나는 오늘 영화 머니볼을 다시 보았다.
과거에 몇 번 보기는 했었지만, 주식을 시작한 뒤로 처음 보게 되었다.
머니볼은 세이버메트릭스를 기반하여 야구를 분석하고 그에 따른 전략을 짜는 내용으로, 이러한 수치 기반적인 계량학적 사고로 구단을 운영하여 성공을 이루었다라는 내용이다.
난 영화감상문을 쓰려는 것이 아니기 때문에, 이러한 내용을 길게 쓸 생각은 없다.
이미 많은 사람들이 머니볼 영화의 내용은 알고 있지 않은가.
다만, 내가 주식을 하기 전에 보았던 머니볼에 대한 생각과 주식을 한 뒤로 머니볼을 보며 느낀 점이 다르다는 것이다.
세이버메트릭스란 야구에서 발생되는 스트라이크, 볼, 아웃 등에 대한 기초적인 데이터 뿐만 아니라 OPS, WAR, FIP 등 데이터를 가공하여 의미있는 정보값을 나타내주는 수치이다.
멋지게 표현되서 그렇지만, 한마디로 말하면
"야구에서 발생되는 이벤트에 대해서 모두 데이터화하고, 이것을 가지고 가공하여 의미있는 정보값을 창출한다."
라고 보면 되겠다.
"통계학" 이다.
통계 야구라고 보면 된다.
사실, 주식이라는 분야도 결국 통계학적인 사고의 접근을 기반으로 한다.
아니, 어쩌면 이 세상의 모든 행동과 의사결정은 대부분 통계학적인 사고를 기반으로 한다.
세상의 모든 것이 통계이다.
주식이라고 해서 예외는 없다. 주식도 결국 통계학적인 범위를 벗어나기 힘들다.
야구에 100% 의 절대적 확률이 없듯이, 주식도 100%의 절대적인 확률은 존재하지 않기 때문이다.
우리가 주식을 연구하고 공부한다고 표현하는 모든 행위는 결국 "통계 분석"이라고 할 수 있다.
"이런 경우에 주가가 반등을 했고, 이런 경우에 주가가 상승을 했고, 이런 경우에 주가가 하락을 하고..."
어떤 이벤트에 대해 발생되는 결과의 통계 분석하는 것이라는 것이다.
데이터 트레이딩 이라는 것은 결국 통계학적인 주식 매매 라고 보는 것이 가장 적합하다고 볼 수 있다.
그동안 누적된 데이터를 기반으로 해서 가장 합리적인 매수 타점, 매도 타점을 결정하는 것 말이다.
그것이 바로 데이터 트레이딩이니까 말이다.
1. 데이터 트레이딩은 사실, 누구나 하고 있다.
(데이터 트레이딩은 매우 복잡한 통계학적인 투자라고 생각할 수도 있겠지만, 주식 경력이 아주 약간이라도 있는 투자자들은 대부분 무의식적으로 의사결정시에 통계학적인 사고로 접근하고 있다.)
앞서 말했 듯이 이 세상에 모든 의사결정은 "통계학"을 기반으로 한다. 1%의 가능성에 도전하는 사람이 적은 이유는 바로 사람들의 머리 속에서 이미 그동안의 사건과 결과에 대한 경험을 바탕으로 통계를 내고 의사결정을 하기 때문이다.
주식을 처음 하는 사람들도, 주식을 오래하는 사람들도 결국 데이터에 기반하여 계량적으로 사고 한다.
그래서 주식 투자를 하는 대부분의 사람들은 뽑기 놀이를 하지 않는 한 데이터 트레이딩을 하고 있다고 볼 수 있다.
"어디에서 주가가 상승을 하지?"
라고 적어도 차트를 보며 생각을 해 본 사람들은 이미 데이터 트레이더 인 것이다.
주식초보 강의에서도 언급했지만, 주식에서 제공되는 모든 데이터는 "불완전 데이터" 이다.
불완전 데이터라는 뜻은 매우 객관적이고 명확한 데이터가 아니라 다소 추상적인 성격을 지니고 있는 데이터라는 것이다.
예를 들자면, 수급분석을 할 때 우리는
"기관이 사고 있다."
라고 표현한다. 하지만 우리가 정확하게 알고 싶은 것은 "기관 중에 누가 사느냐." 이다. 하지만 그러한 구체적이고 명확한 데이터는 제공하지 않는다.
