월가의 퀀트투자 바이블(What works on wall street) 후기

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월가의 퀀트투자 바이블(What works on wall street) 후기

OS폐인 7 226


추천받아 구매해서 러프하게 읽어봤습니다. 원래 책은 한번 피면 다봐야합니다. 왜냐면 다시 보지 않기 때문이죠 ㅎㅎ!


이 책의 내용은 미국의 주식시장 database 에 기반하여

PER, PBR, PSR, EV/EBITDA 등과 같은 기업 정량적 지표와 

EPS성장률, 순이익률, ROE, ROA 와 같은 정성적 지표를 활용하여

퀀트투자의 수익률을 벤치마크하는 과정을 보여줍니다.


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다양한 챠트와 표가 등장하지만 가장 핵심적인 내용은 위와 같이 10분위로 정리된 표라고 생각합니다.

저PER, 저PBR 등 전통적인 가치평가 기준이 거의 예외없이 항상 높은 수익률을 보여주는데
핵심 내용은 아니니 그냥 그렇구나 하고 넘어가면 됩니다.


이 책을 통해 느낀 바는 이렇습니다.


"""

주식시장에는 수많은 투자법이 존재하지만 대부분이 검증되지 않은채 신화처럼 구전되는 내러티브인 경우가 많습니다. 책에 나온 내용으로 비추면 'ROE가 높으면 수익률이 좋다더라.' 같은 내용이 있죠. 제가 주식 시작하면서 가장 먼저 찾았던 지표고 ROE였으니(...) 유명한 내러티브죠. 결과적으로 백테스트를 해보면 대부분은 유의미한 결과가 나오지 않습니다.


하지만 '가던놈이 계속 가더라.' 처럼 유의미한 결과가 나오는 내러티브가 분명히 존재합니다.
요즘에는 모멘텀이란 용어로 대중화된 지표이죠.


생각해보면 전통적 지표들도 처음에는 내러티브였고, 백테스트를 통해 유의미하다고 증명된 경우 많은 시간을 거쳐 전통적 가치 평가 수준이 된 게 아닐까요? PBR은 과거 '자본이 많은 기업의 주가 수익률이 좋다더라.' 는 내러티브였을 것이고, PER은 과거 '주가 대비 버는 돈이 많은 회사 주가 수익률이 좋다더라.' 는 내러티브 였을 겁니다.


먼저 본인이 투자를 하는 어떤 전략이나 전술을 혹은 아이디어를 내러티브로 가지고 계신 분들은 주저하지 말고 실제 유의미한 결과를 보여주는지를 역사적 데이터를 기반으로 백테스트를 해서 증명해보시길 바랍니다.

왜냐면, 내러티브는 강화할 방법이 없지만 이를 정량화하게 되면 강화할 방법이 존재하고 이를 통해 시장 평균보다 100% 알파를 창출할 가능성이 존재하기 때문입니다. (100% 알파는 2009년까지 미국 주식시장 데이터 기준)

"""


쥬린이가 아니시거나

위의 내용을 인지하고 계신 분들은 굳이 이 책을 사서 봐야 할 필요는 없을 것 같습니다.




7 Comments
고군 2022.01.09 21:00  
윤센이 추천한 책이라 주문한 책인데.... 저도 고ROE 기업을 보고 투자한 적이 있는데 주가는 ROE가 높은 기업보다는 ROE 변화율에 더 민감한 것 같더군요. 주문 취소해야 할까요?
OS폐인 2022.01.09 21:00  
@고군님 책의 내용을 살짝 스포하자면 EPS 성장률도 유의미한 결과는 나오지 않습니다. 하지만 반전이 있는데, 위에 언급했던 것처럼 내러티브를 정량화 하면 강화 가능하다는 점입니다. 여러 지표를 결합해 강화하는 방법을 보여줍니다.
홍스터 2022.01.09 21:00  
좀 어려워보여서 포기햇는데 포기하는게 맞는것 같군요 ;;
OS폐인 2022.01.09 21:00  
@홍스터님 책 내용 자체는 전혀 어렵지 않습니다. 왜냐면 어떤 수치를 정하고 그 수치가 실제로 주가와 상관관계가 있는지를 백테스트를 거친 데이터를 시각화하여 보여주는 방식이 전체 챕터에 걸쳐 이뤄지기 때문입니다. 때문에 독자 입장에서는 그냥 보기만 하면 되니 편합니다. 그 사례들을 통해 뭘 배울 것인지는 본인의 역량이라고 생각합니다.
숙성회 2022.01.09 21:00  
윤병로인가 그분이 쓰신 책도 퀀트 관련해서는 괜찮더군요
OS폐인 2022.01.09 21:00  
@숙성회님 이 책은 퀀트로 가공된 데이터를 제공하기는 하지만 퀀트를 다루지는 않습니다. 단지 명제를 증명하기 위한 근거로 퀀트를 활용했을 뿐입니다. 때문에 퀀트를 배우기 위한 책으로는 바람직하지 않습니다.
OS폐인 2022.01.09 21:00  
@388113ab6e854c259f9.gif님 번역서로 읽었습니다

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