흔한 시장 도구에서 알파를 찾는다는 것

트레이딩에서 지속적인 알파를 만들기 위해서는 흔한 '도구'들에 대한 의심이 필수적이다. 알파를 찾는다는 것은 본질적으로 매우 어려운 일이다.

과거의 유산들 : 기술적 분석들, 차트의 모양, 모멘텀, 스탑로스, 오실레이터(rsi), 볼린저밴드, CAPM, 팩터투자 등등

모두가 아는 투자의 도구들로 알파를 찾을 수 있을까? 내 생각에는 쉽지 않을 것같다. 예전에는 의미가 있었을 수도 있지만 너무 많은 시간이 지나 너무 잘 알려져있다. 금융시장에는 '순진한 ' 도구들을 사람들을 효과적으로 착취하는 플레이어들이 무수히 많을 것이다. 막연한 휴리스틱에 기반하든, 아카데믹하지만 비현실적인 가정을 쓰는 통계에 기반하든, 이러한 도구들은 얼핏보면 그럴듯 해보이지만 좀 더 체계화시키나 수치화해보면 수많은 노이즈 섞인 결과만 만들어내는 도구가 많다.

이러한 도구들 몇 개를 백테스팅해보면 파라미터를 조금만 바꿔도 결과가 휙휙 바뀐다. 흔한 추세선 분석에는 무수한 자의성이 따른다.  나 역시 약간의 기술적 분석을 쓰고있지만 항상 의심이 든다. 일부 도구들에는 여전히 알파가 있을 것같다는 생각은 들지만 검증하긴 어렵다.

추가로 내 영역은 아니지만, 소위 머신러닝을 활용하는 트레이딩 방법들도 대다수가 쓸모없다는 이야기를 여러 사람들로부터 반복적으로 들어왔다. 최소한 인터넷에서 슥 배워서 만들 수 있는 간단한 모형은 쓸모가 없으리라는 생각이 강하게 든다. 어쩌면 머신러닝 트레이딩 기법들이 이 시대의 '순진한' 시장 도구들 일 수 있다는 생각이 든다. 아주 소수의 플레이어들은 이를 유용하게 활용하고 있을 것이고, 미래에는 머신러닝이 좀 더 트레이딩의 지평을 확장하리라 생각하지만 현 시점에서 개인의 투자성과를 향상시키는데는 많은 제약이 있다고 본다.

중장기 매크로 투자는 이러한 도구들과는 약간 결이 다르긴 하지만 기본적으로 small sample의 오류와 잘못된 전망의 위험에 크게 노출되어 있다.

알파는 충분히 검증되고, 반복될 수 있어야 하고, 작동하는 비교적 명확한 근거를 갖고 있어야 한다고 생각한다.