[월가아재]주식 초보 강의 8편: 퀀트투자 vs 가치투자

[@wsaj]

첨언: 본 선행편 강의 시리즈의 주 목적은 Valley AI에 참가자로 확정되신 분들에게 본격적인 투자 공부를 하기 전, 가벼운 선행학습으로 올바른 컨텍스트와 지식을 전달하여 시작점을 바로잡기 위함입니다. 딱히 외부 특정 업체나 마케터를 저격하려거나 하는 의도는 없으며, 저로서는 논쟁을 하고 싶지도, 할 필요도 없습니다. 어차피 잘못된 방법으로 투자를 하는 사람이 많을수록 시장에는 비효율성과 초과수익 기회가 늘어나기에, 본인이 옳다고 생각하는 방법론이 있으시다면 각자가 그것을 추구하면 그만이지 굳이 상대를 설득할 필요가 없기 때문입니다. ------- 본 강의는 Valley AI에 선정되어 1월에 입장하실 참가자분들을 위한 선행 강의로, Valley AI의 64회차 강의 중 1회차 분량을 위주로 12편으로 나눠 구성하였습니다. 그러나 굳이 Valley AI에 참가하지 않으시는 일반 구독자분들에게도 충분히 도움이 되는 투자의 기본 길잡이가 되길 바라는 마음입니다. Valley AI 프로젝트 참여신청: www.valley.town/apply Valley AI 프로젝트 상세안내서(커리큘럼 포함): www.valley.town/info.pdf Valley AI 프로젝트 소개 영상: kzbin.info/www/bejne/g3Onh2Ztfrabo9kfeature=shared

[@tomilee78]

좋은 영상 감사합니다. 이 영상 보시는 분들도 투자거장들의 책을 여러권 읽으시길 권합니다. 책을 읽고 영상을 보면 더 많은걸 얻으실 수 있습니다.

[@Manunited25]

휴일에도 올라온다 너무좋아

[@zoodasamilly3191]

따끈한 이불에 틀림없는 판단

[@추세추종자]

좋은 내용 감사드립니다

[@SungJinKim-qr4cs]

정말.. 와~ 와~ 하면서 듣게됩니다.. 월가아재님 영상을 보면 다른 유투버에 패널로 나오는 전문가가 초등학생 처럼 느껴집니다.

[@ranmanim]

유사퀀트하니 퀀트 투자하면서 책써서 팔고 강의하던 어떤 분이 떠오르긴 하네요

[@user-uz5hf3wu2c]

K환

[@geunnoryu3995]

감사합니다

[@도르미-t8k]

내가 틀릴수도 있겠네요. 전 단순 유사퀀트로 주식하고 있습니다. 또 한편으론 이래서 알파가 존재할수 있다는 생각도 듭니다. 단순한 전략도 오랫동안 유지하기 힘든이유.

[@gestapo0325]

퀀트는 기관 혹은 상당한 경지에 이른 사람들의 방법이 아닐까 싶습니다. 초보이자 개인투자자의 입장에선 부업으로 하기에는 valley 툴이 퀀트와 가치투자의 장점을 잘 가져온거처럼 보이네요. 영상 항상 잘보고있어요 감사합니다 행님

[@이용훈-t9q]

유사퀀트를 조심해야겠군요...p hacking 때문에...

[@로디가디언]

대단한 사람이군.. 멋지세요..^^ 화이팅!!!

[@dragonj-thegrate2450]

Valley AI 선정되어 등록 완료 했습니다 이라 표현 하시니 급급 긴장됩니다 아주~많이~ 집중해서 공부해야 할 듯 싶네요😅 영상 잘 보고 있습니다 감사합니다

[@최프로-y4f]

강의 유익합니다 ㅎㅎ

[@9yearsgapcouple]

감사합니다.

