월가의 퀀트 투자 바이블 (제임스 오쇼너시) - 기본 지표와 기본 지표 조합 전략으로 긴 기간에 대한 미국 주식 백테스트 결과를 정리한 책 (서평)

제임스 오쇼너시의 <월가의 퀀트 투자 바이블>은 계량적인 방법으로 주식에 투자했을 때, 시장 대비 어떤 성과를 거둘 수 있었는지, 체계적으로 정리한 책입니다. 초판은 1996년에 출판되었고, 한글판은 2011년에 출간된 4판의 번역본입니다. 아직까지는 5판에 대한 소식은 없어 보입니다.

번역된 투자서를 선택할 때 저자도 고려하지만, 역자가 누구인지 살펴보는 경우가 있습니다. 역자가 번역할 책을 선정하는 스타일이 본인과 유사하거나, 번역 품질이 안정적인 경우입니다.

이 책은 투자서 전문 역자로 이름 높은 이건씨가 대표 역자로 참여했습니다. 이건씨가 번역한 책은 대체적으로 가치투자 스타일의 투자자에게 유용하며, 처음부터 한글로 쓴 듯 자연스럽게 읽을 수 있습니다. 역자가 이건씨라면 웬만하면 실패하지 않습니다. 단, 나심 니콜라스 탈렙의 <행운에 속지 마라>는 예외입니다.

이 책의 원제와 부제는 <What Works on Wall Street, Fourth Edition: The Classic Guide to the Best-Performing Investment Strategies of All Time>입니다. 책 제목에 퀀트라는 단어는 없고 투자 전략(Investment Strategies)이라고 되어 있습니다. 초판 출판 당시에도 퀀트라는 단어가 있었겠지만, 대중적인 용어는 아니었기 때문으로 보입니다.

이 책에서 가장 중요한 단어는 All Time입니다. 기본 지표를 이용한 투자 전략을 분석한 책 중에서는 상당히 긴 기간인 1926년부터 2009년까지 84년간의 데이터를 사용합니다. 물론 미국 주식입니다.

책은 꽤 두껍습니다. 한글판의 경우 816쪽에 달합니다. 개별 지표 또는 여러 지표 조합에 대한 백테스트 결과를 동일한 형식으로 분석하기에 쪽수가 늘어난 것입니다. 대부분의 독자는 몇 개 지표에 대한 분석 결과를 살펴보면서, 그 형식에 익숙해지면, 관심 있는 부분 위주로 읽는 게 편할 수 있습니다.

퀀트 투자자의 목표는 무엇일까?

개인이 퀀트 투자를 하는 이유는 다양하겠지만, 크게 보면 두 가지 조금 다른 방향이 있습니다. 참고: 헤지펀드와 같이 절대 수익률을 목표로 하는 경우는 제외합니다.

첫 번째는 시장 수준의 또는 시장보다 조금 높은 수익률을 조금 더 안정적으로 거두기 위함입니다. 이 경우 패시브(passive) 인덱스 펀드 투자를 대체하는 것이 목표입니다.

두 번째는 다소 높은 위험을 감수하고 고수익률을 얻고자 함입니다. 이로 인해 발생하는 위험은 전체 자산 대비 투자 비중을 조절하거나, 미래에 벌어들일 수입으로 헤지합니다.

보유한 부동산이나, 미래의 안정적인 근로 소득으로 전체 자산의 장기 안정성이 어느 정도 확보되었다면, 일부 자산은 공격적으로 운용할 수 있습니다. 장기 투자 관점에서 위험(변동성)이 높은 자산에 투자하는 것이 더 좋은 결과를 얻을 가능성이 높기 때문입니다. 참고: 안정적인 자산은 장기 투자에 유리한가? (작은 우유를 살까? 큰 우유를 살까? - 장기 투자에서 위험의 변화)

제가 느끼기에 국내에 출판 또는 공개된 대부분의 퀀트 입문서나, 퀀트 툴은 두 번째 목표 또는 첫 번째와 두 번째 목표의 중간 정도를 지향하는 듯합니다.

