왜 미국의 주식시장은 상승을 멈출 수 없는가

대차대조표. 재무상태표라고도 한다. (총 자산) = (부채) + (자기자본). 이 게시글에서는 어떻게 미국의 AI 버블과 그에 따른 신용 팽창이 국가 단위의 자본 잠식 우려를 만들어내는지에 대해 탐구할 것이다. 만든 날짜는 1주에서 2주 전 즈음인 것으로 기억한다. 기본적인 개념부터 훑고 들어가자. 미국 경제 전체의 대차대조표는, (미국의 총 자산) = (신용) + (본원통화) = (본원통화) * (통화 속도) = (시중 유통 통화). 미국 전체 경제에서 본원통화가 차지하는 비중은 그다지 많지 않다. 본원 통화라 함은 M0, 연방준비제도가 발행한 통화량을 의미한다. 시중 유통 통화라 함은 M2, 본원 통화량에 신용이 더해진 값, 혹은 본원 통화량이 통화 속도로 인해 곱해진 값을 의미한다. 미국의 총 자산...이라고 하면 좀 모호하기는 하지만, 여기서 미국의 총 자산은 GDP를 국가의 현금 흐름 창출 능력으로, 혹은 PPP, 경제 측정의 지표가 무엇이든지 간에, 미국이 창출해내는 현금 흐름을 할인한 내재가치라고 추정할 수 있을 것이다. 복잡한 계산을 뒤로 하고, 월가아재가 훈련과정에서 제시한 대차대조표의 개념을 활용해 보자. 간단한 예시를 들어서, 부동산을 빚을 내서 산다고 생각해 보자. 가지고 있는 현금이 2억이고, 집 값은 5억이다. 따라서, 집을 사기 위해서는 3억을 은행으로부터 빌려서 충당해야 한다. 돈을 빌려서 5억짜리 집을 샀다. 그러므로 대차대조표는 (자산 : 집값 5억) = (부채 : 은행 빚 3억) + (자기자본 : 자산가격 - 은행 빛 = 2억)이다. 자기자본은 자산 가격에서 부채를 뺀 값이다. 자기자본비율은, 총 자산 가격에서 자기자본이 차지하는 비중이다. 따라서, 자기자본비율은 (자기자본) / (부채 + 자기자본) 혹은, (자산 - 부채) / 자산이다. 자산 가격 5억에 부채 3억이면, 자기 자본 비율은 40%다. 여기서 자산 가격이 변화함에 따라 자기자본비율이 어떻게 변하는지에 대해 살펴보자. 예시 1. 정부에서 금리를 내리고 경기부양 정책을 펼쳤다. 부동산 가격이 올라가서 6억이 되었다. 따라서, 자기자본 = 6억 - 3억 = 3억이다. 자기자본비율 = (6억 - 3억) / 6억 = 50%다. 예시 2. 정부에서 강력한 부동산 규제 정책과 금리 인상응 발표했다. 부동산 가격이 내려가서 4억이 되었다. 따라서, 자기자본 = 4억 - 3억 = 1억이다. 자기자본비율 = (4억 - 3억 )/ 4억 = 25%다. 기존의 부동산 가격을 생각했을 때, 자기자본 비율 40% 기준으로, 똑같은 1억의 등락이 있었지만 자기자본비율의 변화량은 각각 10%와 15%로 상이했다. 자기자본 비율 30%, 즉 5억 자산 가격에 1억 5천 자기자본을 생각해보자. 자산 가격 1억이 증가하면 5/12, 대략 41.4%하고도 소수점 조금 더의 자본비율을 얻게 된다. 자산 가격 1억이 감소하면, 1/8, 즉 12.5%의 자본비율을 얻게 된다. 자기자본비율의 변화량은 각각 (11.4+α)%, 그리고 17.5%의 변화를 얻게 된다 여기서 관찰할.수 있는 사실은, 자기자본비율이 낮아짐에 따라 자산 가격의 변동에 대해 자기자본이 가지는 변동성이 심화되었다는 사실이다. 그것보다 더 중요한 것은, 50%보다 낮은 자기자본비율을.가지고 있을 경우, 동일한 규모의 산술급수적 가격 변동에 대해, 상승보다 하락에 훨씬 더 민감하고 강력하게 반응한다는 것이다. 