[@뚜껑영구]

질문이 있습니다. 백테스팅 기반의 투자=우연히 동전이 연속으로 앞면이 나온 기법을 발견한것이라고 말씀 하셨는데요. 시중에 유사퀀트의 경우 1.가치지표(PER,PSR,,등) 2,성장지표(YOY,,이익,매출성장) 두개를 섞어서 좋은 기업들을 줄세우고, 3. 시가총액 하위 20% 기업 즉 소형주효과를 활용한다고 하는데요. 이렇게 백테스팅 돌리면 우연히 한번씩 고수익 전략이 나오는게 아니라, 대충 아무 팩터만 써도 년평균 수익률이 2~30%가 넘는 전략들이 나오더라구요. 왜 이렇게 다 잘나오는것인가요? 동전이 연속 10번 나오는 전략이면 힘들게 찾아야하는데, 앞의 3조건을 쓰면 대충 아무렇게나 팩터들을 때려 넣어도 다 좋게 잘나옵니다. 물론 슬리피지나 대규모의 자금이라면 해당 소형주들을 다 소화 못할것 같습니다. 그러나 보통 유튜브 보면서 주식하는 개미들의 자본금은 2억 이하일텐데요, 2억정도의 자금으로 굴린다면 저런 소형주 효과를 믿어도 기관의 대규모 자금에 대비해서 알파 수익을 낼수있지않을까하는 생각이 듭니다. 이것에 대해서는 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.

[@wsaj]

여러 가지 논점이 있습니다. 1. 해당 백테스팅의 기간이라던가 컨택스트가 무엇인지 잘 모르겠지만, 퀀트 영역에서 알파를 찾는다 함은 그저 몇 가지 조건식 집어넣고 수익률이 높은지 낮은지를 체크하는 것이 아닙니다. 어떤 팩터를 검증하고 싶다면 그 검증 기간에 대해 기존에 알려진 베타 팩터와 스마트베타 팩터에서 오는 효과를 제하 후의 효과에 대해 알파 검증을 해야 합니다. 2. 소형주 효과에 대해서는 의견이 분분하지만 일반적으로 더 높은 리스크에 대한 더 높은 수익으로 해석됩니다. 3. 다만 20~30% 정도까지는 아닙니다. 지금 말씀하신 것 기반으로 추측한다면, 페니 스탁(동전주)들이 유니버스에 포함되어 있거나, 해당 백테스팅 엔진의 데이터 클리닝이 제대로 되어 있지 않거나, 주식 분할 관련 처리가 되어 있지 않거나, 티커 변경 문제 등 가능한 오류들이 부지기수라서 뭐라고 딱 대답드릴 수는 없을 것 같습니다.

[@황성근-t9k]

선생님 책 발간해주세요 내용 좋아요

[@뚜껑영구]

답변감사합니다~

[@dkanakfeowkscl]

저도 이 문제에 대해 생각해봤는데요. 먼저 그 방식으로 할 때 특징이, 한가지 주식이 2-10배 수익률 내면서 포트폴리오 수익률을 끌어 올리는 문제가 있단 겁니다. 예컨대 소형주+가치or성장 팩터로 한다고 하면 대부분 주식은 엉망인데 한두개만 크게 오르고 끝나는 거죠. 그럼 포폴 내의 편차가 너무 큽니다. 또한 그 확률이란 거는 20개의 종목을 뽑아서 10년 굴리면서 10(연)-80(분기)회 정도 리밸한다고 하면 종목이 최소 20개에서 1600개 안에서 일어난 사건에 제한되는 확률입니다. 사실 만년 저평가(저팩터) 소형 기업은 계속 저평가일 확률이 높기 때문에 리밸런싱 해도 그 기업의 숫자가 변동될 확률은 작습니다. 그 기업이 그 기업이라 1600개까진 가지 않고, 많아야 10년동안 100개 기업도 못 거칠겁니다. 10년동안 10-80회 수준의 다시던지기와 100개 내외의 선택지에서 일어난 소형주 효과는, 사실 유의미한 확률이라 보기 힘듭니다. 10년동안 혼자 1000퍼 보이면서 수익률 이끌어낸 종목이 2-3개였다면, 앞으로 10년 동안 그런 종목이 해당 팩터에서 걸릴 확률을 그대로 기대하긴 힘듭니다. 진짜 퀀트 투자는 초단위의 거래 방법에서 수천에서 수만개의 가능성을 보며 짜여진 전략이어야합니다. 년단위 분기 단위 리밸런싱에서 나온 숫자는 시골에서 키 160이하 남성을 걸렀는데 1년동안 동전 10번 던지기를 4번 했는데 그중 10번다 앞면이 나온 남성이 한명정도는 있을 확률과 같은 느낌이죠. 그렇다고 우리가 시골에 사는 160이하 남성이 동전을잘 던진다고 하진 않죠. 한 1년동안 매일 매일 던져서 나온 결과 정도를 비교 해야하고, 160과 동전 던지기의 논리적 연관성이 확립되어야 합니다. 중요한 거는 전체 편차가 작게, 전체적으로 조금 씩 더 효과가 좋은 종목발굴/타이밍 선정이 되어야하는 겁니다, 그러므로 한 두개 로또로 좋은 전략은 그냥 로또 맞아서 좋았다는 기록으로 치부해야할 것입니다

