충격적인 트럼프의 미국 대선 승리, 브렉시트 이상으로 미치게될 경제 파급 전망은?

2016.11.15 00:28 Investment/경제동향 분석



며칠전 미국 대선 결과를 지켜보느라 사무실에서 업무는 거의 못하고 온통 결과가 어떻게 나오게 될지 모니터 화면만 응시한 하루였다.


과거 브렉시트 때는 그래도 어느 정도는 통과를 예상할 수 있었는데, 이번 미국 대선은 개인적으로 쇼킹하지 않을 수가 없는 것이 미국 국민들도 이민자 문제나 양극화로 인한 문제가 예상을 뛰어넘는 구나... 이게 세계적 현실이구나 라는 점이다. 역으로 말하자만 우리는 그동안 매스컴이 하던 얘기나 티비나 인터넷 상에서 헐리웃 스타들이 주장하는 소신 발언들에 그 동안 세뇌되어 있었을 뿐.. 정작 투표권을 가진 많은 미국 시민들이 처한 현실에는 관심조차 없었다는 것을 의미한다. 우리나라도 비슷한 상황은 아닌지 깊히 고민해 볼 이슈이기도 하다.


어쨌든 결론은 지어졌으니 이제 트럼프의 백악관 입성이 가져오게될 경제적 변화를 예상해 볼 시점이다.



1. 국제 유가 및 금리 전개 방향


일단 핵심적인 거시 경제 지표인 국제 유가와 금리에 대해서 살펴보자.


에너지 정책에 대한 트럼프와 대선 경쟁자들의 생각을 비교해 주는 다음의 표를 참고하자.



다른 두 민주당 후보들과 달리 트럼프는 반환경보호주의로 화석연료 개발을 적극적으로 장려하는 인물이다. 따라서 지금보다도 더 원유 생산을 늘리고 친환경 에너지보다는 화석연료를 이용한 에너지 비중을 늘리려하는 정책을 펼친다면 원유 공급 과잉으로 유가가 낮아지리라 보인다.


화석 연료로 인한 지구 온난화를 거의 대부분의 과학자들이 주장하는데 반해 트럼프를 비롯한 다수의 공화당 의원들은 이말을 자체를 부정한다. 즉, 당신의 말은 거짓이며 듣기 싫다는 느낌이다.


일부 보수층이 지구 온난화를 받아들일 수 없는 이유 - 허밍턴 포스트


과연 백악관에서 과학 정책 자문을 비롯해 학계의 의견을 완전히 무시할 수 있을지 모를 일이지만 단기적으로는 원유나 셰일 가스 등 화석 에너지 개발을 장려하고 태양광과 같은 친환경 에너지 산업에는 부정적일 수 밖에 없다.


다음으로 미국 금리에 대해서 국내 주요 언론은 트럼프 당선 이후 올해 12월에 있을 FOMC에서 가능성 높게 점쳐지는 금리 인상에 대한 예상이 상황이 바뀐만큼 일어나지 않을 가능성에 대해 얘기하고 있다. 실제로도 트럼프틑 과거에 미국의 경제 활력을 불어넣기 위해서는 저금리 기조가 계속 유지되어야 한다고 언급했으며 점진적 금리 인상을 추진하고 있는 옐런 연준의장에 대한 불만을 들어내 놓은 바가 있다.


트럼프 "옐런은 이제 실업자…금리 인상 안 된다" - 뉴스1


12월 금리 인상은 이루어질 지 모르지만 올해 이후로 금리 인상 기조가 이루어진다면 연방준비위원회는 트럼프와의 관계가 부담으로 작용할 수 있다.




2. 트럼프 공약이 가져오게될 경제 정책으로 인한 산업 영향 예측





- 부자감세, 저소득층 면세


트럼프는 상실적으로 부자증세를 통해 재정확보와 소득 불균형 문제와 같은 이슈를 해결하고자 하는 기존 정치인들과는 다르게 부자감세를 공약으로 들고 나왔다. 이는 감세 정책을 통해 기업이 더 일하기 좋은 환경으로 만들어서 외국으로 나가 있는 미국 기업을 국내로 다시 불러들이고 다른 곳에 더 투자를 할 수 있는 환경을 만듦으로써 미국 경제를 더 성장시키겠다는 전략으로 풀이된다.


아울러 소득 기준으로 계층을 나누어 22만 5000달러 이상을 버는 집단에 대해서는 33%의 세율을, 7만 5000달러에서 22만 5000달러의 소득군에는 25%, 소득이 7만 5000달러 미만인 저소득층에는 12%의 세율을 부과하고 특히 2만 5000달러 이하에 대해서는 면세를 하는 계획을 갖고 있다.


당장은 세금을 깍아주거나 면세해 주겠다는 말은 듣기에 참 좋다. 허나 다른 공약 중 하나가 향후 수년간에 걸쳐 약 1조 달러의 인프라 투자를 계획하고 있는 것에 대해서는 어떻게 재정을 조달할지 의구심이 드는 부분이다. 국채 발행 등을 통해 재정을 확보할 계획이라면 지금도 감당하기 어려운 국가 부채를 더욱 더 악화시키는 것이된다.


美경제 '트럼프 쇼크' 실종 왜?…세금감면·재정투자 큰 기대 - 뉴시스



- 월스트리트와의 관계


애시당초 트럼프는 월스트리트에 대해 상당히 부정적인 입장이었다. 헤지펀드나 사모펀드의 탈세 행위에 대해 강력히 대응하겠다고 힐러이와 같은 입장을 보여왔다. 그러나 당선 이후에 월스트리트를 규제하는 법안인 도드-프랭크법을 폐지하겠다고 선언을 해 버렸다. 도드-프랭크법은 2008년 글로벌 금융 위기 이후 워가 금융기관들의 탐욕을 억누르기 위해서 오바마 정부가 2010년 발표한 금융감독개혁안이다.


이와 같은 행보에 미국 주식시장은 다우지수 사상 최고치 경신으로 반응을 했다. 그 동안 지원을 해온 후보인 힐러리가 패배하고 트럼프가 당선된대에 불안에 떨었지만 의외로 월가 친화적인 행보를 보임에 따라 증권가 분위기는 썩 나쁘지 않은 모양이다. 주식시장 침체를 우려한 투자자들에게는 걱정거리가 다소 줄어드는게 아닌가 싶다.


월스트리트가 미국 대선 결과를 주목하는 이유 - 시사IN

트럼프의 월가 규제완화 왜?···일단 경제활성화 정조준 - 매일경제



- 화석연료 장려, 신재생에너지는 불필요(?)


개인적으로 트럼프 당선에 대해 가장 걱정되는 부분은 신재생에너지에 대한 트럼프의 입장이다. 석유, 석탄 등 화석 에너지 개발 장려와 파리기후협약 탈퇴 등 에너지 정책에 관한 세계적인 흐름과는 반대의 목소리를 그 동안 내왔기 때문에 트럼프가 신재생에너지 관련 예산이나 투자를 줄이거나 없애는 것이 아니냐는 관측이 많았다. 따라서 태양광 산업이나 2차 전지 산업, 전기차와 같은 신재생에너지 관련 회사들의 주가가 약세를 보였는데 최근 트럼프의 행보를 보면 과연 그 동안 내뱉은 말처럼 실제 행동으로 옮길까하는 의구심을 갖게 한다.


트럼프의 신재생에너지 억압 우려로 테슬라와 솔라시티 주가가 폭락했었지만 최근 반등을 하는 모습을 보였고, 국내 역시 삼성 SDI, LG화학 등 2차 전지관련주와 우리산업, 상아프론테크 등 전기차 관련주들이 반등을 하는 모습을 보이고 있다. 단순히 낙폭 과대에 따른 기술적 반등인지 아니면 우려감 해소인지는 판단하기 이르지만 신재생에너지에 대한 전망은 과학적 근거에 의한 세계적인 추세임을 고려하면 관련 기업을 싸게 살 수 있는 기회인지도 모른다.


