1.
IT를 하면서 기계매매를 하고 싶어하는 투자자를 만나면 공통으로 느낌은 감정이 있습니다.
“수익만 절대진리이고 수익이 나면 내가 투자한 돈 때문이라고 생각합니다.’어떻게’를 이해하지 못하고 이익을 내기 위해 들어가는 비용을 인정하지 않습니다.”
그렇기 때문에 개인투자자들의 관심은 수익이거나 종목입니다. 오늘 소개하는 논문이 이런 분들에겐 아무 의미가 없습니다. 그렇지만 개인투자자들을 대상하는 이런저런 비즈니스를 하는 분들이 관심을 가질 논문들로 보입니다. 유명한 AlphaArchitect.com은 시시때때로 논문을 분석한 글을 올립니다. 대부분 Factor Investing이 주된 주제이지만 최근 SNS,뉴스와 같은 텍스트 데이타들이 의사결정에 어떤 영향을 미치는지를 다룹니다. 제목을 보시면 아시겠지만 단톡방, 카페 혹은 투자리딩방 혹은 뉴스, SNS와 같이 개인투자자들이 자주 접하는 수단이 투자성과에 어떤 영향을 미치는지를 다룹니다. 국내 증권학회와 같은 학술단체들이 발표하는 주제와 사뭇 다릅니다.
먼저. What Matters to Individual Investors? Evidence from the Horse’s Mouth. 이 논문이 던지는 질문은 세가지입니다.
- What fraction of their portfolio to invest in equities,
- Their beliefs about actively managed mutual funds,
- and their beliefs about the cross-section of individual stock returns.
아래가 설문에 대한 응답과 이를 분류한 도표입니다. 논문도 지적한 바와 같이 일반적인 여론조사처럼 신뢰성이 있는 자료가 아니지만 이해를 위한 자료는 될 듯 합니다. 오늘 다루려고 하는 주제와 관련한 Principal Component5:Advice의 비중을 보면 Advice From Media, Advice From a friend, etc가 무척 높습니다. 물론 Personal Experience보다 낮지만. 조사와 관련한 데이타는 논문 마지막에 있습니다.
2.
이제 소셜미디어와 같은 정보가 투자자의 의사결정에 미치는 영향을 다룬 논문입니다. 우선 Social Tradiing이 투자자에게 미치는 영향을 다룬 Do Individual Investors Trade on Investment-related Internet Postings?입니다. 유럽 European social trading platform의 2013년부터 2014년말까지의 데이타를 기초로 투자자(Follower)들이 Leader의 전략에 댓글(Comment)을 분석하였습니다.
이 논문이 던지는 질문을 아래와 같습니다.
- Do individual investors rely on investment-related Internet postings when making investment decisions?
- Do postings help individual investors identify investment strategies that deliver superior performance in the future?
- Are there cross-sectional differences in the relation between comments posted by traders and the trading behavior of followers?
결론은 무척 간단합니다. 댓글이 많은 주식은 거래량이 많지만 그렇다고 수익성은 비례하지 않는다…
- YES- The posting of comments is associated with a significant increase in the trading activity of followers. In fact, if a trader posted a comment yesterday, today’s net investments of followers in the shared trading strategy increase by about 6% compared to the average daily net investments for the same portfolio (and higher activity lasts for about 3 weeks). Additionally, when looking at the tone of comments, a one standard deviation increase in the fraction of positive words is associated with a significant increase in net investments of followers by about 4% on average.
- NO- Neither the posting of comments nor the tone of comments have predictive power for the future performance of traders’ portfolios. Additionally, trades of followers executed after the posting of comments deliver about the same performance as trades of followers executed on all other days. Both types of trades tend to underperform common benchmarks.
- YES- A highly significant reaction following the posting of comments for small investors but no reaction for large investors. This suggests that it is mainly unsophisticated individuals who rely on investment-related Internet postings when making investment decisions.
다음은 How news and its context drive risk and returns around the world입니다. 이 논문은 선진국(DB), 개발도상국(EM, 한국 포함)으로 나누고 각 나라별로 분석을 진행합니다. 논문의 질문입니다.
- How should one best measure news using word flow?
- Which aspects of word flow should be the focus of measurement?
- How can we capture changes over time of the patterns that link frequency, topics, sentiment, and entropy measures of word flow with market outcomes?
- Given the potential importance of identifying topical context, how should one identify topics?
- Does the effect of our word flow measures operate through a risk channel?
- How should one measure risk?
- Do empirical patterns that apply to individual company stocks or the aggregate U.S. index also apply to other countries?
- What source of news should one use?
- Over what time frame should word flow predict risk and return?
분석의 도구를 시장, 지표 및 뉴스등을 수집하여 분석하였고 뉴스는 EM과 DB별로 아래와 같은 범주로 구분분석하였다고 합니다.
The analysis in this paper combines three types of data–market, macro, and news–all of which are aggregated into a single data set at the month-country level.