[@억삼이]

소형주 효과에 대해 몇가지 더 추가하자면 생존자편향이 존재합니다. 즉 우리는 살아있는 소형주만 백테스팅 했을 가능성이 높습니다.(이건 퀀트툴에서 상폐당한 종목이 포함인지 미포함인지 확인해봐야할 부분이지만..) 죽은자는 말이 없습니다. 기존에 상폐 당한 소형주는 백테스팅 자체에서 그냥 제외 되기 때문에 급락하여 상폐한 종목(테일리스크, 상폐손실률)은 백테스팅 수익률에 포함되지 않을 가능성이 높습니다. 특히나 소형주에서는 상폐당할 확률이 대형주보다 당연히 높습니다. 따라서 소형주는 기존의 백테스팅 수익률이 플러스 수익률 쪽으로 많이 왜곡되었다고 생각합니다. 그래서 대형주를 백테스팅 해보면 지수 수익률이랑 비슷하거나 오히려 낮은수준으로 나오는데 이건 대형주에서는 상폐가 거의 없기 때문에 수익률의 왜곡이 소형주보단 덜 하기 때문에 그렇다고 생각됩니다. 즉, 그런 이유로 대형주의 수익률은 왜곡이 별로 없는데 반해 소형주의 수익률은 플러스쪽으로 왜곡이 되기 때문에 소형주의 백테스팅수익률이 더 좋게 나온다고 생각합니다. 또한 아시다시피 매매비용(슬리피지)이 대형주 대비 무조건 크다고 봐야 하기 때문에 소형주 백테스팅 수익률에서 대략 -1%~-3%정도 혹은 그 이하까지도 낮춰봐야 된다고 생각합니다.

[@overman6760]

감사합니다 행님 ㅠㅠ

[@leejh8799]

퀀트 툴 판매하는 사람은 퀀트가 좋다고 하고, 가치투자 강의 판매하는 사람은 가치투자가 좋다고 한다. 즉, 정답은 없다. 다만 이렇게 저렇게 부가설명이 판매자마다 다를 뿐이다. '개인투자자는 기관투자자처럼 리서치하고 정성적 분석을 할 시간이 '확률적으로 매우 없다고 생각'합니다. 그 시간에 본업에 집중하시고 검증된 퀀트전략을 사용하세요' vs '개인투자자는 기관투자자의 퀀트알고리즘을 상대로 수익을 내기 '매우 힘들다고 생각'합니다. 인프라와 지식부터가 어마어마하게 차이나거든요. 그렇게 대기업퀀트들에게 돈 뺏기지 말고 정성적 리서치를 통하여 가치투자를 하시길 추천드립니다'

[@wsaj]

퀀트 툴이라는 것이 스스로의 유니크한 데이터를 집어넣고, 본인의 코딩을 더할 수 있게 확장성이 있는 툴이라면 개인 투자자가 초과수익을 낼수 있는 일말의 가능성이라도 있습니다. 그러나 시간이 없으니 대신 초과수익을 자동으로 내 주는 '검증된 전략'은 존재하지 않습니다. 그건 정답이 없는 영역이 아니라 그저 틀린 이야기입니다.

[@dkanakfeowkscl]

@@wsaj틀린 얘기가 맞습니다. 그런데 요즘은 참 틀린 얘길 하면서 그저 다른 거라고 주장하는 사람이 많아서요. 너무 신경 쓰지마세요.

