현금이라는 포지션

— 인지편향에 대한 해부학 투자는 맞히는 게임이 아니다 | Valley AI(본편) 반증 불가능한 Prior는 신앙이다 | Valley AI(2편) 확신은 왜 좋은 느낌이 드는가 솔직하게 말하면, 나는 확신을 좋아한다. 분석이 딱 맞아떨어지는 순간이 있다. 매크로 방향, 산업 구조, 기업의 숫자, 밸류에이션까지 전부 하나의 그림으로 수렴하는 느낌. 그 순간의 명료함은 거의 쾌감에 가깝다. 시장의 소음이 사라지고, 복잡했던 세계가 단순해지며, 내가 무엇을 해야 하는지가 선명해진다. 매수 버튼을 누를 때의 그 확신은 마치 답을 찾은 것 같은 안도감이다. 문제는 이 느낌이 맞았을 때와 틀렸을 때 거의 똑같다는 것이다. 돌이켜보면 내가 가장 크게 틀렸던 순간들은 항상 가장 확신이 강했던 순간이었다. "이번엔 확실하다"고 느꼈을 때, 사이즈를 평소보다 키웠을 때, 반대 의견을 듣고도 "저 사람은 모르는 거다"라고 생각했을 때. 그때의 확신이 진짜 분석에서 온 것이었는지, 아니면 뇌가 불확실성을 견디다 못해 만들어낸 진통제였는지, 사후에 구분하기가 매우 어렵다. 인간의 뇌는 모호함을 싫어한다. 이건 진화적으로 당연하다. 사바나에서 덤불이 흔들릴 때 "사자일 수도 있고 바람일 수도 있으니 좀 더 지켜보자"고 한 개체는 살아남지 못했다. 빠르게 결론을 내리고 행동하는 개체가 생존했다. 모호한 상태가 지속되면 불안이 올라가고, 불안이 올라가면 뇌는 어떻게든 결론을 내리려 한다. 설령 그 결론의 근거가 충분하지 않더라도. 확신은 분석의 결과물이 아니라 불확실성에 대한 인지적 항복인 경우가 많다. "더 이상 모르겠다"가 "이제 알겠다"로 포장된 항복. 나는 "확신을 줄여라"를 반복해왔다. 하지만 이 말은 너무 쉽다. 마치 "건강하게 살아라"처럼 맞는 말이지만 실행력이 없다. 확신을 줄이려면, 확신이 어떤 경로로 형성되고, 어떤 메커니즘으로 판단을 왜곡하며, 어떤 순간에 가장 위험해지는지를 구조적으로 이해해야 한다. 적의 이름을 아는 것과 적의 작전을 아는 것은 다르다. 이 글은 적의 작전을 들여다보는 글이다. 확증편향: Likelihood를 왜곡하는 가장 조용한 적 확증편향은 인지편향 중 가장 유명하다. 너무 유명해서 문제다. 누구나 이름을 알고 있기 때문에 "나는 확증편향을 알고 있으니까 나한테는 덜 작용할 것이다"라고 생각한다. 이 생각 자체가 확증편향이 작동하는 방식이다. "나는 괜찮다"는 믿음이 경계를 낮추고, 낮아진 경계가 편향에 더 많은 공간을 내준다. 베이지안 프레임에서 확증편향이 하는 일은 명확하다. Likelihood를 왜곡한다. Posterior ∝ Prior × Likelihood에서, likelihood는 "새로운 정보가 내 가설을 얼마나 지지하는가"에 대한 평가다. 확증편향은 이 평가를 체계적으로 한쪽으로 기울인다. 경로는 두 가지다. 첫째, 정보 선택의 편향이다. 내가 매수한 종목, 내가 좋다고 판단한 기업에 대해 긍정적인 정보는 적극적으로 찾고, 부정적인 정보는 무시하거나 평가절하한다. 이걸 읽으면서 "나는 그렇지 않은데"라고 생각했다면, 한 가지만 떠올려보자. 마지막으로 매수한 종목에 대해 부정적인 리포트나 의견을 적극적으로 찾아본 적이 언제인가. 