코스톨라니의, 데이터로 세상을 보기
우리는 우리의 생각이 있어야 한다
코스톨라니라는 유럽의 전설적인 투자가의 책을 읽었다
내가 하는 일은 데이터를 보고 읽는 것이고, 내가 쌓아가는 것은 그런 것을 위한 더 정교하고 정확한 데이터이다 보니, 코스톨라니의 투자 관련 책 또힌 데이터의 관점에서 생각을 하게 되었다. 책을 읽으면서 느낀 것은, 그의 세상을 이해하는 관점이 굉장히 독특하다는 것이다. 그는 회계 보고서의 수치, 기업 펀다멘탈 등에 대해서 설명하지 않는다. 그는 담담히 자신이 어떤 생각을 어떻게 하게 되었고, 그런 생각을 기반으로 어떤 투자를 하였는지를 설명할 뿐이다. 그리고 그가 참조한 많은 데이터들은 주식 분석가의 보고서나 월스트릿의 소문이 아닌 평범한 사람들과의 대화였다는 점이 굉장히 신선하고 또 독특하게 다가왔다
워런 버핏이 "이성적인 투자가들이 매길 회사의 근본적 가치"를 그의 핵심 철학 이자 투자의 근본으로 삼았다면, 코스톨라니는 "수요와 공급, 그리고 주식시장의 바보들"을 자신의 투자 철학으로 삼았다고 생각한다. 그리고 이런 두 개의 다른 철학은, 같은 데이터를 보고서도 다른 결정을 하도록 그들을 이끌었다고 할 수 있다. 그리고 나는 이러한 점이 "데이터 분석"의 근본적인 부분과 맞닿는다고 생각한다. 하나의 수치에서 수많은 해석이 나올 수 있고, 이러한 해석은 개인의 경험과 가치관에 근거를 둔다. 워런 버핏이 경제 예측보다는 회사의 가치에 근거를 두기에 "합리적 결정"을 내렸다면, 코스톨라니는 대중, 나라, 그리고 은행들의 심리를 기반으로 다양한 "모험"을 했다고 나는 개인적으로 해석한다.
비정형적 데이터와 우리의 삶
코스톨라니의 책을 보고 조금이나마 주식 투자를 해보면서 느낀 것은, 세상의 다양한 면이 단 하나의 지표에 축약이 되는 경우도 많고, 그렇게 축약된 데이터는 다른 비정형적 데이터 없이는 매우 틀린 데이터가 된다는 것이었다. 코스톨라니의 말에 따라서 나 또한 지금 주식 시장이 폭발 전인 과열 상태인지, 아니면 지속적 상승 국면에 있는지 해석해보려고 했다. 재미있었던 것은, 누가 어떤 주식을 얼마나 쥐고 있는지 확실히 알 수 있는 데이터가 없기 때문에 추론에 굉장히 많은 부분을 기대어 결정을 내릴 수 밖이 없었다. 네이버 금융을 참조하여 개인이 주식을 굉장히 많이 사들이고 있다는 것을 알 수 있었지만(코스피 개인, 기관, 외국인 매매량 참조), 그래서 사람들이 지금 주식을 구매하는 것에 대해서 어떻게 느끼는지, 더 나아가서 왜 주식을 사는지 알기 위해서는 결국 내 주변을 참조할 수 밖이 없었다. 이러한 추론에 있어서 나는 굉장히 비정형 적이고, 모수도 적고, 또 부정확한 데이터를 참조했다. 바로 카페에서 다른 사람들이 무엇에 관해서 이야기를 하는지 듣는 것이었다! 재미있게도, 생각보다 많은 사람이 요즘 주식을 주제로 하여 대화를 나눈다는 것을 들을 수 있었다. 네이버 금융과 내가 카페에서 수집한 데이터는 사실 빅데이터라고 말할 필요도 없이 그냥 아래와 같다
1. 주식 매매 볼륨 (개인들이 많이 사고 있는 중)
2. 개인들이 주식에 대해서 어떻게 생각하는가 (싸다! 사야 하나?)
