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그래! 이걸로 본격적으로 투자에 뛰어들자! | 기본 카테고리 2021-12-14 20:55
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[도서]미국 주식으로 시작하는 슬기로운 퀀트투자

김용환,Yubin Kim 저
한빛미디어 | 2021년 09월

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벌써 10년 가까이 된 거 같은데 새로 우리 팀에 합류한 후배 중 하나가 이 책에 나오는것과 똑같이 퀀트투자를 자동으로 할 수 있는 플랫폼을 만들어보자고 제안한 적이 있다. 그 때 재직 중인 회사의 본사가 여의도에 있었기에 점심 식사 후 여의도 공원을 산책하면서 그런 이야기를 주고 받았다. 이 책을 읽으며 그 때 생각이 났다. 그 후배의 제안을 받아들여 퀀트투자 플랫폼 구축을 사이드 프로젝트로 추진했다면 어땠을까? 어쨌든 이제는 파이썬으로도 쉽게 그것을 구현할 수 있으니 이 책에 소개된 핀터스텔라 라이브러리만 받아도 충분한 듯 싶다. 이 책은 이미 라이브러리로 구현되어 함수 호출 하나만으로 많은 투자모델들을 테스트해 볼 수 있도록 구성되어 있다. 우선 상대강도지수(RSI)를 구해서 RSI가 40이하일 경우 매수하고 60이상일 경우 매도하는 전략을 실행해 특정 주식 종목을 대상으로 성과가 어떤지 직접 확인해보고 있다. 샤프비율이나 최대낙폭(MDD) 같은 투자성과 측정지표가 결과 수치로 늘 도출되어 다양한 테스트가 가능하다. 이동평균수렴확산지수(MCAD)나 현재 가격이 이동평균 가격보다 얼마나 많이 떨어져 있는지 확인할 수 있는 엔벨로프 지표를 활용한 투자전략도 실행해 결과를 비교해볼 수 있다.

 

이동평균에 변동성을 결합한 볼린저밴드를 그려보고 평균회귀 성향이 있는 종목은 밴드하단매매를, 모멘텀이 있는 종목은 밴드상단매매를 실제 테스트해 볼 수도 있다. 물론 볼린저밴드는 단기투자를 하는 투자자 사이에서 매우 인기가 높은 지표이기에 기본 셋팅을 그대로 활용하지 말고 세팅을 바꿔가며 백테스트해 자기만의 숫자를 찾으라고 조언한다. 이 책의 중반부에는 이른바 가치투자를 하기 위해 우선적으로 재무 데이터들을 활용하는 방법들을 알려준다. 기본적으로 재무 데이터를 가져오기 위해 핀터스텔라 API를 활용하라면서 말이다. 연간 데이터와 분기 데이터의 한계를 극복하기 위해 4개 분기만큼의 이동합계를 구해서 트레일링 데이터를 만드는 방법도 알려준다. 이어서 PER, PBR 등 실적대비 저평가된 가치주를 찾는 여러 지표들을 소개하고 있는데, 특히 시가총액 하위 20% 주식을 뽑아 PER, PBR, PCR 지표 순위를 매긴 후 이 지표 순위를 더해 종합 순위를 매긴 다음 종합 순위가 높은 상위 50개 종목에 투자하고 연 1회 리밸런싱 하는 가치지표 결합 투자 기법도 언급하고 있다. 또한 EV/EBITDA도 작을수록 저평가된 주식이라면서 다양한 지표들을 계산하고 백테스팅해보고 있다.

 

이 책의 후반부에서는 가치주 이외에 성장주나 우량주를 찾는 방법도 소개해주고 있는데, 주가수익성장비율(PEG)이나 잔여이익모델(RIM), GP/A 같은 지표들을 언급하고 있다. 물론 ROA와 ROE 같은 지표는 기업의 수익률을 나타내는 중요한 지표지만 백테스트 결과 ROA나 ROE를 단독으로 투자 전략으로 사용하기에는 수익률 측면에서 그다지 좋지 않다고 말한다. 보통 ROA보다 GP/A를 이용한 투자를 할 경우 성과가 월등히 개선된다고 하는데, 실제 백테스트 결과로 그 말이 맞다는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 전체 종목을 대상으로 ROC와 PER 각각을 계산하여 등수를 매기고, 이 둘을 합쳐서 종합 등수를 산출하고, 이 중 상위 30개 종목에 투자하는 그란블라트의 마법공식 같은 경우에도 생각보다 수익율이 썩 좋지 않다는 것을 백테스팅 결과로 보여주고 있다. 마지막으로 피오트로스키의 F스코어 같은 경우에도 그대로 따라할 필요는 없지만 우량주 선정 아이디어는 차용할 만하다고 조언한다. 사실 퀀트는 특정 기업을 타깃으로 모델을 만들지 않고 여러 기업에 범용적으로 활용하는 모델을 만드는데, 이 책에 나온 방법들을 활용해 자신의 입맛대로 모델을 만들어 보면 더 좋을 듯 싶다.
 

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

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