대부분의 경우, 우리는 매수 전에 긍정적 근거를 모으는 데 시간을 쓰지, 매수 후에 반대 논리를 검증하는 데 시간을 쓰지 않는다. 정보의 전체 집합에서 특정 부분만 골라서 likelihood를 계산하니, 당연히 posterior는 내가 원하는 방향으로 기울어진다. 더 솔직하게 말하면, 나도 이걸 일상적으로 한다. 어떤 기업을 좋게 보고 리서치를 시작하면, 무의식적으로 그 기업이 좋다는 근거를 찾는 모드로 들어간다. 산업 보고서를 읽어도 긍정적인 문장에 밑줄을 긋고, 경쟁사 분석을 해도 "이 회사보다는 우리 기업이 낫다"는 결론을 향해 달려간다. 부정적인 애널리스트 리포트를 보면 "이 사람은 산업을 깊게 이해 못하는 거다"로 넘기면서, 긍정적인 리포트를 보면 "역시 이 사람은 보는 눈이 있다"고 끄덕인다. 이건 의식적 선택이 아니다. 자동으로 일어난다. 의식하는 순간에도 완전히 막지 못한다. 둘째, 정보 해석의 편향이다. 이건 더 교묘하다. 같은 정보를 보면서 정반대의 likelihood를 산출하는 것이다. 실적이 기대치를 소폭 하회했을 때, 이미 매수한 사람은 "일시적 요인 때문이고 기조는 변하지 않았다"고 해석한다. 매수하지 않은 사람은 "역시 펀더멘탈에 문제가 있다"고 해석한다. 같은 숫자, 같은 IR 자료, 같은 컨콜 스크립트를 보면서. 차이를 만드는 건 정보가 아니라 이미 갖고 있는 포지션이다. 확증편향의 가장 무서운 점은 작동하고 있을 때 자각이 되지 않는다는 것이다. 오히려 반대다. 확증편향이 강하게 작동할수록 "나는 충분히 조사했다", "근거가 탄탄하다"는 느낌이 강해진다. 왜냐하면 자기 가설을 지지하는 증거만 잔뜩 모아놨으니 당연히 근거가 풍부해 보이기 때문이다. 서류 뭉치가 두꺼울수록 확신이 커지는데, 그 서류 뭉치가 한쪽 방향의 증거만으로 채워져 있다는 건 모른다. 확신의 강도와 판단의 품질 사이에 상관관계가 없는 이유가 정확히 여기에 있다. 매몰비용 편향: Prior 업데이트를 거부하는 메커니즘 매몰비용 편향은 설명이 필요 없을 정도로 익숙한 개념이다. 이미 투입한 비용 때문에 합리적인 판단을 못하는 것. 투자에서 이건 거의 항상 같은 모습으로 나타난다. 이미 산 종목이 하락하고 있는데, 팔지 못한다. "여기서 팔면 손해를 확정하는 거잖아." "평단가를 낮추면 되지." "원래 좋은 기업인데 시장이 일시적으로 과하게 반응한 거야." 베이지안으로 번역하면, 매몰비용 편향은 prior 업데이트의 거부다. 새로운 정보가 들어왔다. 주가가 하락하고, 실적이 악화되고, 산업 환경이 변하고 있다. 이 정보들은 기존 prior를 수정해야 한다는 신호다. 하지만 뇌는 이 신호를 받아들이지 않는다. 받아들이는 순간 "내 원래 판단이 틀렸다"를 인정해야 하기 때문이다. 여기서 작동하는 심리적 메커니즘은 자기일관성에 대한 욕구다. 인간은 자신의 과거 판단과 현재 판단이 일관되기를 원한다. 과거에 "이 기업은 좋다"고 판단해서 매수했는데, 지금 "이 기업은 나쁘다"로 바꾸면 과거의 나와 현재의 나 사이에 모순이 생긴다. 이 모순이 불쾌하다. 심리학에서는 이걸 인지부조화라고 부르는데, 인지부조화를 해소하는 가장 쉬운 방법은 새로운 정보를 무시하고 원래 판단을 ...