이런 추상적인 데이터는 의사결정의 불확실성을 가져온다.
주식을 하다보면 가끔
"수급분석을 하는 절대 기법, 비법!"
을 외치는 사람들이 있다. 이것은 주식이라는 분야 자체를 모르는 무지한 행동에서 비롯된 것이다.
왜냐하면, 주식이라는 분야는 불완전 데이터를 통한 불완전 의사결정으로 파생되는 의사결정의 차이에서 발생되는 수익 게임이기 때문이다.
즉, 이것 자체가 "룰" 이라는 것이다.
주식의 규칙이 이러한데, 수급 분석의 절대 비법 따위를 논한다는 것은, 야구게임에서 상대 투수가 어떤 구종을 던질지 모두 맞추는 방법을 자랑하는 것과 같다.
2. 데이터 트레이더라는 것은 완벽하게 통계학적으로 접근하는 매매방법이다.
그러나, 주식 시장에서 말하는 데이터 트레이더라함은, 그 단어의 의미가 가지고 있는 것과는 약간 다르다.
주식 투자를 하는 대부분의 사람들은 데이터 트레이더라고 할 수 있으나, 주식 시장에서 말하는 데이터 트레이더란 얼마나 철저하게 데이터 트레이딩을 하는가에 따라 나뉜다고 볼 수 있다.
(통계야구를 기반으로 한 빌리빈 단장과 대립하고 있는 오클랜드 에슬레틱스의 경력많은 스카우터들.)
빌리빈 단장은 오클랜드팀의 스카우터들과 대립을 하게 된다.
그들과 언쟁을 벌이며 좋지 않은 관계를 맺게 되기 까지 한다.
여기서 우리가 주목할 것은 메이저리그 스카우터가 과연 비계량적인 인물들이냐는 것이다.
아니다. 그들도 충분히 수치에 근거해서 선수들을 선발하고 스카웃한다. 그들의 타율, 홈런, 수비능력, 운동능력 등을 기반해서 데이터화하고 선수들을 평가한다.
이들도 통계학적인 사고를 가진 것이다.
그러나, "정도의 차이" 가 있다고 할 수 있다.
즉, 빌리빈 단장 같은 경우는 선수 개개인을 완전히 세부 수치로 평가해서 선수 자체를 수치화 해버리는 초계량적인 접근이었고, 스카우터들은 조금더 넓은 범위의 포괄적인 수치화를 하고 있다는 것이다.
가령, 수능시험의 결과를 평가하는데, 400점 만점에서 390점을 맞는다면 "우수한 학생이니 좋은 대학에 가야한다." 라고 해석하고 마무리하는 것과는 달리, 세이버메트릭스적인 사고는 "수능시험에서 국어 성적이 좋지 못했지만 수학시험을 잚봤으므로, 수학적인 재능을 인정하여 좋은 대학에 보내야 한다." 라는 해석을 하는 것이다.
이 세상의 각종 규정과, 규칙들은 조금 더 세부적인 통계화 되어가고 있다. 과거에 우리나라도 학력고사시절 "총점 제도"였다면 이제는 각 과목 별 점수 역시 매우 중요하게 평가하여 대학 내 학과별 입학제도에 따라 가중 점수를 주는 것 처럼 말이다.
머니볼에서 나온 다소 구시대적으로 비춰지는 스카우터들은 통계학적 판단의 정도가 낮았다 뿐이지, 빌리빈 단장과 스카우터들이 전혀 반대의 의사결정을 하고 있는 것은 아니다.
주식에서 데이터 트레이더라는 것도 이와 비슷하다.
얼마나 계량화를 강하게 해서 판단하느냐 그렇지 않느냐의 차이라는 것이다. 가령, 이 매수 타점에서의 승률이 75% 인데, 나는 승률 80% 의 승률이 아닌 매수타점에서는 매수하지 않는 다는 기준을 가지고 있다고 해서 매수를 하지 않는 것 과 같은 행동 말이다. 물론 이러한 의사 결정에 부가적인 변수 해석이 있겠지만, 대충 말하면 이렇다는 것이다.
머니볼에서는 스카우터들이 매우 올드한 부정적인 존재처럼 그려진다. 그들은 야구를 "수학적으로 모두 해석할 수 없다." 라고 말한다.
나는 이 말에 공감한다.
이 세상의 모든 것들은 객관적인 것 같지만, 객관적이지 않다. 이 세상의 모든 것은 수치로 표현되어 그것을 형상화 할 수 있을 것 같지만 그럴 수 없다.
