계량투자를 잘하는 방법이 무엇이 있을까요? 어떤 요소가 미래 주식 수익률에 영향을 미치는지 찾아보는 것이 꽤 훌륭한 방법입니다. 그런 요소들을 몇개 접목하면 보통 훌륭한 전략들이 나오니까요. 이를 알기 위해서 아주 무식한 방법이 있습니다. 뉴지스탁에 접속해서(www.newsystock.com), 젠포트를 키고 뉴지스탁이 제공하는 팩터들을 하나하나 테스트하는 방법입니다. 정말 무식의 극치라고 할 수 있는데 저는 상당히 재미있습니다. 그래서 제가 이상한 사람이라는 소리를 듣는 겁니다. 오늘 소개할 팩터는 “베타(Beta)”라고 합니다. ## 1. 베타, 한국 시장 – 저 베타 주식이 짱
아마 학교에서 경영이나 금융을 조금 배우신 분들은 아시겠지만, 베타는 주식시장과 비교해서 주식이 더 많이 움직이나, 아니면 덜 움직이나 측정을 하는 지표입니다. 간단히 말하면 변동성 지표입니다. 베타가 1인 주식은 주식시장이 10% 오르면 같이 한 10% 올라주고, 시장이 10% 깨지면 같이 한 10% 깨집니다. 반대로 베타가 0.5인 주식은 주식시장이 10% 오를 때 한 5%만 오르고, 시장이 10% 깨지면 한 5%만 깨집니다. 베타가 2인 주식이 어떻게 움직이는지는 대충 상상하실 수 있으시죠? 베타가 금융에서 상당히 중요한 지표인 이유는, 70년대 ‘효율적 시장 가설’ 과 ‘CAPM’이라는 이론이 생겼는데, 이 두 개념은 요즘도 모든 금융을 배우는 학생들이 학교에서 의무적으로 배워야 합니다. #### 아주 쉽게 이 두 이론을 종합하면 시장 가격은 모든 정보를 반영하고 있어서 어떤 전략을 쓰던 시장 초과 수익을 낼 수 없으며(효율적 시장 가설), 수익을 더 내려면 더 높은 리스크를 감수, 즉 베타가 높은 기업의 주식을 사는 방법밖에 없다(CAPM)라는 겁니다.
이 이론을 만드신 위인들은 노벨상을 받기도 했습니다.
<금융 노벨상 3인방, 마코비츠(분산투자), 샤프(CAPM), 파마(효율적 시장 가설)> ![33-4.jpeg](https://ipfs.busy.org/ipfs/QmWz8V2Ux9fYohFzMMQeXEfAaM1J7B4aGidFKAgJMrUi1n)
저는 모든 금융인들이 저 두 이론을 배우고, 심지어 믿기까지 한다는 것이 너무 기쁩니다. 저 두 이론은 현실과 아무 관계가 없으니까요! 시장이 효율적으로 움직일 경우도 그렇지 않은 경우도 매우 많다는 것은 조금만 투자를 해보셨으면 다 아실 겁니다. 우리의 멋진 사나이 워렌 버핏의 명언을 빌려 보죠:
<늙은 버핏 사진은 자주 보셨을 테니 옛날 사진 하나 투척> ![32-5.jpg](https://ipfs.busy.org/ipfs/QmUYeMmpy8i7fHSSkxNKxA9uY5zHrtEBxaDbUvyh3cqkaR) xncj>
#### “나는 시장이 언제나 효율적이었다면 거지가 되었을 것이다” #### “시장이 자주 효율적인 것은 맞는데, 이를 통해 “그들”은 시장이 늘 효율적이라고 착각하게 되었다. 전자와 후자의 차이는 하늘과 땅이다”.
저는 언제 이런 명언을 날릴 경지에 오를까요? 저는 명언은 못 날리지만 그래도 이런저런 글을 쓰면서 시장이 그다지 효율적이지 않고 시장보다 높은 수익을 낼 수 있는 방법이 상당히 많다는 것을 알려 드린 것 같습니다. 그럼 이제 베타를 살펴보겠습니다. 이론적으로는 베타가 높을수록 수익이 높아야겠죠?
<베타 – 총 수익률 차트, 한국 시장, 2010.1.4-2018.6.18> ![32-1.png](https://ipfs.busy.org/ipfs/QmUrmKvTxcYrYQLdu5A4i3XPecrKeTBSw6EPcj6hcYREGx) 이런. 아닌가 보네요. 베타가 높으면 높아질수록 수익은 쫙쫙 떨어지고 베타가 2 언저리 주식만 골라서 샀으면 총 수익률이 -31.5%까지 떨어집니다! (조건: 50종목, 1년 보유, 수수료 0, 슬리피지 0.2%) #### 반대로 베타가 0.2-0.5인 주식들만 골라 샀으면 총 수익 233.8%, 복리 15.2%라는 꽤 준수한 수익이 났습니다.