— 베이지안 프레임의 빠진 조각 투자는 맞히는 게임이 아니다 | Valley AI(본편) 글에 구멍이 있었다 본편 글을 다 쓰고 나서, 한 발 떨어져 다시 읽어봤다. 예측은 홀짝이고, 승률은 착각이며, 시간은 구조를 바꾸고, prior가 전부이며, 손익비는 윤리이고, 복기는 디버깅이다. 논리의 흐름은 나름 단단해 보였다. 하지만 읽으면 읽을수록 하나의 질문이 머릿속에서 떠나지 않았다. prior가 전부라고 했는데, 그 prior가 틀렸다는 걸 어떻게 아는가? 이전 글에서 우리는 좋은 prior의 조건으로 "틀려도 시스템이 붕괴하지 않는가", "업데이트 기회가 남아 있는가"를 제시했다. 이건 맞는 말이다. 하지만 한 단계가 빠져 있었다. 업데이트를 하려면, 먼저 "지금 가지고 있는 prior가 틀렸다"는 판정이 내려져야 한다. 그리고 그 판정의 기준이 사전에 존재하지 않으면, 업데이트는 원리적으로 불가능하다. 어떤 결과가 나와도 "아직 시간이 더 필요하다", "환경이 특수했다", "장기적으로는 맞을 것이다"로 합리화할 수 있다면, 그건 업데이트가 아니라 방어다. Posterior가 영원히 바뀌지 않는 시스템은 베이지안이 아니다. 겉모습만 베이지안인 신앙 체계다. 이건 글의 사소한 누락이 아니라 구조적 결함이었다. Prior의 중요성을 이야기하면서 prior의 자격 요건을 완결하지 못한 것이다. 이 글로 그 구멍을 메우려 한다. 반증가능성이란 무엇인가 칼 포퍼는 과학과 비과학을 가르는 기준으로 반증가능성을 제시했다. 어떤 명제가 과학적이려면, "어떤 관찰이 나오면 이 명제는 틀렸다고 인정하겠다"는 조건이 사전에 명시되어야 한다. 이 조건이 없는 명제는 논리적으로 반박할 수 없으며, 반박할 수 없는 명제는 지식이 아니라 믿음이다. "내일 해가 뜬다"는 반증 가능한 명제다. 내일 해가 뜨지 않으면 틀린 것이다. 판정이 명확하고, 시점이 특정되어 있으며, 관찰로 확인할 수 있다. "신은 존재한다"는 반증 불가능한 명제다. 어떤 관찰을 하더라도 이 명제를 기각할 수 없다. 좋은 일이 생기면 신의 은총이고, 나쁜 일이 생기면 신의 시험이다. 모든 결과가 명제를 지지하는 방향으로 해석될 수 있으므로, 이 명제는 원리적으로 틀릴 수가 없다. 틀릴 수 없는 명제는 강한 것처럼 보이지만, 실제로는 아무것도 말하지 않는 것과 같다. 포퍼의 통찰이 투자에 주는 함의는 직접적이다. 투자에서의 prior도 의사결정의 근거가 되려면, "어떤 결과가 나오면 이 prior를 수정하겠다"는 조건이 사전에 존재해야 한다. 이 조건이 없으면, prior는 검증 대상이 아니라 보호 대상이 된다. 검증 대상인 prior는 새로운 정보 앞에서 수정되거나 폐기되지만, 보호 대상이 된 prior는 새로운 정보 앞에서 오히려 더 단단해진다. 모든 정보가 prior를 지지하는 방향으로만 해석되고, 반박하는 정보는 자동으로 걸러진다. 이건 확증편향의 정의 그 자체다. 반증 불가능한 prior는 확증편향에게 무한한 작동 공간을 제공한다. 