2월 포트폴리오 개별 종목들의 알파 극대화...
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계량분석
1 2014. 11. 19 1
안혁 CFA ([email protected]) ☎ 02-3276-6272
2월 포트폴리오 – 개별 종목들의 알파 극대화 전략
� 월간 퀀트 포트폴리오 <Korea Quant> 발간
� 2월 투자 아이디어 – 종목 장세 지속, 어닝쇼크 가능성 낮은 종목 등 4가지 아이디어 제시
� 코스피200을 벤치마크로 하는 퀀트 포트폴리오 제시
� 월간 퀀트 포트폴리오 <Korea Quant> 발간
한국 시장에 특화된 투자 포트폴리오 제시
한국투자증권 퀀트팀의 새로운 보고서인 <코리아 퀀트(Korea Quant)>를 발간한다. 이 보고
서는 기존의 <글로벌 퀀트(Global Quant)>에서 한국 롱숏 포트폴리오 부분을 독립시키고
<KIS 포트폴리오 전략>1의 모델 포트폴리오를 계승함으로써 투자 목적이 서로 다른 다양한
투자자들에게 맞춤형 포트폴리오를 제시하고자 한다. 이로써 한국투자증권 퀀트팀의 보고서
는 한국 시장에 특화된 <Korea Quant>와 한국을 제외한 글로벌 시장을 다루는 <Global
Quant>로 이원화된다.
<표 1> 한국투자증권 퀀트 보고서 변경 내역
변경 전(2014년) 변경 후(2015년)
보고서명 분석 국가 보고서명 분석 국가
Global Quant 한국 Korea Quant(신규) 한국
미국 Global Quant 한국 외
중국
일본
자료: 한국투자증권
포트폴리오 구성 원칙
<Korea Quant>가 제시하는 포트폴리오는 크게 아래 두 가지 원칙에 기반해 구성된다.
1) Know Your Client – 투자 목적에 따른 맞춤형 포트폴리오 제시
높은 성장률을 보여왔던 과거 한국 주식시장에서 투자자들이 필요로 했던 포트폴리오는 높은
수익률을 가져다 줄 수 있는 고위험-고수익 포트폴리오였다. 대부분의 국내 증권사 역시 이
러한 투자자들의 요구에 부합해 높은 수익률에 초점을 맞춘 단일 포트폴리오를 제시해왔다.
하지만 한국 시장의 성장성이 낮아지고 금융 시장이 선진화되면서 다양한 투자목적을 가진
투자자들의 비중이 높아지고 있다. 패시브 투자를 하는 인덱스 펀드와 절대수익을 추구하는
롱숏 펀드의 성장이 대표적이다. 또한 한국 시장에서 주도적인 역할을 했던 액티브 펀드를
보면, 불특정 다수를 상대로 모집하던 공모 펀드의 비중은 줄어들고 연기금/보험사의 운용자
금을 위탁 받는 아웃소싱 펀드의 비중이 높아지고 있다. 주가 변화 패턴 역시 ELS와 같은
장외파생 상품의 규모가 커지면서 과거와 다른 양상을 띄는 경우가 많아지고 있다. 따라서
현재 한국 시장에서는 기존의 단일 포트폴리오가 아니라 투자자의 서로 다른 투자목적에 대
응할 수 있는 맞춤형 포트폴리오가 필요하다.
1 노근환 외, ‘KIS 포트폴리오 전략 – 1월 효과와 소형주, 유가, 기업실적’, 한국투자증권, 2015.1.5.
2015년 Target KOSPI 2,130pt
12MF PER 9.96배
12MF PBR 0.97배
Yield Gap 8.0%P
한국 시장 포트폴리오 제시
과거 – 단일 포트폴리오 제시
현재 - 다양한 투자자에 적합
한 맞춤형 포트폴리오 필요
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맞춤형 포트폴리오를 제시하기 위해서는 고객의 투자목적(risk objectives)과 투자성향(risk
tolerance)을 정확하게 이해해야 한다. 이를 위해 <Korea Quant>는 ‘Know Your Client’를
모토로 삼고 행태재무학(behavioral finance) 중심으로 재편되고 있는 최신 투자 이론을 적
극적으로 받아들여 고객을 이해하고 포트폴리오를 구성하는데 활용하고자 한다. 또한 과거의
투자 이론 중 더 이상 유효하지 않은 이론은 과감히 도려내 빠르게 변하는 현대 투자 시장에
뒤쳐지지 않은 포트폴리오를 제시하고자 한다. 제조업이 발전하면서 소품종 대량생산에서 다
품종 소량생산으로 변해왔듯이 한국 시장의 포트폴리오 제시 방식 역시 바뀔 것으로 확신하
며, 그 중심에 <Korea Quant>가 있을 것이다.
