히 이전 가격과 비교하는 모멘텀의 컨셉은 너무 단순무식해보이고, 뭔가 이동평균을 낸다는 개념이 더 고급스럽고 있어보여서 그렇지 않나 생각해봅니다.
이평선 외의 다른 지표는 거의 다루지 않는 것도 하나의 이유라고 생각합니다.
별로 심오할 것도 없는 지극히 단순한 내용이지만 이평선 전략과 모멘텀 전략의 본질적인 차이에 대해서 깊이 생각해 본 사람도 의외로 많지 않으리라 생각 합니다.
이후에 살펴볼 채널 돌파 전략도 마찬가지인데요,
'아 됐고, 전략의 조건식이 뭐야? 그래서 백테스트 결과가 뭐가 제일 좋아? 그래서 이거 쓰면 돈 벌수 있어? 제일 많이 버는 전략이 뭐야? '
같은 일차원적인 질문에 대한 해답만 얻으려하면 절대 발전이 없고, 과최적화된 전략에 빠질 수 밖에 없겠죠?
전략의 성과, 물론 중요하지만 그것보다 더 중요한 것은 성과가 좋게 나오면 왜 좋게 나왔는지, 나쁘게 나왔다면 왜 나쁘게 나왔는지 그 이유를 아는 것이 백테스트와 전략 개발의 진정한 목표 라고 할 수 있겠습니다.
실패한 전략이라도 이런 분석과정을 통해 그 원인을 찾아내면, 다른 전략을 만들때 이런 문제를 구조적으로 미연에 방지할 수 있거나 더 나은 전략을 만드는데 큰 도움이 됩니다.
4. 단순함의 위대함 - 깊이 따져보면 단순한게 단순한게 아니다.
모멘텀 지표와 모멘텀 전략은 무수히 많은 기술적 지표 및 이에 기반한 트레이딩 기법 중 단연코 ' 가장 단순무식한' 추세 추종 지표이자 전략 입니다.
그런데 이래저래 복잡하게 가공한 지표보다 대충 보면 성과가 꽤 잘나오고 robust 합니다.
그 이유는 복잡한 기술적 지표나 전략에 무의식적으로 전제되어 있는 '가격의 움직임에 대한 일반적인 가정'이 없기 때문 인데요, 일반적인 가정이란 예를 들자면 이런 개념입니다.
'이런 이런 조건을 충족시키면, 일반적으로 주가가 이렇게 움직일 가능성이 높을 거야'
'가격의 움직임에는 일반적으로 이런 원칙이 있을거야. 그래서 이런 조건을 집어 넣으면 일반적으로 성과도 더 좋게 나올 거야'
주가의 움직임에 대한 일반적인 규칙성이 존재한다면 이런 사항들을 반영한 MyWrap 상품 - 유안타증권 정교하고 복잡한 지표가 당연히 성능도 더 좋게 나오겠지만, 아쉽게도 그런 전제 조건은 통할 때도 있지만 그렇지 않은 경우도 많기 때문에 오히려 단순한 지표가 더 안정된 성과를 내는 경우가 더 많습니다.
그래서 최적화를 안하면 수익 곡선은 보기 안좋고 삐뚤삐뚤하지만, 장기적으로는 시장에서 살아남을 가능성은 더 높습니다.
5. 주가의 움직임은 랜덤 워크인가?
"주가의 움직임에 대한 일반적인 규칙성이 없다면, 그러면 주가의 움직임은 랜덤 워크란 말이냐?"
주가의 움직임이 랜덤 워크라고 주장하는 사람도 있지만, 주가의 움직임은 랜덤 워크와는 분명히 다른 속성을 지니고 있음이 수많은 연구를 통해 입증 되어 있습니다.
주가의 움직임에는 다음과 같은 '일반적인 속성'이 있어 랜덤워크와는 분명히 구별이 됩니다.
