퀀트 투자가 type I error를 줄여줄까?

Given null and alternative hypotheses, two types of errors can occur. Type I error refers to rejecting a true null hypothesis and Type II error refers to failing to reject the false null hypothesis. Type I error is indicative of the p-value and in most cases considered more severe than Type II errors. And the null hypothesis and the alternative hypothesis are structured in such a way that usually makes Type I error more detrimental.

 

In investing framework, as most financial assets, in the long run, do tend to rise, hypotheses can be structured like below.

[ Null ] Should invest in asset A

[ Alternative ] Don't invest in asset A

 

[Type I error: False Positive] Failing to invest in Bitcoin in 2020

[Type II error: False Negative] Investing in S&P500 in March 2020

 

Type II error가 힘든만큼이나마 Type I error도 굉장히 투자자에게 어려움을 줄 수 있다.

어떤 논리는 이렇게 말한다. "이 세상에 수많은 자산이 있는데 그 자산을 모두 정성적인 분석을 하기 어렵다. 퀀트 분석을 하면 한번에 수백 수천개의 자산을 분석할 수 있으므로 Type I error를 줄일 수 있다."

 

과연 그럴까? 사실 퀀트 투자에도 여러 레벨이 있다. 하지만 적어도 위에 예시를 든것과 같은 Type I error는 정성적인 분석을 하는 사람보다 완전히 자동화된 퀀트 투자에 발생할 가능성이 크다. 일단 애초에 하나의 퀀트 알고리즘이 코인, 주식, 상품, 채권, 환율 모두를 사고파는 경우는 매우 드물다. 한다해도 주식은 인덱스 레벨, 채권도 국가레벨, 특정 듀레이션을 다루는 경우가 많다. 보통 주식 퀀트는 개별 주식만 다루는 알고리즘만 개발하는 경우가 많다. 그렇다고 주식 퀀트가 다른 시장을 보지 않는건 아니지만, 결과적으로는 개별 주식에 집중될 수밖에 없고, 전문 퀀트가 자동화된 투자할 때는 알고리즘이 알아서 사고 팔도록 놔두고 자기는 따로 노는게 아니라 그 알고리즘을 개선시킬 방법이나 오류 등을 끊임없이 분석한다. 따라서 오히려 그런 틀에서는 Type I error가 더 커질 수 있는 것이다.

 

연 10%의 수익을 꾸준히 내는 인덱스 레벨 자산배분 알고리즘은, 몇달만에 몇백프로 수익을 내는 코인에 단숨에 따라잡힐 수 있다. 이런면에서 내가 생각하는 시사점은

1. 퀀트 투자의 장점은 변동성을 줄여 큰 돈을 투자하고 + 레버리지를 높일 수 있다는 것이다. 퀀트 투자로 내가 전혀 모르고 있었던 특정 주식을 사고 그 주식이 폭등한다고 해도, 경제적으로 유의미한 측면에서 Type I error가 줄어드는 것이 전혀 아니다. 그 이유는 퀀트 알고리즘이 자산 하나에 몰빵하는 경우가 매우 드물고 보통 분산 투자를 하게된다. 따라서 그게 비트코인의 전망성을 보고 영끌투자해서 수백배의 수익을 낸 것도 비교하긴 힘들다.

2. 퀀트적으로 분석을 하면 특정 자산에 매몰되기도 하지만, 동시에 더 넓은 시야를 가질 수있는 방향으로도 분석할 수 있고, 그로 인해 새로운 기회를 포착하고 더 나아갈 수 있다. 이는 퀀트 투자의 양면성을 인지할 때 가능하다고 생각한다.