1 분기 어닝시즌 개막
삼성전자 잠정 실적(7일) 발표를 시작으로 어닝시즌에 진입했다. 당해 연도 추정치 전반에 영향을 준다는 점에서 1분기 어닝시즌은 여느 때보다 중요하다. 어닝시즌을 맞아 많은 퀀트 전략가들이 서프라이즈 예상 기업들을 추려내느라 분주하다. 종목 선정에 활용하는 팩터와 로직들도 다양한데, 주로 공공데이터(재무, 시장, 밸류에이션 등)를 활용하는 전략이 일반적이다.
대체데이터를 접목하면 어떤 결과가 나올까?
VOYDA 일임1호의 최근 3년 어닝시즌(1Q) 성과를 분석했다. VOYDA 알고리즘은 공공데이터보다 대체데이터 활용도가 높다. 보유 데이터의 백테스트 결과 대체데이터 셋의 알파 추출 확률이 월등히 높았기 때문이다. 분석 대상 시점은 최근 3년간 1분기 어닝시즌에 해당하는 4월과 5월이다(2020년 이후 4월과 5월에 해당하는 6개월).
2020년 이후 어닝시즌 누적 수익률은 42.7%(6개월 합산)로 같은 기간 KOSPI 대비 25.0%p 높다. 연간 기준으로도 3년 연속 KOSPI를 아웃퍼폼했다. VOYDA 알고리즘에 대체데이터에 기반한 펀더멘털 팩터를 높은 비중으로 할애한 결과다.
2022 년 4월 복기
성과 기여를 분석하기 위해 2022년 4월 성과를 복기했다. 시장 하락 국면에서 KOSPI 월간 수익률(-2.3%)이 저조했던 반면 VOYDA 일임1호는 3.3% 수익을 냈다. 성과 기여 상위 종목은 다음과 같다.
주가에 영향을 준 뉴스와 수익률을 비교해 보면, 상위 기여 15개 종목 중 10개가 어닝 서프라이즈 혹은 목표주가 상향이다. 하락 장에서도 성장 모멘텀을 갖춘 소수 기업들은 희소 가치가 부각되며 높은 수익률을 달성했다.
성과 하위 종목군에서도 서프라이즈 기업들이 상당수지만, 펀더멘털 외 변수들의 영향을 더 크게 받았다. 펀더멘털 팩터에 많은 비중을 할애하는 알고리즘의 단점이 드러나는 부분이다.
2020년과 2021년 성과 분석 내용도 2022년과 별반 다르지 않기에 부연 설명은 생략한다. 어닝시즌 성과분석을 통해 도출한 유의미한 결론은 두 가지다.
첫째, 펀더멘털 팩터에 기반한 포트폴리오 전략은 어닝시즌의 시장 환경에서 알파 추출 확률이 높아진다.
둘째, 일관된 종목 추출 방식의 데이터 알고리즘은 어닝시즌마다 일관된 형태로 알파를 추출한다.
2023년 4월 현재
VOYDA 일임1호 포트폴리오는 5~6일 이틀에 걸쳐 리밸런싱을 진행했다. 총 43개 종목으로 구성했고 직전 포트폴리오 대비 53%를 교체했다. 종목별 비중은 1.5%~6% 범위로 분포한다. 생소한 종목들이 눈에 띄고 오랜만에 편입된 종목들도 반갑다. 다채로운 종목들을 편입했지만 편입 이유는 같다. 펀더멘털 팩터에 기반해 주가 상승 확률이 높을 것으로 예상되는 종목들이다. 이번 어닝시즌에서도 이들의 깜짝 실적을 기대해본다.
일부 종목들의 주가는 어닝 서프라이즈에도 부진할 수 있다. VOYDA는 펀터멘털 외적 요소에 대응하는 전략들이 아직 미흡하다. 고난이도 기술 작업인만큼 아직 더 많은 시간과 자본 투자가 필요하다. 고객들께 객관적으로 제시하는 포트폴리오 승률이 71.8%인 이유다(https://www.blog.solutionquant.com/23q1). 객관적 관점에서 VOYDA의 장,단점을 냉철하게 분석하고 단점들을 보완해 승률을 개선해나가는 것이 우리가 추구하는 핵심 가치다. 현재 각종 비정형 데이터들을 접목해 알고리즘을 고도화하는 R&D를 진행하고 있다.