[트럼프노믹스] 에너지 공약 수정 가능성 '솔솔' - 뉴스핌


태양에너지 업계, "트럼프 공약 실현 어려워" 관망 - 주간무역



- 철강, 기계, 자동차 등 전통 제조업 강조


트럼프가 강조한 공약 중 하나는 관세율 상승으로 인한 보호무역주의를 통해 미국 내 전통적 공업 지대를 소생시키겠다는 것이다. 소위 러스트 벨트라고 불리는 오하이오, 펜실베이니아, 미시간 등 북동부의 쇠락한 공업지대가 미국의 조선, 철강, 자동차 등 산업의 몰락으로 침체되어 고통 받고 있는 것을 회복시키겠다는 것인데 특히 자동차 산업 중에는 전기차 산업의 지원 감소를 예상하고 있어서 상대적으로 회복 기대감이 더 크게 느껴질 수도 있다.



- 외국에 공장을 가지고 있는 제조업체 불이익


다른 공약은 말 바꾸기를 할 수 있어도 강한 미국을 만들리라는 것은 쉽게 변하지 않을 것 같다. 셰일 가스를 기바능로한 에너지 가격 안정화와 제조 기술 발전을 근간으로 한 리쇼어링은 오바마 때부터 일어나기 시작해 트럼프 재임기간에도 흐름이 유지될 것 같다. 다만 이를 보다 적극적으로 하기 위해 트럼프는 몇 가지 제안을 했는데, 미국 기업의 해외 수익을 국내로 이전하는 것에 대한 세율 인하 정책을 통해 공룡 IT 기업들이 해외에 쌓아둔 현금을 본국으로 들여오게 하려고 35%의 세율을 10%로 조정할 것이라고 말해왔다. 또한 이에 대해 애플 등도 긍정적으로 검토하겠다고 발언한 것으로 알려져 있다.



[트럼프 당선] ‘리쇼어링’ 통해 경쟁력↑ 전후방 산업에 큰 영향 - 디지털데일리


[美 트럼프 시대] 美 IT기업, 해외에 쌓아둔 현금 가져올까 - 서울경제

[트럼프 시대] 애플에 닥칠 3가지 압박..."해외 자금⋅공장 컴백하고 개인정보보호 정책 바꿔라" - 조선비즈



- 강력한 관세를 바탕으로한 보호무역


트럼프 당선이 어떻게 보면 미국 자국민 입장에서는 사업의 포트폴리오가 바뀌는 것일뿐 근본적으로는 미국의 부활을 목적으로 하고 있다는 사실은 변함이 없다. 하지만 어떻게든 미국 혹은 미국 기업과 연관된 나라들은 크던 작던 피해가 있을 수 밖에 없다. 가장 심각하게 생각해야할 나라는 한국, 중국, 일본이 아닌가 한다. 대미 의존도가 낮아졌다고는 하지만 아직도 북미는 중요한 시장이며 미국발 보호무역 주의가 다른 나라로 옮겨갈지 모른다는 점에서 내수시장이 약하고 수출비중이 높은 한국 입장으로써는 앞으로의 주력 산업을 강제적으로 재편해야할 시점이라고 생각한다.


반덤핑 등 보호무역 확산 우려 - 매일경제




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마법공식 파헤치기

2016.11.03 02:13 Investment/계량분석


나름 가치투자자라고 생각하고 있었지만 벤자민 그레이엄, 워렌 버핏, 피터 린치 등 전설적인 투자가들 이후로 최근 몇 년은 가치투자 대가라고 할 만한 사람들에 대해 공부를 게을리 한 것이 사실이다.


최근 몇년 동안 인기가 있었던 가치 투자 방식 중 하나는 '마법공식'이라는 다소 촌스러운 이름의 계량적 투자 기법이다. 조엘 그린블라트라는 투자가가 자신의 저서 <주식시장을 이기는 작은 책> 이라는 책에서 다루고 있는 투자 방법인데, 근본적이면서도 단순하지만 정확하게 적용을 하려면 재무제표 항목 중 쉽게 구할 수 없는 요소가 있어서 실제 적용해 보기는 어려운 전략이다.




조엘 그린블라트, 이미지 출처 - Googling


이 포스팅에서는 그 책에서 말하고 있는 마법공식이 무엇이고 어떻게 구해지는지 분석해 보고자 한다.


마법 공식을 크게 자본수익률과 이익수익률이라는 두 가지 지표를 산출하여 사용한다. 간단히 그 개념을 설명하면, 자본수익률은 내가 사업을 하는데 얼마의 자본을 투자했을 때 특정 기간(예를 들어 1년) 동안 얼마의 이익을 거두었는지를 비율로 표시한 것이다. 이익수익률은 내가 어떤 사업에 투자 했을 때 투자금 대비 이익이 얼마나 났는지를 비율로 표시한 것이다. 자본수익률은 사업가 관점에서, 이익수익률은 투자자 관점에서 바라보는 지표라고 할 수 있다.


흔히 사용되는 지표인 ROA나 ROE는 사업가 관점에서 얼마나 이익이 잘 나는지 사용하는 지표로 자본수익률과 의미상 비슷하고, PER과 같이 주가 대비 이익으로 투자자 관점에서 사용하는 지표는 이익수익률과 의미상 비슷하다.


마법 공식은 상장되어 있는 모든 기업들의 자본수익률을 구해 높은 순서대로 정렬하고, 마찬가지고 상장되어 있는 모든 기업들의 이익수익률을 구해 높은 순서대로 정렬하여 각각의 순위를 합하여 다시 순위를 매기는 스크리닝 기법이다.



자본수익률 순위 + 이익수익률 순위 = 마법공식 순위



위의 공식대로라면 마법공식 순위는 상장기업수가 1000개라고 할 때, 나올 수 있는 가장 높은 순위는 2(=1+1)가 될 것이고 가장 낮은 순위는 2000(=1000+1000)이 될 것이다.


자본수익률의 공식은 다음과 같다.



자본수익률 = EBIT / (순운전자본 + 순고정자산)



이익수익률의 공식은 다음과 같다.



이익수익률 = EBIT / 기업가치



두 지표에 공통적으로 들어가는 항목인 EBIT는 이자 및 세전이익(Earnings Before Interest and Taxes)이다. 순이익 대신에 사용하는 것은 기업마다 부채 수준이나 세율이 다르기 때문에 이런 차별 요소를 제거하여 그 기업이 수익을 얼마나 낼 수 있는 회시인지를 판단하기 위함이다. 재무제표 계정 상 세금, 이자, 감가상각 차감 전 영업이익인 EBITDA에서 유지보수자본 비용을 차감하여 얻을 수 있다.



EBIT = EBITDA - 유지보수자본비용



자본수익률에서 사용되는 순운전자본과 순고정자산은 다음과 같이 구한다.



순운전자본 = 유동사잔 - 유동부채


순고정자산 = 고정자산(비유동자산) - 감가상각비



이익수익률을 계산할 때의 기업가치는 일반적으로 사용하는 시가총액을 그대로 사용하지 않고 기업이 수익을 창출하기 위한 차입조달을 고려하여 계산한다.



기업가치 = 시가총액 + 순이자부담부채



여기서 순이자부담부채는 여러 재무제표 계정의 조합인데, 간단히 정리하면 (총차입금 - 잉여유동자산)의 형태로 산출한다.