왜냐하면 이 세상의 모든 것이 객관적이고 수치적이었으면 아마 인류 자체가 존재하지 않았을 것이며, 스포츠라는 것도 당연히 존재하지 않았다.
결국 변수라는 것이 존재하며, 그 변수를 얼마나 더 감안 하느냐의 차이가 머니볼과, 비머니볼의 차이이다.
데이터트레이딩과 비데이터트레이딩은 결국 한 끝 차이라는 것이다.
3. 머니볼에서 볼 수 있는 데이터트레이딩의 특징
(20연승이라는 대기록을 달성한 머니볼의 오클랜드. 그러나 그 해 월드시리즈 우승은 정작 미네소타 트윈스가 하게 된다.)
데이터트레이딩이라는 것은 통계학을 기반으로 한다.
통계학이라는 것은 "분석할 데이터의 수"가 확보가 되어야 한다.
나는 이러한 분석할 데이터의 수에 대한 개념을 주식 초보 강의에서도 수백차례나 언급한 적이 있다.
그리고 그 중에는 "주식 초보인지 아닌지 구분하는 기준" 에 대한 설명에서도 말한 적이 있다.
관련 링크 : 자신이 주식 초보인지 쉽게 확인할 수 있는 자가 검증 체크 리스트 10가지
http://kmisfactory.tistory.com/731
이 링크 된 글에서 나는 여러가지 기준 중에서 가장 첫 번째 기준에 이런 말을 적었다.
"나는 주식을 300회 이상 매매를 해보았다."
왜 이런 말을 했을까? 바로 분석할 데이터의 수를 확보하기 위함이다.
분석할 데이터 수가 확보되어야 신뢰도라는 것이 발생되기 때문이다.
아마 나의 이런 자가 검증 체크 리스트를 보며 화를 내는 사람들도 있을 것이다.
그러나 자신의 실력이 초보가 아님을 검증하기 위해서는 그 만큼의 데이터 값이 필요한 법이다.
5번 매매 해서 모두 성공해서 수익 냈다고 자신이 초보가 아니라고 말할 수 없다는 것이다.
매매 회수는 자신의 실력을 검증할 수 있도록 신뢰도를 높여준다.
그래서 주식 초보 자가 검증 체크 리스트의 가장 첫 번째 기준인 것이다.
내가 주식에 대해서 자신감을 가지고 있는 이유는 무엇일까?
그렇다. 나 역시 수 백번의 매매를 통해서 이미 데이터를 쌓아두었기 때문이다.
결국 나 역시 머니볼, 즉 데이터 트레이딩을 하고 있는 셈이다.
매우 전문적이고 깊이 있는 시스템을 활용한 데이터 트레이딩을 하는 것은 아니다.
하지만 나의 "주식에 대한 나의 머릿 속 의사 결정 구조" 가 데이터 트레이딩 처럼 되어있다는 것이다.
사람들은 야구 경기 중 반 누군가가 홈런을 쳐주기를 바란다.
그러나 나는 누군가가 1회에 홈런을 치던 5회에 홈런을 치는 것에는 관심없다. 그 팀이 이기길 바라는 것이다.
이러한 사고방식은 내가 주식 관련된 분석글을 통해서 자주 사용하는
"주가가 오르던 말던 상관없다. 난 수익만 챙기면 된다."
라는 말이 그 의미와 비슷하다고 볼 수 있다.
알고보면, 나는 데이터 트레이딩에 내 스스로 익숙해져 있는 셈이다.
여기서 사면 수익이 날 가능성이 높고, 이곳에서 일단 분할매도를 해야 하며, 여기서 사는 것은 모험이고, 모험인 경우 손실을 감안해야 하지만 모험이 성공할 경우 빠르고 크게 수익이 날 수 있고...." 등등의 의사결정 과정이 구조화 되고 있고, 그 구조화된 과정을 나 역시 따라가고 있는 빈도수가 높아지고 있다는 뜻이다.
그래서 나는 이런 말을 자주 하고는 한다.
"주식 오래 할 생각이다."
이 말은, 결국 통계라는 것은 "기간이 길수록, 조사 집단의 범위가 클 수록 신뢰성이 높아진다."를 기반으로 하기 때문이다.
이 모든 것은 주식의 차트의 원리에도 적용이 된다.
