탑다운 투자 프레임워크 (2024.03)

2023.8 작성
2024.3 내용 추가

기초적인 중장기 탑다운 투자 프레임워크는 경제의 1.성장률 2.인플레이션이 두 가지 측면에 따라 마켓 regime을 나누는 것이다. 레이달리오나 자산배분에 관심있는 사람이라면 한 번 쯤 들어봤을 내용일 텐데, 기초적이기는 해도 버릴 수는 없는 프레임이다.  두 가지는 국채 투자의 주요 요소이기도 하다.

거기에 더해 현대에는 3.(중앙은행) 유동성도 일반적으로 많이 참조하고 있다. 양적완화가 시행된 이후 금융 시장의 작동 기제가 바뀐 만큼, 매크로 트레이딩 관점에서 분석을 배제할 수 없다. 드러켄밀러도 전에 유동성이 중요하다고 말한 것도 이런 의미였을 것이다.

그러나 유동성을 어떻게 정의하고 다뤄야할 지는 좀 더 파다보면 그리 간단하지 않다. 예를 들어 2023.3 최근의 BTFP 시행은 단순하게 유동성 증가라고 보기 어려운 측면이 있다. 통화 정책 시스템과 자금 시장의 거시적인 구조에 대한 깊은 통찰이 필요한데, 혼자서는 갖추기 어려운 부분이다. 또한 정책 및 regime에 따라 크게 변하기에 업데이트에도 많은 품이 든다.

1, 2번 성장과 인플레이션에 대한 분석을 위해 수많은 경제지표들들을 보고, 하위 요소를 쪼개고 이어붙여 로직을 만들어낸다. 과거의 역사적 사례에 대한 분석도 빠질 수 없다. 단순히 성장률과 인플레이션 수치를 4분면에 기록하는 것으로는 부족한 감이 있다.(하워드 막스가 말하듯) 소비, 신용여건, 기업투자,  정부 지출, 금융시장 등의 사이클을 추적하고 서로 어떻게 연결되는지, 시차가 어느 정도 작용하는지 가늠하는 작업이 필요하다. 그래야 성장과 인플레이션에 대해 좀 더 구체적인 분석이 가능하다고 본다.

각각의 매크로 재료들을 깊게 이해하고 분석하는 것은 많은 수고를 필요로 한다. 모든 자산의 모든 재료를 분석하는 것은 불가능에 가까운 수고가 들어간다. 대량의 정보를 빠르게 투자 판단으로 전환하기 위한 프로세스에 대한 고민이 필요하다.

이러한 고민에 부딪히면 보통은 자산군을 좁히거나, quantative하거나 rule-based 전략을 파고드는 듯 하다.

개인적으로 현재는 매크로 재료를 깊게 파헤치기보다는 재료에 대한 시장 반응과 컨센서스 위주로 생각하고 있다. 그러나 궁극적으로는 유의미한 매크로 팩터를 찾거나 시스템 트레이딩 전략을 만드는 방향을 고려하고 있다.
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처음에는 흔히 알려진 선행지표 위주로 접근했지만 2023년에는 이러한 소프트데이터가 실물 경제를 제대로 예측하지 못했다. 더 나은 매크로 투자 프레임워크를 만드는 것은 생각했던 것보다 단순하지 않다.

어떤 전략을 쓰든 매크로 regime에 따라 전략의 기대수익과 리스크가 바뀌는 점이 크다고 생각한다.

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자산간 분석도 조금씩 더해서 중기( 수 주, 수 개월) 관점의 트레이딩을 하려했다.
예를 들면 잘 알려진 방식으로 주식 포워드 어닝 수익률과 국채 금리를 비교할 수 있다. 구리/금 비율과 10년 금리를 비교하는 것도 유명한 방식이다.
혹은 거친 방식이지만 주식 지수ETF와 국채ETF 가격을 비교하거나, 원유 ETF와 원유 기업 ETF를 비교할 수도 있다. 주택판매와 주택건설기업 ETF추이를, 지수 대비 유틸리티 및 교통 ETF 상대수익률을 비교하는 것도 종종 쓰이는 로직이다.