이렇게 재무제표 상 여러 가지 항목들을 조합하여 순위를 매겨 스크리닝을 수행하는데, 문제는 이런 재무제표 항목들을 쉽게 구할 수가 없다는 것이다. 네이버나 다음 같은 포털이나 증권사에서 제공하는 재무데이터는 상당히 요약이 되어 있어서 마법공식에 사용되는 항목들로 추출하여 사용할 수가 없다. 또한 마법공식은 상장기업 전체의 재무 데이터를 분석하여 순위를 매기는 방법이기 때문에 이런 많은 재무데이터를 개인이 한꺼번에 구할 방법은 쉽지 않다.


그럼에도 불구하고 필요한 재무데이터를 구해서 마법공식을 검증해볼 예정이다.


다음 포스팅에는 마법공식 창시자가 말하는 마법공식을 대체할 비교적 쉬운 지표로 구성된 스크리닝 방법을 소개해 볼까 한다.



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로봇어드바이저, 마법공식, 조엘 그린블라트, 주식시장을 이기는 작은 책, 주식투자, 퀀트

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  • BlogIcon 19단 완전정복 2016.11.07 00:29 신고

    roa roe 기준으로 나온 실시간 데이터 제공 사이트 공유해요
    http://m.o.woobi.co.kr/stock/magicList.php?type=1

[Prometheus] 백테스팅 도구 'Simulator' 개발 현황

2016.10.30 12:56 Tools/Prometheus




Prometheus Framework를 기반으로 개발 중인 백테스팅 도구, Simulator에 대한 개발이 진행 중이다.


목적은 가상의 주식 투자자를 설정하고 매매전략을 설정한 후, 투자 기간을 정해주면 설정한 룰에 따라 매매가 이루어지면서 전략의 유효성을 검증하는 것이다.


현재까지 진행된 사항은 다음과 같다.


- 가상의 투자자 설정과 전략 설정 인터페이스 : 초기 투자자금, 매수조건/매도조건 설정, 최대 보유 종목 수 설정 등

- 스크리닝 조건 설정 인터페이스 : 스크리닝 방법을 마법공식을 적용할지 다른 분석 조건을 설정할지 선택. 현재는 마법공식만...

- 백테스팅 결과 UI : 각 투자자 별 투자 기간 동안 매일 매일의 보유 자산 및 보유 주식 상황 그리고 어떤 동작을 수행했는지 등에 대한 내용 확인


구현된 프로그램에 대해 간단히 일부 내용을 설명하면 다음과 같다.



백테스팅 시뮬레이션 결과 (클릭하면 크게 볼 수 있음)



위의 그림은 가상의 투자자 Trader1과 Trader2에 각각의 매매전략을 설정하고 2016년 4월 4일 ~ 2016년 10월 21일 사이에 매매를 수행한 결과이다. 초기 투자금액은 각각 1억씩 할당 하였고, 가치투자적 접근을 통해 매수 종목을 선별하였으나 Max 보유기간을 짧게 설정해 놓아 수익률은 좋지 않았다.


상단의 왼쪽으로는 투자자를 선택할 수 있고, 시뮬레이션 한 날짜를 선택하여 해당 날짜에 보유주식 상황을 알 수 있게 하였으며, 오른쪽으로는 각 투자자별 추정 보유 자산이 어떻게 움직이는지 차트로 표현했다. 하단의 왼쪽에는 선택된 날짜에 이루어진 매매를 나타내며, 오른쪽에는 선택된 날짜에 스크리닝한 결과가 어떻게 되는지를 상위 10개만 표시하도록 했다. 이런 UI를 통해 Daily Action이 어떻게 되는지 파악할 수 있다.


이제 기초적인 내용은 개발이 어느정도 되었으나 마법공식과 같은 장기간의 시뮬레이션이 필요한 방법을 위해 장기간의 재무 데이터가 필요하다. 이를 확보하는대로 좀 더 정확한 검증을 할 수 있을 것 같다.


또한 2000개 내외의 기업 분석을 매일 수행해야 하는 일이기 때문에 연산량이 꽤 된다. 좀 더 효율적으로 개선할 수 있는 부분이 있는지 찾아보고 개선할 예정이다. 아니면 추후 엔비디아 CUDA를 도입하여 병렬처리를 하는 방법도 고민해 볼 수 있다.





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자율주행의 완성도를 나타내는 레벨 구분 - 현대차, 테슬라는 어디쯤?

2016.10.24 22:07 Robotics/DeepLearning


가깝게 다가온 미래 기술 중 하나인 자율주행 강국 미국에서는 자율 주행의 성숙도를 나타내는 단계를 대략적으로 구분해 놓고 있다. 미국 도로교통 안전국(NHTSA)에서 정한 레벨 0~4까지 5단계로 구분되는 것이 그것인데, 어느 정도의 성능으로 구분되는지 살펴 보도록 하자.


아래의 그림을 참고하자.




이미지 출처 : 구글링


NHTSA에서 공개한 자료에 따르면 각 레벨별 자동화 성능은 다음과 같다.


No-Automation (Level 0): The driver is in complete and sole control of the primary vehicle controls – brake, steering, throttle, and motive power – at all times.


운전자는 자동차를 제어하기 위한 완전하고도 유일한 제어 수단 - 브레이크, 조향, 연료조절, 동력 등 모든 부분에 있어서 - 이어야 한다.



Function-specific Automation (Level 1): Automation at this level involves one or more specific control functions. Examples include electronic stability control or pre-charged brakes, where the vehicle automatically assists with braking to enable the driver to regain control of the vehicle or stop faster than possible by acting alone.


이 레벨에서는 하나 이상의 자동 제어 기능이 포함되어 있어야 한다. 예를 들어 ESC(Electronic Stability Control, 전자 자세 제어) 기능이나 pre-charged brakes 등 운전자 혼자서 조작하는 것 보다 더 빠른 제어나 제동을 가능하게 하는 자동 보조 시스템이 포함된다.


현재 도로위를 달리고 있는 많은 자동차들이 이 레벨에 속한다.



Combined Function Automation (Level 2): This level involves automation of at least two primary control functions designed to work in unison to relieve the driver of control of those functions. An example of combined functions enabling a Level 2 system is adaptive cruise control in combination with lane centering.


이 레벨은 최소한 두 가지 이상의 주요 제어 기능이 결합되는 사양을 말한다. 이런 결합된 기능에는 차선 이탈 방지 기능이 결합된 Adaptive Cruise Control과 같은 시스템이 이에 속한다.


최근 출시되고 있는 고급 차량에서 이 기능을 탑재하고 있다. 테슬라의 오토파일럿과 같은 선구적인 시스템도 아직은 이 정도의 레벨로 볼 수 있다.



Limited Self-Driving Automation (Level 3): Vehicles at this level of automation enable the driver to cede full control of all safety-critical functions under certain traffic or environmental conditions and in those conditions to rely heavily on the vehicle to monitor for changes in those conditions requiring transition back to driver control. The driver is expected to be available for occasional control, but with sufficiently comfortable transition time. The Google car is an example of limited self-driving automation.


이 레벨의 차량은 확실한 교통 또는 환경적인 조건에 놓여있을 때 모든 안전에 관한 기능들을 자동화 시스템이 완전하게 제어하도록 운전자가 맡길 수 있어야 하며, 이러한 조건 속에서 어떤 변화가 감지되었을 때 운전자에게 제어권을 반환하도록 하는 기능을 통해 안정성에서 깊이 신뢰할 수 있어야 한다. 운전자는 자율 주행 모드에 있을지라도 때때로 스스로 운전할 수 있는 경우가 발생할 수 있음을 예상해야 하지만 제어권 반환에 걸리는 시간은 불편함이 느껴지지 않도록 충분해야 한다. 구글의 제한된 자율주행 기술이 이 레벨에 속한다.