For the EM corpus, we find five word-groupings, which we label as markets (Mkt), governments (Govt), commodities (Comms), corporate governance and structure(Corp), and macroeconomic topics (Macro). For the DM corpus, we find similar, but not
identical topics: markets (Mkt), governments (Govt), commodities (Comms), corporate governance and structure (Corp), and the extension of credit (Credit).
논문 요약중 일부분입니다.
We develop a classification methodology for the context and content of news articles to predict risk and return in stock markets in 51 developed and emerging economies. A parsimonious summary of news, including topic-specific sentiment, frequency, and unusualness (entropy) of word flow, predicts future country-level returns, volatilities, and drawdowns.
그리고 종목별 분석에서는 고빈도 데이타가 아니더라도 유의미할 것이다라고 주장합니다.
Finally, over what time frame should word flow predict risk and return? Much of the existing finance literature on the effects of sentiment on individual stocks’ returns have focused on high-frequency predictions. Glasserman and Mamaysky (2018a) are an exception; using the US stock market index, they find word flow predicts risk over the course of several months. Similarly, Sinha (2016) and Heston and Sinha (2017) find that it can be useful to aggregate over longer periods of time when analyzing news for individual stocks. They find that when aggregating news over a week, rather than a day, one substantially lengthens the time horizon over which news forecasts returns. Weekly news predicts returns for 13 weeks, while daily news
predicts returns for only two days. Motivated by these findings, we aggregate news at a monthly horizon, examine both one-month-ahead and one-year-ahead predictions, and show that our country-level measures exhibit stronger predictive power for one-year-ahead returns and drawdowns than for one-month-ahead forecasts of return and volatility.Much of the existing finance literature on the effects of sentiment on individual stocks’ returns have focused on high-frequency predictions. However recent studies, including the one we reviewed here, find that it can be useful to aggregate over longer periods of time when analyzing news for individual stocks.
마지막으로 How Powerful is the Wealth Effect?은 부의 효과와 주가를 비교합니다. 자산효과(=부의 효과)를 찾아보면 아래와 같은 뜻입니다.
자산효과(Wealth Effect)란 자산가치가 상승하면 소비도 증가하는 현상을 말하며, `부의 효과’라고 표현하기도 한다.경제학 이론에서도 소득과 함께 자산가치를 소비의 중요한 결정요인으로 정의하고 있다.
영국의 경제학자 아서 세실 피구를 필두로 밀턴 프리드먼, 프랑코 모딜리아니, 리처드 브램버그, 앨버트 앤도 등 수많은 경제학자도 소비이론에서 자산가치를 소비에 영향을 주는 주요 요인으로서 설명하고 있을 정도다.이들에 따르면 소비자들은 전 생애에 걸쳐 예상되는 소득과 부를 효율적으로 배분하여 평생효용을 극대화하는 수준에서 저축과 차입 및 소비를 결정하게 되는데, 자산가치가 증가하게 되면 평생 부가 증가하게 되어 소득이 증가하지 않더라도 저축을 줄이거나 차입을 늘려 소비를 증가시키게 된다. LG 경제연구원에서도 우리나라의 자산효과가 외환위기 이후 확대되고 있으며, 2001~2007년 3분기 동안 가계소비에 대한 주택가격의 장·단기 영향력은 각각 0.50%와 0.11%, 주가의 장·단기 영향력은 각각 0.10%와 0.021%로 추정된 바 있다고 분석했다.반대로 2008년 서브프라임 모기지 부실에 따른 신용경색과 디레버리징으로 자산가치가 하락할 때는 소비가 감소하는 역 자산효과(reverse wealth effect)가 발생하기도 했다.
논문은 부의 효과가 정의 방향으로 영향을 준다고 하지만 한국의 경우 “아니다”라고 하는 의견도 있습니다. 얼마전 한국은행 총재의 발언입니다.
이주열 한국은행 총재는 17일 ‘물가안정목표 운영상황 점검’ 설명회에서 “과거와 같이 부의 효과를 통해 성장을 촉진하는 선순환 효과가 제한적이다”며 이같이 밝혔다.자산 가격의 부의 효과 대신 자산 불평등 확대와 금융 불균형 누증과 같은 부작용을 초래하고 있다고 이 총재는 말했다.그는 “우리나라의 경우에도, 최근 주택가격 상승 속도가 소득증가율이나 실물경제 상황 등과 비교해 과도하다”며 “금융 불균형에 유의하면서 우려의 시선으로 지켜보고 있다”고 말했다.기준금리 인하가 최근 전셋값 불안 요인이라는 지적에 대해 이 총재는 “크게 보면 저금리가 전세 가격 상승 요인 중 하나로 작용할 수는 있다”면서도 “올해 6월 이후 전세가격 급등 이전부터 저금리 기조가 상당 기간 유지돼왔다”고 일축했다.이어 “저금리가 (전세가격 상승) 주요인이라고 할 수는 없을 것으로 본다”며 “최근 전세가격 상승은 수급불균형 우려가 확산한 데 있다”고 덧붙였다.
이주열 “실물과 자산 괴리 확대…주택가격 과도한 상승 우려돼”중에서