첫 번째 <Korea Quant>는 일반적인 기관투자자를 위한 모델 포트폴리오(10페이지)와 절대
수익 추구를 위한 롱숏 포트폴리오(12페이지)를 제시하는 것으로 시작한다. 추후에 중소형주
포트폴리오, 기술적 분석에 기반한 단기 포트폴리오, 1년 이상의 장기 투자자를 위한 가치주
포트폴리오 등 다양한 투자 포트폴리오를 제시할 계획이다.
<표 2> Korea Quant 포트폴리오 라인업
포트폴리오 성격 접근법
퀀트 모델 포트폴리오
- 인핸스드 인덱스(벤치마크: Kospi200)
- 기관투자자
- 종목수: 30 종목 내외 / 대형주 위주
- 목표 초과수익률 8%p, Active Share2 50%
정성분석
계량모델
퀀트 롱숏 포트폴리오
- 절대수익형
- 공매도 가능한 기관투자자/펀드
- 종목수: 5페어~20페어
계량모델
자료: 한국투자증권
2) Big Data - 퀀트 모델을 이용한 포트폴리오 구성
<Korea Quant>에서 제시하는 포트폴리오는 여러 종류의 퀀트 모델을 바탕으로 구성된다.
퀀트 모델의 기초 데이터로 수치뿐만 아니라 애널리스트의 정성적인 투자의견도 고려하기 때
문에 다양한 투자 신호를 활용한 일종의 빅데이터(big data) 모델로 이해하는 것이 적절하다.
아래에서 이 보고서에 소개될 퀀트 모델들을 간략히 소개한다.
① Positive Scoring 모델
이 모델은 <Korea Quant>의 가장 최상단에서 작동하는 모델로 하위 퀀트 모델들과 애널리
스트의 투자 의견 등에서 나오는 여러 가지 매매 신호를 종합해 최종 매매 신호를 도출하는
역할을 한다[그림 1].
포지티브(positive)라는 단어를 사용한 이유는 매매 신호를 스코어링 하는 방식이 콜옵션매
수 형식으로 작용하기 때문이다. 다시 말해 특정 종목에 대해 2개 모델에서 매수, 1개 모델에
서 매도 신호를 낼 경우 이 모델은 매도 신호가 있음에도 불구하고 매수신호를 최종 신호로
판단한다. 즉, 긍정적인 신호가 많다면 그에 반대되는 신호가 있더라도 다수의 매매 신호를
그대로 받아들인다는 이야기이다. 이러한 도출 방식은 여러 가지 좋은 점이 있더라도 흠 또
는 결격사유가 있을 경우 불리하게 작용하는 소위 정치권의 ‘네거티브(negative) 전략’과 반
대되는 전략이다. 실제로 이 모델을 사용한 포트폴리오의 수익률은 일반적인 스코어링 방식
의 수익률보다 우수했다3. 우수한 수익률은 이 모델이 종목 선정과정에서 겪는 행태재무학적
인 따라하기(social proof)와 후회회피(regret aversion) 편견을 제거하기 때문이다.
2 안혁, 박소연, ‘Active Share – 펀드평가의 새로운 기준’, 한국투자증권, 2013.11.21. 3 이 효과에 대해서는 향후 추가적인 보고서를 통해 자세히 설명할 예정이다.