시장의 장기 수익률이 연 10%라면, 서적이나 툴에서 시장보다 5%p 정도 더 높은 연 15% 정도의 수익률에, 위험은 시장과 크게 차이 나지 않는 전략을 제안하거나 백테스트할 수 있으니, 첫 번째 목표 달성에도 무리가 없지 않냐고 생각할 수 있습니다.

첫 번째 목표의 핵심은 단기적으로 시장 수익률을 크게 벗어나지 않으면서 초과 수익을 올리는 것입니다. 장기 수익률이 시장보다 5%p 높다 하더라도, 단기적으로 시장 수익률과 차이가 크게 발생하면, 목표 달성에 실패하는 것입니다.

대개의 백테스트는 동일가중 방식을 사용하는데, 동일가중 방식은 시장 수익률을 추종하고자 할 때, 적합한 방법이 아닐 수 있습니다. 일시적으로 수익률이 시장과 상당히 차이 날 수 있기 때문입니다.

배당도 고려되어 있지 않은 경우가 많습니다. 동일한 위험에 연 2 ~ 3%p 정도 더 높은 수익률을 올릴 수 있는 고배당주는 선택에서 배제될 가능성이 있습니다. 

일부 투자자가 꺼리는 또는 현실에서 투자하기 어려울 수 있는 소형주 또는 초소형주가 투자 대상에 포함되는 경우도 흔합니다. 이 경우 마음속으로는 이게 과연 미래에도 통할까 하는 의구심이 생기지만, 백테스트 결과를 믿고 투자하는 방법밖에 없습니다. 

퀀트 투자자가 심리적으로 큰 압박을 받게 되는 상황은 여러 가지가 있겠지만, 그중 하나는 시장 수익률과 큰 괴리가 발생하는 경우입니다. 몇 년간 시장 수익률을 크게 상회했을 때는 우쭐할 수 있지만, 그 반대 상황에 처하면 과연 이게 좋은 전략인지에 대한 의문은 커질 수밖에 없습니다.

안정 지향적인 개인 투자자는 시장 수익률을 추종하는 패시브 펀드에 자산의 일부를 할당하고, 나머지에 대해서 상관관계가 낮은 복수의 퀀트 투자 전략으로 투자하는 것이 장기 투자를 지속하는데 보다 유리할 수 있습니다.

퀀트 투자자는 이 책에서 무엇을 얻을 수 있을까?

(세부적인 내용에 대한 소개는 다른 서평을 참고하기 바랍니다.)

현실적인 백테스트

이 책은 꽤 현실적인 상황을 가정하고, 장기 데이터를 이용한 백테스트한 결과를 분석합니다. 몇 가지를 들어보면,

• 시가총액 2억달러 이하의 소형주는 제외했습니다. 2009년 기준으로 4,150 종목입니다. 대략 러셀 마이크로캡까지 포함합니다. (책에서는 이를 전체 주식으로 표현합니다.)
• 시가총액 평균 이상의 대형주는 따로 살펴봅니다. 2009년 기준으로 651 종목입니다. 대략 S&P 500과 러셀 1000의 중간 정도에 해당됩니다. (책에서는 이를 대형주로 표현합니다.)
• 1년 단위로 리밸런싱 하되, 매월 포트폴리오를 만들어서 전체 평균을 구합니다. (책에서는 이를 종합 백테스팅이라고 표현합니다.)   

투자자는 투자 목적이나 투자 성향에 따라 현실적으로 투자 가능한 수준의 전체 주식과 선호도가 높을 수 있는 대형주에 대한 백테스트 결과 중에서 골라 볼 수 있습니다.

긴 기간에 대한 백테스트의 필요성 그러나 현실적인 어려움

저자는 몇 해의 결과로는 전략의 유용함을 확인하기 어렵다고 설명하고 있습니다. 좋은 지표가 아니라고 알려진 고 PER의 경우에도, 5년간 수익률이 시장(대형주) 보다 높았던 비율이 24%에 달하고, 10년 수익률이 시장을 이겼던 비율도 11%나 됩니다. 

