6월 성과
월간 수익률 **%(vs. KOSPI -0.4%)를 기록했습니다. 포트폴리오에서 변압기, 피부미용, 2차전지, 방산 업종 군의 종목들이 성과가 좋았습니다. 하락 기여 종목은 업종 특성보다 개별 이슈로 부진했습니다.
상반기 성과
상반기 수익률 **%(vs. KOSPI +14.7%)를 기록했습니다. 경기 침체, 한국 수출 역성장 우려 속에서도 성장하는 산업과 기업은 분명 존재했습니다. 데이터적으로 다양한 산업의 다양한 기업들을 포트폴리오에 편입할 수 있었습니다.
2차전지, 변압기, 피부미용, 의료기기, 방산 업종 군의 성과가 좋았습니다. 하락 기여 종목은 업종 특성보다 개별 이슈로 부진했습니다.
결과를 만들어내는 과정
운용 성과 자체도 중요하지만, 더 중요한 것은 알파를 추출하는 과정에 있다고 생각합니다.
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데이터 인프라
정교한 알고리즘보다 본질적으로 가장 중요한 변수는 인풋 값이 되는 데이터입니다. 대체 데이터 인프라를 구축하면 기업 활동을 신속하고 정확하게 분석할 수 있습니다. -
생산성
단일 기업을 정성적으로 분석하는데 많은 시간이 필요합니다. 기업을 탐방할 수 있는 시간도 제한적입니다.
대체 데이터 기술은 매매 의사 결정 시간을 획기적으로 단축합니다. 주가 설명력이 높은 다양한 데이터 셋을 기업과 맵핑 한 후 데이터 업데이트 주기마다 종목들의 스코어링을 포트폴리오에 반영합니다. 분석의 깊이는 부족할지 모르나 시간당 분석량과 범위는 사람의 능력을 압도합니다. 솔루션퀀트는 현재 기업 탐방 없이 1,270종목을 분석하며 매달 포트폴리오(45~50개 종목)의 60%를 교체합니다. -
지속 가능성
솔루션퀀트 비전은 "지속 가능한 방식"으로 높은 수익을 창출하는 것입니다. 데이터 관점에서 주가 예측 확률이 높은 종목들을 매매하고 데이터 업데이트를 반영한 리밸런싱을 반복합니다. 사람의 정성 판단을 배제하고 100% 시스템 운용을 고수합니다.
매달 일관된 방식으로 알파를 추출하며 성과 분석은 사후적입니다. 월간/분기/반기 분석 내용이 유사할 수밖에 없습니다. 성과 기여 분석은 ChatGPT가 작성하는 것과 제가 작성하는 것 간 아무 차이가 없습니다.
리스크
VOYDA1호는 상반기 반도체 대형주(삼성전자, SK하이닉스), 엔터, AI, 조선업종을 유의미하게 편입하지 않았습니다. 현 데이터 인프라에서 주가를 정확하게 예측하기 어려운 업종들이기 때문입니다.
장중 시세 변화나 시황, 개별 이벤트에도 대응하지 않았습니다. 경제 논리 외에 사회, 정치 변수 등 다양한 요소들을 아직 데이터적으로 구현하지 못했기 때문입니다.
하반기도 저희 팀원들의 최대 고민은 현재 데이터 전략을 어떻게 고도화시킬지, 데이터 적으로 접근하기 어려운 섹터들을 어떻게 구현해낼지가 될 것입니다.
7월 첫 리밸런싱은 3~4일 이틀에 걸쳐 진행됩니다. 하반기도 지속 가능한 방식으로 유의미한 성과를 제공 드리기 위해 끊임없이 노력하겠습니다. 편안한 일요일 오후 보내십시오. 감사합니다.
- 솔루션퀀트 대표이사 김윤서 올림