상용차 업체 중에서는 이 레벨을 구현한 회사는 단 한곳도 없다. 다만, 구글이 이 레벨에 가장 가깝다고 판단되지만 구글은 완벽한 자율 주행 기술이 될 때까지 상요화 시키지는 않을 것 같다.



Full Self-Driving Automation (Level 4): The vehicle is designed to perform all safety-critical driving functions and monitor roadway conditions for an entire trip. Such a design anticipates that the driver will provide destination or navigation input, but is not expected to be available for control at any time during the trip. This includes both occupied and unoccupied vehicles.


이 레벨의 자동차는 이동하려는 구간 전체를 모니터링하고 모든 안전 제반 기능들을 완벽하게 수행할 수 있도록 설계되어야 한다. 이러한 설계는 운전자가 출발 전 목적지나 이동 경로를 입력하면 되는 것으로 예상되나 이동 중에 아무 때나 입력할 수 있을 거라고는 기대되지 않는다. 실제 사람이 탑승하거나 탑승하지 않았더라도 이러한 기능은 문제 없이 수행되어야 한다.


이를 위해서는 차량 제어 기술 뿐만 아니라 네비게이션 시스템과 연동되어 주행 경로에 대한 실시간 업데이트가 이루어져야 한다.


원문 출처 : http://www.nhtsa.gov/About+NHTSA/Press+Releases/U.S.+Department+of+Transportation+Releases+Policy+on+Automated+Vehicle+Development




현대차의 자율주행 레벨


물론 우리나라에서도 자율주행에 대한 관심이 높다. 현대차에서도 최근 몇 년 사이 자율주행 관련 연구개발 경력자를 대거 채용하는 등 자율 주행 기술 개발에 노력을 기울이고 있기는 하지만 경쟁사 대비 기술 수준이 한참 뒤쳐저 있는 상태이다. 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC; Adaptive Cruise Control)과 같은 기술은 제어공학 관점에서 봤을 때 어려울 게 없는 기술이며, 자동추자 기능 같은 경우는 사용자 후기를 보면 필요한 센서의 부족으로 구색만 갖추고 있는 듯 보인다. 위의 NHTSA 레벨로 구분하면 레벨 2정도에 해당한다고 볼 수 있다.


자동차 분야의 대기업에 근무하는 지인의 말에 따르면 최근 테슬라와 결별한 이스라엘의 비전 기반의 ADAS 회사인 모빌아이에 계속 구애를 한 끝에 같이 자율주행 관련 기능을 개발하기로 계약을 했다고 한다. 모빌아이는 비전 기반 자율주행에 관한 세계적인 기술을 보유한 업체로 전체 자동차 시장에서 관련 기술로 80~90%에 달하는 압도적인 시장 점유율을 가지고 있는 기업이다. 그런 업체와 최근에야 기술 협력을 하기로 했다는 것은 그 만큼 현대차의 자율 주행관련 기술 개발의 속도가 더디다는 것을 의미한다.


과연 현대차가 완전 자율주행을 위한 기술 로드맵이 있는 것인지, 명확한 비전을 가지고 관련 R&D 인력을 제대로 채용하여 운용할 수 있을지 조금은 우려스럽다. 더욱이 시장에 선보였을 때 다양한 사고 케이스 등 리스크나 터지면 책임감 있게 대응을 할 수 있을지도 걱정스러운 부분이다.



테슬라의 자율주행 레벨


전기차 대중화로 유명할 뿐만 아니라 자율주행을 가장 적극적으로 도입하는 회사 중 하나로 유명한 테슬라가 최근 자사의 자율주행 소프트웨어인 오토파일럿에 대한 명확한 비전을 제시 했다. 더욱이 최근에 현대차의 구애 끝에 협력하기로 한, 비전 관련 자율주행 기술로 세계 시장을 석권하고 있는 모빌아이와 결별한 이후에 이루어진 발표라서 비중있게 봐야할 항목이다.


주요 내용은 2017년까지 NHTSA 레벨 4에 해당하는 완전 자율 주행 기술을 선보이겠다는 내용으로 "차량에 탑재한 8개의 서라운드 카메라가 최대 250미터 범위까지 360도 시야를 제공할 것이며, 업데이트 된 12개의 울트라소닉 센서들이 기존보다 두 배 이상 넘는 거리에 위치한 사물을 감지할 수 있게 됐다"다고 전했다.



테슬라, 모든 차에 완전자율주행 장치 탑재

일론 머스크 “테슬라 완전 자율차, 2017년 도로 달리게 하겠다”


이것은 그 동안의 오토파일럿 운영 등으로 수집된 빅데이터를 통해 발표한 하드웨어 사양이면 더 이상의 추가적인 하드웨어 없이도 완전 자율주행을 할 수 있다는 것으로 해석될 수 있다.


구글이 충분한 실험을 통해 신뢰성있는 데이터를 수집하는데 공을 들이는 동안 테슬라는 이미 시장에 출시된 수 천 수 만대의 테슬라 모델S, 모델X를 통해 오토파일럿의 자율 주행 빅데이터를 수집하여 관련 기술을 빠르게 개발하고 있는 것으로 추정해 볼 수 있다. 구글에 비해서 꽤나 터프하게 연구하고 있다는 느낌이다.


위의 자율 주행 레벨 4에서 알 수 있듯이 완전 자율 주행 기술의 핵심은 출발지와 목적지 간의 적절한 이동 경로의 분석과 센서 데이터를 바탕으로 차량을 주어진 목적 이동 경로에 맞게 제어하는 기술이다. 이를 놓고 볼 때 테슬라는 이미 어느 정도 수준의 레벨 4에 해당하는 기술을 이미 개발한것으로 보이는데, 다음의 영상을 통해 확인해 볼 수 있다.



위의 영상은 테슬라 직원으로 추정되는 운전자가 집에서 출발하면서 부터 운전대에서 손을 놓고 목적지인 회사까지 완전 자율주행으로 출근하는 모습이다. 이미 미래는 어느정도 다가와 있는 것 같다.




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뉴지스탁 vs SIT 서비스 분석

2016.08.29 01:41 Investment




작년 가을 쯤 뉴지스탁의 상품(?)에 대한 분석을 한적이 있다. (참조 -> 뉴지스탁 사업 모델 분석)



뉴지랭크라는 서비스를 바탕으로 최근에는 '젠포트'라는 투자 전략을 정의하고 시뮬레이션하여 알고리즘 기반 트레이딩 성능을 검증하는 서비스를 내 놓은 것 같다. 사실 그러한 개념은 나도 예전에 구상을 해왔던 것이지만 뉴지스탁이 먼저 시장에 내 놓았다는 점에서 일단 인정을 해주고 싶다. 




해외의 주식 투자 관련 서비스 등 중에 유사한 서비스가 있는지 없는지는 잘 모른다. 비록 어렵지 않은 개념이라도 실제 상품으로 내 놓을 정도면 어느 정도 기능 검증은 되어 있으리라고 본다.



뉴지스탁 vs SIT 서비스 분석


이전 뉴지스탁 분석 글에 어떤 분이 댓글로 지적하신 내용을 곰곰히 생각해 본 결과 개인적으로 작업 중이던 프로젝트 중 일부를 웹 서비스로 공개하기로 생각했다. 물론 그 지적 때문만은 아니고 원래는 PC 기반에서 동작하던 프로그램이 사용자 접근성 면에서 불편하여 내가 개인적으로 사용하기에도 편할려고 웹 기반으로 진행하기로 한 것이다.


그 결과 약 2주전에 SIT(Shannon Investment Technologies)라는 웹사이트를 개설하여 서비스를 제공 중이다. 서비스를 이용하는데 별도의 결제가 필요한 것은 아니며 기업 분석 자동화, 스크리닝, 인공지능 기반 알고리즘 트레이딩 등 다양한 시도를 해보고 결과를 공유하고자 만든 사이트이다.