투자에서 반증 불가능한 Prior의 예 반증 불가능한 prior는 생각보다 훨씬 흔하다. 그리고 대부분 그럴듯하게 들린다. 비합리적으로 들리는 게 아니라 너무 합리적으로 들리기 때문에 위험하다. "이 기업은 장기적으로 성장할 것이다." 이 명제는 언제 틀렸다고 판정할 수 있는가. 1년 뒤에 성장하지 않으면? "아직 장기가 아니다." 3년 뒤에도? "장기는 5년이다." 5년 뒤에도? "환경이 특수했다, 기조는 변하지 않았다." 이렇게 시간 기준을 계속 뒤로 미룰 수 있다면, 이 명제는 원리적으로 반증이 불가능하다. 어떤 시점에서도 "아직 아니다"로 방어할 수 있기 때문이다. "장기적으로"라는 단어가 이 명제의 방패이자 감옥이다. 방패인 이유는 어떤 반박도 막아내기 때문이고, 감옥인 이유는 이 명제를 영원히 검증할 수 없게 만들기 때문이다. "시장은 결국 합리적이다." 주가가 펀더멘탈과 괴리되면? "아직 시장이 인식하지 못한 것이다." 괴리가 몇 년간 지속되면? "비합리성은 일시적이고 합리성은 영구적이다." 이 명제는 어떤 관찰로도 기각할 수 없다. 언제든 "결국"이라는 단어 뒤에 숨을 수 있기 때문이다. 시장이 10년간 비합리적으로 움직여도 "그건 아직 결국이 아니다"라고 말할 수 있다. 케인즈가 "시장은 당신이 지불 능력을 유지할 수 있는 기간보다 더 오래 비합리적일 수 있다"고 말한 건 이 맥락이다. "결국"이 올 때까지 살아남지 못하면, 그 명제가 맞든 틀리든 의미가 없다. "이 산업은 구조적 성장 초기에 있다." 매출이 정체되면? "침투율이 아직 낮다." 경쟁이 격화되면? "성장 산업이니까 당연하다." 수익성이 악화되면? "초기에는 원래 그렇다." 이 prior 앞에서는 부정적인 모든 증거가 오히려 긍정적 해석의 재료가 된다. 명확한 기각 기준이 없으면, 이건 분석이 아니라 희망이다. "이 CEO는 비전이 있으니까, 실적은 따라올 것이다." 경영자에 대한 신뢰가 투자 가설의 전부가 되는 경우다. 실적이 안 나오면? "아직 전략이 실행되는 중이다." 적자가 커지면? "투자 단계니까 당연하다." 주가가 빠지면? "시장이 이 사람의 비전을 이해 못 하는 것이다." 경영자에 대한 신뢰는 중요한 판단 요소지만, 그 신뢰를 수정할 조건이 없으면 팬심과 구별이 안 된다. "어떤 결과가 나오면 이 사람에 대한 판단을 재검토하겠다"가 없는 상태에서, 나쁜 결과가 나올 때마다 "비전이 있으니까"로 방어하는 건 분석이 아니라 충성이다. 이 예시들의 공통점은 명제 자체가 비합리적이라는 게 아니다. 오히려 각각은 충분히 합리적인 가설일 수 있다. 실제로 장기 성장하는 기업이 있고, 시장은 장기적으로 효율적인 방향으로 움직이며, 성장 초기 산업은 존재하고, CEO가 비전을 완전히 실행시킬 수도 있다. 문제는 명제의 내용이 아니라 "틀렸다"를 판정할 기준이 없다는 점이다. 기준 없는 가설은 영원히 유효하고, 영원히 유효한 가설은 업데이트가 불가능하며, 업데이트가 불가능한 가설은 베이지안 프레임 안에서 작동하지 않는다. 반증 불가능성의 언어적 신호 반증 불가능한 prior에는 공통된 ...