낡은 투자 이론에서 탈피하고
현대 투자 이론을 적극 반영
모델 포트폴리오와 롱숏
포트폴리오 제시
퀀트 모델과 정성적인 투자
의견을 활용한 빅데이터
모델 활용
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이 모델의 장점은 퀀트 모델에서 나오는 매매 신호뿐만 아니라 애널리스트의 정성적인 판단
을 종합적으로 반영한다는 점이다. 이러한 점은 퀀트 모델이 잘 맞지 않는 패러다임 변화 과
정에 있거나 금융위기에 포트폴리오 수익률을 방어하는 수단으로 활용할 수 있다는 장점이
있다.
[그림 1] Positive Scoring 전략 개념
자료: 한국투자증권
② 분포분석 모델4
분포분석 모델은 주식의 밸류에이션과 수익률 간의 관계를 수익률 분포 관점에서 분석한 모
델이다. 이 모델은 기존 멀티팩터 모델의 단점을 해결할 수 있으며, 가장 높은 수익률을 기대
할 수 있는 밸류에이션 구간을 행태재무학 관점에서 판단할 수 있도록 도와준다.
이 모델의 백테스트 결과에 따르면 성장성이 높고 PER이 낮은 종목이 저평가됐다고 판단해
매수를 추천하는 전통적인 투자 이론이 실제로는 옳지 않다는 사실을 발견할 수 있었다. 오
히려 성장성은 시장 평균 또는 평균보다 조금 낮으면서 PER이 낮은 종목의 수익률이 가장
우수했다[그림 2].
③ 경로분석 모델5
경로분석 모델은 분포분석 모델의 프레임 상에서 각 종목들이 밸류에이션이 어떻게 변해왔는
지를 파악해 향후 주가 변화의 패턴을 판단할 수 있게 도와주는 모델이다[그림 3]. 기존의
분포분석 모델이 횡단면적(cross-sectional) 접근이라면, 경로분석 모델은 시계열적(time
series) 접근이라고 할 수 있다. 이 경로분석 모델을 통해 한국 시장 종목을 분석해 7가지
경로변화 패턴을 찾아냈고, 종목마다 독특한 경로 프로파일 데이터베이스를 축적했다.
4 안혁, ‘How to Pick Smart? - 분포분석을 이용한 밸류에이션 모델’, 한국투자증권, 2011.11.28 5 안혁, ‘How to Pick Smart? (2) - 여기 KOSPI200 종목들의 이력서가 있습니다’, 한국투자증권, 2012.4.18
Positive Scoring
모델1
모델2
모델3
스트레터지스트
섹터 애널리스트
차티스트
계량분석(Quantitative)
정성분석(Qualitative)
매매 신호(Long/Short)
Long/Short
Long/Short
Long/Short
Long/Short
Long/Short
Long/Short
투자자의 행태재무학적 특성
을 반영한 밸류에이션 모델
각 종목마다 독특한
밸류에이션 변화 패턴 파악
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[그림 2] 분포분석 모델 개념 [그림 3] 경로분석 모델 개념
자료: 한국투자증권 자료: 한국투자증권
④ 롱숏 추세분석 모델6
롱숏 포트폴리오는 공매도 비용과 상대적으로 짧은 투자기간 때문에 일반적인 뮤추얼펀드처
럼 해당 종목이 원하는 방향으로 움직일 때까지 기다리기 어렵다. 따라서 롱숏 포트폴리오는
현재 추세가 통계적으로 유의미하게 발생하는 페어를 선택, 집중 투자해야 한다.
롱숏 추세분석 모델은 당사가 개발한 아웃퍼폼 지수를 통해 한국 시장 26개 업종과 15개 팩
터를 분석해 통계적으로 무작위성(random)에서 벗어나 추세가 발생하는 업종과 팩터 조합
을 찾아 롱숏 페어를 도출한다[그림 4]. 이 모델은 높은 설명력을 가진 영역과 롱숏 방향 파
악에 도움을 주며, 추세를 파악하는데 신뢰가 높고, 양방향 매매 신호 도출이 가능한 장점이
있다.
⑤ 기술적 분석(크로스 전략)7
우리는 2013년 보고서에서 퀀트적인 방법론을 이용한 크로스 전략(골든/데드 크로스)을 테
스트했다. 그 결과 각 종목마다 최적 이동평균선 기준일이 다르고, 골든 크로스와 데드 크로
스가 발생하는 추세 방향이 중장기적으로 바뀌는 현상을 발견했다. 이 현상을 이용해 단일
파라미터를 모든 종목에 적용하려는 기존의 기술적 분석에서 벗어나 종목마다 최적화된 기술
적 분석 파라미터를 도출해 수익률을 극대화 할 수 있다.