그 중에서 Analyzer라는 서비스는 가치투자자 관점에서 기본적 분석을 수행하여 적정주가를 산출하고 어느 정도의 상승여력이 있는지를 분석해 낸다. 또한 기술적 분석 관점에서도 몇 가지 기술적 지표를 조합하여 Momentum 지표를 산출하여 최근 주가 움직임을 통해 반등 혹은 하락 가능성에 점수를 매겨 주는 기능도 구현되어 있다.



이를 조합하여 S-Point라는 지표를 통해 투자 매력도를 가늠해 볼 수 있게 하였다. 이는 뉴지스탁의 뉴지랭크와 유사하다고 볼 수 있다. 뉴지스탁도 비슷한 분석을 통해 산출된 나름의 지표를 통해 기상도라는 픽토그램을 적용하여 사용자 친화적 UI로 서비스를 제공하고 있다. 근본적으로는 비슷한 스타일의 분석이지만 실제 세부 알고리즘은 알 수 없기 때문에 디테일한 비교는 할 수 없다.


어떤 복잡하고 그럴듯해 보이는 알고리즘을 사용하던 간에 댓글의 지적에서처럼 결국에는 좋은 서비스라는 것을 판가름하는 기준은 '수익률'에 있기 때문에 운용 성과를 가지고 비교를 해 보아야 할 것이다.


운용 성과를 가늠해 보려면 SIT의 경우 실제 매매로 연결시키기에는 충분한 검증이 안되어 있기 때문에 백테스팅 단계를 거쳐야 하는데 이를 위해서는 스크리닝 기능이 필요하다.


SIT 서비스 중 Screener는 이런 스크리닝 단계를 위해 제공되는 기능인데, 아직은 다양한 관점에서의 스크리닝은 제공하지 않는다. 뉴지스탁과 비교하면 랭크PLUS와 같은 기능이기는 한데, 이는 여러 가지 지표의 조합을 통해 다양한 관점에서 분석할 수 있다는 점에서 구현하는 게 어려운 일은 아니다. 조합과 결과 분석에 시간이 필요할 뿐...


현재 제공되고 있는 PER, PBR, 부채비율 조합으로 스크리닝을 하는 기능 이외에 향후에는 S-Point 기반으로 스크리닝을 하는 기능이나 조엘 교수의 마법공식을 기반으로 스크리닝 하는 기능을 추가할 예정이다.



젠포트 ?


작년에 뉴지스탁을 분석할 때는 젠포트라는 서비스가 준비 중이었는데, 지금은 서비스를 하고 있는 모양이다. 뉴지스탁 홈페이지에서 설명하고 있는 내용을 기반으로 추정을 해보면, 투자 알고리즘 전략을 설정한 후 이를 통해 백테스팅 시뮬레이션을 통해 전략을 검증하고 이를 기반으로 매매를 하는 서비스인듯 하다.



예전에 개인 프로젝트로 진행했던 Prometheus 라인 업 중에 Analyzer, Screener와 함께 Simulator라는 백테스팅 툴 개발을 진행했었는데, 이를 기반으로 SIT 서비스를 확장하면 젠포트와 유사한 기능을 구현할 수 있을 것 같다.




다만, 시스템이 충분히 안정되고 운용 성과가 나오는 것을 검증하기 위해서는 필요한 라인업을 구축하여 계속해서 알고리즘이나 매매전략 등을 조정해가며 성과를 검증해 보는 과정이 필요하다.


자본금 2억원, 18명의 임직원 vs 퇴근 후 코딩하는 IT 기업 직장인 1명



개인 프로젝트로 진행하던 프로그램이 공교롭게도 뉴지스탁과 대비될 만한 포인트가 있어서 비교 분석을 하게 되었는데, 아무래도 기업에서 개발하는 서비스와 퇴근 후에 코딩하는 일개 직장인이 만든 서비스가 겉으로 보기에는 있어보이고 없어보이고 차이는 있을 수 있다. 그렇지만 결국에는 알고리즘과 매매 전략에 따른 운용 성과, 즉 수익률이 중요하기 때문에 이것은 쉽게 판단할 문제는 아닐 것이다.


또한 전공을 살려서 신경망을 통한 학습 기능을 매매전략에 적용하게 된다면 어떻게 될까? 아직은 시간을 좀 더 투자해서 환경을 구축해야 하겠지만 이것 저것 다양한 매매 전략을 시도해 볼 수 있는 라인업이 빨리 개발되기를 기대해 본다.




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[SIT] 2016-08-28 시스텝 업데이트

2016.08.28 13:20 Tools/Griffin



안녕하세요.


지난 업데이트에 이어 2016년 08월 28일자 업데이트를 진행했습니다. SIT 비로가기


Analyzer와 Screener 기능을 보완하였으며, 첫화면에 대쉬보드와 같은 기능을 넣어보려고 시도를 좀 했습니다.



Analyzer - Momentum 지표 구현


지난 업데이트에서 도입한 S-Point 라는 지표가 있었는데, Momentum 지표에 대한 공식화가 안되어 Default 값으로 50이 무조건 주어지도록 구현되어 있었습니다. 이를 몇 가지 잘 알려진 기술적 지표의 조합으로 모멘텀 지표를 만들어 적용하였습니다.





기업 가치를 분석하는 Fundamental 지표와 주가 움직임을 분석하는 Momentum 지표를 적절하게 Weighted 조정하여 적용하는 것이 중요할 텐데, 현재는 50 대 50의 비율로 적용하여 S-Point를 계산하도록 되어 있습니다.


그렇기 때문에 본인이 기업 가치에 근거하여 행동하는 투자자라면 Fundamental Point 값에 더 비중을 두시고 차트에 근거하여 행동하는 투자자라면 Momentum Point를 좀 더 유의 깊게 보시기 바랍니다.


뉴지스탁에서 말하는 뉴지랭크의 Fundamental과 Momentum과 개념적으로는 유사하다고 할 수 있을 것입니다. 물론 산출 공식이 같지는 않겠지만, 뉴지랭크와 S-Point 중 어느 것이 더 Helpful 한지는 검증을 해봐야 알 것 같습니다.



Screener - 지표, 시가총액 필터링 기능 구현


기존에 Weighted Normalization 알고리즘에 의해 스크리닝되는 UI에 PER, PBR, 부채비율, 시가총액의 값의 범위를 설정하여 스크리닝할 수 있도록 필터기능을 구현하였습니다.




스크리닝을 할 때, 부채 비율에 민감하여 낮은 부채 비율을 가진 종목만 스크리닝을 하고 싶다는 투자자는 부채 비율의 값의 범위를 따로 설정하여 스크리닝을 하면 됩니다.


마찬가지로 시가총액이 1조 이상인 기업들만 보고 싶다는 분은 시가총액 10000억 이상으로 입력하면 해당 기업만 필터링 되어 보실 수 있습니다.


위의 그림은 PER 10이내, PBR 20 이내 부채비율 100% 이내 인 종목들 중 시가총액 1조 이상인 기업만 필터링 한 결과입니다. 2016년 8월 26일 기준으로 스코어가 0.7 이상은 기업은 SK가 유일하게 나타나고 있습니다. 좀 더 분석을 원한다면 Analyzer에서 SK를 확인해 보면 좀 더 자세히 알 수 있을 것입니다.



대쉬보드 기능 구현


원래 첫 화면에서는 간단한 기능 소개와 개발자의 넋두리가 섞여 있었는데, 불필요한 건 빼고 첫화면에도 유익한 기능을 넣어보고자 대쉬보드 기능을 추가했습니다.