— 베이지안 관점에서 다시 쓰는 투자의 본질 1. 예측은 왜 끝내 홀짝이 되는가 투자를 오래 하다 보면 누구나 비슷한 지점에 도달한다. 공부를 더 하면 더 잘 맞힐 수 있을 것 같고, 차트를 더 쪼개면 확률이 올라갈 것 같고, 지표를 더 겹치면 불확실성이 사라질 것 같다는 생각. 하지만 어느 순간 깨닫게 된다. 아무리 파고들어도, 마지막 선택은 늘 '되느냐 안 되느냐'의 문제라는 사실을. 이건 개인의 실력 부족 때문이 아니다. 시장의 구조 자체가 그렇게 생겼다. 주식시장이 예측을 허용하지 않는 가장 근본적인 이유는 시장이 열린계이기 때문이다. 닫힌계에서는 변수의 범위가 제한돼 있고, 실험을 반복할 수 있으며, 분포가 비교적 안정적이다. 체스나 바둑처럼 규칙이 고정된 세계에서는 학습이 곧 예측력의 향상으로 이어진다. 그러나 시장은 다르다. 정책이 바뀌고, 유동성이 움직이고, 전쟁이 터지고, 규제가 새로 생기며, 사람들의 심리가 급변한다. 이 모든 요소가 외생 변수로 계속 유입된다. 어제까지 유효했던 가설이 오늘은 아무 설명력도 갖지 못하는 이유가 여기에 있다. "그래도 공부하면 확률은 올라가는 거 아닌가?"라는 반론은 부분적으로 맞다. 다만 그 상승 폭은 기대보다 훨씬 작고, 어느 지점에서 급격히 한계에 부딪힌다. 투자에서 우리가 맞히려는 질문은 대부분 '내일 오를까 내릴까', '이번 분기에 서프라이즈가 나올까', '이 가격이 저점일까' 같은 것들인데, 이 질문들은 전부 시간이 고정된 방향성 질문이다. 그리고 이런 질문에서는 정보의 비대칭이 빠르게 사라진다. 공부를 많이 할수록 내가 아는 정보는 늘어나지만, 시장이 모르는 정보는 거의 남지 않는다. 그래서 예측 정확도는 50% 근처에서 조금 흔들릴 뿐, 지속적으로 60%, 70%로 올라가지 않는다. 많은 사람들이 이 지점에서 옵션이나 스프레드, 다양한 합성 포지션으로 눈을 돌린다. "구조를 만들면 방향성 홀짝이 아닌 거 아닌가?"라고 묻는다. 하지만 냉정하게 보면, 합성 포지션이 하는 일은 딱 하나다. 홀짝을 없애는 게 아니라 홀짝의 결과 분포를 바꾸는 것. 틀렸을 때 손실을 제한하고, 특정 구간에서만 수익을 나게 하고, 변동성이 없을 때를 유리하게 만들 뿐이다. 네이키드는 단순한 홀짝이고, 합성 포지션은 복잡한 홀짝이다. 본질은 같다. 이 모든 논의를 끝까지 밀고 가면 결국 하나의 문장으로 수렴한다. 홀짝을 없앨 수 없다면, 홀짝의 손익 구조를 설계해야 한다. 투자에서 수익을 누적시키는 메커니즘은 놀랍도록 단순하다. 틀릴 때는 조금 잃고, 맞을 때는 많이 먹는다. 이 구조 말고는 없다. 승률이 90%라도 틀릴 때 한 번에 크게 잃으면 퇴장이고, 승률이 40%여도 맞을 때 크게 먹고 틀릴 때 작게 잃으면 살아남는다. 투자가 재미있어지는 순간은 대개 위험하다. 예측이 맞아떨어지고, 내가 시장을 이해한 것 같고, 확신이 커질 때. 그때 사람들은 "이번엔 다르다", "이건 확실하다"고 말한다. 