6 안혁, ‘Global Quant – 퀀트를 이용한 효과적인 글로벌 주식 분석’, 한국투자증권, 2014.1.28 7 안혁, ‘차트 레알 사전 – 퀀트를 이용한 기술적 분석’, 한국투자증권, 2013.5.15
1 2 3 4 5X축 성장성
(Growth)
20 -25
15 -20
10 -15
5 -10
0 -5
-5 -0
-10 --5
-15 --10
-20 --15
고성장저성장
Y축
주가수준
(PER*)
고PER*
2
3
4
5
1저PER*
연평균
초과수익률
(%p)
고평가
(매도)
저평가
(매수)
20042005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
현재
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Growth
PER*
고평가
(매도)
저평가
(매수)
통계적으로 유의미한 추세
파악
종목마다 최적화된 기술적
분석 파라미터를 도출
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[그림 4] 롱숏 추세분석 모델 개념 (아웃퍼폼 지수) [그림 5] 기술적 분석(크로스 전략) 개념
자료: 한국투자증권 자료: 한국투자증권
06 07 08 09 10 11 12 13 14 15
대형주 아웃퍼폼 지수(화학) 대형주 아웃퍼폼 지수(기계)
대형주
언더퍼폼
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
20135 7 10 15 20 30 40 50 60 80 100 120 150 180 250
연도
이동평균 기준일
50-70
30-50
10-30
-10-10
-30--10
-50--30
-70--50
수익률(%)
50 >
추세추종 유리
평균회귀 유리
-50<
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� 2월 투자 아이디어
종목 장세 지속 예상
2월 투자전략의 기본 방향은 시장과 특정 업종의 방향성보다 개별 종목에 베팅하는 데 두어
야 한다고 판단한다. 기술적으로는 베타=1과 업종 비중 중립 포트폴리오를 제안한다.
시장 방향성 측면에서 보면, 코스피는 PBR 1배 지지선을 지키며 반등했지만 이익 추정치가
하향되는 가운데 어닝쇼크가 빈번한 4분기 실적 시즌을 맞고 있다는 점이 뚜렷한 상승 모멘
텀을 찾기 힘든 이유다[그림 6]. 또한 저PER, 저PBR 등 주요 스타일의 팩터 설명력이 매우
낮을뿐더러 이익 추정치가 상향되는 종목의 아웃퍼폼 강도가 약한 점도 탑다운 방식의 투자
판단에 대한 신뢰성을 낮춘다[그림 7].
[그림 6] 좁은 박스권에 다시 갇힌 코스피
자료: WiseFn, 한국투자증권
[그림 7] 한국 시장 팩터 설명력
자료: WiseFn, 한국투자증권
따라서 포트폴리오의 알파는 시장 및 업종 판단과 같은 탑다운 전략보다 개별 종목의 독립적
인 알파를 엮어 포트폴리오 전체의 알파를 극대화 하는 전략이 합리적이라 생각한다. 앞으로
소개할 4분기 실적시즌 대응 전략, distressed stock 전략, 롱숏 전략을 적극 활용할 것을 추
천한다.
1,400
1,500
1,600
1,700
1,800
1,900
2,000
2,100
2,200
2,300
11 12 13 14 15
Kospi PB=1
10 11 12 13 14 15
저PER주 아웃퍼폼 지수 추정치 상향종목 아웃퍼폼 지수
낮은
설명력을
보이는
스타일
투자
시장과 업종의 방향성 판단
신뢰도가 낮은 시기
개별 종목의 알파를 극대화
하는 전략 필요
계량분석
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단, 최근 주가 상승 모멘텀이 강한 업종은 시총 비중 대비 이익 기여도가 낮은 업종으로 에너
지, 화학, 증권, IT 등과 같이 경기에 민감한 업종들이 많이 차지했다[그림 8]. 우리는 이 업
종들의 주가 상승 모멘텀을 반영해 소재, IT, 에너지 업종 등의 비중을 중립 대비 소폭 상향
하는 반면, 경기에 민감하지 않은 필수소비재, 통신서비스, 유틸리티 업종 등의 비중은 중립
대비 소폭 하향하는 전략을 제안한다[그림9].