국내의 경우 백테스트 시 20년을 조금 넘는 기간의 데이터를 사용합니다. 지난 20년간은 전반적으로는 괜찮았지만, 최근 5년은 시장보다 뒤떨어졌다면, 이를 어떻게 해석해야 할지 난감할 수 있습니다. 일시적인 유용성 저하인지, 아니면 이제 그 효용을 다했다고 판단해야 할지 애매합니다.

80년치 데이터를 보면, 그 유용성을 확인할 수 있다고 저자는 말하고 있지만, 당장 5년 뒤 은퇴를 앞둔 투자자의 걱정을 덜어주는 데는 한계가 있지 않나 싶습니다.

지표와 지표 조합의 중요성

개정판에 대한 배경 설명 이후부터는 개별 지표에 대해 하나씩 백테스트한 결과를 설명합니다. 대부분 10분위 테스트 결과를 함께 제시하고 있습니다. 일부 지표는 그 유용성이 단조(montonic) 증가 또는 단조 감소의 형태지만, 부채율과 같은 지표는 단봉(unimodal) 형태를 가지고 있습니다.

지표의 유용성이 어떤 형태를 띤다면 그 이유가 무엇일지 추정해 보면 지표를 이해하는데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 부채율이 낮다는 의미는 시장이 크게 성장하지 않는다고 해석할 수 있습니다. 성장하는 시장에서 기업이 이익을 극대화하기 위해서는, 어느 정도 부채를 안고 사업을 공격적으로 확장하는 것이 유리할 수 있기 때문입니다.  

책 후반부에 가면 복수의 지표를 조합한 결과를 제시하면서 지표 조합의 중요성을 소개합니다. 엇비슷한 성격의 지표는 조합하면 시너지 효과가 충분히 발생하지 않습니다. 책에서는 가치 지표와 모멘텀 지표가 조합 상성이 좋았음을 보이고 있습니다.

과장되지 않은 초과 수익률

이 책에는 몇몇 퀀트 입문서에서 소개하는 연 수십%에 달하는 놀라운 수익률을 보여주는 전략은 없습니다. S&P 500의 수익률이 연 9.33%인데, 투자효율이 가장 높았던 복수 가치 지표 + 모멘텀 전략의 연 수익률은 21.08%에 불과합니다. 참고: 불과라고는 하지만 84년간 이렇게 투자했다면, 연 5% 물가 상승률을 가정해도 100만원이 2,751억원이 됩니다. 

이 마저도 전체 주식에서 종목을 선별한 경우이고, 대형주로만 한정한다면 모멘텀 + 주주수익률 조합이 연 14.85% 수익률로 가장 높습니다. 모멘텀을 꺼려하는 투자자라면 자사주를 매입하는 대형주에 투자하면 연 14.91% 수익률입니다. 참고: 샤프 지수로 정렬한 결과이기에 순위가 수익률과 다릅니다.

대형주를 선호하는 투자자라면, 시장 대비 연평균 5.5% 정도가 얻을 수 있는 초과 수익률의 상한이라 볼 수 있습니다.

책의 내용에 대한 의문점과 저자와 생각이 다른 점

개별 지표에 대한 결과는 대상 시장과 백테스트 기간에 따라 다를 수 있기에 여기서는 언급하지 않습니다.

시총가중과 동일가중

저자는 동일가중이 시총가중보다 장기적으로 우수하다고 설명하고 있습니다. 시총가중을 사용하는 S&P 500의 수익률이 9.33%인데 비해, 대형주에 동일가중으로 투자했다면 10.06% 수익률을 얻을 수 있었기 때문입니다.

시총가중 그리고 동일가중 모두 현실적인 투자 방안입니다. 지수를 추종하는 대부분의 ETF는 시총가중이기에 실제 얻을 수 있는 수익률입니다. 개별 종목에 투자한다면, 시총가중보다는 동일가중이 보다 현실적입니다. 시총이 10배 차이 난다고 해서, 특정 종목을 다른 종목에 비해 10배 비중으로 투자하기란 쉽지 않습니다.

