자산 증식을 위한 원칙
반복될 수 있는가?
투자를 할 때 가장 중요한 건
얼마나 시간을 적게 소모하고, 많은 걸 배우나에 있습니다.
단순히 요행을 바라는 게 아니라
투자를 지속하는 데 있어 지리한 시간이 꽤 길기 때문입니다.
매분기마다 혹은 매달마다 반복되는 행위가 있으며
매주 혹은 매일 반복해야 하는 행위가 있습니다.
반복해야 하는 게 아니라
새로운 지식을 학습해서
부가가치가 높은 의사결정을 내려야합니다.
그렇기 때문에 단순화 업무는 자동화시키고
고도의 판단이 필요한 영역은 계속해서
새로운 논리를 이해하고, 새로운 정보를 수용해야 합니다.
오늘은 반복되는 행위 중에서
매수&매도 결정에 영향을 미치는 요인에 대해
조금 얘기해보려합니다.
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1. 모든 걸 걸면, 더 이상 게임에 참여할 수 없다.
주가조작 영화를 혹시 시청한 적 있으신가요?
통정거래에 대해서 많은 사람들께 널리 알린 영화
<작전>에는 이런 대사가 나옵니다.
김민정<유서연 역>
"(현수에게) 확실히 배짱 하나는 볼 만하네요. 하지만 언젠가는 부러지죠. 항상 모든 걸 거니까. 열 번을 이겨도 한 번 지면 모든 걸 다 잃죠. "
주인공인 박용하<강현수 역>는 유능한 개미 트레이더이며, 작중에서 주가조작에 대해 많은 걸 깨우친 30대 남성으로 등장합니다.
김민정이 강현수에게 저렇게 얘기한 건
사실 통계적으로도 증명된 사실입니다.
인공지능에게 집중투자와 분산투자를 각각 학습시켜서 모의투자를 진행한 결과
분산투자의 성과는 점진적으로 누적된 반면
집중투자 모델은 단 한 번의 투자 실패로 인해
전체 수익률이 크게 어그려졌단 실험 내용을 본 적이 있습니다.
그 때문에 아직까지 분산투자에 대해서는 거의 모든 사람들이 옳은 투자 판단이라고 간주하고 있습니다.
제가 오늘 얘기할 핵심은 집중투자보다
분산투자!해라 라는 고리타분한 말이 아닙니다.
2. 얼마나 반복될 수 있는 행위인가?
캘리 공식에 대해서 앞전의 글에서 간략히 설명을 드린 바 있습니다.
분산투자의 관점에서 한 번 집중해주시길 바랍니다.
분산투자를 왜 할까요?
여러 종목 중에서 고르고 골라서
가장 수익률이 좋을 것 같은 종목 하나를 택해서
그 종목에 몰빵하면 수익률이 가장 좋지 않을까요?
수익률이 높고 낮음을 고려하기 전에
리스크가 얼마나 높고 낮은지에 대해서도 생각해봐야 합니다.
주가가 높게 상승할 것 같은데
왜 하필 우리가 매수하려는 시점에는
주가가 '싸보일까요'
리스크가 얼마 정도인지 알 수 없기 때문에
잠재적으로, 혹은 단기적으로
수익률이 좋아보이기 때문입니다.
다시 캘리 공식으로 돌아오겠습니다.
캘리 공식은
종목 하나와 현금만을 두고 투자 행위를 반복했을 때 점진적으로 자산을 증식시키는 데 필요한
'리스크'를 구하는 게 핵심입니다.
저는 캘리 공식에서는
리스크를 구하려는 게 핵심이라고 생각하지만, 공식은 다음과 같습니다.
투자 비중 = 해당 종목을 익절할 확률- (100%-해당 종목을 익절할 확률)/기댓값
이해를 돕기 위해서 가위바위보 게임을 예시로 들어보겠습니다.
여러분은 현금 10만원이 있습니다.
여러분 중 한 명과 제가 가위바위보를 한다고 합니다. 가위바위보 무승부를 제외하면 가위바위보의 승부는 이기거나 지거나 두 가지 경우의 수밖에 없습니다. 따라서 승리하거나 패배할 확률은 50%입니다.
여기서 제가 여러분께 조금 재밌는 규칙을 제시합니다. 제가 현금 100억이 있고, 제가 가위바위보를 이기면 여러분이 베팅한 금액을 가져가고, 여러분이 이길 경우 여러분이 베팅한 금액의 '3배'를 제가 여러분께 지급한다고 가정합시다. 대신 가위바위보 횟수 제한은 30번이라고 해봅시다.
막연하게 '남는 장사'인 것 같지만
괴연 얼마나 베팅해야 할지 정확히 알 수가 없습니다. 이럴 때 캘리 공식을 적용하면 최적의 자산 증식 비율을 구할 수 있습니다.
투자 비중 = 50%(승리 확률)- (100%-(50%=승리할 확률))/기댓값(=300%)
이때 투자 비중은 50%- 50%/300%이므로
대략 34%정도를 베팅하는 것이 적절한 기댓값이라고 나오고 있습니다.
만약에 가위바위보를 여러 번 연속으로 져서 초기 자본이 계속해서 사라진다면? 그건 사실 어쩔 수 없지요. 그렇지만, 시뮬레이션을 엑셀 혹은 python을 활용해서 간단히 프로그램을 돌려본다면 자산은 금세 증식되어 10만원이 금방 늘어나는 걸 확인할 수 있습니다.
뜬구름 잡는 소리는 여기까지 하고 본론을 얘기하고 글을 맺겠습니다.
3. 그래서 투자비중을 구하라는 게 아니고, 리스크를 구하라는 게 무슨 말이니?