[그림 8] 시총대비 초과 이익 기여도와 최근 1개월 업종 지수와의 관계
자료: WiseFn, 한국투자증권
[그림 9] 퀀트 모델 포트폴리오의 active risk
자료: 한국투자증권
4분기 실적 시즌 – 어닝쇼크 가능성이 낮은 종목
2월에는 본격적으로 4분기 실적 시즌에 들어가므로 실적 시즌에 주가가 좋을 종목을 선정하
는 전략이 유효하다. 일반적으로 한국 기업들의 4분기 이익은 다른 분기에 비해 작은 경향이
높았다. 더구나 2010년 이후 4분기 실적은 어닝쇼크 수준으로 예상 이익대비 40% 이상 낮
은 실적을 발표했다[그림 10]. 따라서 이번 4분기 실적 시즌도 보수적인 관점에서 예상보다
좋은 실적을 발표하는 기업보다는 어닝쇼크 가능성이 낮은 종목을 포트폴리오에 편입해 어닝
쇼크의 위험을 피하는 전략이 필요하다.
-10
-5
0
5
10
15
-4 -2 0 2 4 6 8 10
1개
월업
종수
익률
(%)
시총비중 대비 초과 이익(2015F) 기여도 (%p)
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
필수소비재
경기소비재
유틸리티
통신서비스
산업재
건강관리
금융
에너지
소재
IT
(%p)
단, 경기민감업종 소폭 비중
확대, 경기방어업종 소폭 비중
축소 제안
최근 3년간 4분기 실적은 40%
이상의 어닝쇼크
계량분석
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[그림 10] 연도별 4분기 어닝쇼크
주: 2008년 4분기는 글로벌 금융 위기로 인해 적자 / 자료: WiseFn, 한국투자증권
이런 관점에서 시가총액 상위 300위 안에 드는 종목 중 최근 2년간 4분기 어닝쇼크 폭이
50% 이하이고, 가장 최근 실적인 2014년 3분기 실적이 컨센서스 대비 -10% 이내의 실적
을 달성한 종목을 <표 3>에 정리했다.
<표 3> 어닝쇼크 발생 가능성이 낮은 종목
종목코드 종목명 시가총액 예상치 대비 실적치 괴리율(%)
(십억원) 4Q12 4Q13 3Q14
A068870 LG 생명과학 729 398.4 -11.9 361.5
A000100 유한양행 1,890 8.4 -21.3 54.8
A081660 휠라코리아 1,196 134.8 503.2 44.4
A093050 LF 877 -13.9 -1.6 40.0
A037620 미래에셋증권 1,831 28.0 -33.3 35.6
A088350 한화생명 6,914 -28.8 -18.9 31.5
A032830 삼성생명 22,200 -36.3 -42.7 25.3
A002270 롯데푸드 865 -17.8 18.9 22.7
A051600 한전 KPS 3,672 -5.9 59.2 20.0
A161890 한국콜마 1,106 -3.7 -30.5 13.3
A055550 신한지주 20,675 -19.5 -16.2 12.4
A035420 NAVER 26,041 26.5 -45.7 8.5
A126560 현대에이치씨엔 484 -2.5 -17.3 8.4
A016170 로엔 1,182 -22.5 70.5 7.1
A161390 한국타이어 6,342 -1.4 -29.9 7.0
A010130 고려아연 8,105 -23.2 -22.2 5.4
A017670 SK 텔레콤 22,084 18.2 -29.5 5.0
A000810 삼성화재 13,218 -45.1 -30.6 2.6
A003670 포스코켐텍 782 -11.8 -22.7 2.3
A063080 게임빌 899 1.3 6.0 -0.4
A000080 하이트진로 1,638 -36.5 64.9 -1.8
A114090 GKL 2,487 26.6 -17.1 -2.4
A108320 실리콘웍스 473 -43.3 51.9 -4.5
A005930 삼성전자 202,095 0.7 -15.8 -4.7
A007070 GS 리테일 1,948 -17.5 7.4 -7.7
A028050 삼성엔지니어링 1,246 -1.2 128.6 -8.2
A139130 DGB 금융지주 1,441 -34.1 -46.1 -8.7
A004170 신세계 1,664 -21.3 -10.2 -8.8
A071320 지역난방공사 576 65.5 -17.6 -9.8
자료: WiseFn, 한국투자증권
북 밸류가 우수한 distressed stock
한국투자증권 퀀트팀은 지난 2014년 11월 보고서를 통해 사업 또는 재정적인 부분에서
위험을 겪고 있어 본래 가치에 비해 큰 폭으로 할인 거래되지만 투자 매력이 있는 시가총액
1,000억 원 이상인 distressed stock 10종목을 제시했다<표 4><표 5>8. 여기에는 정유,
화학, 철강, 조선, IT 등 업황 부진으로 주가가 장기간 크게 하락한 종목들이 많이 포함됐다.
