매크로 데이터를 수집하는 작업에 대해

매크로 데이터를 분석하는 것은 아카데믹하게 들어가면 한없이 복잡하지만, 마켓 로직을 짜내기 위한 정도라면 사실 단순한 추세, 인과 관계를 엮어가는 과정이기에 방법론적으론 그렇게 복잡할 것은 없다고 생각한다. 선형회귀 정도도 많이 안쓰고 가끔 VAR이나 프로빗 정도가 매운 맛이긴 하다.

 통찰력있는 매크로 분석이라는 요리를 만들어 내기 위해서는 수많은 매크로 데이터를 분석하고, 그 중 일부만을 재료로 삼아 손질하는 과정이 필요하다.

문제는 상당히 많은 수의 매크로 데이터가 있다는 것이다. 그리고 그 중 어떤 것들은 방법론을 이해하기 어렵고, 별다른 특징이 없거나 신뢰도가 낮은 것들도 많다.

어떤 프레임에서 이해를 시도해야할 지 어려운 것들도 많으며, 접근이나 가공이 어려운 것들도 많다. 이러한 이유로 매크로 데이터를 하나씩 익혀가는 과정은 가끔은 지루하고 노가다스러운 측면이 있다. 

오늘 미국 인플레이션 월 변화 구성성분별 기여도 데이터를 만들기 위해 BLS에서 데이터를 API로 받아보려하다, 중간에 막혀서 그만뒀다. 이전에도 한은이나 St.Louis fred API로 데이터를 받아보기도 해서 오늘도 별 생각없이 시도했는데, 할 때 마다 고통스러운 건 변하지 않는 듯하다. 무슨 부귀영화를 누리겠다고 인플레이션 하나 분석하겠다고 이렇게까지 해야하나, 그런 생각도 들긴 한다.

그러나 달리 쉬운 길은 없다.