즉 기간이라는 것은 신뢰성의 상승을 의미한다.
(통계학적으로 기간이 길어질 수록, 신뢰도는 높아진다. 표본이 많을 수록 정확성이 높아지는 원리와 같다.)
이런 기간에 대한 이해는 주식의 기본적인 차트 원리에도 뿌리깊게 박혀 있다.
다시 원점으로 돌아와서 머니볼이라는 영화의 주인공은 오클랜드 에슬레틱스라는 팀이다.
그러나 정작 그 팀은 우승하지 못했다.
중소형 구단이기 때문에 재정적으로 넉넉하지 않아 힘들었기는 하지만, 적어도 영화의 주인공이 되려면 월드시리즈 우승이라는 기적은 만들어냈어야 하는것 아닌가?
그러나 어찌보면 이 머니볼에서 추구하는 수치 야구는 "단기전"에는 잘 먹히지 않는다는 것을 인지해야 한다.
내가 기간을 중요하게 보는 것도 바로 이 때문이다.
계량형 야구란 "패넌트레이스"와 같은 100경기가 넘는 게임에서의 의미있는 정보를 산출해 낼 수 있겠지만, "포스트시즌" 과 같은 단기전에는 기간이라는 통계에 있어서 중요한 요소가 사라져 버리기 때문에 통계로서의 값어치를 제대로 해내지 못하는 것이다.
그래서 내가 주식을 오래 하겠다는 것이다.
데이터 트레이딩은 오랜 기간 동안 투자를 할 때 의미가 있지 단기간에 쇼부를 보려는 트레이딩에는 적합하지 않다는 것이다.
이 쯤 되면 왜 내가 주식을 오래할려고 하는 것인지 약간 이해가 됬으리라 본다.
4. 데이터 오류의 문제점은 오히려 논리적 결함을 낳기도 한다.
빌리빈 단장은 아직도 단 한 번도 메이저리그 우승을 이끌어 본 적 없다.
야구의 야 짜도 모르는 사람들이 빌리빈 단장을 신격화 하지만 그는 그렇게 까지 신격화될 인물은 아니다.
세이버메트릭스도 그가 개발시킨 것은 아니기 때문이다.
또한 우승 한 번 이끌어 내 본적 없는 감독을 신격화하는 것은 적합하지 않다.
그의 업적을 평가절하 하는 것은 아니다.
왜냐하면 가난한 오클랜드 팀을 운영하면서 포스트 시즌에 당골손님으로 진출하기 때문이다.
그러나 포스트시즌 진출만 가지고 그를 아주 대단한 감독이라고 하기에는 그가 아직도 증명해 보여야할 것들이 너무 많다.
그러나, 내가 추구하는 주식의 특성과 빌리빈의 머니볼은 매우 유사한 관계를 가진다.
나는 주식에서 대박을 노리고 있지 않다.
나는 주식이라는 투자 방법으로, 타 금융권이 제공할 수 없는 수익률을 얻는것에 만족할 뿐이다.
빌리빈은 아직도 우승한 번 해보지 않았지만, 그는 오클랜드 팀으로 결국 언젠가는 우승할 가능성이 있다.
그가 이끄는 오클랜드가 큰 기복없이 흑자 경영을 하고, 그가 계속적으로 기복없이 기여하고 있다면 말이다.
나 역시 이런 비슷한 상황을 노리고 있다고 할 수 있다.
대박을 내기 위해 주식을 하는 것이 아니라, 계속 충실하게 실적을 쌓다보면 그 대박이 걸릴 가능성에 무게를 두는 것이다.
난 야구로 따지면 포스트시즌까지는 계속 진출하겠다는 것이다.
그 포스트시즌이라는 것은 내 주식실적의 흑자운영을 의미한다.
(통계를 기반으로 한 야구는 당연히 많은 핍박과 비난이 따르며, 그 선구자였던 빌리빈은 그로 인해 많은 고뇌를 한다.)
통계를 사용한, 데이터 트레이딩은 그 성과가 바로 가시적으로 나타나지 않는다.
데이터 트레이딩은 그 방향을 긍정적으로 끌고 나갈 확률은 높지만, 백프로가 아니기 때문이며, 그 확률에 근거한 결과는 반드시 긍정적인 순서로 발생되는 것이 아니기 때문이다.