8 안혁, ‘Global Quant - 불황을 견딜 수 있는 종목, 과도한 주가 하락은 기회’, 한국투자증권, 2014.11.19.
-5.2 -9.1
-28.0
-133.9
-44.0
-24.0
-46.8 -46.8 -41.1
-160
-140
-120
-100
-80
-60
-40
-20
04Q05 4Q06 4Q07 4Q08 4Q09 4Q10 4Q11 4Q12 4Q13
Distressed stock의 투자매력
높아져
계량분석
9 2014. 11. 19 9
다행히도 2015년 들어 이 업종의 주가가 반등하는 모습이 나타나면서 distressed stock의
투자매력이 높아지고 있다고 판단해 매수 포트폴리오에 적극 반영할 것을 제안한다.
<표 4> Distressed Stock 추천 종목
종목코드 종목명 역사적 최소 PBR 현재 PBR (trailing) 시가총액(십억원) 매출액(십억원) 자본총계(십억원) 부채비율
연도 PBR PBR 할인율(%) PBR
최소연도 현재 증가율(%)
PBR
최소연도
최근4
분기 증가율(%)
PBR
최소연도
최근
분기 증가율(%) 3Q14(%)
A010950 S-Oil 2004 0.97 1.23 27.0 3,276 6,552 100.0 10,689 31,192 191.8 2,437 5,320 118.3 128.3
A096770 SK 이노베이션 2008 0.56 0.57 1.9 4,498 8,803 95.7 45,737 65,081 42.3 7,316 15,430 110.9 115.2
A005490 POSCO 2004 0.64 0.56 -12.9 11,655 23,192 99.0 19,792 63,823 222.5 16,110 41,585 158.1 86.8
A042670 두산인프라코어 2008 0.74 0.76 2.2 1,324 2,199 66.1 3,963 7,688 94.0 1,546 2,909 88.2 245.1
A009150 삼성전기 2009 0.99 1.24 25.6 2,480 4,997 101.5 3,192 7,418 132.4 2,574 4,019 56.1 69.1
A038060 루멘스 2009 1.06 1.36 28.6 73 311 327.2 133 607 356.3 88 228 160.6 59.7
A012450 삼성테크윈 2004 1.01 0.70 -30.5 550 1,169 112.6 1,981 2,805 41.6 650 1,666 156.4 118.1
A001120 LG 상사 2008 0.60 0.93 55.1 388 1,314 239.0 5,917 11,719 98.1 607 1,412 132.8 239.6
A065680 우주일렉트로 2009 0.59 0.95 60.5 50 155 207.1 160 195 22.0 81 164 101.3 23.1
A009540 현대중공업 2004 0.39 0.49 24.4 1,706 8,056 372.2 9,084 54,286 497.6 3,621 16,603 358.6 197.7
자료: WiseFn, 한국투자증권
<표 5> Distressed stock 판단 기준
No. 판단 지표 판단 기준
1 PBR 현재 PBR이 2004년부터 2011년까지의 역사적 최저 PBR 대비 20% 이하
2 부채비율 (1) 300% 이하
(2) 300% 이하여도 역사적 최저 PBR 시점 대비 부채비율이 크게 상승하지 않은 종목
3 자본총계 역사적 최저 PBR 시점 대비 자본총계 증가
4 매출액 역사적 최저 PBR 시점 대비 매출액 증가
5 시가총액 1,000억 원 이상
6 제조업 금융, 지주회사 제외
자료: 한국투자증권
유의미한 롱숏 신호
앞에서 언급했듯이 시장과 업종의 방향성에 대해 의미 있는 신호를 찾기 어려운 시점이다.
