시장에서 위험은 무엇일까?

in #kr5 years ago


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시장에서 위험에 대한 정의는 다양하다. 자신에게 맞는 위험 전략을 찾는 것이 가장 중요하다.

10% 수익이 10% 손실보다 더 위험한 것으로 간주될 때는 언제일까? 종합 주가 지수가 20% 하락했을 경우의 10%의 손실과 시장이 20% 상승했을 경우의 10%의 수익 간의 관계가 그렇다.

왜 그럴까? 일부 금융 및 투자 전문가들의 관점처럼, 위험이란 시장을 지체시키는 것이기 때문이다. 이를 "네거티브 알파(negative alpha)"라고 부른다.

10% 수익이 10% 손실보다 더 위험하다는 것이 어처구니 없다고 생각할 수도 있다. 하지만 그런 생각은 위험을 "손실 가능성"으로 보기 때문이다..

이렇게 생각해보자: 다음 두 투자 중 어느 것이 더 나은가?

• 100달러를 투자하면 1달러 수익이 보장되고, 총 101달러가 되는 투자

• 100달러가 202달러가 될 확률이 50%, 전부 손실 확률이 50%인 투자

두 투자 모두 기대 값은 101달러다(두 번째 경우 역시 202달러와 0달러 평균 이 101달러이므로).

그리고 두 번째 투자가 훨씬 더 위험하다는 점을 염두에 둬야 한다. 하지만 적어도 일부 가치평가 모델에 따르면, 두 번째 투자가 첫 번째보다 더 가치가 있다. 변동성이 때로는 유리하게 작용해, 예상치 못한 높은 가격에서 투자를 끝낼 수도 있기 중단할 수 있기 때문이다.

이러한 가치평가 모델은 위험에 대한 세 번째 정의, 즉 변동성을 엉망으로 만든다. 이에 따르면, 위험은 피하기 보다, 선호해야하는 대상이 된다.

혼란스럽게 생각하지 않아도 된다. 전문가들도 종종 투자자들의 위험 선호에 대해 혼동하기 때문이다. 위험에 대한 다양한 정의들은 종종 서로 모순되는 상황에서 어쩌면 혼란스러워하지 않는 것은 더 어려운 일이다.

보유 기간의 혼동 효과

혼란에까지 이르지 않더라도, 보유 기간이 장기간이냐, 아니면 단기간이냐에 따라 위험에 대한 사람들의 인식도 변한다.

수익률의 변동성으로 측정했을 때, 주식이 채권보다 더 위험하다는 것이 일반적인 생각이다. 전혀 논쟁거리가 아닌 것처럼 보이지만, 보유 기간이 길어질수록 잘못된 생각으로 기울어진다.

아래 차트에 잘 나타나 있다. 첫 번째 막대들은 1926년 이후 보유 기간을 1년으로 했을 경우 채권과 주식의 연평균 수익률 표준편차(변동성의 척도)를 비교한 것이다. 주식이 장기 국채보다 변동성이 훨씬 더 크다; 주식의 1년 수익률 표준편차는 16.6%로, 장기 채권의 9.9%보다 크다. 보유 기간을 5년 및 10년으로 늘려도, 크기의 차이만 있을 뿐, 패턴은 유사하다. 양 기간 모두 주식의 수익률이 장기 국채보다 더 변동성이 크다.


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하지만 보유 기간을 20년으로 더 늘리면 이 패턴은 사라진다. 이제 주식의 수익률 변동성이 채권 보다 약간 더 낮어졌다.

다시 말해서, 같은 위험에 대한 정의를 사용할 때조차, 보유 기간에 따라 결론이 달라진다.

투자에서의 의미

이처럼 위험을 이해하기도 어려운 상황에서, 위험에 대한 어떤 정의가 적절한지 어떻게 가늠할 수 있을까?

여기까지 볼 때, 한 가지 정답은 없다. 펀더멘탈 분석의 아버지 벤저민 그레이엄은 이렇게 말했다.

자기가 투자를 잘하고 있는지 평가해보는 가장 좋은 방법은 시장을 이기고 있느냐가 아니라, 투자 계획과 행동 원칙을 마련해 잘 지키면서 목적지까지 잘 가고 있느냐를 보는 것이다.

그레이엄의 말에는 위험이란 단어가 나오지 않는다. 그 대신 "행동 원칙"을 말하고 있다. 여기에 중요한 포인트가 있다.

그레이엄의 말은 마치 "어떤 위험에 대한 정의가 가장 좋은지 따지는데 쓸 시간과 에너지를 시장이 좋을 때나 나쁠 때나 참아낼 수 있는, 즉 자신에게 맞는 위험 전략을 결정하는데 쓰라"는 말로 들린다. 그런 전략을 찾아내지 못한다면, 위험한 전략이든 보수적인 전략이든 다 소용이 없다.

위험에 대한 정의는 다양하다. 자신에게 맞는 위험 전략을 찾는 것이 가장 중요하다.

자료 출처: Market Watch, "However you’re defining risk in this scary stock market — you’re probably wrong"


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