"XXXXOOOOOO"
O가 나올 확률은 60% 이지만, 앞에 X가 4번 나오면, 과연 우리는 어떤 감정을 가지게 될까? O가 다음에 연달아서 6번 나올 확률을 기대할 수 있을까?
물론 O가 나올확률에다가 X와O가 나오는 순서까지 통계를 낼 수는 있을 것이다.
그렇게 되야 어찌보면 진정한 최고 수준의 데이터 트레이딩이라고 할 수 있겠다.
그러나 그 과정은 험난하다.
왜냐하면 X와O가 나오는 순서의 통계는 다시 확률화 시켜야 하고, 그 확률화라는 것은 다시 순서가 없기 때문이다.
그래서 그 확률과 통계에서 계속 허둥대며 놀다가 아무것도 못하고 깡통차고 나오는 것이다.
이 세상의 모든 것을 확률화 짓고, 모든 것을 통계화 짓는 것은 불가능하다.
왜냐하면 확률과 통계의 근거들은 결국 그 끝에 무한대에 수렴하기 때문이다.
"적당히."
할 수 밖에 없다.
그리고 한가지 알아둬야 하는 사실은, 지나친 확률 통계화는 어처구니 없는 결론을 도출하게 한다.
왜냐하면 너무 지나친 분석은 중간에 "정크 정보"를 만들어 내고, 그 정크 정보는 다시 데이터 분석의 "정크 데이터"로써 약영향을 미칠 수 있기 때문이다.
정크 데이터 라는 것은 이런것과 같다. 매우 똑똑한 놈이 바보짓거리 하는 것 같은 상황 말이다.
너무 많이 알다보니, 비상식적인 행동을 하는 것 말이다.
그래서 데이터 트레이딩을 한다고 해서 자랑할 것도 없고, 자만할 것도 없다.
타인에게 추천할 필요도 없다.
머니볼 역시 마찬가지이고 말이다.
자신이 추구하는 방식일 뿐이다.
지나치게 많은 데이터는 오히려 논리적 오류를 발생시킬 가능성이 크기 때문이다.
5. 맺음말
나는 데이터 트레이더라고 할 수는 있겠으나, 극적으로 치우친 데이터 트레이더 신봉자는 아니다.
어느 정도 중도의 위치에 있다.
그리고 나는 중도가 좋다.
인생도 마찬가지이고 말이다.
배타적인 것은 싫다.
수용하는 것이 좋다.
부정하는 것은 싫다.
이해해주는 것이 좋다.
나는 그래서 그냥 그 정도 선에서 매매를 하고 있고, 이에 대해서 큰 불만은 없다.
분석적으로 투자하기는 하지만, 때로는 감을 믿는다.
머니볼을 보면서, 빌리빈과 나의 사고의 공통점도 있지만 차이점도 있다.
그가 풀어나가는 일의 처리방식은 나와 비슷한 점도 있지만 다른점도 많다.
모든 것은 철저하게 같을 수 없다.
유사하게 보일 뿐, 그 유사함이 정확한 일치를 나타내지 않는다.
그래서 인간이라는 존재가 가치가 있다고 생각한다.
사람들은 유사성을 가지지만 독창적이다.
완전히 같은 인간은 존재하지 않는다.
완전히 같은 배경의 사람이 존재하지 않는다.
완벽하게 같은 경험을 가진 사람이 존재하지 않고, 완벽하게 같은 과거와 미래를 가진 사람은 존재하지 않는다.
그것을 일반화 하기 때문에 오류가 발생되는 것일 뿐.
그것들을 통째로 관리하게 위해 획일화를 하기 때문에 문제가 발생하는 것일 뿐.
그리고 그러한 사람들이 모여서 서로 다른 판단으로 주식투자를 한다.
그래서 매력적이고 재밌는 것이 아닐까?
주식도 야구 처럼 말이다.
내가 야구와 주식을 비교하고, 인생과 주식을 비교하는 것은 이러한 이유도 있기 때문이다.
마지막으로, 빌리빈 역할을 했던 브래드피트는 그가 지금까지 촬영했던 영화 중에서 최고의 연기력을 발휘했다고 생각한다.
내가 브래드피트를 좋아하게 된 계기가 바로 머니볼이다.
한 글자 더 덧붙히자면, 누군가는 숫자의 힘을 믿는다고 한다.
하지만 나는 아니다. 나는 숫자의 힘을 믿기 보다는, 숫자가 주는 오류의 힘을 조심해야 한다고 생각하는 사람이다.
Written by Kavin
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