현재까지는 Analyzer 에서 산출되는 S-Point를 모든 기업에 적용하여 돌려보고 그 값의 분포를 시각화해 보았습니다. 또한 S-Point 상위 종목들이 무엇인지 표로 정리해 보았습니다.




S-Point 상위 종목들을 확인하여 Analyzer에서 꼼꼼히 체크하여 Fundamental과 Momentum이 몇 점으로 나왔는지 기업 적정가치는 얼마로 산출되었는지 등을 면밀히 분석하여 투자에 참고 하시기 바랍니다.


첫 화면 대쉬보드 기능은 이제 시작이기 때문에 앞으로 좀 더 그럴듯하고 유익한 정보를 채워 넣겠습니다.



향후 일정


Analyzer에서의 나름 독창적인 투자지표인 S-Point가 어느 정도 정의가 되었습니다. 이제 이 지표의 유효성을 검증해봐야 하는데, 아직 이를 기반으로 실제 투자에 얼마나 도움이 될런지는 모르는 상태입니다. 다만, 기업 분석에 참고만 할 뿐이죠.


S-Point의 유효성을 검증하려면 S-Point 기반의 매매 전략을 적용했을 때 수익률이 어떻게 나오는지 백테스팅이 필요하고 백테스팅을 하려면 과거 재무제표와 주가 정보가 필요합니다.


현재 과거 3~4년치의 주가 데이터는 수집 중에 있으며, 백테스팅을 위한 백테스팅 시뮬레이터를 개발 중에 있습니다. 뉴지스탁과 비교를 하자면 Analyzer/Screener는 뉴지랭크와 대비되고 개발 중인 백테스팅 시뮬레이터는 젠포트와 비교될 수 있을 것 같습니다.


또 하나 적용하려고 하는 것은 조엘 그린블라트의 마법공식을 Screener에 구현해보려고 합니다. 현재 셀프펀드 같은 곳에서 유료로 서비스를 하고 있는데, 재무 데이터 확보에 문제만 없다면 SIT에서 무료로 마법공식의 결과를 볼 수 있게 해보려고 하며, 조엘 교수의 <주식시장을 이기는 작은책>을 열심히 읽고 있습니다.


앞으로 마이너한 기능은 수시로 업데이트할 수 있지만 위의 두 가지는 비교적 시간이 걸리지 않을까 합니다. 많은 응원 부탁드립니다^^ SIT 비로가기

















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[SIT] 2016-08-20 시스텝 업데이트

2016.08.20 11:06 Tools/Griffin



안녕하세요.


SIT 웹사이트의 2016년 08월 20일자 시스템 업데이트를 진행하였습니다.


개선 사항은 크게 Analyzer의 기능 보강과 Screener의 속도 개선입니다.



Analyzer 기능 개선


먼저 Analyzer 기능을 사용할 때, 뭔가 한눈에 안들어 오던 분석 내용에 몇 가지 요소를 추가하여 가독성을 높이고 유저로 하여금 한눈에 저평가/고평가 여부나 투자매력도를 점수화 하여 매수를 할만한지 아니면 매도를 해야하는지를 판단할 수 있도록 기능을 보강하였습니다.


과거 52주 동안 고가/저가를 파악하여 현재가가 어느 위치에 있는지 알려줌으로써 그간 움직임에 비해 낮은 가격인지 높은 가격인지를 알 수 있게 해줍니다.


이런 기능은 괜찮다고 판단한 어떤 회사를 오랬동안 관찰해온 투자자가 그 회사 주식을 사거나 팔려고 할 때 좀 더 싸게 살 수 있거나 높은 가격에 팔수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 다만, 가격이 변동해도 그 회사의 기업가치에는 크게 변화가 없다는 전제 하에서 그렇게 생각할 수 있겠죠.




주가 괴리율은 수익가치와 자산가치로 산출한 그 회사의 적정가격이 현재 가격과 얼마나 차이가 나는지 보여주는 기능입니다. 괴리율이 높을 수록 저평가 되었다는 의미이며, 괴리율이 음수인 경우는 이미 적정가격 보다 많이 올랐다는 의미입니다.


위의 그림과 같이 44.99%의 괴리율을 갖는 경우라면 지금 보다 약 44.99%의 상승 여력이 있다고 해석됩니다.




새로운 요소인 S-Point 라는 지표를 추가하였습니다. 이는 기본적 분석이라고 할 수 있는 재무제표 기반으로 정량적 분석을 한 결과인 Fundamental 포인트와 기술적 분석이라고 할 수 있는 주가와 거래량의 움직임을 분석하여 산출한  Momentum 포인트를 가중 평균하여 산출한 지표로 단순히 기본적 분석과 기술적 분석을 동시에 하여 매수/매도 시점을 좀 더 정확히 파악할 수 있도록 도입된 개념입니다.


현재는 Momentum 포인트는 구현 중인 기능으로 지금은 기본 값인 50에 고정되어 있습니다. 빠른 시일 내에 업데이트 예정입니다.



Screener 기능 개선


다음으로 Screener 기능이 개선되었습니다.


기존에는 스크리닝을 할 때 사용 환경에 따라 2~3분 가량의 시간 소요로 인해 답답하게 느껴졌었습니다. 이번 업데이트에는 이를 개선하여 약 20초 정도 시간에 스크리닝을 완료하도록 속도를 높혔습니다.



또한 위와 같이 스크리닝이 수행되고 있음을 표시하여 기존에 무반응인 것처럼 보이던 UI를 개선하였습니다.





또한 기존에 Score 개산시 오류가 있었던 부분을 수정하였습니다. 기존에도 아마 순위에는 영향을 미치지는 않았을 것입니다.


추후에는 사용자가 스크리닝 조건을 직접 조정할 수 있도록 인터페이스를 개선 예정입니다. 예를 들어, 시가 총액이 3000억 이상인 회사만 스크리닝 한다거나 PER, PBR에 범위를 두거나 할 수 있도록 할 예정입니다.


또한 추가적인 스크리닝 방법에 대한 고민을 하고 있는데, 마법공식으로 알려진 분석 방법을 적용해 볼까 생각 중입니다.



서비스 이용은 무료이며, 다음의 웹사이트에 접속하여 이용하시면 됩니다^^






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Quantative Analysis #05 - 기본적인 주가지표를 통한 스크리닝

2016.08.16 22:52 Investment/계량분석



그러고 보니 이쪽 카테고리로 글을 연재하는 듯 했는데, 어느 순간 멈춰져 버렸다. 기업 분석을 위한 툴을 개발하는 과정에서 소외되었었나보다.



주식 투자를 할 때 단순히 누군가에 의한 추천이나 뉴스 등과 같이 건너들은 회사에 투자하는 단계를 넘어서서 자신이 나름대로 분석을 해보고 투자 근거를 만들어갈 줄 아는 사람이라면 다양한 툴을 활용할 줄 알아야 한다. 그 중에서도 기본적 분석을 토대로 투자를 하는 소위 가치투자자와 같은 사람들이라면 PER, PBR, ROE 등과 같은 주가 지표를 통한 분석을 종종하곤 한다.


허나 상장되어 있는 약 2천개의 기업들 중에서 어떤 회사가 저평가 되어 있고 어떤 회사가 재무적으로 우량한지는 하나하나 분석해 볼 수도 있는데, 이럴 때 스크리닝이라는 기법을 사용하면 원하는 특징을 가지는 회사를 쉽게 발굴해낼 수 있다.


스크리닝은 간단히 말해 PER, PBR 등을 통해 주가가 저평가되었는지를 보거나 부채비율, 유보율과 같은 지표를 확인하여 재무적 안정성을 확인하거나 순이익률, 이익 성장율 등과 같은 지표를 통해 성장성을 검토하여 가장 투자 매력이 높은 회사들을 순서대로 정렬하거나 필터링을 통해 소수의 기업으로 추려내는 과정이다.



