[논문]애널리스트의 주가 예측이 결합된 로보어드바이저의 수익성 분석

김선웅

doi:10.15207/jkcs.2019.10.9.199

애널리스트의 주가 예측이 결합된 로보어드바이저의 수익성 분석
Robo-Advisor Profitability combined with the Stock Price Forecast of Analyst 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.9, 2019년, pp.199 - 207

초록
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우리나라 주식시장에서 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 자료를 입력변수로 활용한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성이 있는지를 분석하고자 하였다. 포트폴리오 구성을 위한 표본 주식은 업종을 대표하는 8개의 우량주이며, 분석 기간은 2003년부터 2019년까지의 17년 자료이다. 표본 주식에 대한 주가와 애널리스트 주가 전망 자료를 결합하는 블랙리터만모형을 통해 로보어드바이저 포트폴리오를 추천하고 벤치마크 대비 수익성을 비교하였다. 실증 분석 결과, 애널리스트들의 주가 전망 자료를 결합한 로보어드바이저 알고리즘의 수익성은 벤치마크 포트폴리오보다 연평균 1% 이상의 초과 수익을 시현하였다. 투자자들의 비판적 시각에도 불구하고 개별 종목에 대한 투자가 아닌 상대적 투자 비중을 구하는 로보어드바이저 관점에서는 애널리스트들의 주가 전망 자료가 경제적 가치를 보유하고 있음을 밝혔다. 향후 연구에서는 애널리스트들의 주가 전망 영향력이 대형주보다 더 클 것으로 예측되는 중 소형주를 포함한 로보어드바이저 포트폴리오의 수익성을 분석할 필요가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to analyze the profitability of Robo-Advisors portfolio combined with the analysts' forecasts on the Korean stock prices. Sample stocks are 8 blue-chips and sample period is from 2003 to 2019. Robo-Advisor portfolio was suggested using the Black-Litterman model combined with the analysts' forecasts and its profitability was analyzed. Empirical result showed the suggested Robo-Advisor algorithm produced 1% annual excess return more than that of the benchmark. The study documented that the analysts' forecasts had an economic value when applied in the Robo-Advisor portfolio despite the prevalent blames from investors. The profitability on small or medium-sized stocks will need to be analyzed in the Robo-Advisor context because their information is relatively less known to investors and as such is expected to be strongly influenced by the analysts' forecasts.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Suggested Robo-Advisor algorithm
표 Table 1. Basic Statistics on Stock Returns(unit: %)
표 Table 2. Performance Report on Mean-Variance Algorithm (unit: %)
표 Table 3. Performance Report on Black-Litterman Algorithm(unit: %)
표 Table 4. Performance Comparisons(unit: %)

AI 본문요약
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문제 정의

애널리스트에 대한 대부분의 연구는 애널리스트들이 발표하는 매수, 보유, 또는 매도 등의 추천 정보(stock recommendation)가 개별 종목의 주가에 단기적으로 영향력을 미치는지를 분석하였다. 본 연구는 종목 추천 정보가 아닌 구체적 주가 예측 정보를 활용하고, 단기적 관점이 아닌 중장기적 관점에서 영향력을 분석하고 있으며, 업계의 비판을 받고 있는 개별 종목 주가에 대한 예측의 정확도가 아니라 개별 종목들에 대한 상대적 투자 비중을 결정하는 포트폴리오 투자전략 관점에서 과연 애널리스트들의 정보가 경제적 가치(economic value)를 갖는지를 분석하고 있다는 점에서 차별성을 갖는다. 특히, 인공지능모형 등 예측 모형에 의해 산출된 주가를 사용하는 기존의 연구와 달리, 국내 증권업계 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 컨센서스를 직접 활용하여 로보어드바이저 알고리즘을 분석하였다는 점에서 기존의 연구들과 차별화된다.
본 연구에서는 우리나라 증권회사의 애널리스트들이 발표하는 주가 전망 자료를 로보어드바이저 알고리즘의 투자자 전망 입력변수로 활용하여 투자자들에게 추천 포트폴리오를 제시할 것이다. 주가 전망 자료는 ㈜에프앤가 이드의 “DataGuide”로부터 구하였다.
로보어 드바이저 관련 연구들도 로보어드바이저라는 새로 도입된 서비스에 대한 제도적, 법적 관점에서의 분석이나 로보어드바이저 산업에 대한 고찰, 온라인시스템의 구축방법 등에 대한 연구 위주로 이루어지고 있으며, 로보어드바이저 산업에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있는 투자 알고리즘에 대한 직접적인 연구는 많이 부족한 편이다. 본 연구의 목적은 우리나라 주식시장에서 실무적으로 적용 가능한 로보어드바이저 알고리즘을 제안하고 실제 주가 자료를 이용하여 산출된 포트폴리오의 수익성을 분석 함으로써 로보어드바이저 알고리즘 연구의 활성화에 일조하고자 한다.

