추세와 역추세 매매 (상승한 종목을 사는 게 좋을까? 하락한 종목을 사는 게 좋을까? 코스피 시총 상위 종목으로 살펴보자!)

투자 대상이 되는 자산 또는 종목을 여럿 골랐다면, 관심 목록에 넣거나 매수합니다. 시간이 지나면, 일부 종목은 상승하고, 나머지 종목은 하락합니다. 상승한 종목은 나의 식견이 옳았다는 신호이거나, 알지 못하는 호재가 있기 때문일 테니, 추격 매수하고 싶어집니다. 하락한 종목은 나의 예상이 틀렸다는 신호이거나, 알지 못하는 악재가 있기 때문일 테니, 손절하고 싶어집니다.

다른 관점으로는 정반대로 매매할 수 있습니다. 상승한 종목은 묻지 마 매수로 과도하게 주가가 올랐으니, 반락할 가능성이 높을 거라 예상하고 이익 실현을 하고 싶어집니다. 하락한 종목은 투매로 과도하게 주가가 내렸으니, 반등할 가능성이 높을 거라 예상하고 매수하고 싶어집니다.

각각 추세 매매와 역추세 매매 전략입니다. 투자 대상, 투자 기간, 투자 정보, 매매 시점 등 투자 환경은 다양하고, 하나의 전략이 다른 전략보다 항상 우월하다고 말하기 어렵습니다. 제한된 상황에서 특정 전략이 좋았다는 정도가 확인할 수 있는 한계라고 생각합니다.

이전 글에서 설명하였다시피, 추세가 존재한다와 추세 매매로 초과 수익을 거둘 수 있다는 다릅니다. 추세가 존재하더라도, 이를 확인할 수 있는 시점은 추세가 이미 상당히 진행된 상태일 수 있기 때문입니다. 남아 있는 추세 일부를 이용하여 시장 대비 초과 수익을 거두는 것은 쉽지 않습니다. 역추세 매매도 동일하다고 볼 수 있습니다. 참고: 추세(모멘텀)는 존재하는 것일까? (추세가 있다면 시장 대비 초과 수익을 얻을 수 있을까? SPY의 경우)

이 글에서는 KOSPI 시총 상위 종목을 대상으로, 지난 1년간의 상대 수익률을 이용하여 투자하면, 어떤 성과를 거둘 수 있었는지 살펴봅니다. 제한된 상황이지만, 상대적으로 수익률이 높았던 종목에 투자한 결과가 좋았다면, 추세 경향이 있었다고 볼 수 있습니다. 반대로 수익률이 낮았던 종목에 투자한 결과가 좋았다면, 역추세 경향이 있었다고 볼 수 있습니다.

주의: 이 글은 특정 상품 또는 특정 전략에 대한 추천의 의도가 없습니다. 이 글에서 제시하는 수치는 과거에 그랬다는 의미이지, 앞으로도 그럴 거라는 예상이 아닙니다. 분석 대상, 분석 기간, 분석 방법에 따라 전혀 다른 결과가 나올 수 있습니다. 데이터 수집, 가공, 해석 단계에서 의도하지 않은 오류가 있을 수 있습니다. 일부 설명은 편의상 현재형으로 기술되어 있지만, 데이터 분석에 대한 설명은 모두 과거형으로 이해해야 합니다. 본 분석에 사용한 데이터는 상대적으로 처리 난도가 높아 오류가 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 또한 백테스트로 생성한 데이터의 밀도가 낮고, 테스트 대상 기간 길기에 신뢰도가 높지 않을 수 있습니다. 참고로만 활용하기 바랍니다.

백테스트 설정

추세가 있는지 여부를 확인하기 위한 백테스트는 아래와 같이 설정하였습니다.

• 2001년부터 20024년까지 매년 5월 마지막 거래일에 리밸런싱 합니다. 총 투자 횟수는 23회입니다.
• KOSPI 시장에 상장된 종목을 대상으로 합니다. 우선주는 제외합니다.
• 지난 1년 수익률을 확인할 수 있는 종목 중에서, 시총 상위 200위 종목으로 유니버스를 구성합니다.
• 지난 1년 수익률 기준으로 종목을 내림차순으로 정렬합니다. 해당 시점에서 확인 가능한 배당률은 수익률에 더해 줍니다.  
• 다음 해에 1년 수익률을 확인합니다. 해당 시점에서 확인 가능한 배당률은 수익률에 더해 줍니다.
• 20%(40 종목) 크기의 윈도를 이동하면서 시총가중과 동일가중으로 수익률을 계산합니다.
• 상장 폐지된 종목의 수익률은 전액 손실로 간주합니다.
• 각종 수수료, 슬리피지, 제세금은 고려하지 않습니다.

개인적으로는 매매 간격이 크고, 기간이 긴 시계열 데이터에 대한 지표 분석 결과는 참고용으로만 활용합니다. 본 분석과 같이 1년 단위로 매매를 한다면, 분석용 데이터의 밀도가 낮아져서 신뢰성 확보가 어려울 수 있기 때문입니다.

분석 기간이 수십 년에 달하면, 지표 분석의 신뢰성이 충분히 높아진다고 생각할 수 있습니다. 제 경우에는 지표의 유용성 분석의 경우, 기간이 길더라도 해당 지표 자체의 영향보다는, 경제 체질의 변화가 더 큰 영향을 끼칠 수 있다고 생각합니다.