[@oiojin831]

벨리 ai에 대해 잘몰라서 하는 질문이겠지만 벨리 ai를 통해 사람들이 데이터를 얻으면 퀀트가 가지문제를 똑같이 가지게 되는건 아닌가요?

[@wsaj]

참가자분들은 자동매매 전략을 얻는 게 아니라 가치투자/글로벌매크로 두 계열에서 투자의사결정을 도와주는 보조적인 통계치를 얻는 것이기 때문에 다릅니다

[@oiojin831]

@@wsaj 엇 감사합니다. 권트와는 다르게 같은 보조적이 통계치를 많은 사람들이 얻어도 각기 다른 인사이트로 다른전략을 짜서 괜찮은건가요? 그냥 장사 하다보면 좋은 도구가 나오면 사업에 처음에 도움이 되다가 나중에는 상향평준화가 되서 경쟁력을 잃는게 일반적인데 모든툴과 마찬가지로 벨리 AI도 결국 그런게 아닌가 싶어서요. 저도 지금 하는일 마무리되면 다음에 꼭 참가하고 싶어요!! ㅎ 월가아재님 채널에서 정말 많이 배우고 항상 좋은컨텐츠 제공해주셔서 감사해요!!

[@wsaj]

일단 1) 툴로써의 Valley AI, 2) Valley AI 참가자들간의 집단지성에서 나오는 알파, 두 가지를 나눠서 생각해볼 필요가 있습니다. 2번에는 여러가지 측면이 있는데, 자동매매 전략은 매매 시점을 공유하기 때문에 캐파시티(자금수용력)이 낮고, 초과수익이 사라지는 속도가 매우 빠른 반면, 기업분석이나 시황분석 영역에서는 매매 시점을 공유하는 것이 아니라 투자가설 단계에 가까운 아이디어와 생각의 교류이기 때문에 결국 똑같은 정보를 얻는다 하더라도 제각각 발현되는 의사결정이 다르고, 만에 하나 의사결정이 같다 하더라도 캐파시티가 매우 높은 중장기 투자 전략이라 한국의 개인 투자자가 아무리 모여도 큰 영향은 없으리라 생각합니다. 한편, 1번의 경우에는 블룸버그 터미널이 아무리 좋은 도구고 아무리 많은 기관 투자자가 사용하더라도 그 효용이 사라지지 않듯이, Valley AI도 개인 투자자들이 가치투자 및 글로벌 매크로 전략들을 수행할 수 있는 데이터와 인프라를 제공해주는 플랫폼으로서의 효용은 언제나 상존하리라 생각합니다. 그러나 그 말은, 블룸버그를 쓰는 기관 투자자 사이에서도 성과가 천차만별이듯, Valley AI를 사용하는 것 자체만으로 성과가 보장되는 것이 아니라 각자의 노력과 사고력에 성과가 달렸다고 봐야하겠습니다. 따뜻한 말씀 감사드립니다~ 언젠가 뵙기를 고대하겠습니다.

[@sS-oc9qs]

강환국? ㅋㅋ

[@Ssiil]

반론이 있습니다. 댓글이 왜 삭제되는지 모르겠네요. 가치투자에서 초과수익을 내는 것이 쉬운 이유가 사람의 직관과 노동의 인풋이 중요하기 때문이라고하셨는데, 같은 선에서 AI 방법론을 이기기 어려운 것 아닌가요? 저는 AI 모델러고 시계열 예측이 주 전공은 아니지만, 최근 모델들은 기술데이터 + 시장 센티멘털 + 재무데이터(재무제표,손익계산서 등)를 전부 활용해 모델을 학습하고, 새로운 소식 (어닝, 매크로) 등의 데이터를 실시간 크롤링 + ChatGPT API를 통해 실시간 파인튜닝해 투자 의사결정을 도출하는 시도가 계속되고 있습니다. 당연하게도, 기존의 백테스팅 기반 단순 ML/퀀트 알고리즘보다는, LLM 모델들처럼 사람처럼 추론하게 되구요. 이런 환경에서, 개인 혹은 수십명이, 리서치만으로 엣지를 가질 수 있을까요?