그에 따라, 단위 가격(예시 : 5억 ) 기준으로, 동일한 비중의 상승 혹은 하락이 있었을 때,(예시 :자산가치의 20%, 1억 ), 자기자본비율이 50%보다 낮을 경우, 자기자본비율은 상승보다 하락에 더 민감하게 하락한다. 여기서 앞서 말한 내용을 다시 한번 짚자면, 미국 경제 전체의 대차대조표는, (미국의 총 자산) = (신용) + (본원통화) = (본원통화) * (통화 속도) = (시중 유통 통화). 따라서, 미국의 경제, 혹은 미국 경제의 일부분 (AI 산업 등)이 '동일한 규모'로 등락한다고 했을 때, 1) 미국 경제에서 신용, 즉 부채가 차지하는 비중이 자기자본(본원통화 )보다 압도적으로 높고(정확하지는 않지만 6%였던 것으로 기억한다), 2) 부채가 차지하는 비중이 자기자본이 차지한 비중보다 높을 경우에, 같은 규모의 상승/하락이라도, 자기자본비중의 하락이 상승분보다 더 민감하게 반응하기 때문에, 3) 미국 경제에서 신용이 차지하는 비중이 높아질 수록, 미국 경제는 자본 잠식의 위협에 취약해진다. 따라서, 미국 경제의 정부부채 리스크는 치명적인 취약점으로 작용할 수 있다는 것이다. 그렇다면 부채를 왜 발행할까 ? 성장을 하고 있는 사업이, 예를 들어 미국의 국가 경제가, 부채를 발행하는 이유는 다음과 같다. 예를 들어 5억의 자산과 3억의 빚을 가진 사업 A와, 2억의 자산만을 가진 사업 B가 있다고 하자. 똑같은 지수함수적 성장, 예를 들어 20%의 성장을 한다고 치고, 빛 3억의 금리는 5%라고 해 보자. 그렇다면, 5억의 자산 가치를 가진 사업의 자기자본 성장의 절대적인 양은 (20-5)% * 5억 = 7500만원, 2억의 자산 가치를 가진 사업의 자기자본 성장의 절대적인 양은 4000만원이다. 언뜻 보면 금리를 감수하는 것이 순수한 투하자본이익률의 관점에서 손해라고 생각할 수 있겠지만, 미국과 중국이 가지고 있는 경제 규모를 생각해 보자. 모두가 똑같은 성장률을 가지고 있다고 가정한다면, 시장에서 더 큰 비중을 차지하고 있는 경제는, 똑같은 성장률을 보이더라도, 가지고 있는 절대적인 자기자본의...

앞으로는 생각이 들 때마다 그걸 더 적극적으로 적어야 하지 않나, 하는 생각이 든다. 구더기 무서워서 장 못 담근다고, 지적재산권의 도둑질에 지나치게 신경을 쓴 나머지 생각을 생산하는 것이 어려워졌다는 생각이 들었기 때문에... 아무리 사고의 독창성과 희소성이 사라진다고 해도, 아예 생각을 하지 못해서는 의미가 전혀 없다. 아무튼 간에, 본론으로 들어가자면... 최근 신가치투자 훈련과정 Q&A에서 나온 내용 중에, 외삽법이라는 개념이 있다. 영어로는 extrapolation. 어려운 말이기는 하지만, 쉽게 설명하면, 이전에 관측되었던 경험과 실험으로부터 비롯된 데이터를 토대로, 미래에 관측될 데이터를 예측하는 것이다. 그다지 낯선 개념도 아닐 것이라고 생각한다. 알고리즘 트레이딩(퀀트), HFT와 Statistical Arbitrage 전략이 하는 일이 그거니까. 통계적인 모형을 만들어서, 과거에 일어났었던 일이 미래에도 일어날 것이라고 가정하고 통계적인 관점에서 어떤 일이 일어날 확률을 계산하여 높은 쪽에 베팅을 하는... 예전에 내가 주장했던 '귀납적 추론'과 맞닿는 면도 있고, '통계적 예측'이라는 말도 어울리지만, 핵심은, 시장을 구성하는 요소, 혹은, 시장을 구성하는 요소들이 상호작용이 종합적으로 불러일으킨 현상, 혹은, 요소와 현상이 상호작용하여 구성하는 시장의 레짐 이, 과거에 그래왔던 것처럼, 미래에도 지속될 것이다 는 것이, 내가 주장하는 '외삽법', 또는 '통계적 ...