스크리닝을 하기 위한 주가지표 선정


스크리닝은 투자자가 어떤 특징을 갖는 회사를 추려내느냐에 따라 어떤 파라미터를 필터링하거나 가중치를 두어 점수를 매길지 결정할 수 있다. 따라서 스크리닝 방법은 꽤나 다양하다고 볼 수 있다.


여기서는 간단히 그 과정을 보려고 하는 관계로 중요하다고 생각되는 3가지 핵심 주가 지표를 선정했다.


기업의 수익 대비 주가의 저평가 정도를 가늠해 볼 수 있는 PER, 자산가치에 대비하여 현재 주가의 상태를 가늠해 볼 수 있는 PBR 그리고 재무적 안정성의 기본이라고 할 수 있는 부채비율을 가지고 스크리닝을 해보고자 한다.


각각의 지표는 그 값이 작을 수록 좋다. PER과 PBR은 수익과 자산가치 대비 현재 주가가 싸다는 의미이므로 값이 작을 수록 좋다. 다만, 수익이 손실인 경우에는 PER이 음수로 계산되므로 이런 경우는 제외시켜야 한다. 부채비율도 마찬가지로 낮은 것이 좋다. 부채비율이 작다는 것은 그 만큼 외부에 빚이 없이 기업을 운영하고 있다는 의미이기 때문이다. 물론 이렇게 생각하는 것은 많이 단순화 시켜서 하는 생각인데, 기업이 영위하고 있는 산업의 특성에 따라 몇 개 지표의 높고 낮음 가지고 그 기업의 성장성을 의심한다던가 하는 것은 잘못된 접근일 수 있기 때문이지만 일단은 참고를 위한 분석임을 감안하자.



Weighted Normalization Scoring 방법


다른 기관이나 투자자들이 어떤 식으로 스크리닝을 하는지 알지는 못하지만 개인적으로 개발한 방법인 Weighted Normalization Scoring을 사용하여 스크리닝을 해보았다. 우선 적용하는 지표의 값이 작을 수록 매력적이라는 전제하에 평균이 0인 Gaussian Distribution 함수를 적용하여 산출하였다.


기본 개념은 N개의 지표를 스크리닝에 적용할 때, 각각의 지표의 중요도에 따른 가중치를 적용하여 그 합이 1로 귀결되도록 수식을 전개하는 것이다. 이 때, 각각의 지표는 Gaussian Distribution 함수를 사용하는데 상장되어 있는 모든 회사의 지표의 평균을 고려한 분산 값을 산출하여 적용된다.


수식은 다음과 같다.





여기서 z는 투자 매력도를 정하는 점수(Score)가 되겠고, α는 각 지표의 가중치, σ는 각 지표에 따른 분산, x는 대상 기업의 각각의 지표이다. 또한 Normalize가 적용되는 수식이기 때문에 아래와 같은 조건이 붙는다.



이렇게 되면 각 항의 Gaussian Distribution 함수의 평균이 0이므로 분산에 따라 지표가 가질 수 있는 값이 0~1 사이가 되며, 모든 항에 대한 Normalize가 되므로 점수 z 값 역시 0~1 사이의 값을 갖는다. 따라서 z가 1로 갈 수록 투자 매력도가 높은 기업이라고 볼 수 있다.



스크리닝 결과


앞에서 설명한 기본적인 3가지 지표를 가지고 Weighted Normalization Scoring 방법을 적용하여 KOSPI와 KOSDAQ에 상장되어 있는 비금융권 회사들을 타겟으로 스크리닝을 진행하였으며, 그 결과는 다음과 같다.




PER, PBR, 부채비율를 기준으로 적용했을 때, 극동유화가 0.8점의 점수로 가장 매력이 높은 기업으로 나타났으며 그 뒤로 넥센, 동양물산기업 등이 높은 점수로 매겨졌다. 점수가 제대로 매겨졌는지는 PER, PBR, 부채비율 등을 확인해 보면 짐작해 볼 수 있다. 극동유화의 PER은 0.82로 상당히 낮은 값으로 나타났으며 PBR도 0.1로 자산가치 대비 상당히 저평가 되었음을 알 수 있다.


넥센의 경우 PER은 동양물산기업보다 높지만 부채비율이 상대적으로 낮아 상쇄가 되어 똑같이 0.78점의 점수가 매겨진 것을 알 수 있다.



물론 이 결과가 온전히 100% 신뢰할 수 있다고 말하기는 어렵다. 다만 기본적인 지표를 가지고 이런식의 접근을 통해 스크리닝을 해 볼 수 있음을 보여주는데 의의가 있다. 또한 이 결과를 토대로 상위 점수를 받은 기업을 추려서 따로 기업분석을 해볼 수도 있다는 점에서도 의미가 있는 결과라고 생각된다.


이러한 시도를 좀 더 확장시켜 주가지표이외에도 다른 파라미터를 적용하여 입체적으로 스크리닝을 시도해 볼 수도 있을 것이다.



위의 스크리닝 결과는 다음의 웹사이트에서 확인해 볼 수 있도록 서비스가 구현되어 있다. 참고하기 바란다.


Shannon Investment Technologies > Screener




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PBR, PER, 기업분석, 부채비율, 스크리닝, 재무제표, 주가분석, 주식투자

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[SIT] 웹기반 기업분석 SIT 파일럿 서비스 오픈!

2016.08.12 14:25 Tools/Griffin




그 동안 개인적으로 작업하던 주식투자를 위한 여러 프로그램들을 개발하고 있었는데, 그 중에 하나인 기업분석 프로그램인 Analyzer의 웹 기반 서비스를 시작하고자 합니다.


(Analyzer의 PC 버전에 대한 내용이 궁금하시다면 다음 포스팅을 참조바랍니다. http://nerve.tistory.com/163)


그 동안 PC 기반의 앱을 개발하다가 PC 기반이 아니거나 DB 접속을 할 수 없는 등의 사용 환경에 따른 제약으로 인해 사용성이 떨어질 수 있겠다라는 판단에 웹 브라우저 기반으로 동작하는 Analyzer 서비스를 기획하고 진행하였습니다.


이제 기본적인 기능은 구현이 되었다 싶어, 가능성을 테스트하기 위한 파일럿 서비스를 할까 합니다. 또한 기업 분석 이외에도 PER, PBR, 부채비율 등과 같은 핵심 지표를 기반으로 투자 대상으로서의 매력에 점수를 매겨 정렬시키는 스크리닝 서비스도 아직 기본적인 수준이지만 제공을 하고 있습니다. (물론 무료 입니다~)


이 블로그와는 별개의 사이트에서 운영하고 있으니 하기 링크를 방문하여 이용해 보시고, Community에도 참여를 하셔서 의견을 주시면 감사하겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다.


아래는 SIT의 Analyzer 서비스의 화면 예시입니다. 서비스 사용에 관한 가이드는 Community > 사용자메뉴얼을 참고하시기 바랍니다.


SIT 사이트로 이동 >> Shannon Investment Technologies




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Analyzer, prometheus, 기업분석, 자동매매, 주식투자

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테슬라의 기가팩토리 그랜드 오프닝 행사 - 수요, 투자, 리튬 확보.. 성공적!!

2016.08.01 08:57 Investment/Tesla


이 포스팅은 2016-08-01 오후 07:40에 수정되었습니다.


드디어 테슬라의 기가팩토리가 2016년 7월 29일에 미국 네바다에서 그랜드 오프닝 행사를 열었다.





