체계적 오류와 인과관계
사회과학(Social Science)을 공부할 때 가끔 다루게 되는 개리 킹, 로버트 커헤인, 시드니 버바의 유명한 공저 Designing Social Inquiry 에는 체계적 오류(Systemtic Error)에 대한 이야기가 등장한다.
그 내용을 간단히 정리하면, 사회현상은 일반적으로 '실험'을 통해 재현할 수가 없기 때문에 시간 상 전후로 벌어지는 두 가지 사건의 관계를 통해 '인과관계(Causal Relationship)'을 확인하려고 한다. '상관관계(Correlation)'의 범위와 조건을 제한하여 '인과관계'로 간주하여 해석한다는 것이다. (그 외의 너무 깊은 이야기는 학문적인 논의로 진행되니, 여기서 생략한다.)
여기서 이야기하는 '원인'이 되는 사건과 '결과'가 되는 사건이 있을 때 분석을 진행하고 나면 '원인'이 되는 사건이 또 다시 발생한다면 '결과'가 또 다시 나타나야 한다. 그러나 여기서 결과가 대충 비슷하게 한 두개가 맞는다면 어떨까? 아니면 결과가 완전하게 틀린다면 또 어떨까?
학문과 투자에서의 체계적 오류
학문적인 입장에서는 '완벽하게' 다른 결과를 가져오는 분석을 선호하게 된다. 왜냐하면, 이는 '인과관계'라고 만들어놓은 '체계' 자체가 틀어져 있다는 것을 의미하기 때문이다. 군대 사격훈련으로 비유하자면, 타겟에서는 벗어났지만 탄착군은 잘 형성된 꼴이다.
비슷하게 한 두개가 잘 맞아버리면, 이는 사례들이 자꾸 튀어버리는(?) 것을 의미하기 때문에 시스템(이론)자체가 제대로 만들어지지 않았다는 의미가 된다.
하지만 주식시장에서는 어떨까? 워렌버핏이 말했다. "정확하게 틀리는 것보다 대충 맞는 것이 낫다" 라고. 이 말은 무엇일까? 어쨌든 '벌기만 하면 다 Ok'라는 의미일까?
이는 주식시장의 특성에 대한 통찰이 함께 들어있는 듯 하다. 사회과학의 영역에서는 어떤 사건이 벌어지고, 그 결과가 되는 사건이 벌어진다는 것이 복잡하게 연결되어 있다. 그 두 사건 사이에도 수 많은 사건과 연결고리들이 있지만 그 세부적인 관계는 생략되어 있거나 '알려지지 않은' 경우도 많다. 그래서 두 사건의 관계가 거의 100%에 가깝게 일어나야 학문적인 의미를 갖게 되는 반면에 주식시장은 확률적인 움직임에 더욱 가깝다.
기업의 실적이라는 사건과 주가라는 사건이 1:1 대응하는 사건이 아니라, 여러 변수들을 거치면서 확률적으로 움직이게 된다.
이러한 확률적 상황에 대해서는 A기업의 실적이 좋다 -> A기업의 주가가 오른다 라는 100%확언을 가지고 투자에 임하는 것이 아니라, A기업의 실적이 좋다 -> A기업의 주가가 오를 수 있다 라는 확률을 가지고 투자에 임하는 것이다.
이에 대한 설명은 조금 복잡하지만, 퀀트투자에 대한 약간의 개념적 힌트라고 생각하면 좋을 듯 하다.
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