제안 방법

본 연구는 최근 금융계의 화두로 떠오르고 있는 로보 어드바이저 알고리즘으로 블랙리터만모형을 제안하고 한국 주식시장의 주가 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 블랙리터만모형에 필요한 입력변수로는 증권회사 애널리스트들의 주가 전망 컨센서스 자료를 활용하였다.
시장포트폴리오는 포트폴리오 구성 종목의 투자 비중이 각 종목의 시가총액 비율로 구성된 포트폴리오다. 여기에 증권회사의 전문 애널리스트들이 제공하는 주가 전망 자료를 직관적으로 자산배분모형에 반영할 수 있는 계량적 방법론을 제시함으로써 연기금이나 자산운용업계에서 널리 사용되는 로보어드바이저 알고리즘으로 발전하였다.
컨센서스는 특정 증권회사나 애널리스트에 편중되지 않고 전체 애널리스트들의 전망의 평균값으로서 대표적인 주가 전망 값이다[24]. 자산배분을 위한 표본 주식은 많은 투자자들의 관심을 받고 있는 업종 대표 우량주 중에서 선택하였으며, 전망 오차를 최소화하기 위해 포트폴리오를 산출하는 모든 분기별로 최소 10명 이상의 애널리스트가 경쟁적으로 주가 전망 자료를 생산해내는 종목으로 제한하였다. 구체적으로 삼성전자(A), 현대자동차(B), LG화학(C), 한국전력(D), POSCO(E), 삼성SDI(F), LG생활건강(G), NAVER(H) 등이다.
최종적으로는 지배원리에 따라 지배하는 포트폴리오 집단으로 이루어진 효율적 투자선(efficient frontier)상의 포트폴리오 중 위험 대비 기대수익률을 측정하는 샤프비율(Sharpe Ratio: SR)을 최대화하는 포트폴리오를 선택한다. 샤프비율은 다음과 같이 정의된다.
평균분산모형의 수익성을 비교하기 위하여 시가총액 포트폴리오(Value-Weighted Portfolio: VW)를 벤치 마크 포트폴리오로 제시하였다. 벤치마크 포트폴리오는 2009년 말에 8종목의 시가총액 비율로 투자 비중을 정하고 포트폴리오 조정 없이 분석 기간 동안 보유하는 대표적인 벤치마크 전략이다.

대상 데이터

구체적으로 삼성전자(A), 현대자동차(B), LG화학(C), 한국전력(D), POSCO(E), 삼성SDI(F), LG생활건강(G), NAVER(H) 등이다. 분석 기간은 2002년 10월 29일 상장된 NAVER를 포함한 전체 종목의 주가 자료와 주가 전망 자료를 모두 구할 수 있는 최대 기간으로 선택하였으며, 구체적으로 2003년 1분기부터 2019년 2분기까지의 매 분기말 주가 자료와 주가 전망 콘센서스 자료이다. Table 1은 분기별 주가 수익률의 기초통계량을 요약한 결과를 보여주고 있다.
본 연구는 최근 금융계의 화두로 떠오르고 있는 로보 어드바이저 알고리즘으로 블랙리터만모형을 제안하고 한국 주식시장의 주가 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 블랙리터만모형에 필요한 입력변수로는 증권회사 애널리스트들의 주가 전망 컨센서스 자료를 활용하였다. 애널리스트들의 종목 추천 정보가 아닌 구체적 주가 예측 정보를 활용하고, 사건 연구(event study)와 같은 단기적 관점이 아닌 중장기적 관점에서 주가에 대한 영향력을 분석하였다는 점에서 기존의 연구들과 차별성이 있다.
주가 전망 자료는 ㈜에프앤가 이드의 “DataGuide”로부터 구하였다.

데이터처리

평균분산모형의 실증 분석을 위한 각 종목의 기대수익률과 위험은 7년(28분기) 동안의 분기별 수익률의 평균과 표준편차로 측정하였다. 2003년부터 2009년까지의 7년 동안의 분기 수익률의 평균과 표준편차를 구하여 2009년 말에 평균분산모형의 식 (1)의 최적 투자 비중을 산출하고 이 포트폴리오의 2010년 동안의 수익률을 평균분산모형의 수익성으로 평가한다.