책의 분석대로라면 위험 보정을 하면 시총가중과 동일가중의 샤프 비율은 0.29와 0.30으로 거의 동일합니다. 다르게 말하면 동일가중은 조금 더 위험한 시총가중일 뿐이라는 이야기입니다. 그러니 관점에 따라서는 두 방식의 차이가 없다고 볼 수 있습니다.

동일가중 투자 전략이 장기적으로 유용했다면, 투자 상품으로 큰 성공을 거두었을 것입니다. 미국의 경우 S&P 500 지수를 추종하는 SPY도 있지만, 동일가중으로 투자하는 RSP라는 ETF도 있습니다. 아래는 두 ETF의 21년간의 성과입니다. 데이터 출처: RSP vs SPY

RSP vs SPY

두 ETF의 수익률은 동일합니다. 상당기간 RSP가 더 높은 수익률을 보였다고 볼 수 있지만, RSP의 표준편차는 20.1%로 SPY의 18.6%보다 높습니다. 위험을 보정하면 오히려 SPY가 더 높은 수익률을 보였습니다.

나스닥 100 지수에 대해서도 비슷한 상품이 있습니다. QQQ와 QQEW라는 ETF입니다. 데이터 출처: QQEW vs QQQ

QQEW vs QQQ

18년이 넘는 기간이니 결코 짧은 기간이 아닙니다. 변동성은 거의 동일합니다.

소형주는 다를까요? 아래는 상장 폐지되었지만, 상장 기간이 12년이 넘는 소형주 지수인 Russell 2000 지수의 시총가중 ETF인 IWM과 동일가중 ETF인 EQWS의 주가 흐름입니다.

EQWS vs IWM

소형주라고 해서 동일가중이 유리했다는 증거는 발견하기 어렵습니다. ETF는 상장 폐지되었지만, 지수는 계속 갱신됩니다. 아래는 Russell 2000 PR 지수와 Russell 2000 Equal Weight PR 지수를 비교한 그래프입니다. 데이터 출처: 구글 파이낸스

R2ESC vs RUT

세 지수 모두 비교 기간이 20년 정도에 달합니다. 동일가중이 더 우월하다는 증거는 찾아보기 어렵습니다.

투자 시작 월에 따른 편차

책 초반부에 이 책이 장점으로 내세우는 종합 백테스팅에 대한 설명이 있습니다. 월마다 하나씩 포트폴리오를 생성하고, 각각 1년 뒤에 리밸런싱을 합니다. 특정 전략의 최종 평가는 12개 포트폴리오를 평균해서 계산합니다. 특정 월에 시작했기에, 수익률의 편차가 발생하는 현상을 억제하기 위합니다.

그런데 납득하기 어려운 부분이 있습니다. 1962년 12월부터 2008년 12월까지의 데이터를 보면, 투자 시작 월에 따라 편차가 상당합니다.

투자 개시 월	기하평균(%)	산술평균(%)	표준편차(%)	기말 평가액	샤프지수	최대 하락률
1월	19.03	19.36	18.92	30,695	0.76	-55.74
12월	16.38	16.87	17.86	10,877	0.66	-58.60
...
4월	14.74	15.53	18.45	5,651	0.57	-58.67
3월	13.81	14.70	18.30	3,878	0.53	-60.58

성과가 가장 좋았던 1월과 가장 나빴던 3월의 수익률은 19.03% - 13.81% = 5.22%나 차이가 납니다. 현실적으로 일어나기 어렵습니다. 참고: 책의 이어지는 설명에서 항상 특정한 달의 성과가 좋은 것은 아니라고 말합니다. 

얼핏 보기에 1월 효과가 반영된 것이 아니냐고 생각할 수 있지만, 1회로 투자를 마치는 것이 아닙니다. 매년 보유한 주식을 팔고 새로운 포트폴리오를 재구성해야 합니다. 1월에 주가가 전반적으로 올랐다면, 비싸게 팔고 다시 비싸게 사야 합니다.

백테스트 기간은 46년입니다. 1963년 1월과 3월의 주가가 동일한 수준이었다면, 2008년 1월과 3월에는 표에 있는 것처럼 1월의 주가가 3월의 주가보다 8배나 높아야 합니다.

