칼럼 정리: [2024.05.02] 짤막한 시황 이야기 2편 - 추가하락 뷰 회수

주식 많은 개인들은 매크로는 볼 필요가 없다는 인식이 있다. 여러 이유 중 하나는 매크로는 하나의 레이어지 전략이 아니라는 것이다. 완결된 전략이 아니기 때문에 분석한 내용을 다양한 전략에 맞게 적용할 필요가 있다. 이것을 대부분 실패하기 때문에 매크로 무용론이 고개를 든다. 예를 들면 안전마진 15%를 잡는 가치투자자에게 적정가치 100달러인 주식이 현재 83달러라 매수 찬스이다. 그러나 매크로 분석을 통해 주가지수가 좀 더 조정받을 거라 생각해서 기다려야겠다고 생각한다면, 주가지수가 내리지 않거나 내리더라도 그 주식이 상승하는 경우 큰 실수를 하게 된다. 이 경우 매크로 레이어를 반영하는 올바른 방법은 가치평가에 반영하는 방법이다. 내재가치평가를 한다면 매크로 분석을 DCF의 각 요소에 녹이거나, 상대가치평가를 한다면...

2024년 2월 29일 머스크의 인터뷰 머스크는 내년 (2025년)부터 전기가 부족할 것이라고 말했다. 머스크의 제국에서 가장 중시하는 근본이 에너지라고 생각하기 때문에 무겁게 들을 필요가 있다. Cybertruck의 전압을 12V에서 48V로 4배 확대했다. 전압을 4배 증가시키면 전류는 1/4이 되어도 같은 전략을 낼 수 있다. 전기선의 저항은 전류의 제곱에 비례하는 열을 생성하는데, 필요 전류가 낮아지면 더 가는 구리선을 활용해도 안전하게 된다. 즉, 구리의 소모를 줄일 수 있다는 것이다. 전력이 부족해지면 원자재의 가격은 급등한다. 생산 비용 자체도 상승하고, 각종 물류/교통 비용도 상승하며, 생산 과정에서 필수적인 냉각 비용과 Heating 비용도 올라가기 때문이다. Cybertruck을 순수 48V로 만들었다는 것은 전력 부족 가능성에 대해 머스크가 얼마나 진지하게 생각하는지를 보여준다. 70년간 12V에 최적화된 생태계에서 48V로 넘어가며 엄청난 비용과 복잡도, 안전성 문제, 호환 문제를 풀어내야 하는 일을 했다는 것에 대해, 가장 먼저 나오는 이야기가 더 짧은 구리선을 사용할 수 있다는 것이라면 투자자로서 반드시 원자재 시장을 바라봐야 한다. 구리은 전체적으로 아직 2000년대의 가격 레벨에서 20년간 크게 달라진 것이 없다. 최근의 원자재 슈퍼 사이클에서 보여준 2003년에서 2006년 사이 구리의 4배 급등세가 다시 한번 ...

유의미한 변화는 본인의 현 상태를 베이스라인으로 삼아 점진적인 개선을 목표로 해야 한다. 실전 수익률의 상승을 원한다면, 오늘의 나를 기준으로 했을 때 내일의 내가 더 개선되는 것에 초점을 두어야 한다. 가장 먼저 해야 할 일은 나의 베이스라인을 확립하는 부분이다. 나의 베이스라인은 현 시점까지 내가 어떤 식으로 투자해 왔는가에 따라 정의된다. 중요한 것은 수익률과 다르다는 점이다. 내가 이제까지 해온 투자의사결정 프로세스의 면면을 세밀하게 정성적으로 살피고 정의하는 것이다. 점진적으로 나의 베이스라인 대비 한 걸음씩 나아가는 것에 초점을 맞추면 된다. 패시브 몰빵, 액티브 몰빵이 아니라 본인의 확신과 실력 그리고 현재 투자에 얼마나 관심을 쏟을 수 있는지에 따라 패시브 대 액티브의 비중을 조절하는 것이 옳은 접근 방식이다. 시장이 내가 매매한 방향에 이롭게 움직일 때도 있고 해롭게 움직일 때도 있지만, 장기적으로는 그 유리하고 불리한 움직임들이 서로 상쇄되면서 이론적 엣지가 실현된다. 따라서 시장의 방향성에 일희일비하기보다는 이론적 엣지를 꾸준히 확보하는 데 집중해야 한다. 투자를 공부하고 실천해 나가는 것도 본인의 지식적인/실천적인 엣지를 모아나가는 것이다. 20대 때는 빨리 성공하는 것에 혈안이 되어 있었고, 삶에서 큰 변동성으로 나타났다. 눈앞의 지름길로 보였던 길이 고통스럽고 멀리 돌아가게 만드는 길이었다. 젋은 시절에 요행으로 부를 조금 일구었다가 말년에 무너지는 것처럼 비참한 일은 없을 것이다. 그리고 그런 일을 피하기 위해 점진적으로 내공과 엣지를 쌓아가야 한다고 생각한다.

최초의 인공신경망 알고리즘은 1957년의 퍼셉트론 알고리즘이 시작이다. 이후 지금의 딥러닝이 있기까지 AI 겨울을 맞이하면서 발전해왔다. 1950년대부터 발전해온 알고리즘이 2010년대에 들어서야 꽃을 피울 수 있었던 이유는 데이터와 GPU에 있다. 딥러닝 모델은 파라미터가 매우 많은 모델이라 데이터가 많아야 제대로 학습이 된다. 많은 데이터로 학습하려면 많은 연산이 필요하고, 따라서 컴퓨팅 파워가 많이 필요하게 된다. CPU와 달리 GPU는 대량의 연산을 병렬로 처리할 수 있으므로 딥러닝 알고리즘에 GPU가 이용되었다. 현재 AI 발전을 구성하는 세 가지 요소는 알고리즘의 고도화, 대규모의 데이터, GPU를 통한 대규모 병렬 연산이며 여기에 빠진 한 가지는 에너지이다. 투자자의 관점에서 이 4가지 요소의 프레임으로 4차 산업혁명을 바라볼 필요가 ...

코스피를 매매하면서 느낀 점들 한국이 미국보다 기술적 지표가 더 잘 통한다. 한국이 미국보다 숏 잡기가 더 좋다. 얼토당토 않은 펀더멘털에 고평가된 상장주식들이 많이 보인다. 주주환원이 제대로 이루어지지 않아 펀더멘털 상으로 좋아도 주가에 반영이 안된다는 것이 역으로 펀더멘털 상 좋지 않은 주식도 주가가 올라있을 수 있다는 것이다. 투자자별 매매동향은 정말 좋은 시그널이다. 개인/기관/외국인의 수급이 잘 맞는 시그널이다. 미시적 관점에서 개인은 오르는 날 팔고, 내리는 날 사는 일일 매매를 하면서 추세에 계속해서 역행한다. 나의 포지션과 개인이 일치하면 경계하고, 반대라면 조금 더 추세를 기대해보는 형태의 매매가 상당히 유효해 보인다. 정부도 굉장히 중요한 플레이어다. 정부를 큰 플레이어로 상정하고 정부의 마음을 읽는 것이 적어도 선거 기간 가까워졌을 때는...