22년 11월 각종지표 확률밀도함수

환율은 최근 상당히 높으며 투자세계에서는 상상하지 못한 일도 일어난다는 것을 볼 수 있다. 20년도 데이터와 대칭이 깨졌다. 86년 부터인 전체기간 데이터는 IMF를 포함하고 있는데, 그 기간데이터에서도 상위 5%에 속하는 값이다. 이럴때 달러를 사는 것은 매크로를 아무리 생각해도 승률이 낮은 투자이다. 미국주식을 사는 행위면 어쩔 수 없지만.

코스피 일일 등락률을 확률밀도함수로 만들어보았고, 확률을 뽑아보았다. 큰 의미있는 결과를 얻지는 못하였다. 대부분의 값이 +-3% 안인 것을 볼 수 있다. 

 

PER과 PBR 데이터는 한국거래소 사이트가 바뀌면서 일일 데이터를 얻지 못하여서 20년도에 멈추어있지만, 일일데이터로 작성한만큼 월데이터보다 훨씬 의미 있다고 본다. 아쉽지만 이제 월간 추이만 살펴보아야한다. PER 데이터는 이익과 주가에 대한 함수라 조금 변동이 심해서 주도적이고 절대적으로 사용하는데 어려움이 있다. 참고용으로 사용하는 정도이다. PER은 크게 상방이 열려있는 반면 하방은 막혀있다. 비대칭적이며 데이터로 사용하기에는 무리가 있음을 다시 한 번 볼 수 있다.

반면에 PBR데이터는 쉽고 간단하게 활용가능하다. PER 데이터와는 다르게 평균을 중심으로 데이터 분포가 대칭적이다. PBR 0.8 구간은 매력적인 매수 구간이라고 볼 수 있다. 일 년 거래일이 200일이라고 보았을 때 하위 1%는 1년에 단 2일. 사이클상 데이터가 집중되어있음을 감안했을 때 너무 보수적일 수 있다. 하위 5%는 1년에 약 10일 정도니 보수적인 진입 관점이지만 괜찮다고 본다. 

PBR 1을 기준으로 현금비중이 30%를 유지하며 1.2 이상에서는 현금비중을 80% 이상확보하는 것이 유의미하다고 본다. 반대로 0.8을 기준으로 현금비중을 0% 하며 이 이하일 때에는 대출을 사용하는 것도 유의미하다고 본다.

KRX 정보데이터시스템