"추세, 변동성 군집, 변동성 순환"
'어 그러면, 추세와 변동성 군집, 변동성 순환의 원리를 짬뽕해서 넣으면 극강의 전략이 나오겠네?'
라고 생각하시겠지요? 네, 사실 꽤 괜찮은 전략이 나옵니다. 요건 다음 포스팅에서 살펴보기로 하겠습니다.
그럼에도 불구하고, 이 세 개를 다 짬뽕하면 항상 단순한 전략보다 절대적으로 우월하냐? 그건 또 아닙니다.
'아 뭐야 왜 이랬다 저랬다 하냐? 일반적인 규칙성은 없는데 일반적인 속성은 있고, 이걸 다 합치면 꽤 괜찮은 게 나오는데 그렇다고 단순한 것보다 절대적으로 우월하지는 않고? 대체 말이야 빵구야?'
결론부터 말씀드리겠습니다. 빵구 입니다.
정리하자면, 말이 요상하긴 하지만, 이렇게 설명할 수 있겠습니다.
'주가의 움직임에는 불규칙적이고 예측불가능한, 일반적인 속성이 존재한다'
'주가의 움직임은 완전한 랜덤 워크는 아니다. 일반적인 속성은 분명히 존재한다. 하나, 이 속성이 언제 나타날지, 얼마나 자주 나타날지는 불규칙적이고, 예측이 불가능하다'
약간 감이 잡히시나요? 이게 상당히 중요한 내용입니다.
6. 급등주 단타 기법은 깊이가 없는 전략인가?
주가의 움직임에는 분명히 추세, 변동성 군집, 변동성 순환과 같은 분명히 입증된, 도저히 부인할 수 없는 일반적인 속성이 존재하기 때문에, 이런 속성을 완전히 무시하거나 고려하지 않은 전략을 구사하면 반드시 망하게 되어 있습니다.
예를 들자면, 폭락장에서 물타기 하는 거죠. 주가의 움직임이 완벽히 랜덤 워크라면, 이론적으로는 현금과 리밸런싱하면서 물타기를 하면 장기적으로 반드시 우상향하게 되어 있지만, 실제로는 그렇지 않지요?
강한 추세장에서는 시계열으로 자기 상관 계수가 뚜렷이 커지는 현상이 분명히 나타납니다.
정작 주가의 움직임이 덜한 변동성이 적은 구간에서는 매수를 안하다가 정작 상한가 치면서 불기둥을 뽑으면 상한가 꼭대기에서 사면 담날 폭락을 맞는 것도 변동성 군집의 원리로 설명이 됩니다.
추세, 변동성 군집, 변동성 순환을 잘 이용하는 대표적인 부류들이 급등주 단타 치는 고수들입니다.
변동성 군집과 변동성 순환의 원리를 이용하면 큰 수익을 내기 위해서는 변동성이 커졌을 때보다 변동성이 줄었을 때 투자해야 한다는 것을 알게 됩니다.
주식 책 좀 섭렵하신 분들은 상식적으로 다 아는 내용이 있죠? 거래량이 줄었을 때 매수해라, 대량 거래량이 터지면 매도해라, 변동성이 줄었을 때 매수해라, 눌림목이 안전하다.
여기서 수많은 주식의 단타 매매의 원리들이 파생됩니다. 눌림목을 이용한 단기 변동성 돌파 매매, 플랫 베이스 패턴의 돌파 매매 등등.
'엥? 급등주 단타 치는 원리에 뭐 이런 심오한 내용이 있어? 걔네 들은 그냥 사파 아냐?'
라고 생각하실지 모르지만, 매매 원리를 잘 분석하면 전혀 그렇지 않습니다.
표면적으로는 깊이가 없어보일지 모르나 사실은 앞서 언급한, 추세, 변동성 군집, 변동성 순환과 같은 주가의 움직임에 대한 기본 원리에 상당히 충실한 전략을 구사 합니다.
그런 의미에서 저는 개인적으로 급등주 단타 매매의 원리도 엄연한 '기술적 퀀트'이자 시스템 트레이딩으로 분류 합니다.
