메리츠종금證 "로봇 포트폴리오 구성시 2009년부터 월 5% 이상 수익 가능"

메리츠종금증권은 2일 로봇을 통한 머신러닝 방식의 포트폴리오 구성으로 시뮬레이션한 결과 지난 2009년부터 월 5% 이상의 안정적인 수익률을 기록했다고 밝혔다.

메리츠종금증권에 따르면 머신 러닝 롱숏 모델을 통해 지난 2009년 이후 월별 수익률을 분석한 결과 월평균 5.6%의 수익률을 달성했다. 이 모델은 매월 약 20종의 롱(매수) 포트폴리오, 숏(매도) 포트폴리오로 구성된다.

시뮬레이션 결과 코스피 월간 수익률과 모델 수익률 상관계수가 -0.18에 불과했다. 증시 등락과 상관성이 낮았다는 의미다.

또한 상관계수가 마이너스라는 것은 증시 상승월보다 하락월에 성과가 우수했다는 뜻이다. 안정적인 수익률이 기대된다는 설명이다.

메리츠종금증권은 다만 매월 투자 지표를 교체하는 모델 특성상 월별 종목 교체비율이 평균 80%에 달하기 때문에 많은 거래비용이 발생한다고 지적했다. 또한 증시 여건에 따라 매도 포트폴리오의 경우 주식 차입이 원활하지 못할 경우 포트폴리오 구성에 어려움이 있을 수 있다. 이에 따라 성과 시뮬레이션시 종목 교체당 롱, 숏 각각 0.8%, 1.4%의 비교적 높은 거래비용을 가정해 보수적으로 성과를 계산했다는 설명이다.

메리츠종금증권은 머신러닝 기법을 활용해 향후 1개월간 수익률 예측치가 가장높은 종목으로 신한지주, 삼성에스디에스, KB금융, 아모레G, 기업은행 등 19개 종목을 제시했다. 또한 가장 수익률 예측치가 가장 낮은 종목으로는 삼성생명, NAVER, S-Oil, 동부화재, 한화케미칼 등 19개 종목을 꼽았다.

강봉주 메리츠종금증권 연구원은 "머신 러닝 알고리즘은 공매도 비중과 같은 비선형성을 효과적으로 반영할 뿐만 아니라 유연한 포트폴리오 구성이 가능하고 특화된 모델 설계도쉽게 할 수 있다"면서 "다만 방대한 데이터를 계산해 적용되기 때문에 높은 프로그래밍 실력이 요구되며 계산 소요시간이나 비용이 증가할 수 있다"고 말했다.

[e-mail] 김영권 기자