2007 ~ 2008년 금융위기로 폭락이 있었기 때문일 수 있습니다. 2008년 S&P 500 지수의 주가 차이는 최대 50%가 되지 않으니, 몇 월에 투자를 시작했느냐에 따라 최대 2배 정도까지 차이가 날 수 있습니다.

2007 ~ 2008년 S&P 500 지수와 1년 하락률

반대로 1963 ~ 1964년은 상승장이었습니다. 1963년의 S&P 500의 최대 주가 차이는 20%가 안 됩니다. 데이터 출처: Kaggle - S&P 500 Historical Data

1963년에 25%(-20%의 대칭)의 상대적 이득을 가지고 시작하고, 2008년에 100% 상대적 이익을 얻었다면, 전체 최대 이득은 1.25 × 2 = 2.5이며, CAGR로는 연 2.01%에 불과합니다. 참고: 1962년 12월 말은 1963년 1월 초로 볼 수 있습니다.

5.22% 차이 중에서 나머지 3.21% 1월이 다른 달에 비해 리밸런싱에 유리했기 때문이라고 해석이 됩니다. 일반적인 상황에서는 발생하기 어려워 보입니다.

저자는 포트폴리오 구성 후 특정 조건이 되면 종목을 손절합니다. 일부는 투자 주의나 경고와 같은 의미입니다. 여기에 시장 대비 하락률이 상위 10% 이내이면서, 주가가 -50% 이상 폭락하면 손절하는 규칙도 있습니다.

개인적으로 이러한 손절 조건이 월별 수익률 차이에 영향을 미치지 않았나 싶습니다. 책에는 이에 대한 설명이 따로 없습니다. 포트폴리오의 손절 규칙이 합리적이라도, 그 사유와 효과에 대해서는 명확하게 설명해야 합니다. 그렇지 않으면, 시장 대표 지수인 S&P 500에 비해 조금 더 성과가 좋았다는 결과를 신뢰하기 어렵기 때문입니다.

어떤 이유로든, 투자 개시월에 따라 상당한 수준의 수익률 편차가 발생하는 것이 사실이라면, 골치 아픈 문제가 생기게 됩니다. 대개의 개인 퀀트 투자자는 1년, 6개월, 또는 3개월(분기) 단위로 리밸런싱을 합니다. 투자 전략에 따라 효율적인 리밸런싱 주기가 다를 수 있고, 수익률과 편의성을 타협한 결과일 수도 있습니다.

투자 수익률을 안정화하기 위해서는 매월 포트폴리오를 만들어야 한다는 결론에 달하게 됩니다. 분기별로 리밸런싱 하는 투자 전략을 사용한다면, 1개월 시차로 세 개의 포트폴리오를 만들고, 각각 3개월마다 리밸런싱해야 합니다.

이렇게 하면 투자 개시월에 따른 수익률 편차 문제가 해결될까요? 아직은 아닐 수 있습니다. 좀 더 짧은 주기인 주단위나 일단위로도 수익률 편차가 발생하는지 확인해야 합니다.

정리하며

제임스 오쇼너시의 <월가의 퀀트 투자 바이블>은 84년(또는 83년)치 미국 주식 데이터를 이용하여, 기본 지표 및 기본 지표의 조합을 이용한 투자 전략을 광범위하게 분석한 책입니다.

실제 가능한 수준의 투자를 상정해서 백테스트를 설정하려고 신경 쓴 듯하며, 그 결과도 제가 보기에는 어느 정도 현실적입니다. 참고: 세금과 수수료에 대해서는 별다른 언급이 없습니다.

기본 지표 그리고 지표의 조합에 대해 궁금한 퀀트 투자자라면 필요한 부분을 참고해 볼 만한 책입니다. 이 책은 개별 전략에 대한 백테스트 결과보다는, 백테스트를 어떻게 일관성 있게 설정했는지와 간혹 백테스트 결과를 어떻게 해석했는지에 대한 설명이 조금 더 도움이 되는 책입니다. 참고: 읽다 보면 눈이 좀 아픕니다.

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