하지만 세부적으로는 각 업종마다 신뢰도 있게 나타나는 의미 있는 추세를 발견할 수 있었다.
우리의 롱숏 추세분석 모델을 통해 <표 6>과 같은 롱숏 투자 아이디어를 제시하고 관련 롱
숏 포트폴리오를 <표 8>에 제시한다(12페이지).
<표 6> 롱숏 투자 아이디어 (한국 시장)
추세 판단 Long Short 참조
에너지 대형주 언더퍼폼 지속 중소형주 대형주 [그림 11]
저PER주 언더퍼폼 전환 고PER주 저PER주 [그림 11]
건설 저PBR주 아웃퍼폼 지속 저PBR주 고PBR주 [그림 12]
고ROE주 언더퍼폼 지속 저ROE주 고ROE주 [그림 12]
기계 저PER주 아웃퍼폼 지속 저PER주 고PER주 [그림 13]
추정치 상향종목 아웃퍼폼 지속 추정치 상향 종목 추정치 하향 중목 [그림 13]
음식료 저PER주 언더퍼폼 지속 고PER주 저PER주 [그림 14]
통신서비스 저PER주 아웃퍼폼 지속 저PER주 고PER주 [그림 14]
자료: 한국투자증권
롱숏 추세분석 모델을 통해
업종마다 신뢰도 있게
나타나는 의미 있는 추세 도출
계량분석
10 2014. 11. 19 10
[그림 11] 에너지 업종 팩터 설명력 [그림 12] 건설 업종 팩터 설명력
자료: 한국투자증권 자료: 한국투자증권
[그림 13] 기계 업종 팩터 설명력 [그림 14] 음식료, 통신서비스 업종 팩터 설명력
자료: 한국투자증권 자료: 한국투자증권
10 11 12 13 14 15
저PER주 아웃퍼폼 지수 대형주 아웃퍼폼 지수
대형주
언더퍼폼
저PER주
언더퍼폼
10 11 12 13 14 15
저PBR주 아웃퍼폼 지수 고ROE주 아웃퍼폼 지수
저PBR주
아웃퍼폼
고ROE주
언더퍼폼
10 11 12 13 14 15
저PER주 아웃퍼폼 지수 추정치 상향종목 아웃퍼폼 지수
저PER주,
추정치
상향종목
아웃퍼폼
10 11 12 13 14 15
저PER주 아웃퍼폼 지수(음식료)
저PER주 아웃퍼폼 지수(통신서비스)
저PER주
언더퍼폼
저PER주
아웃퍼폼
계량분석
11 2014. 11. 19 11
� 퀀트 포트폴리오(2015년 2월)
퀀트 모델 포트폴리오
� 포트폴리오 성격
- 인핸스드 인덱스(BM: Kospi200), 기관투자자, 대형주
� 주요 투자 아이디어
- 시장, 업종 중립(단, 경기민감주 소폭 비중 확대, 경기방어주 소폭 비중 축소)
- 4분기 어닝쇼크 방어 예상 종목
- Distressed Securities
- 유의미한 롱숏 추세
<표 7> 퀀트 모델 포트폴리오(2015년 2월)
업종 세부업종 종목코드 종목명 투자비중 시가총액 주가 수익률 밸류에이션(2015F) 업종 비중(%,%p)
1 개월 PER PBR EPS 증가율 ROE BM MP 차이
(%) (십억원) (원) (%) (x) (x) (%) (%)
(MP-BM)
에너지 에너지 A010950 S-Oil 3.5 6,552 58,200 14.8 16.0 1.2 흑전 7.4
2.6 3.5 0.9
소재 화학 A051910 LG 화학 3.0 13,188 199,000 7.3 10.1 1.0 27.9 10.3
8.5 9.5 1.0
A011170 롯데케미칼 2.5 5,963 174,000 6.1 12.3 0.8 68.9 6.9
금속/기타소재 A005490 POSCO 2.5 23,703 272,000 -5.2 10.5 0.6 67.7 5.4
A004020 현대제철 1.5 7,609 65,300 -0.2 8.0 0.6 23.8 6.9
산업재 건설 A012630 현대산업 2.5 3,180 42,200 5.2 16.4 1.5 116.0 9.0
9.5 9.0 -0.5
조선/기계 A042670 두산인프라코어 2.5 2,240 10,800 10.4 14.5 0.7 30.2 4.9
운송 A003490 대한항공 1.5 2,602 44,350 -4.5 7.4 1.0 흑전 14.0