지난 10년간 성장성을 나타내는 매출 증가율과 같은 지표가 유용했다면, 성장성 지표가 본래 유용하기 때문일 수도 있지만, 성장주에 유리하도록 경제 체질이 바뀌었기 때문일 가능성도 높다고 봅니다.

국내장의 추세 효과

아래는 매년 구성한 유니버스에 포함된 모든 종목에 시총가중 또는 동일가중으로 투자한 결과입니다.

시총가중 또는 동일가중으로 KOSPI 시총 상위 종목에 투자한 결과

2007년 이후로는 동일가중 투자가 시총가중 투자에 비해 우위에 있지 않습니다. 백테스트 조건에 따라서는 동일가중의 우위가 발견되기도 하고, 발견되지 않을 수도 있습니다. 이 분석에서는 지난 1년 수익률 확인이 가능한 종목으로 한정하였습니다. 신규 상장 종목은 투자 대상에서 제외되기에 발생한 결과일 수 있습니다.

초록 점선은 KOSPI 200 지수를 추종하는 KODEX 200의 배당 재투자 수익률입니다. 시총가중 수익률과 별 차이가 없습니다. 데이터가 큰 오류 없이 가공되었다고 볼 수 있습니다.

아래는 상대 수익률 구간에 투자할 때의 연평균 성장률(CAGR)입니다.

지난 1년 상대 수익률로 투자할 때의 CAGR

x값이 20%라면 1년 수익률이 상위 [ 10%, 30% ] 순위(수익률이 아님) 구간에 속하는 종목 40개에 투자합니다. 50%라면 수익률 중간 순위에 해당되는 [ 40%, 60% ] 구간에 속한 종목 40개에 투자합니다. 빨간 실선과 빨간 점선으로 표시된 수평선은 200개 종목 전체에 시총가중과 동일가중으로 투자한 경우의 CAGR입니다.

파란 실선의 시총가중과 노란 점선의 동일가중 투자 결과는 사뭇 다릅니다. 동일가중 투자의 경우 지난 1년 수익률이 상대적으로 높았던 종목에 투자하는 추세 전략이 유용했습니다. 지난 1년 상대 수익률이 낮을수록 다음 해 수익률도 낮아지는 경향을 보입니다. 참고: 이 글에서 말하는 추세는 상대적으로 수익률이 높았던 종목이 계속해서 그 우위를 유지하는 경향을 말합니다. 

시총가중은 지난 1년 수익률이 중간쯤 되는 종목에 투자하는 것이 유리했습니다. 이는 의외의 결과입니다. 그 원인을 알아보기 위해서는 좀 더 자세히 분석해 볼 필요가 있어 보입니다. 참고: 여건이 된다면 다른 글에서 정리해 보겠습니다.

샤프 비율(Sharpe Ratio)도 CAGR과 유사한 특성을 보였습니다. 무위험 수익률은 0%로 가정하였습니다.

지난 1년 상대 수익률로 투자할 때의 샤프 비율

아래는 상대 수익률이 높았던 상위 20%(High) 또는 낮았던 하위 20%(Low)에 동일가중으로 투자했을 때의 누적 자산 규모입니다.

상대 수익률 상위 20% 또는 하위 20%에 투자한 결과

High의 성과가 시장을 앞서고 있음을 알 수 있습니다. 빨간 점선인 동일가중을 시장으로 두고 비교하면, 그 차이가 조금씩 벌어지고 있습니다. 초록 점선인 시총가중을 시장으로 두고 비교하면, 2015년 이후로는 큰 변화가 없어 보입니다.

아래는 High를 시장과 자산비로 비교한 것입니다. 이 값이 계속해서 증가하면, 우위가 지속되고 있다고 볼 수 있습니다.

상대 수익률 상위 20%에 투자했을 때의 시장 대비 자산 비

동일가중에 대해서는 우위가 지속되고 있다고도 볼 수 있지만, 시총가중에 대해서는 변동이 상당해서 확신하기는 어려워 보입니다. 2023년까지만 보면 우위가 사라진 듯하고, 2024년까지 보면 장기적으로 우위가 지속되고 있는 것으로 보이기도 합니다.

정리하며

추세 또는 역추세 매매는 투자 환경에 따라 그 유효성이 달라질 수 있습니다. 이 글에서는 KOSPI 시총 상위 종목에 대해 추세 또는 역추세가 있었는지 살펴보았습니다.

동일가중으로 투자하는 경우에는, 1년 전의 상대적인 수익률 우위가 다음 해에도 이어지는 추세 경향이 있어 보입니다. 개별 종목의 수익률이 추세성을 가지고 있을 가능성이 있습니다.

시총가중으로 투자하는 경우에는 중간 정도의 수익률을 보였던 종목에 투자한 경우가 더 높은 수익률을 보였습니다. 선뜻 이해하기 어렵습니다. 데이터 처리에 오류가 있는지, 일시적으로 발생한 사건 때문인지, 아니면 합리적인 설명이 가능한 어떤 요인이 있는지는 좀 더 살펴볼 필요가 있어 보입니다.

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