"The Quant Cycle"
본 논문은 전통적인 경기 순환 지표들이 팩터 수익률의 큰 주기적 변동을 제대로 포착하지 못한다는 문제점에서 출발한다. 대신 투자 심리의 급격한 변화가 팩터의 주요 전환점을 야기한다고 주장하며, 팩터 수익률에서 직접적으로 "퀀트 사이클"을 추론한다.
핵심 주장
행동 기반 팩터 프리미엄: 팩터 프리미엄은 거시 경제적 위험에 대한 보상이 아닌 행동적 현상이며, 투자 심리가 중요하게 작용한다.
퀀트 사이클: 팩터 수익률은 자체적인 행동 주기를 따르며, 이는 가치 팩터의 일시적인 대규모 하락과 그 후의 반전으로 구성된다. 정상적인 단계가 주기의 대부분을 차지한다.
3단계 모델: 단순한 3단계 퀀트 사이클 모델이 팩터 수익률의 시간 변동성을 상당 부분 포착한다.
투자 전략: 투자자들은 전통적인 프레임워크에 집착하기보다는 팩터 자체에서 파생되는 퀀트 사이클을 더 잘 이해하는 데 집중해야 한다.
데이터 및 방법론
주요 분석 대상은 투자자들이 자주 주목하는 4가지 팩터(가치, 퀄리티, 모멘텀, 저변동성)다.
각 팩터에 대해 두 가지 정의를 고려한다.
미국 데이터를 사용하며, 분석 기간은 1963년 7월부터 2020년 12월까지다.
거시 경제 환경(경기 확장 vs. 침체, 인플레이션 등)과 투자 심리 지표(Baker & Wurgler 지수)를 사용하여 팩터 성과를 분석한다.
주요 결과
* GDP 성장률, 인플레이션, ISM 제조업 지수 등은 팩터 수익률의 변동성을 설명하는 데 효과적이지 않다.
* 이는 팩터 프리미엄이 거시 경제적 위험에 대한 보상이라기보다는 행동적 편향에 기인한다는 주장을 뒷받침한다.
* Baker & Wurgler 투자 심리 지수는 높은 팩터 수익률과 낮은 팩터 수익률을 식별하는 데 어느 정도 효과적이다.
* 하지만 계산의 복잡성, 직관에 어긋나는 점수, 제한적인 판별력 때문에 실질적인 활용도가 떨어진다.
* 간단한 3단계 퀀트 사이클 모델은 팩터 수익률의 시간 변동성을 설명하는 데 크게 향상된 설명력을 제공한다.
* 이 모델은 가치 팩터의 하락과 그 후의 반전, 팩터 간의 성과 차이를 효과적으로 포착한다.
* 성장 랠리 기간에는 가치 팩터(HML, CMA)가 크게 부진하고 모멘텀 팩터(WML, iMom)가 크게 우수한 성과를 보인다.
* 이는 가치와 모멘텀을 결합한 퀀트 전략이 극단적인 시기에 서로를 보완하는 이유를 명확하게 보여준다.
* 다만 2018-2020년 퀀트 위기처럼 모멘텀 이익이 가치 손실을 완전히 상쇄하지 못하는 경우도 존재한다.
* 베어 리버설(성장주 폭락)은 퀄리티, 모멘텀, 저변동성 팩터에 유리하며, 전반적으로 긍정적인 성과를 보인다.
* 불 리버설(모멘텀 폭락)은 퀄리티 팩터에도 부정적인 영향을 미치며, 멀티팩터 투자자에게 더 큰 어려움을 제시한다.
* 장기적으로 팩터 수익률은 전반적으로 양호한 평균 수익률을 보이지만, 개별 기간에는 음수 수익률도 나타날 수 있다.
* 퀀트 사이클 모델을 통해 투자자는 다년간의 전망을 수립하고, 새로운 알파 팩터의 성과를 평가할 수 있다.
결론
투자자들은 팩터가 자체적인 심리 기반 주기를 따른다는 점을 인식해야 하며, 팩터 자체에서 직접적으로 퀀트 사이클을 추론하는 것이 중요하다. 투자자들은 팩터 자체에서 파생되는 퀀트 사이클을 더 잘 이해하는 데 노력을 집중해야 하며, 전통적인 프레임워크에 집착하는 것은 실제 팩터 수익률과의 관계가 미미할 수 있다.
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