베타 0.6-1인 주식의 총 수익은 132.9%, 복리 10.4%이고요. 베타가 1 이상으로 올라가면 수익이 매우 낮아집니다. 전체 내용은 아래 차트를 참고하시죠.
<베타와 총수익률, MDD, 승률 비교, 한국시장, 2010.1-2018.6> ![32-2.png](https://ipfs.busy.org/ipfs/QmRBhqZPwyK4bmsmorroV3MmyTFNqyKn5KgyCKmDXuuJma) #### 결론: 저 베타 승, 고 베타 패입니다. 변동성이 적은 주식들의 수익이 높은 놈들보다 월등 높고, CAPM의 결론은 180도 틀렸다는 것으로 판결이 났습니다.
## 2. 저 베타 전략, 국제 시장에서도 통하나?
물론 한국에서만 우연히 고베타 주식이 패망하고 저베타 주식이 우세할 수도 있습니다. 그런데 제가 어디선가 전 세계적으로 베타가 낮은 주식이 수익이 높다는 논문을 본거 같습니다. AQR에서 쓴 것으로 기억나는데요. 구글에서 Low Beta Anomaly AQR라고 치니까 https://www.aqr.com/Insights/Datasets/Betting-Against-Beta-Equity-Factors-Monthly 이런 곳으로 들어오게 되네요. AQR에서 수십년에 걸쳐서 “베타 하위 20%” 주식을 사고 “베타 상위 20%” 주식을 공배도하면 어느 정도 수익이 나왔는지 분석을 했습니다. 그것도 23개 국가의 주식시장에서요! 결과는 아래와 같습니다.
<23개 선진국, 저베타 주식 매수, 고베타 주식 매도 전략, 1989-2018> ![32-3.png](https://ipfs.busy.org/ipfs/Qme42JyDFQEbHFqTueAroDEHX7sh3oDewQN57gTLXThrcP) 저베타 주식을 사고 고베타 주식을 공매도하면 아주 꾸준하게 돈을 벌고 한 복리 9.7% 정도를 챙길 수 있었습니다. 놀랍게도 23개국 중 저베타 주식이 고베타 주식을 이기지 못한 나라는 단 한 곳도 없어습니다. 가장 이 전략이 잘 먹힌 국가는 캐나다였는데, 여기서는 이 전략의 복리 수익이 22.6%였습니다!
<캐나다인들은 저변동 주식을 좋아하는듯…> ![32-4.png](https://ipfs.busy.org/ipfs/QmVm8B5GcVBewDXmt5Ph5KBcL7gtDHTPb8Cpt5MRKtuKsr)
아일랜드에서 저베타 매수 고베타 공매도 전략의 수익이 상대적으로 가장 낮았는데, 그래도 복리수익 3.05%를 달성했습니다. 결론: 전 세계적으로 베타가 낮은 주식들은 수익이 높은 거 같습니다. 심심하시면 저 링크에서 데이터 다운 받아서 직접 한번 분석해 보세요! 그럼 저베타 주식을 어떻게 찾냐고요? 퀀트킹(café.naver.com/quantking) 가시면 ‘베타’는 없는데 최근에 제 건의로 ‘주가변동성’(퀀트데이터 셀, BE열)이 추가되었습니다. 이 지표와 베타의 상관성은 매우 높습니다. 저 지표로 저변동성, 저 베타 주식을 필터하실 수 있습니다. 간단하죠? ## 3. 왜 그렇죠?? Part 1 and 2
Part 1: 도대체 왜 이론적으로 수익이 낮아야 하는 저베타 주식의 수익이 이렇게 높고 고베타 주식의 수익은 높을까요? 구글에 “Low Beta Anomaly Reason”이라고 찾아보니 https://alphaarchitect.com/2015/03/05/why-the-low-volatility-anomaly-exists/ 이런게 나옵니다. 이 내용을 요약해 보면 1. 사람들은 화끈한 고베타 주식을 사면 빨리 쉽게 돈을 벌 수 있을 줄 알고 들어간다. 고베타 주식이 상승장에는 시장보다 더 많이 오르지만 시장이 깨질 때는 더 크게 박살나는 점은 대부분 투자자들은 신경 쓰지 않는다. 2. “돈을 벌려면 투기(변동성, 베타가 높은) 를 해야지!!” 라고 착각하는 투자자들이 꽤 많다. 따라서 투자자들은 고베타 주식이 비싸도 일단 지르고 본다. 비싼 주식이 떨어지면서 투자자들은 깨진다. 3. 기관들은 주가지수와 크게 벗어나는 주식을 사면 추적오차(Tracking Error)가 커져서 베타가 낮은 주식이 수익이 높다는 것을 알면서도 못 사는 경우가 비일비재하다. 대충 말이 되는 거 같네요. #### Part 2: 왜 아직도 학교에서는 현실과 아무런 관계가 없는 효율적 시장 가설과 CAPM을 가르치는 것일까요? 이게 진정한 수수께끼입니다. 아시는 분은 댓글 달아 주세요…
다음 번에는 ‘상대강도’ 라는 지표를 살펴보겠습니다.