시장 효율성과 기업 재무, 금융 AI 함의
시장 효율성과 기업 재무, 금융 AI 함의
시장 효율성의 기업 재무에 대한 임플리케이션(implication:함의)을 살펴보도록 하겠습니다. 그래서 어떤 회계자료 조작을 통해 주가를 조작하고 싶다. 이론적으로는 불가능하다는 것입니다. 왜냐하면 이미 반영이 되었기 때문에, 만약에 반영이 안 된 자료가 있다면 가능하겠죠. 추후에 반영되기 때문에. 그다음에 재무관리자가 주가 자료, 자기가 더 많은 정보를 알고 있기 때문에 언제 주식이나 채권을 발행하고 싶다고 결정할 수가 있습니다. 그런데 이론적으로는 결정할 수가 없다는 것이죠. 회사 입장에서 주식이나 채권 발행은 자금 조달하는 것이죠. 주식이나 채권 발행 공급자입니다. 공급자이기 때문에 자금조달을 원하기 때문에 최대한 많이 자금을 조달하고 싶은 것이죠. 그래서 주식을 팔 때도 주식을 아주 비싸게 팔고 싶고 그런 것이죠. 그리고 채권을 비싸게 판다는 것은 낮은 금리로 채권을 발행해서 자금을 조달하고 싶은 것이죠. 그래서 그런 시점을 찾고 싶은데 그런 타이밍도 불가능하다는 것이 이것에 대한 임플리케이션입니다. 그리고 기업이 내부적으로 보유하고 있는 주식이나 채권을 거래할 수가 있는데 그것도 어떤 양이 많기 때문에 시장에 충격을 줄 수 없다는 것입니다. 그러니까 시장에서 거래하는 모든 투자자는 price taker. 가격 수용자이지 price maker. 가격 결정자가 될 수 없다는 것입니다. 그래서 이것은 완전경쟁 가정과 관련된 내용이라고 할 수 있습니다.
시장 효율성의 금융 AI에 대한 함의
이 시장 효율성의 금융 AI에 대한 함의를 말씀드리겠습니다. 먼저 anomaly나 알파가 있다는 것입니다. 그러니까 pricing 모델이 아직까지 완벽하지 않아서 stock return을 완전하게 설명해주지 못하고 있다는 의미입니다. 그래서 이 시장, 현재까지 pricing theory로 설명이 안 된다는 부분이 있다는 거. 그래서 이러한 알파나 anomaly가 존재하는 한, 모형이 잘못됐는지 또는 시장이 비효율적인지 판단할 수는 아직 없는 것이고요. 그래서 Eugene Fama가 제시했듯이 완전한 pricing theory를 가지기 위해서 새로운 설명변수를 지금도 찾고 있습니다. 그래서 만약에 찾는다면 내가 초과수익률을 누릴 수 있는 것이죠. 왜냐하면 아직 시장에서 그것이 설명이 안 되었기 때문에 그런 가능성이 초과수익률을 누릴 수 있는 가능성이 있는 것이죠. 보장은 못하지만 가능성이 있다고 말씀드릴 수는 있습니다. 그다음에 새로운 데이터와 알고리즘입니다. 이 결합가설 문제와 관련해서 pricing theory 실증 분석할 때 3 요인 모형, 5 요인 모형, 많은 요인 모형이 있는데 그 요인 모형의 데이터는 월별 데이터를 사용합니다. 그런데 실제 데이터는 주가도 있고 일별도 있고 사실은 1분 단위도 있고요. 그리고 real time 데이터. 엄청난 데이터인 것이죠. 그래서 이 모든 것이 가능하기 때문에 알고리즘 트레이딩에서는 일별 데이터 또는 일분 또는 real time 데이터 쪽으로 방대한 데이터를 활용하기 시작하고 있습니다. 그리고 새로운 데이터라는 측면에서 이 자연어 처리기술이 발전함에 따라서 뉴스 기사를 텍스트 마이닝합니다. 그래서 뉴스 기사를 통해서 얼마나 많이 언급되었는지 프리퀀시나 센티멘트나 이런 것을 다 분석해서 주식 가격에 반영될 수 있는지를 확인하고 있습니다.
알고리즘
알고리즘입니다. 이 알고리즘은 pricing theory도 있고 물론 pricing theory를 기반한 알고리즘이 있고요. 그리고 pricing theory와 무관하게 데이터 자체에서 우리가 AI, 딥러닝을 통해서 알고리즘을 개발할 수도 있습니다. 그래서 아주 다양한 측면에서 새로운 데이터와 알고리즘이 개발되면서 시장의 효율성이 더 향상되고 있다고 할 수가 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 알파를 추구하는 적극적인 투자자가 더 많이 생겨나고 있는 것이죠. 왜냐 하면 더 많은 정보와 데이터와 이 정보처리 능력. 알고리즘이나 하드웨어. 이런 것들을 통해서 시장에서 추가적으로 다른 투자자들이 못하는 것을 내가 할 수 있다면. 그래서 추가적인 정보를 발견한다면 그 추가적인 정보에 대해서 추가 수익률을 누릴 수는 있다는 것입니다. 단, 단기적으로 가능하다는 것입니다. 그래서 우리가 항상 명심해야 될 것은 무엇이냐 하면 효율적 시장가설인데 중장기적으로는 추가 수익률은 불가능하다. 그다음에 절대수익률을 보장하는 절대 알고리즘은 존재하지 않는다. 이것도 장기적인 것입니다. 그다음에 AI가 almighty intelligence는 아니라는 것입니다. 이상으로 효율적 시장가설을 실증 분석하는 사건 연구에 대해서 사례를 보여드렸고습니다. 그리고 임플리케이션도 말씀드렸습니다. 지금까지 시장 효율성의 이론과 그다음에 사례연구를 말씀드렸습니다.