[@Ssiil]

물론 정확히 말하면 이런 자동매매는 수학+통계적 데이터만 사용하는 방법론이 아니니까 전통적인 '퀀트투자'의 범주는 아니겠네요. 다만 가치투자도 승자독식(상위 알고리즘)이 불가능할 이유가 없다는 게 제 생각입니다..! 리서치 + 가치평가가 그렇게 AI 모델 입장에서 고차원적인 태스크는 아니고, 더욱이 특정 도메인( 전문지식이 많이 필요되는 섹터)로 갈 수록 사람보다 추론 잘합니다. PDF 파일 통째로 넣어도 몇 초 만에 핵심 정보 요약/추출이 가능한 시대인데 시간적 비용, 언어 장벽 측면에서 사람이 승부 할 수 없지 않나 싶습니다.

[@wsaj]

@@Ssiil 댓글 삭제하지 않았고, 유튜브 알고리즘으로 필터링되지도 않았는데 이상하네요. 1. "최근 모델들은 기술데이터 + 시장 센티멘털 + 재무데이터(재무제표,손익계산서 등)를 전부 활용해 모델을 학습하고, 새로운 소식 (어닝, 매크로) 등의 데이터를 실시간 크롤링 + ChatGPT API를 통해 실시간 파인튜닝해 투자 의사결정을 도출하는 시도가 계속되고 있습니다" -> 제가 아는 한은, 최전선에 있는 미국 퀀트 헤지펀드의 리서쳐들의 의견은 아직 LLM은 재무제표를 읽는 것에 있어 기본적인 hallucination effect조차 해결하지 못했다는 것이 주류 관점입니다. 2. "특정 도메인( 전문지식이 많이 필요되는 섹터)로 갈 수록 사람보다 추론 잘합니다." 이 또한 저의 이해와는 다르고, 제가 대화하는 다른 AI 리서쳐들의 의견과도 다른 견해를 가지고 계시네요. LLM은 오히려 범용적인 테스크에서 월등한 자동화 능력을 보임으로써 각 전문영역을 양극화시킵니다. 변호사를 예로 들면, 단순 의견서나 법무 테스크에 있어서 보급형 서비스는 자동화되고 있고, 고차원적인 추론과 다른 분야 전문성과의 교차지점에 있는 변호사들만이 살아남는 추세로 가고 있습니다. 3. 한편, 금융 도메인, 특히 펀더멘털 분석의 영역은 그 데이터의 특성(데이터 빈도가 낮고, 시계열을 따라 distribution이 변화하는) 때문에 귀납적 추론이 강점인 알고리즘들이 큰 힘을 쓰지 못합니다. ChatGPT 또한 아직 연역적 추론 영역에서 마찬가지구요. 물론 '언젠가'는 GPT가 데이터가 적고 균일하지 못한 영역에서 연역적 추론을 월등히 잘하는 시점이 오리라고 저도 생각합니다. 그러나 그 시점은 이미 AGI의 특이점이 왔다는 뜻이기 때문에, 이는 단순히 가치투자 영역 문제가 아니라 전 분야에서 인간의 효용이 급감할 것입니다. 4. 마찬가지 맥락에서 "리서치 + 가치평가가 그렇게 AI 모델 입장에서 고차원적인 태스크는 아니라"는 것은 동의하기 힘듭니다. 그게 사실이라면 코스트에 민감한 미국의 숱하게 많은 펀더멘털 기반 펀드들, 그리고 퀀트 방식과 혼용하는 퀀터멘털 기반 펀드들이 그렇게 고가의 인간 애널리스트들을 채용하고 있지 않을 겁니다.

[@abdjfjcjwu28.2]

와

[@hyeoney]

분류가 약간 이상한거 같은데 맞나요 저거. 축구VS배구 이런게 아니라 축구VS운동화 이런느낌인데. 가치 투자 하려면 가치투자에 필요한 저평가 종목들을 퀀트로 돌려서 찾는거 아닌가요. 룰베이스알고리즘차익거래VS가치투자 뭐 이런느낌으로 퀀트투자를 쓰신건가