중국 퀀트 펀드
퀀트 펀드가 중국에서 인기입니다. 사람의 정성 운용 방식보다 데이터 알고리즘 성과가 앞서고 있기 때문입니다. 알고리즘 기반 퀀트 펀드들의 수익률은 연초 이후 +10% 수준으로 정성 운용 펀드 수익률(+7.4%)에 앞서고 있습니다(AUM 50억 위안 이상 110개 헤지펀드 기준). 현지 운용사들 중에서는 Shanghai Black Wing과 Shanghai Minghong가 적극적입니다. Shanghai Black Wing의 멀티 전략 펀드는 작년에도 +2.7% 수익률을 기록했습니다.
외톨이 중국 증시
중국 증시는 글로벌 증시 랠리의 온기를 누리지 못하고 있습니다. 연초 이후 상해종합지수는 5% 정도 올랐는데 아시아에서 일본, 한국, 대만 증시는 20% 이상 올랐습니다. 연초만 해도 글로벌 IB들은 올해 중국 증시를 좋게 봤었습니다. 리오프닝과 경기 회복 사이클에 대한 기대가 높았습니다. 예상은 빗나갔고 경기 민감주와 지수 추종 전략은 성과가 부진할 수밖에 없습니다. 정성 운용 방식의 성과가 뒤처지고 있는 것도 이와 무관하지 않습니다.
종목장의 고충
지수가 못 오를 때는 지수를 추종하는 전략에서 탈피해야 성과가 좋아집니다. 지수와 상관없는 개별 종목에서 알파를 찾아야 합니다. 경기 사이클과 무관하면서 개별 재료로 성장하는 종목들을 찾는 것입니다. 이런 종목들은 소수이며 희소가치가 높아 자금 유입이 집중됩니다. 단기 주가 상승률이 높아 종목 간 자금 순환도 빠릅니다. 소위 말하는 종목 장세의 쏠림과 순환 현상입니다. 종목장의 고충은 이런 종목들을 발굴하는 방법론에서 시작합니다. 사람이 정성적으로 개별 기업을 하나하나 분석하기에는 상장 종목이 너무 많습니다. 평소 관심 없는 산업이나 기업을 들여다보려면 많은 시간이 필요한데, 주가는 기다려주지 않습니다.
대응 전략
알고리즘 운용의 장점은 사람보다 훨씬 많은 양의 정보를 빠르고 정확하게 분석하는 것입니다. 3단계에 걸쳐 알고리즘을 만들면 종목 장세에서 우월한 성과를 만들 수 있습니다.
- 데이터 선택입니다. 방대한 양의 데이터 셋 중에서 최대한 기업 최근 활동 정보를 추정할 수 있는 데이터를 선택해야 합니다. 대체 데이터 분석 기술이 필요합니다. 공공데이터는 기업 과거 활동 정보이며 희소가치가 낮아 이미 주가에 반영된 정보일 가능성이 높습니다.
- 대체 데이터들과 종목들 간의 맵핑(mappping)입니다. 종목별로 주가 설명력이 높은 데이터 셋은 천차만별입니다. 산발적으로 흩어진 수많은 데이터들을 하나의 종목 코드로 연결하는 작업이 필요합니다.
- 주가와 데이터 간 상관관계 분석이 정교해야 합니다. 수백만 가지 경우의 수를 분석하는 백테스트 작업이 필요합니다.
1) 높은 알파가 잠재된 대체 데이터들을 수집해서 2) 상장 종목들과 맵핑(mapping)한 뒤 3) 정교하게 주가 상관관계를 분석하는 알고리즘을 구축하면 그 다음부터는 기계가 알아서 합니다. 데이터 셋들이 업데이트 될 때마다 사람이 분석하는 것보다 훨씬 방대한 양의 정보를 빠르고 정확하게 분석해 주가 예측 확률이 높은 종목들을 추려냅니다. 중국에서 퀀트 펀드 성과가 우월할 수 밖에 없는 구조적 배경입니다.
일 년 중 가장 해가 긴 하지(夏至)입니다. 천문학적으로는 오늘부터 여름입니다. 우리 증시에도 모처럼 서머랠리가 펼쳐지길 기원해봅니다.
좋은 하루 보내십시오. 감사합니다.
- 솔루션퀀트 대표이사 김윤서 올림