추세, 변동성 군집, 변동성 순환과 같은 '고급진 용어'를 쓰면 뭔가 좀 깊이 있어보이고, 그냥 일반적인 주식 용어를 쓰면 '없어보인다' 고 생각한다면 본질을 보지 못하는 것입니다.
이는 마치 허영에 찬 소개팅녀가 '저는 시나몬은 아주 좋아하는데, 계피는 싫어해요'라고 얘기하는 거랑 똑같습니다.
자꾸 삼천포로 빠지는 것 같아 이 부분은 담번에 따로 설명하겠습니다.
7. 가격의 움직임은 불규칙적인 규칙성이다.
이번 포스팅에서는 다중 모멘텀 포트폴리오에 대해 다루었지만, 그보다 훨씬 더 중요한 내용이 방금 언급한 내용입니다.
'주가의 움직임에는 불규칙적이고 예측불가능한, 일반적인 속성이 존재한다'
'주가의 움직임은 완전한 랜덤 워크는 아니다. 일반적인 속성은 분명히 존재한다. 하나, 이 속성이 언제 나타날지, 얼마나 자주 나타날지는 MyWrap 상품 - 유안타증권 불규칙적이고, 예측이 불가능하다'
따라서, 우리가 성공하는 투자자가 되기 위해서는, 이러한 일반적인 주가의 속성에 충실한 매매 전략을 개발하되, 이 속성의 발현은 랜덤하고, 예측이 불가능하기 때문에 이를 잘 인지하고 대비해야 한다'
가 되겠습니다. 이런 불규칙성과 예측 불가능함에 대비하는 방법은 전략 자체가 아니라, 전략의 포트폴리오, 자금 관리, 포트폴리오 관리 같은 부차적인 장치 입니다.
이 원리를 모르면, 주가의 움직임은 완벽히 랜덤 워크라고 착각하거나 아니면 정반대로 극단적으로 단일 전략 자체만으로는 절대 해결할 수 MyWrap 상품 - 유안타증권 없는 불확실성을 완벽하게 극복하려 하다가 자신도 모르는 새 과최적화의 늪에 빠져버리게 됩니다.
단일 전략 자체보다 훨씬 더 중요한 전략의 포트폴리오, 자금 관리, 포트폴리오 관리 같은 요소는 아예 생각조차 못하게 되지요. 이것이 절대 다수의 투자자가 자신도 모르게 범하는 크나큰 오류입니다.
'주가의 움직임에는 불규칙적이고 예측불가능한, 일반적인 속성이 존재한다'
이 말의 의미가 상당히 중요합니다.
주가의 움직임이 불규칙해보이는 이유는, 주가의 움직임을 설명할 수 있는 일반적인 규칙성이 없어서가 결코 아니라,
분명히 존재하는 규칙적인 MyWrap 상품 - 유안타증권 원리가 불규칙적으로, 그리고 예측 불가능하게 나타나기 때문임을 결코 잊어서는 안 될 것 입니다.
시뮬레이션 파이썬 코드입니다.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from talib.abstract import *
import pandas_datareader.data as web
matplotlib.rc('font', MyWrap 상품 - 유안타증권 family='Malgun Gothic',size=8, weight = 'bold')
주식리스트 = ['SPY', 'EFA', 'IWD', 'IWF', 'IJH', 'IWM', 'EWJ']
채권리스트 = ['IEF', 'TLT', 'LQD', 'IEF', 'TLT', 'LQD', 'IEF']
전체리스트 = 주식리스트 + 채권리스트 + 현금리스트
def 주가(stock, start):
주가 = web.DataReader(name=stock, data_source='yahoo', start=start)['Adj Close']
a[i+'ROC'] = ROC(데이터, timeperiod=주기, price=i).shift(0)
a[i+'수익'] = np.where(a[i+'ROC'].shift(1) > 0, a[i]/a[i].shift(1),1).cumprod()
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