나는 위의 굉장히 부정확하고 어림짐작인 데이터를 사용하여 지금의 주식 시작이 어떤 상태인지 추론해보려고 노력을 해보았다. 물론, 데이터만 있다고 결과가 자동적으로 나오는 것은 아니기에 이 데이터들을 어떤 프레임을 통해 해석을 해야 할지 또한 정하고 시작해야 했다. 내가 해석을 할 때 중심으로 둔 생각은 아래와 같다
코스톨라니의 달걀 이론 : 대중과 반대로 가라
흥미로운 점은, 위의 생각을 토대로 결정을 내리기 위해서는 누가 "대중"이고 누가 대중이 아닌지 결정을 해야 한다는 것이다. 이렇게 폭락을 했을 때 주식을 구매하여 장기 보유하려고 하는 사람들이 대중인가? 아니면 이 시점에 계속 주식을 팔고 있는 기관과 외국인이 대중인가? 패닉에 빠진 사람은 누구이고, 이 패닉에서 이득을 피하려고 하는 사람은 누구인가? 같은 질문들이 내 머릿속에서 맴돌았다
다시 "질문"으로 돌아와서
위에서 처럼 투자의 대가들의 해석의 프레임을 참조하고, 또 개인적으로 데이터를 쌓아 나아가면서 나는 다시 "데이터 분석"이라는 업의 원점으로 돌아왔다
1. 올바른 질문은 무엇인가?
2. 올바른 데이터를 가지고 있는가?
3. 올바르게 해석을 할 수 있는가?
그렇다. 나는 처음부터 잘못된 질문을 한 것이었다. 나에게 올바른 질문은 "투자로 돈을 어떻게 하면 많이 벌 수 있을까?"가 아니라 "이 돈을 활용하여 어떻게 가장 효과적으로 투자에 대해서 배울 수 있을까?"였다. 그리고 두 번째 질문에 대해서 정답을 줄 수 있는 근본적인 데이터는 "거래 볼륨"이나 "카페에서 듣는 이야기"가 아니라 그런 데이터를 활용하여 생각해낸 "지금 금융 시장에 대한 나의 해석"였다 (예를 들어 돈 벌기 매우 나쁘다 : -1, 매우 좋다 : 1). 그리고 그 데이터가 올바른 데이터 인지 알기 위해서는 나의 돈으로 직접 투자를 해보며 알아 나아가야 했다
결론적으로 느낀 것은
결국에 중요한 것은, 내가 올바른 질문을 가지고 있는가 였다. 데이터 분석가로서 항상 느끼는 점은, 올바른 질문을 만드는 것은 개인에 대한 철저한 반성과 분석 없이는 만들기 어렵다는 것이다. 회사에서 분석을 하든 아니면 개인적인 것을 위해 분석을 하던 상관없이, 질 좋은 결정과 그에 대한 피드백은 좋은 질문에서 시작된다. 요번의 실험적인 주식 투자에 있어서도 결과적으로 괜찮은 질문을 떠올렸기에 단순한 욕망에 휘둘려 실수를 하지 않을 수 있었다고 생각한다.
이런 점에서 코스톨라니는 굉장히 훌륭한 데이터 분석가 라고 생각한다. 그는 항상 "생각"을 하라고 강조한다. 지금의 금융 시장과 정치, 그리고 사람들의 반응은 참조할 만한 데이터 일 뿐 내가 그러한 것을 가지고 어떠한 생각을 가지고 어떤 전략을 짜는지가 중요하다고 생각한다. 투자의 한계는 오로지 우리의 상상에 달려 있다고. 그리고 그는 이러한 철학을 기반으로 그 자신조차 타자화 하여 심리적 고통을 인내한다는 것을 그의 글 속에서 드러낸다. 데이터 분석을 하는 사람으로서 나는 언제 나 자신과 내 주변을 꼼꼼히, 그리고 명확히 관찰하여 올바른 질문을 생각해 낼 수 있을까?
당신을 올바른 질문을 하고 있는가?
