소소한 취미생활 - 퀀트 분석; 채권은 고평가 되었을까
건들락지수와 미국국채 10년물을 이용한 채권 상대가치 평가
Gundlach: two 'shockingly accurate' indicators to explain markets - Citywire제프리 건들락은 DoubleLine 자산운용사의 설립자로 '채권왕'으로 불리기도 한다. 그의 명성은 2007년 주택가격 폭락을 예측한데서 시작되었다.
2017년 그는 금 대 구리의 비율이 미국 국채 10년물로 대표되는 시장이자율 수준을 평가하는데 환상적인 지표라고 발표한 바 있다. 이 지표는 2019년에 그가 다시 언급을 하면서 재차 이목을 끌었다.
Richard Baker, Gundlach indicator: copper, gold & treasury yields at a tipping point, 2019-11-112015년-2017년 기준 통계학적으로도 r-squared가 0.89라고 하니 (1에 가까울수록 좋음, 출처: https://www.kitco.com/commentaries/2019-07-01/Robust-Revival-of-Gundlach-s-10-yr-Treasury-Relation-with-the-Copper-Gold-Ratio.html) 계산이 쉬울 뿐 아니라 결과 해석도 쉬워 ("좋은 지표이냐?"는 논쟁과는 별개로) 좋은 지표로서의 자질을 갖추었다고 볼 수 있다.
위의 이미지에서 말하는 채권은 "물가연동채권"에 한정되며 일반적으로 채권은 지급 이자가 고정되어 있다이 지표가 당신의 흥미를 끌었다면, 우선 각각의 구성 요소를 이해하기 위해 스크롤을 내려보자.
인플레이션 시기의 금은 좋은 투자 대안으로도 잘 알려져 있다. 인플레이션 시기 화폐의 가치는 하락하지만 금은 실물자산이라 물가가 오르는 만큼 가격이 함께 상승한다. 금은 잘 변형되지 않는 덕분에 과거 화폐의 대용으로 쓰였기 때문이다.
한편, 구리의 수요는 경기의 흐름과 매우 밀접하게 움직이는 것으로 알려져 있다. 다양한 산업에 쓰이기 때문이다. 경기가 좋아질 것으로 예상되면 건설이 늘어나고 제품 생산 역시 증대되는데 이 모든 과정에서 원자재, 특히 구리의 수요가 늘어나기 때문이다. 따라서 구리의 가격은 글로벌 경기 성장에 좌지우지된다.
한편 미국 국채 10년물은 가장 대표적인 경제지표로, 향후 경제성장에 대한 시장의 컨센서스를 보여준다고 할 수 있다. 경제 상황이 악화될수록 사람들은 주식과 같은 위험자산보다는 안전자산에 대한 수요가 몰리게 된다. 특히 미국 국채는 안전자산의 대표적인 예시로, 국채 수요가 늘게 되면 국채 금리는 하락한다. (채권의 가격은 수익률과 반대 방향)
참고로 이 지표를 볼 때 개별 숫자는 중요하지 않다. 각 인덱스의 방향성이 중요하다.DoubleLine에 따르면 금과 구리는 각각 '귀금속용'과 '산업용' 원자재를 대표하는 것으로, 다르게 말하자면 금은 금융, 원자재는 실물경기를 대변하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 건들락지수는 인플레이션 수준 대비 실물경기가 어느정도 성장을 이루고 있는지를 나타낸다고 볼 수 있다.
(출처: DoubleLine Monthly Commentary (doublelinefunds.com))
한편, 미국 국채10년물의 수익률 역시 시장의 향후 경기에 대한 전망을 반영한다고 할 수 있으므로 국채 수익률의 움직임은 인플레이션을 감안한 실물 경기 성장과 방향이 이론적으로 어느 정도 비슷할 것이다.
그런데 코로나로 풀렸던 유동성에서 촉발된 미국 연준발 금리인상으로 국채 수익률이 어마어마하게 상승했다 (= 국채 가격이 폭락하고 있다.) 그렇다면 이러한 격동의 시기, 현재 국채로 대변되는 채권의 가격 수준은 적정한 수준인가라는 질문이 나올 수 있다.
건들락 지수는 미국이 금리 인상을 시작한 2022년, 특히 75bp 자이언트 스텝을 여러번 반복 단행한 지금 채권의 가격이 매우 싸졌다고 말하고 있다.
위 표는 아래 코드를 통해 구했으며, 아래 코드의 기본 골격은 밑의 링크에서 가져왔다.
Download Futures Data with Yahoo Finance Library in Python (quantinsti.com)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
futures_data = yf.download(["GC=F","HG=F", "^TNX"], start="2011-01-01", end="2022-11-17", group_by= 'tickers')
futures_data.index = pd.to_datetime(futures_data.index)
ax = plt.figure(figsize=(15, 7))
ax = (futures_data['HG=F']['Close']/futures_data['GC=F']['Close']).plot(label='Gundlach indicator (Copper(HG)/Gold(GC))')
ax2 = futures_data['^TNX']['Close'].plot(secondary_y=True, color='g', ax=ax, label='US 10y treasury Yield (%)')
plt.title('Gundlach indicator to US 10y treasury yields (2011~Present)', fontsize=16)
ax.set_xlabel('Year-Month', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Gundlach indicator (Copper(HG)/Gold(GC))', fontsize=15)
ax2.set_ylabel('US 10y treasury Yield (%)', fontsize=15)
ax.tick_params(axis='both', labelsize=15)
ax2.tick_params(axis='y', labelsize=15)
h1, l1 = ax.get_legend_handles_labels()
h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax.legend(h1+h2, l1+l2, loc=2, prop={'size': 15})
# Show the plot
plt.show()
