양적 트레이딩 “평균 회귀 관점에서 역투자 살펴보기”

• ### 평균 회귀

평균값 회귀는 금융학에서 중요한 법칙으로, 주로 자산 가격이 가치 중심부보다 높거나 낮을지라도 높은 확률로 중심부로 회귀하는 경향을 가리킨다. 서양 금융학 이론에서 유래한 반면, 평균값 회귀는 본질적으로 중국 전통 철학에서 극히 반대되는 원칙과 일치한다.

전쟁국시대 ?? 氏春秋. 보지에는 ?? 完全則必缺,極則必反,則必虧 ?? 의 설명, 즉 사물이 극단으로 발전하면 반대의 방향으로 변한다. 이것은 사실상 평균값 회귀의 현상이다.

평균 회귀의 현상은 처음에는 시카고 대학교의 행동 금융 교수인 리처드 셀러와 위스콘신 대학교의 워너 드 폰트 교수에 의해 제기되었다. 1985년에 발표된 ?? 주식 시장이 과도하게 반응하는지 ?? 의 논문에서 셀러와 드 폰트는 그들의 연구 결과를 발표했다. 3 년에서 5 년 사이 주기적으로, 원래 좋지 않은 주식은 곤경에서 벗어나고 나아지기 시작했고, 원래의 승리 주식은 사각지대에 들어갔다.

평균가치 회귀는 금융시장에서 보편적으로 존재하며, 기업 산업은 우여곡절을 겪으며, 주식 시장도 반복적으로 우여곡절과 극한의 변화를 해석한다. 그러나, 주목받는 금융시장에서도 평균가치 회귀의 원인에 대해서는 여전히 합의가 없다.

1955년 미국 의회 청문회에서 그레이엄에게 가치 회귀를 추진하는 것이 무엇이라고 물었을 때, 그는 이렇게 대답했다. “이것이 우리 산업의 수수께끼이다. 나는 다른 사람들과 마찬가지로 답을 알지 못하지만, 경험에 따르면 시장이 진정한 가치를 인식하는 데 항상 이런 이유 또는 다른 이유가 있을 것이다. 그레이엄이 말한 수수께끼는 지금까지 계속되고 있다”.

기업과 산업의 수익률의 평균값 회귀에 대해, 마이클 포트의 경쟁 이론은 합리적인 설명을 제공합니다: 산업이 수익성이 높을 때 새로운 입주자의 경쟁이 수익을 낮추고, 산업이 수익성이 떨어질 때 퇴출자가 산업의 수익률을 회복하기 위해 조건을 만든다. 이 관점에서 볼 때, 대부분의 회사는 어떤 특별한 경쟁 우위를 가지고 있지 않으면 지속적으로 높은 수익성을 유지하기 어렵다. 그리고 이러한 몇 안되는 회사들은 평균값 회귀를 견딜 수 있습니다.

평균 회귀는 인정되는 보편적 존재임에도 불구하고, 종종 투자자들에 의해 무시되거나 잊혀진다. 평균 회귀 법칙에 따르면, 한 회사의 수익과 주가 성과가 몇 년 연속 우수한 성과를 거두면, 이는 투자자를 경계하게 해야 한다. 반대로, 수익과 주가 성과가 몇 년 연속으로 나쁜 성과를 거두는 회사에 투자자는 오히려 상당한 관심을 기울여야 한다. 사실, 이것은 가치 연구에 기반한 역전 투자자가 취한 전략이다. 그러나 현실 시장에서 대부분의 투자자는 이에 동의하지 않는다.

셀러와 드본트는 미국 주식시장의 1926-1982년 데이터를 연구함으로써 지난 3년간의 성과 주식 가격 실적을 저해한 회사가 다음 3년간의 평균적으로 지난 3년간의 우수한 실적을 기록한 회사를 크게 뛰어넘는다는 것을 발견했다. 헤지펀드 Eyquem은 1980년부터 2013년까지의 미국, 영국, 독일, 프랑스 등 여러 시장에 대한 연구를 통해 근본적으로 일치한 결론을 얻었다. 이 같은 평준비환법 (equity return law) 에 기반한 역투자 전략이 보여준 광범위한 효과는 대부분의 투자자들이 여전히 이 같은 투자 전략을 인정하지 않거나 채택하지 않았다는 것을 정확히 설명한다.

평균가치 회귀는 중국의 성장하지 않는 주식 시장의 역사에서도 흔히 볼 수 있으며, 그 중 많은 산업이나 회사의 경영 성과가 혁신적 인 이후 정상으로 돌아가는 고전적인 사례가 있지만, 더 많은 것은 주제 개념 열풍 이후 허상 고가 평가의 합리적인 회귀의 잊을 수 없는 기억입니다. 흥미롭게도, 과거 성장 이야기는 현재 다시 재생되고 있으며, 평균가치 회귀 또는 극히 반대되는 규칙은 여전히 시장에서 무시되거나 잊혀졌습니다.

국내 주식 시장의 발전을 되돌아 보면, 시장의 우여곡절을 경험하고, 재산을 축적하고, 결국에는 흔들리지 않고 남아있는 () 승자는 대부분 시장의 흐름을 따라가는 것이 아니라 깊은 가치 연구 분석을 기반으로 한 역전 투자자입니다. 물론, 평균값과 언제 돌아가는지를 판단하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

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