주식가격 예측 - 기본적 분석과 기술적 분석 구분하기

주식가격 예측 - 기본적 분석과 기술적 분석 구분하기

주식가격 예측 - 기본적 분석과 기술적 분석 구분하기

머신러닝 알고리즘이 어떻게 주식가격 예측에 활용되고 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 먼저 전통적으로 finance 분야에서 주식가격을 예측하기 위해서 두 가지 방법론이 있습니다. 기본적 분석과 기술적 분석이라고 합니다. 영어로는 fundamental analysis, 기술적 분석은 technical analysis라고 합니다. 그래서 이 두 가지는 차이가 있는데요. 먼저 분석 데이터를 보면 기본적 분석은 재무제표나 경제통계를 사용합니다. 반면에 기술적 분석은 과거의 데이터를 활용하는 거죠. 과거의 데이터라는 것은 주로 과거의 주가 데이터, 거래량 데이터가 핵심입니다. 분석기법은 기본적 분석은 재무제표를 활용하기 때문에, 재무제표는 분기별로 나오기도 하고 통상 1년에 한 번 나오죠. 그래서 많으면 1년에 4개, 1년에 1번, 이러한 회계 재무제표를 가지고 내재가치(fundamental value)를 구하는 것이 주요 목표입니다. 반면에 기술적 분석은 우리가 시계열 데이터, 가격이나 거래량의 일별 데이터 또는 주별 데이터 또는 월별 데이터의 시계열 분석을 하는 것이 핵심입니다. 그러니까 데이터 간의 serial dependence, 시계열의 의존성을 파악해서 모형화하는 것이 기술적 분석의 핵심 내용인 거죠. 그래서 이 분석 방법을 효율적 시장가설, 즉 시장의 효율성과 관련해서는 기본적인 분석은 Semi-strong-form Efficiency를 언급하고 있는 것이고요. 기술적 분석은 Weak-form Efficiency를 의미하고 있습니다. 그러니까 데이터셋이 기술적 분석은 더 작고, 상대적으로 작다는 의미고요. 그다음에 기본적 분석은 과거 데이터뿐만 아니라 현재 데이터를 가지고 예측 데이터를 활용하는 것이죠. 그래서 이런 공적인 데이터를 다 활용하기 때문에 기본적 분석은 Semi-strong-form 효율성을 의미하고 있습니다. 투자전략과 관련해서는 기본적 분석은 내재가치와 시장가치의 차이를 활용합니다. 그래서 내재가치가 저평가되어 있거나 고평가 되어 있다. 시장가치 대비 저평가, 고평가를 판단하는 것입니다.

기본적 분석과 기술적 분석 차이

기술적 분석은 주가와 추세와의 차이를 활용합니다. 추세라는 것은 기술적 분석의 모형을 의미하는 것이죠. 그래서 모형에 의해서 추정이 된 추세와 실제 주가가 괴리가 있을 때 그 괴리를 활용하는 것이죠. 그래서 이론적으로 내재가치라는 이 추세가, 모형에 의해서 추정이 된 이 추세가 이 approach에서는 균형가격이라고 가정을 하는 것이죠. 믿고 있는 것이죠. 그래서 현재 시장이 균형에서 벗어나 있기 때문에 곧 균형으로 돌아올 것이라고 가정하고 있는 것이에요. 그렇기 때문에 이 괴리를 활용해서 투자전략을 활용하게 됩니다. 그래서 이 저평가되어 있는 주식은 사게 되고, 고평가 되어 있는 주식은 팔게 되는 것입니다. 그래서 여기서 판다는 것은 공매도를 의미하는 것입니다. 그다음에 투자성향과 관련해서 기본적인 분석은 가치투자를 지향하는 것이고요. 투자기간도 중장기입니다. 왜냐하면 단기적인 data frequency가 아니기 때문에 분기 데이터나 yearly data를 활용해서 내재가치를 구해서 내재가치를 기준으로 저평가, 고평가를 가지고 투자를 하게 됩니다. 반면에 기술적 분석의 투자기간은 단기입니다. 왜냐하면 데이터 자체가 daily data일 수도 있고 weekly data일 수도 있고, monthly data일 수도 있는 거죠. 그래서 상당히 단기적인 투자를 가지고 예측이나 투자심리를 활용해서 투자를 하게 되는 것입니다.

한계점

이 두 가지 approach에 한계가 있는데요. 기본적 분석은 재무제표 데이터를 활용한다고 했죠? 그래서 이 재무제표가 data frequency가 quarterly입니다. 즉, 분기별로 한 번씩 회계 데이터가 나오게 되는 것이죠. 그래서 통상 실증분석에 있어서는 기본적 분석은 사실 연 데이터를 많이 씁니다. 1년에 한 번 나오는 데이터를 많이 쓴다는 것이죠. 그러니까 frequency가 1년입니다. 반면에 기술적 분석은 daily data를 상당히 많이 활용합니다. 그렇기 때문에 기본적으로 단기투자에 집중되어 있는 것이죠. 그래서 이 data frequency에 의존해서 투자전략이나 기간이나 이런 것들이 다 한정이 된다는 것이죠. 그래서 그러한 한계점이 있지만 이 finance 분야에 전통적으로 지금도 마켓에서 많은 practitioner들은 이러한 방법을 기본적으로 활용을 하고 있습니다.