우연히 퍼플렉시티를 통해 지식을 찾다가 좋은 정보의 소스를 얻을 기회가 있었다. https://www.fisherinvestments.com/en-us/resource-library/investing-books/reviews/price-to-literacy-ratio https://www.google.com/search?q=The+Well-read+investor https://www.google.com/search?q=improving+alpha https://www.google.com/search?q=investing+by+the+books https://www.google.com/search?q=the+memo+howard+marks https://www.google.com/search?q=thematic+investors+podcast https://www.google.com/search?q=top+traders+unplugged

각을 잡고 쓰는 글이 아니라 읽기 불편할 수 있음에 양해를 구하며... 본문에 대한 내용을 읽고 나서 드는 생각을 산문체로 정리해 본다. 월가아재가 쓴 투자 시점 선택 철학에 대한 칼럼보기를 추천한다. 내가 장담하건데, 내가 올해 투자 관련해 본 글 중 내 투자 인생에 가장 큰 영향을 끼친 글이었다고 생각한다. 먼저 1번 투자자에 대한 글을 보자. 1번에 속하는 투자자들은 추세를 선도합니다. 1번의 방식을 성공적으로 수행하기 위해서는 빠르게 정보를 수집하고, 트렌드에 민감하고, 새로운 것을 체험하는 것을 좋아하며, 부지런해야 합니다. 이제 곧 제가 시작할 거장 시리즈에서 다룰 시장의 마법사들 외전인 <초격차 투자법>에 나오는 제프리 뉴먼이 그런 스타일입니다. 실제로 투자하려는 산업 내에서 여러 제품들을 사용해 보기도 하고, 마트 주인에게 제품의 재고에 대해 말을 걸어보기도 하면서 새로운 투자 아이디어를 발굴하려고 노력하죠. 그는 이런 식으로 동전주에 투자해 2500달러를 5000만 달러로 만들었습니다. 그런데 1번의 스타일은 점점 현대에 와서 정보 접근성이 좋아지면서 에지간히 부지런하지 않은 이상 추구하기가 힘이 듭니다. 그래서 즉각적인 정보에 반응하기보다는 몇 단계 연역적 추론 과정을 거쳐, 다다음 수를 생각해야만 좋은 기회를 발견할 수 있습니다. 시황칼럼에서 나왔던 내용을 예로 들어 설명해보면, 올해 초부터 제가 원자력에 흥미를 가지기 시작한 과정(시황칼럼 44편 설명 참고)은 단순히 AI가 뜰테니 AI주를 매수한다가 아니라, AI가 영향을 미치는 산업들을 생각해 보면서 그 다음, 다음은 무엇일까를 고민하면서 전력과 원자력으로 이어지는 사고과정을 거쳤어야 했습니다. -> 빠르게 추세를 선도하고, 트렌드에 민감하고, 새로운 것을 체험하는 것을 좋아하고... 빠르게 추세를 선도한다는 것은, 시장의 흐름을 '먼저' 읽을 혜안이 있다는 것이다. 트렌드에 민감하다는 것은, 역시 유행의 흐름을 '먼저' 읽을 혜안이 있다는 것이다. 새로운 것을 체험하는 것을 좋아한다는 것 역시, 새로운 정보를 먼저 접할 확률이 높다는 것이다. 