최근 기억에 남을 만한 최고 상장 기업 중 하나인 팔란티어 테크놀로지스(NASDAQ:PLTR)를 부정하는 사람은 없을 것이다. 정말로, 통계가 그것을 입증한다. 올해 초부터 PLTR 주가는 139% 상승했다. 지난 52주 동안 317% 상승했다. 그러나 극단적인 실적은 큰 손실에 대한 우려를 불러일으킨다. 최근의 한 정량적 신호가 보다 면밀한 조사를 받을 만한 가치가 있는 이유다.
이런 주장을 이해하려면 시장 확률의 다차원적인 성격에 대한 확실한 이해가 필요하다. 근본적으로 시장은 강세 투자자와 약세 투자자 간의 끊임없는 협상을 나타낸다. 따라서 세션이 끝날 때 기초 거래는 기계적으로 제로섬 게임임을 의미한다.
거래가 성립하려면 반드시 상대편에서 반대되는 거래가 이루어져야 한다. 따라서 항상 승자와 패자가 존재한다.
PLTR 주식이 특별한 이유는 기업공개 이후 통계적으로 향후 10주 동안 시작 시점 대비 보유 매수 포지션이 수익을 낼 가능성이 더 크다는 점이다. 예상 결과 밀도를 계산해 보면 PLTR 주식은 대체로 175~205달러 사이에 분포할 것이다.
게다가 결과의 대부분은 185~195달러 사이에 분포할 것으로 예상된다. 따라서 수익 분포 프로필은 강세 편향이 뚜렷한 종 모양의 곡선과 유사하다. 수학적인 설명은 생략하지만 PLTR 주식의 극적인 실적을 고려할 때 이는 직관적인 추론이다.
하지만 일반화 자기회귀 조건부이분산(GARCH) 연구를 통해 변동성은 독립적이고 선형적으로 확산되는 것이 아니라 이전 촉매를 기반으로 집단화된다는 사실도 알게 되었다. 다시 말해서 변동성은 오늘날 변동성이 어제 변동성의 크기에 크게 의존한다는 의미이다. 5년 전에 발생한 변동성은 최근의 동적 발전보다 현재의 심리 체제와 훨씬 덜 관련이 있다.
즉, 시장은 과거보다 현재에 더 민감하게 반응하며, 이는 현재의 정량적 신호로 이어진다.
마침내 투자자 심리 반전을 알린 PLTR 주식
자본 시장에 집중하는 다른 어떤 투자자들처럼 나도 팔란티어를 면밀히 추적해왔지만, 지금까지 내가 사용하는 모델로는 팔란티어를 옵션 기반 투기 수단으로서 논의한 적은 거의 없었다. 그 이유는? PLTR 주식이 이전에 내가 작업할 수 있는 정량적 신호를 알리지 않았기 때문이다. 그런데 이번에 마침내 알렸다.
앞서 말했듯이 변동성은 군집화되는 경향이 있다. 따라서 어떤 증권이 축적 및 분배 거래에 대해 상대적으로 균형 잡힌 신호를 지속적으로 기록하면 해당 주식의 예상 행동 패턴을 전체 기준선과 구별하기가 어렵다. 그러나 변동성이 발생하면(본질적으로 분배 압력이 축적 압력보다 클 경우) 주식의 예상 행동이 달라진다.
기본적으로 변동성이 발생하면 주식은 더 이상 항상성 상태가 아니라 압력 상태에 놓인다. 내가 금융 출판 업계의 다른 모든 투자자들과 확실히 구별되는 점은 압력에 놓인 주식과 항상성에 놓인 주식의 실적을 분리하는 알고리즘을 내가 개발했다는 점이다.
이것이 실제로 어떤 모습일까? 지난 10주 동안 PLTR 주식은 4-6-D 수열(4주 상승, 6주 하락의 전체 하락 추세를 가진 10주간의 연속 주간 주가 변동)을 기록했다. 이 수열에 무언가 특별한 점이 있을까? 전혀. 내가 원래 가격 대신 수열을 사용하는 이유는 모든 4-6-D 수열을 고유한 개체로 분리할 수 있기 때문이다.
“수열화된” 개체를 전 세계 또는 상위 개체와 비교하여 플로팅하면 정규 분포가 아닌 이변량 분포를 차트화할 수 있다. 즉, 동일한 데이터 세트(PLTR 주식의 예상 10주 결과 밀도)에서 숫자를 살펴보고 있지만 4-6-D 수열에 따른 행동 패턴이 더 큰 보상을 받을 가능성이 높다는 의미다.
즉, 4-6-D 정량 신호가 나타날 때 무작위로 PLTR 주식을 매수하든지, 아니면 4-6-D 신호가 나타날 때만 PLTR 주식을 매수하든지 기초 시점 대비 수익을 낼 확률은 거의 동일하다(특정 주에는 4-6-D 신호가 확실한 우위를 갖지만). 하지만 실질적인 수익은 4-6-D 정량 신호가 나타날 때만 매수한다면 통계적으로 더 우수하다.
통계적 비효율성을 이용한 투자
이제 정말 흥미로운 부분에 도달했다. 옵션 가격은 기본적으로 블랙-숄즈-머튼(BSM) 모델에서 파생된 프레임워크를 사용하여 책정되는데, BSM 모델은 부분적으로 로그정규분포 또는 양수로만 구성된 정규분포를 가정한다. 또한 예상 분포의 폭은 대상 옵션 체인의 내재 변동성에 의해서만 분리된다.
BSM은 규범적인 모델인 반면, 내가 사용하는 알고리즘은 기술적인 모델이다. 즉, 알고리즘은 증권의 실제 데이터를 기반으로 분포를 그린다. 따라서 BSM과 알고리즘 간에 비대칭성이 존재한다면 불리할 비효율성이 존재할 가능성이 크다는 의미다.
요컨대 11월 21일 만료되는 185/190달러의 불 콜 스프레드 가격 책정이 오해의 소지가 있다고 본다. 이 거래를 하려면 만기 시 PLTR 주식이 두 번째 행사가(190달러)까지 상승해야 한다. 만약 그렇게 되면 수익률은 127% 이상이다.
물론 손익분기점인 187.20달러가 높고 보통 공격적으로 여겨질 수 있다. 그러나 4-6-D 조건에서는 투자자들이 하락장을 매수하는 경향이 있다. 따라서 185/190달러 스프레드에 대한 고려는 내 의견에 대한 고려가 아니라 압력 상태에 놓인 PLTR 주식의 통계적 반응에 대한 고려다.
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