성능/효과

대부분 주가를 높게 전망하는 경향이 있으며, 특히 부정적 보고서 발표에 따른 주가 폭락의 비난을 피하기 위해 주가 상승 보고서를 위주로 발표하고 있다는 비난이 거세다.¹⁾ 우리나라의 경우 금융감독원이 조사한 결과를 보면 애널리스트들은 주가를 실제치보다 평균 20% 정도 높게 예측하고 있으며 전체 보고서의 2% 만이 주가 하락을 발표하고 있다. 이러한 경향은 선진국인 미국의 주식시장에서도 비슷하여 주가 하락 보고서는 5% 미만으로 발표되고 있다[22].
본 연구의 결과를 보면 투자자들의 비판과는 달리 로보어드바이저 포트폴리오 투자전략에 있어서는 애널리스 트들의 주가 전망은 우수한 투자 성과를 시현하였다. 구체적으로 블랙리터만모형의 실증 분석 결과는 연 1.
분석 기간 동안 8종목 모두 분기 평균수익률이 한국전력의 1.71%에서 NAVER의 8.16%까지 비교적 높은 수익률을 시현하였다.
블랙리터만모형 포트폴리오는 벤치마크 포트폴리오인 시가총액식 포트폴리오와 비교하여 전체 10년 동안 8년에서 더 나은 수익률을 보이고 있고, 평균분산모형은 5년에서 더 나은 수익률을 보이고 있다. 연도별로 분석한 자료에서도 블랙리터만 포트폴리오의 안정적 수익성을 확인할 수 있다.
실증 분석 결과를 보면, 평균분산모형은 특정 종목에 집중 투자되는 코너해 문제를 야기하였다. 이 결과는 현대포트폴리오이론이 지향하는 분산투자와는 거리가 멀어진 역설적인 포트폴리오라고 할 수 있다.
이 결과는 현대포트폴리오이론이 지향하는 분산투자와는 거리가 멀어진 역설적인 포트폴리오라고 할 수 있다. 애널리스트들의 주가 전망 컨센서스를 결합한 블랙리터만모형은 적절히 분산 투자된 포트폴리오를 산출하였으며, 평균분산모형이나 벤치마크 포트폴리오 대비 우수한 수익성을 시현하였다. 구체적으로 기대수익률은 더 높으면서 위험은 낮아지면서 샤프비율이 0.
벤치마크 포트폴리오는 2009년 말에 8종목의 시가총액 비율로 투자 비중을 정하고 포트폴리오 조정 없이 분석 기간 동안 보유하는 대표적인 벤치마크 전략이다. 전체 분석 기간에서의 총수익 률은 80.39%를 기록하였고, 전체 38분기 중 22분기에서 (+) 수익률을 시현하여 승률이 57.89%를 기록하여 벤치 마크 포트폴리오와 비슷한 결과를 보여주었다. 전체 기간 동안 최대 수익 이후 손실 발생으로 수익이 최저가 되는 기간 동안의 최대 손실폭을 의미하는 Max Draw-Down은 -21.
Kara, Ulucan & Atici(2019)는 GARCH Support Vector Regression을 이용하여 투자자의 주가전망자료를 산출하고 블랙리러만모형에 결합하여 터키와 미국 주식시장에서 실증분석을 한 결과 두 나라 모두에서 주가 지수 수익률보다 더 높고 샤프비율이 높아짐을 보였다[4]. 주식의 기본적 분석지표인 Price/Earnings Ratio(PER) 를 이용하여 주가를 예측하고, 이를 브라질 주식시장에 적용한 결과 블랙리터만모형이 평균분산모형보다 우수한 투자 성과를 보여주었다[18].
증권회사의 애널리스트들의 주가 전망을 반영한 블랙 리터만모형(BL)의 총수익률은 94.05%로 평균분산모형(MV) 80.39%보다 높은 수익성을 보여주고 있다. 업계에서의 일반적인 비판적 시각과 달리 증권회사 애널리스트들이 제시하는 주가 전망이 경제적 가치를 가지고 있다고 판단할 수 있다.
5% 정도 발생할수 있다. 평균분산 포트폴리오의 재조정은 전체 투자 규모 대비 총 418%가 이루어졌으며, 이에 따른 거래 비용을 빼면 총수익률은 78.30%, 연평균수익률은 8.24%로 벤치마크 포트폴리오인 시가총액식 포트폴리오의 연평균 수익률 8.86%보다 0.62% 낮은 편이다.
58을 기록하고 있다. 한편, 블랙리터만 포트폴리오는 전체 분석 기간 동안 총 699%의 포트폴리오 재조정이 이루어졌으며, 재조정에 필요한 거래비용을 고려하면 총수익률은 90.55%, 연평균수익률은 9.53%로 평균분산모형과 비교하면 연평균 1.29% 높은 초과수익률을 보여주었다. 경쟁이 심한 주식시장에서 시장 평균보다 조금이라도 더 높은 수익을 얻기란 대단히 어렵다는 사실을 감안하면 증권회사 애널리스트들이 공개적으로 발표하는 보고서로부터 얻어지는 주가 전망 자료의 로보어드바이저 유용성은 대단히 높다고 판단된다.