그러나 자산간 분석은 임의적인 구석이 많아 어려움이 있다. 어떤 다이버젼스는 오래 가고, 어떤 다이버젼스는 금방 해소된다. 사실 자산간 분석은 기술적 분석의 변형 버전이라는 생각도 든다.

또한 시대가 변함에 따라 특정 자산군간의 관계 역시 장기적으로는 변화한다. 금본위제 시기와 폐기 이후 금의 성격이 다르고, 한동안 금리의 유용한 프록시였던 구리/금 비율이 더 이상 작동안하기도 한다. 원유를 둘러싼 지정학적 여건과 제반 생산 기술이 변화했다. 주식 하부 섹터들의 의미 또한 달라진다.

각각의 자산 가격 변화가 서로 연관되는 방식, 그리고 매크로 이벤트를 반영하는 방식은 어느 정도까지는 잘 알려져있다. 그러나 이를 전략으로 활용하는 것은 난이도가 상당히 높다고 느껴진다. 동일한 매크로 이벤트를 두고도 각 자산의 가격 민감도는 항상 달라진다. 한편 하나의 자산 가격 방향성을 예측하는 것 자체가 어렵기에, 여러가지 자산군의 상관관계를 예측하는 것은 더 어렵다.

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시장이 쏠려있는 포지션, 가격 레벨과 심리도 매우 중요하다.
포지션 및 심리를 어떻게 접근할지는 좀 더 리서치가 필요하다. Bofa의 서베이 자료를 요즘에는 흔히들 인용하고, COT 데이터나 주식의 경우 NAAIM 서베이 데이터 등도 자주 쓰인다. 그러나 이들 자료가 너무 잘 알려져있어,  요즘에도 얼마나 효용이 있는지는 의문이 있다. COT의 경우에는 주식, 원자재 시장에만 제한적인 쓸모가 있기도 하다. 펀드플로우 접근 방식도 (주식에서는) 자주 쓰이는 것으로 보인다. 좀 더 체계적으로 어떻게 활용할 지 고민이 필요하다. 펀드플로우 데이터를 블룸버그로는 쉽게 조회 가능하긴 하지만, 개인 블룸버그가 없어 모니터링이 까다롭다.

국채의 경우 어떤 재료를 얼마나 반영하고 있는지가 비교적 명확한 점이 편하다. 시장이 지나친 금리 인상을 반영하고 있을 때는 인하 베팅이 기대수익이 크다. 주식 심리가 크게 악화되어 있고 경기침체 기대가 높아져 있을 때 주식의 기대 수익이 높다.(하워드 막스가 자주 강조한 바가 있다. 나는 2023년 이 부분에서 실패했다)

주식의 경우 지수 단위에서는 역사적 PER 등의 일반적인 접근을 쓰고는 하지만, 레벨의 상단이나 하단에 대한 얼개를 그리는 것이 국채 대비 훨씬 어렵다고 느껴진다.

주식 섹터간 분석도 유래가 깊다. (위에서 언급한 유틸리티 섹터나 다우 이론에서 운송 섹터 등) 다만 탑다운 투자 차원에서 유의미하게 시그널을 추출할 수 있는 부분은 제한적이라고 느껴진다. 또한 하나의 섹터를 깊게 이해하는 것도 사실 국가 단위의 매크로 분석만큼( 혹은 그 이상) 품이 든다.

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각 자산의 리스크 프리미엄이나 기대 수익률에 대한 좀 더 엄밀한 관점을 갖는 것도 중요할 수 있다는 것이다. 이는 밸류에이션 관점을 좀 더 심화하는 것일 수도, 리스크 관리의 깊이를 높이는 것일 수도, 자산간 비교 분석을 좀 더 정밀하게 수행하는 것일 수도 있다.

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모멘텀은 수많은 이들이 아직도 유효한 알파라고 한다. 개인 투자경험에서도 그렇게 느껴진다. 어떤 투자 시계에서든 모멘텀을 고려한 투자 판단이 필요하다.