이를 종합하면, 이는 시점의 관점에서 정보의 우위를 가진 사람이 취하기 좋은 전략이라는 것이다. 내가 생각하기에, 이 방법은 전적으로 투자자가 산업군에 대해 가지고 있는 절대적인 통찰력의 깊이와 폭에 의존한다고 여겨진다. 하지만, 그 추론의 방법이, 체계적인 탐구의 대상이 될 수 있다고는 생각하지 않는다. 연역 사고의 법칙과 건전한 추론의 방법에 대해 논하는 논리학에서, 연역적 방법론을 통해 새로운 사실을 알아내는 과정에서 중요한 요소는, 1) 참인 전제를 알고 있는 것, 2) 전제를 토대로 결론을 추론하는 과정을 '타당히' 할 것. 이다. 여기서 논리학은 2)번에 관한 학문이다. 하지만 그 주제를 '체계적으로 탐구 가능한 대상'으로 좁힌다면... 엄밀하고 체계적인 탐구의 방법론으로 수학을 택한 '수리 논리학' 또는 '형식 논리학'은, 보편적인 추론 과정에 대한 학문이므로 한 가지 조건이 더해진다. 모든 종류의 추론에 '일반적으로 적용 가능한' 법칙에 대한 탐구여야 한다. 일반적으로 적용 가능하다는 것은, 그 논리적 추론의 구조가, 그 추론에 투입된 주제가 가지고 있는 특수한 특징,혹은 맥락에서 독립적이어야 한다는 것이다. 예시를 들어 보자. 영희는 엄마다. 따라서, 영희는 부모님이다. 철수는 사촌이 있다. 따라서, 최소한 두 철수의 부모님 중 한 분은 외동아들/딸이 아니다. 이 주장이 타당한 주장일까? 연역적으로 타당하다는 점에서는 맞다. 1번이 참이라면, 2번이 거짓일 공산은 없기 때문이다. 이 주장이 'logically valid논리적으로 타당한' 주장일까? 그건 아니다. 이 주장은, '영희는 엄마다', '철수는 사촌이 있다'는 주장이 함축하고 있는 그 뜻을 ...

에콜 42의 동료학습 방법론은 시간/비용/자원-효율적이고, 개개인의 이해와 성취가 구성원 개개인에게 효과적으로 전파/확산되며, 명확하게 정의되어 있는 통일된 목표를 해결하려 시도하는 환경 하에서 집단 중 한 명의 성취가 집단 내에서 활발히 확산됨에 따라, 문제 해결 능력의 유능함과 효율, 속도라는 측면에서 참가자 집단이 (이론상으로는) 집단을 구성하는 모든 참가자 개개인의 가장 뛰어난 능력을 빌려 문제를 해결하고, 그리고 그 과정에서 문제 해결 방법을 학습할 수 있다는 장점을 가진다. '집단'을 대상으로 '시간/비용/자원 효율적으로' 교육을 진행시킬 수 있다는 것은, valley ai와 같이 참가자의 평균적인 성취가 중요한 요소 중 하나인 프로젝트에서 큰 의미를 가진다. domain-specific한 문제 해결, 문제 해결 방법론과 같은 여러 가지 정보의 확산을 통해 구성원 개개인이 각자의 전문성을 다른 사람에게 학습시키고, 그렇게 공유된 정보를 토대로 구성원 개개인이 자신만의 강점과 접목시켜 새로운 정보를 생산하고, 생산된 새로운 정보가 다시 구성원에게로 공유되고... 이를 통해 조직 구성원의 평균적인 능력은 이론적으로 그 네트워크 하에서, 정보를 공유한 가장 뛰어난 사람의 수준으로 수렴하게 되는 효과를 창출하고, 이는 향후 생산되는 정보의 양적/질적 상승으로 이어진다. 어디까지나 이론상으로는 그렇다. 현실적으로는, 다음과 같은 한계를 가진다. 