하지만 시장은 그런 확신을 가장 잔인하게 응징한다. 반대로 투자가 지루해지고 할 말이 없어질수록 시스템은 제대로 작동하고 있을 가능성이 크다. 예측을 과신하지 않고, 손실을 통제하며, 반복 가능성을 유지하고 있기 때문이다. 투자는 맞히는 게임이 아니다. 틀려도 살아남는 게임이다. 2. 승률 55%의 착각 투자 이야기를 하다 보면 거의 반드시 이런 말이 나온다. "승률만 55% 정도만 돼도 돈 버는 거 아니야?" 직관적으로는 맞는 말처럼 들린다. 동전 던지기에서 55%면 충분히 우위가 있는 것처럼 보이니까. 하지만 시장에서 이 문장은 대부분 착각의 출발점이 된다. 시장 참여자가 체감하는 승률이 50%에서 55%로 올라가는 순간은 분명 존재한다. 문제는 그 이유다. 대부분의 경우 실제로 일어나는 일은 베팅을 자주 하지 않거나, 특정 상황에서만 베팅하거나, 애매한 경우를 아예 건너뛴 것이다. "항상 맞히겠다"가 아니라 "맞아 보이는 때만 들어간다"로 바뀐 것이다. 이건 예측력이 좋아진 게 아니라 베팅 우주 자체를 줄인 것이다. 승률이 올라가는 가장 확실한 방법은 베팅 빈도를 줄이는 것이다. 하루에 열 번 베팅하던 사람이 두 번만 베팅하면, 확신이 없는 구간과 애매한 50대 50 구간을 배제했기 때문에 승률은 거의 자동으로 올라간다. 하지만 여기에는 항상 대가가 따른다. 기회 수는 줄고, 분산은 커지고, 연속 실패의 체감은 더 커진다. 승률 상승은 무료 점심이 아니다. 조건부 확률도 마찬가지다. 질문이 "내일 오를까?"에서 "이런 조건이 겹쳤을 때 오를까?"로 바뀌면 확률은 당연히 달라진다. 하지만 이것은 확률을 올린 게 아니라 게임을 선택한 것이다. 여전히 홀짝이되, 치르는 판이 달라졌을 뿐이다. 승패의 정의를 바꾸는 것도 같은 맥락이다. "오늘 종가 기준 수익이면 승리"라고 하면 승률은 낮아 보이지만, "n% 이상 손실만 안 나면 승리"로 바꾸면 승률은 급격히 올라간다. 옵션이나 스프레드, 합성 포지션이 겉보기엔 홀짝이 아닌 것처럼 보이는 이유가 바로 이 지점이다. 하지만 결과 분포를 바꾼 것이지, 불확실성을 제거한 것은 아니다. 여기서 가장 중요한 구조적 사실이 등장한다. 승률과 손익비는 대부분 트레이드오프 관계다. 승률을 높이려면 작은 이익을 자주 취해야 하고, 손익비를 키우려면 실패를 많이 감수해야 한다. 높은 승률에 낮은 손익비, 또는 낮은 승률에 높은 손익비. 둘을 동시에 안정적으로 끌어올리는 경우는 극히 드물며, 그런 전략이 있다면 대부분 표본이 짧거나, 특정 환경에만 최적화돼 있거나, tail risk를 숨기고 있다. "승률 55%"라는 표현이 위험한 이유는 그 숫자 자체가 아니라 그 안에 깔린 오만함 때문이다. 이 확률은 지속될 것이고, 환경은 크게 바뀌지 않을 것이며, 내가 이 구조를 통제하고 있다는 가정. 하지만 시장의 분포는 바뀌고, regime은 이동하며, 그 변화는 사후에야 보인다. 숫자에 대한 집착은 대부분 진짜 ...