지주/기타자본재 A003550 LG 2.5 10,834 62,800 -2.3 9.6 0.9 14.1 9.0
경기소비재 자동차 A012330 현대모비스 3.5 24,718 254,000 6.1 6.6 1.1 5.5 16.7
13.7 13.0 -0.7
A000270 기아차 3.5 18,644 46,000 -14.8 5.5 0.8 0.9 15.3
A002350 넥센타이어 2.0 1,458 15,200 17.8 9.5 1.5 16.1 16.0
미디어/레저 A122870 와이지엔터테인먼
트 2.5 744 49,450 13.5 27.2 4.3 33.0 16.0
유통 A069960 현대백화점 1.5 2,797 119,500 -3.6 9.1 0.9 14.7 9.6
필수소비재 일반소비재 A051900 LG 생활건강 2.0 10,500 676,000 9.7 23.3 5.9 16.8 25.2
7.7 6.5 -1.2
A111770 영원무역 2.0 2,375 53,600 1.5 16.3 2.5 16.6 15.0
음식료 A005300 롯데칠성 2.5 2,052 1,659,000 9.2 24.0 0.9 21.8 3.6
건강관리 건강관리 A068870 LG 생명과학 1.0 805 48,600 35.0 110.6 3.2 222.7 2.9
1.0 1.0 0.0
금융 은행/기타금융 A055550 신한지주 4.0 21,234 44,850 -5.8 9.7 0.8 4.6 7.8
13.8 14.0 0.2
A105560 KB 금융 4.0 14,084 36,500 -5.9 8.8 0.5 12.1 6.2
증권 A039490 키움증권 2.5 1,374 62,300 32.1 14.2 1.5 15.7 10.2
보험 A032830 삼성생명 2.0 23,296 116,500 -1.7 20.5 1.1 -15.8 5.4
A000810 삼성화재 1.5 14,989 316,500 6.6 14.1 1.5 12.8 10.6
IT 소프트웨어 A035420 NAVER 3.0 25,605 777,000 5.6 32.6 13.5 60.1 41.3
36.6 38.0 1.4
A035720 다음카카오 3.0 9,145 157,400 29.0 34.4 17.9 416.1 51.9
하드웨어 A005930 삼성전자 23.0 202,927 1,378,000 1.9 9.9 1.3 -5.0 13.1
A000660 SK 하이닉스 6.0 35,818 49,200 4.7 7.7 2.2 19.5 28.0
A034220 LG 디스플레이 3.0 12,897 36,050 6.5 9.1 1.1 40.2 12.6
통신서비스 통신서비스 A017670 SK 텔레콤 3.5 23,051 285,500 2.0 11.1 1.7 19.9 15.0
4.0 3.5 -0.5
유틸리티 유틸리티 A015760 한국전력 2.0 27,501 42,850 -0.2 3.2 0.5 211.5 16.2
2.6 2.0 -0.6
포트폴리오 평균(합계) 100.0
1.2 9.2 1.1 20.9 12.1 100.0 100.0 0.0
벤치마크(Kospi200) 평균
0.0 10.1 0.9 27.3 9.7
주: 2015년 1월 28일 기준, 밴치마크: K200 (벤치마크 특성에 따라 유통비율을 고려한 업종 비중 적용), 밸류에이션: WiseFn 컨센서스
자료: WiseFn, 한국투자증권
계량분석
12 2014. 11. 19 12
[그림 15] 퀀트 모델 포트폴리오의 active risk
자료: 한국투자증권
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-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
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(%p)