의도적이고 적절한 개입 없이는, 상위 위계(superordinate)의 지식이 확산되지 않는다. 문제를 제시하고, 문제를 풀 것을 요구할 때, 문제 해결 방법론에 대해 고민하는 사람은 생각보다 많지 않다. 여기서 domain-specific한 지식을 사용해 문제를 푸는 스킬이 하위 위계의 지식이라면, 일반화된, 메타적인, 문제 해결 방법론을 고민하는 것이 상위 위계의 지식이다. 단순히 문제 풀이 스킬 / 문제 해결 방법론의 이분법적인 구분으로 이해될 수 있는 종류의 개념이 아니고, 이는 수학적 귀납법과 비슷한 원리로 끝없이 확장 가능하다. 문제 해결이라는 측면에서 예시를 들자면, 문제 풀이 스킬이라는 '방법', 문제 해결 '방법론', 문제 해결 '방법론에 대해 탐구하는 방법론', 메타-문제 해결 방법론에 대해 탐구하는 방법론 - 지식, 메타-지식, 메타-메타 지식, 메타-메타-메타 지식과 같은 방식으로 끊임없이 확장될 수 있는 것이다. 문제는, 앞서 말했듯이, 대부분의 사람들은 문제를 풀 때 그 끝없이 확장되는 메타-개념에 대해 인지하기는 커녕 메타적인 방법론에 관해 의식적으로 이해하려 시도하지도 않고, 그 방법론을 개선하는 방식은 지극히 경험적이고 무의식적인 차원에 머무른다는 것이다. 투자 지식을 알려줬다? 투자 지식을 활용하는 방법을 모른다. 투자 지식을 활용하는 방법을 알려줬다? 스스로 투자 지식을 활용하는 방법을 탐구할 줄 모른다. 다른 말로 말하자면, 문제를 푸는 방법(예시 : DCF, 재무제표 읽기, 경제지표 읽기 어쩌구 저쩌구)을 알려주면 문제를 풀기 위한 방법론을 모를 것이요, 문제해결 방법론(투자전략)을 알려주면, 문제해결 방법론을 탐구하는 방법(투자철학)을 모를 것이다. 가르쳐준 지식의 한 단계 상위 위계에 있는 문제에 대해 고찰하는 태도는 대부분의 사람들에게 있어 결여되어 있다. 이는, 많은 사람을 불러모았다고 하더라도, 그 중에서 문제 해결 방법론에 대해 진지하게 탐구하고 고민하고 그 정보를 전파시키고자 하는 사람이 적다는 것을 의미한다. 네트워크 효과가 효과적으로 작동하기 위해서는 우선 그 네트워크의 노드의 개수가 일정 수준 이상이어야 하는데, '방법론 발전'이라는 목표를 공유하는 네트워크의 노드 숫자가 한정되어 있다는 것은 다시 말해서 방법론의 발전에 네트워크 효과의 위력이 작용할 수 없다는 것을 의미한다. 요약하자면, 문제의 해결과 그 방법론, 탐구 방법론으로 이어지는 상/하위 위계를 이해하고 있는 사람이 집단 내에 많지 않기 때문에, 일반적인 원리에 대해 탐구하고 그것을 발전시키는 데 있어 네트워크 효과가 끼칠 수 있는 영향은 제한적이다. 그리고 그 최악의 결과로는 - 참가자는 스스로가 배웠던 '죽은 지식'을 기계적으로 사용할 뿐, 창의적이고 능동적으로 새로운 문제 해결 방법을 연구하고 탐색하거나 자신만의 방법을 정립하고 새로운 문제와 패러다임의 변화 맞춰 자신의 기술과 방법론을 적응/개발할 수 없게 되는 것이다. 문제 풀이 스킬만 배운 사람은 자신이 배우지 않은 스킬이 필요한 새로운 유형의 문제를 해결할 수 없고, 일반화된 문제 해결 방법 / 새로운 문제를 해결하는 전략을 토대로 새로운 문제 ...