투자비중= 성공확률(리스크)-(100%-성공확률)/기댓값
여기에서 우리가 알 수 없는 건 하나밖에 없습니다.
투자 비중은 우리가 결정해야 할 값입니다.
투자자가 또 정해야 할 것은
얼마의 비중을 실어서 어떤 종목을 매수할지 결정하는 것입니다.
마지막으로 '기댓값'입니다. 익절 목표 수치입니다.
과연 몇 프로 상승하면, 투자자는 보통 만족하고.
과연 몇 프로를 먹을 때 만족하면 최적의 익절일까요? 그래도 이건 개인의 욕심에 따라 설정할 수도 있습니다.
따라서 우리가 알 수 없는 영역은
내가 이 종목을 사면
며칠 안에 익절을 할 수 있느냐?입니다.
과연 1년을 묻어둬도 익절을 할 수 있냐 없냐?
이것이 미지의 영역이죠.
기사 하나와 논문 하나를 소개하겠습니다.
https://weekly.donga.com/economy/article/all/11/4227175/1
이 분은 2% 익절을 목표치로 두고, AI매매 프로그램을 개발하여 일평균 0.8% 수익을 계속해서 확보했다고 합니다. 다만 복리 기준으로 0.8%가 아니라 총 수익율 223%를 거래기간으로 나누어 평균적으로 0.8%씩 수익을 확보했다고 합니다. 매일 복리로 수익이 누증된 것으로 간주했을 때는 일평균 0.5%씩 지속적으로 상승했으며 이는 1달 기준으로 대략 12%의 수익으로 볼 수 있습니다.
이 분의 내년 투자수익률도 기대가 됩니다.
다른 글은 19년도 발표된 연구논문입니다.
기사문부터 내용을 요약하면, 키움증권 등의 증권사가 제공하는 API를 인공지능에게 학습시켜서 매수 매도 시점을 추측했다는 겁니다.
첫 번째 기사글의 경우
2% 익절을 목표로 하고, 성공확률은 대략 65% 정도에 수렴했다고 합니다.
캘리 공식에 적용해볼까요?
투자비중=65-(100-65)/1.02= 65-34.3 = 31.6%입니다.
다만 여기에는 함정이 있습니다.
뭔지 단 번에 꿰뚫으실 수 있는 분은 적다고 생각합니다.
정답은 '기간'입니다.
2% 목표 수익률을 과연 어떻게 적용할 것인가?입니다.
해당 기사에서는 '매일 2%' 익절을 목표로 했다고 합니다.
매일 2%가 아니라 매달 2%의 익절을 목표로 했을 때
승률이 몇 프로여야 '손익분기점'을 넘어설까요?
(이 부분은 처음 캘리 공식을 접하게 된 분은 단언컨대, 단 번에 이해할 수 없을 겁니다.)
(그래도 조금만 더 읽어주세요.)
프로그램으로 간단하게 1차 방정식을 물어본다면, 1달 내로 2% 익절하는 데 필요한 손익분기점(성공확률)은
"74.1666666667%"라고 합니다.
1 달 내로 1%의 복리 수익을 달성하는 데 손익분기점(성공확률)은 625/7(89.2857142857%)%라고 합니다.
즉, '매일 2%의 목표 수익률을 65% 달성하는 인공지능 프로그램'은 정말 대단한 프로그램임을 알 수 있습니다. 매일이 아니라 '매달' 2% 익절을 목표로 하는데, 74%의 성공확률이 최소한으로 요구되는데
겨우 성공확률이 9% 차이밖에 안남에도 불구하고 투자 기한이 20거래일에서 1거래일로 20배나 줄어들었기 때문입니다.
추후에 이에 대해 다시 설명할 수 있게 된다면 조금 더 상세히 다뤄보겠습니다.
다음은 연구 논문의 핵심입니다.
증권 거래의 움직임을 학습시켰더니
'매수해야 할 주기'와 '매도해야 할 주기'를 구별했다는 겁니다.
변곡점을 어떻게 발견했는지 모르지만, 눈으로 확인했을 때는
매수 시그널이 발생했을 때와 매도 시그널이 발생했을 때 실제로 예측의 효용이 굉장히 높았던 걸로 판단할 수 있습니다.
제가 하고 싶은 말은
투자성공(익절) 확률에 대해서 한 번쯤 재고하길 바란다는 것입니다.
주식을 매수하기로 결정했다면
투자 비중, 목표 익절 비율, 투자 기간은 여러분이 정할 수 있습니다.
미지의 영역인 익절 확률은 우리가 알 수 없기에 주식 시장은 늘 활력이 넘치지요. 서로 다르게 전망하기 때문입니다.
전 11월 말부터 지금까지 데이터마이닝과 머신러닝을 바탕으로 코스피 투자 시점과 매도 시점에 대해 예측을 하려고 파이썬을 조금씩 자율학습 하고 있습니다.
현재 나온 결과물은 다음과 같습니다.
목표 익절 비율/투자 기한에 따라 성공확률을 추정한 것입니다. 두 가지 변수로 익절 확률을 추정하고, 익절 최적값을 찾기 위해 코딩을 조금씩 배우고 있습니다. 의미없는 결과가 나올 수도 있지만 시간을 넉넉히 두고 계속해서 배워보려 합니다.
다음 스크린샷은 많은 생각이 들게 할 것 같은데요. 현재 투자 방식에 대해 다들 재고해보는 데 도움이 될 것이라 생각됩니다.
학교 비트코인 투자방입니다. 어느 분을 비방하기 위해 스크린샷을 게시한 게 아니라 '자산을 증식시키는 것'에 초점을 맞추는 게 중요함을 강조하고자 해당 사진을 공유합니다.