애초에 계획으로는 2017년에나 오픈할 예정이었지만 이를 앞당겨 이번달에 오프닝 행사를 갖기로 한것이다. 들리는 이야기로는 전체적으로 건설이 완료된 것은 아니고 배터리가 생산 가능한 일부를 먼저 가동시켜 배터리 생산을 시작할 거라고 한다. 이미 테슬라 모텔3의 성공적인 예약판매로 테슬라 전기차 대중화 가능성을 확인한 만큼 이런 수요를 맞추려면 배터리 대량 생산을 통해 가격을 낮추는 게 필수적이다.


테슬라는 기가팩토리에서 배터리 대량 생산을 통해 KWh 당 배터리 가격을 지금보다 30% 이상 낮출 수 있을 거라 보고 있다.


과연 테슬라는 기가팩토리를 발판 삼아 전기차 대중화를 이룰 것인가? 이에 대해서는 몇 가지 해결해야할 문제가 있다.


1. 수요 문제


이는 이미 지난 테슬라 모델3 발표 및 사전 예약을 통해 가능성을 짐작하게 했다. 이미 알려져 있듯이 예약 판매 시작 일주일 만에 약 40만대의 예약이 이루어졌고, 이는 테슬라의 자체 예상을 훨씬 뛰어넘는 숫자였다.



비록 최근에 오토파일럿의 안정성 이슈가 제기 됐었고, 모델 X의 출시 지연 등의 전적이 있지만 한 번 테슬라 자동차를 타본 사람이라면 엄지를 치켜올린다는 점을 감안하면 앞으로 생산 능력이 걱정될 일이지 수요 문제는 걱정거리가 아닐 것 같다.



2. 투자 자금 문제 - 파나소닉과 테슬라 주식 매도


둘째로 기가팩토리 건설 및 운영에 필요한 자금이다. 전기차 배터리 분야의 파트너인 파나소닉은 기가팩토리 투자에 잠시 머뭇거리더니 투자를 결정지었다. 또한 엘런머스크도 자신의 테슬라 주식을 일부 시장에 매도하여 기가팩토리 투자를 위한 자금을 마련하였다.




전체적으로 50억 달러(약 5조 9575억원)가 투입될 기가팩토리 프로젝트에서 파나소닉은 16억 달러(약 1조 9064억원)를 단계적으로 투입할 계획이다.


모델 3의 생산 등을 위해 지난 5월 엘론 머스크도 약 20억 달러(약 2조 2964억원)어지를 팔았는데, 이 자금이 기가팩토리 투자에도 쓰일 수 있다.


이 밖에도 모델 3의 성공적인 사전 예약 행사로 은행 등 투자사들을 만나 투자를 유치했을 거라는 추측도 해볼 수 있드며, 라스베가스에 지어지고 있는 기가팩토리는 네바다 주로부터 향후 20년간 13억 달러의 세제혜택을 받게 되리라는 사실도 기억해야 한다.



3. 리튬 확보 문제 - 배터리 생산에 필요한 리튬양과 가격 상승


많은 이들이 정작 테슬라의 전기차 대중화의 걸림돌로 지목하는 것이 리튬확보 문제이다. 알다시피 테슬라 전기차에 쓰이는 원통형 리튬이온 배터리를 제작하기 위해서는 충분한 양의 리튬이 필요하다. 또한 앞으로 전기차 수요 상승을 예상하여 리튬 가격이 그 동안 많이 오른 상태이다. 테슬라는 이를 어떻게 보고 있을지 궁금하다.


사실 리튬이온 배터리 제작에 필요한 리튬의 양은 극히 소량이기 때문에 배터리 전체 제작 단가 중에 리튬이 차지하는 비중은 상당히 작다. 따라서 리튬가격이 수십배 폭등하지 않는 한 배터리 생산 가격이 올라가지는 않을 것이다.


그럼에도 불구하고 과연 리튬 가격이 테슬라 전기차 한대에서 차지하는 가격 비중이 얼마나 되는지 궁금하지 않을 수 없다. 여러 인터뷰나 기사 내용을 토대로 분석해 보면 다음과 같다.


리튬 가격이 테슬라에 미치는 민감도를 추정해 보자.




- 기가팩토리 연간 생산 규모 : 50GWh = 50,000,000KWh

- 테슬라 자동차 1대당 평균 60KWh라고 놓고 계산하면 : 50,000,000 / 60 = 833,333대


즉, 기가 팩토리에서 연간 833,333대의 자동차 배터리를 생산하게 된다.


테슬라의 CTO JB 스트라우벨에 따르면 가기팩토리를 정상적으로 운영하기 위해서는 연간 24,000톤의 리튬이 필요하다고 하니, 이를 기반으로 계산하면...


- 연간 수요 : 24,000톤

- 2016년 초 리튬 가격 : 22,000 달러/톤

- 연간 리튬 구입비 : 24,000 x 22,000 = 5억 2800만 달러


이를 바탕으로 대당 리튬 가격 비중을 산출하면,


- 5억 2800만 달러 / 833,333대 = 633 달러 (약 72만원)



모델 3보다 테슬라 기가팩토리가 더 무서운 이유




이 된다. 따라서 현재 배터리 가격을 감안하면 리튬을 구입하는데 사용되는 비중은 그리 크지 않다고 할 수 있다. 다만, 최근의 리튬 가격 상승은 우려스러울 수 있는데, 아직까지는 수십배 폭증하지 않는 한 그리 치명적이지는 않은 수준이다.


정작 문제는 안정적인 리튬 공급에 있는데, 현재 알려진 바로는 기가팩토리를 위한 리튬의 안정적 확보를 위해 네바다 주에 공장을 건설하는 것이라는 이야기도 있다.


테슬라, 네바다 주의 12억 5000만 달러 세제혜택 때문에 기가팩토리 네바다에 세우기로 해


또한 멕시코의 채광 업체와의 계약을 통해 배터리 생산 규모를 충분히 커버할 만큼의 리튬을 확보할 수 있을 거라는 예측도 있다.


테슬라, 북부 멕시코의 채광 회사들과 리튬 화합물 구매 계약 체결



결론적으로 기가팩토리 건설은 순로좁게 진행되고 있으며, 테슬라의 미래는 밝다고 할 수 있다.


아래 오프닝 행상 동영상을 참고하기 바란다.



<기가팩토리 오프닝 행사 동영상>




아래 동영상은 이번 기가팩토리 오프닝 행사에 참가한 어떤 할아버지가 건설 중이며 일부 가동 중인 기가팩토리를 투어한 내용을 담고 있다. 배터리 셀이 어떻게 제작이 되는지 생산은 어떤 식으로 이루어지고 있는지 확인해 볼 수 있다.




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기가팩토리, 네바다, 리튬, 리튬광산, 모델3, 모델S, 모델X, 엘론 머스크, 전기차, 테슬라, 테슬라 마스터플랜, 파나소닉

Trackbacks 0 / Comments 4

  • BlogIcon 도플파란 2016.08.01 10:38 신고

    견학가보고 싶어지네요..ㅎㅎ 리튬을 안정적으로 제공받기 위해서.. 광산회사회사와 협약도 좋지만... 재활용하는 라인도 있었으면 하는 생각이..개인적으로 해봅니다.

    • BlogIcon Eddie.Kim 2016.08.01 10:46 신고

      좋은 아이디어네요~ 다만 재활용에 필요한 비용이 충분히 저렴해야지만 채산성이 나오지 않을까요.. 기술이 발전하면 리튬 배터리 재활용 기술이 많이 사용될 지도 모르겠네요^^

  • BlogIcon 이리오시 2016.08.01 17:34 신고

    오와 여러 기사 링크와 더불어 신뢰도 있고 수준있는 글이 여기에 또 있었네요. 잘 보고갑니다!

    • BlogIcon Eddie.Kim 2016.08.01 17:46 신고

      앗! 감사합니다~~
      나중에 포스팅 내용이 업데이트 될 수 있으니 또 들러주세요~~^^

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