후속연구

일반적으로 투자 정보가 부족한 소형주나 중형주에 대한 애널리스트의 주가 전망은 대형 우량주보다 상대적으로 영향력이 클 것으로 예상되기 때문에, 후속 연구에서는 대상 종목을 중·소형주까지 확장하여 규모별 차이점을 분석할 필요가 있겠다. 또한 본 연구에서는 애널리스트 전체의 주가 예측 컨센서스 자료만을 분석하였는데, 베스트 애널리스트 등 개별 애널리스트의 주가 예측 자료와 비교 분석해볼 필요성이 있다.
일반적으로 투자 정보가 부족한 소형주나 중형주에 대한 애널리스트의 주가 전망은 대형 우량주보다 상대적으로 영향력이 클 것으로 예상되기 때문에, 후속 연구에서는 대상 종목을 중·소형주까지 확장하여 규모별 차이점을 분석할 필요가 있겠다.
개별 종목에 대한 주가 전망의 괴리율이 크다는 비판을 감안하면, 애널리스트들이 증권업계의 영업 환경으로 인해 대부분 종목의 주가 전망치를 실제치보다 부풀려서 발표하고 있음을 시사한다. 종목들에 대한 상대적 전망의 오차가 적을수록 로보어드바이저를 포함한 포트 폴리오 투자전략 관점의 분석에서는 애널리스트들의 주가 전망이 우수한 투자 성과를 보여줄 수 있을 것으로 기대되어, 본 연구의 결과는 상대적으로 낮은 수익성을 보이고 있는 로보어드바이저 업계 실무자들에게도 바람직한 알고리즘 개발 방향을 제시하고 있다. 특히, 대부분의 로보어드바이저 업체들이 최첨단 로봇 이미지를 위해 인공지능 주가예측모형을 내세우지만, 최근 선진국을 중심으로 펀드매니저와 로보어드바이저 알고리즘이 결합하는 3세대 로보어드바이저로 발전하고 있는 상황을 고려하면 기계와 인간의 적절한 결합모형을 제시한 본 연구의 결과는 로보어드바이저 업계의 변화 방향이라고 할 수 있다.
한편, 본 연구의 한계점으로는 분석 대상 기업들이 모두 업종을 대표하는 우량주만으로 구성되어 있기 때문에 분석 결과를 일반화하는데서 오는 오류를 범할 수 있다. 일반적으로 투자 정보가 부족한 소형주나 중형주에 대한 애널리스트의 주가 전망은 대형 우량주보다 상대적으로 영향력이 클 것으로 예상되기 때문에, 후속 연구에서는 대상 종목을 중·소형주까지 확장하여 규모별 차이점을 분석할 필요가 있겠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	주가에 영향을 미치는 정보에는 어떠한 것이 있는가?	효율적 시장(efficient market)이란 주가가 정보를 즉각적으로 반영하는 시장이다[8]. 주가에 영향을 미치는 정보는 경제 성장률이나 환율 같은 거시 경제 변수부터 개별 기업의 실적이나 회계 정보까지 다양하다. 시장이 효율적이라면 투자자들이 아무리 좋은 투자전략을 고안해낸다 하더라도 다른 투자자보다 더 나은 투자 성과를 계속해서 달성할 수는 없다.
	효율적 시장에서 가장 좋은 투자전략은 무엇인가?	효율적 시장가설에 대한 대부분의 연구 결과들은 효율적 시장가설을 지지하고 있다. 시장이 효율적이라면 최적의 투자전략은 시장 자체를 매수 후 보유하는 패시브전략(passive strategy)이다. 그러나 일부 연구 결과들은 주가 움직임에서 비효율성을 찾아내고 이를 이용한 투자전략을 제시하여 우수한 수익성을 보여주고 있다[9-12].
	로보어드바이저는 무엇인가?	금융의 영역에서는 자산관리 상품으로 “로보어드바이저(Robo-Advisor)”가 각광을 받으면서 은행이나 증권회사들이 앞 다투어 로보어드바이저 관련 상품을 출시하고 있다. 로보어드바이저는 ‘Robot’과 ‘Advisor’의 합성어로서, 인간의 주관적 판단 없이 수학적 규칙이나 알고리즘을 이용하여 고객들에게 온라인상으로 포트폴리오(portfolio)를 추천해주는 자산관리 로봇(asset management robot)이라고 할 수 있다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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