우리는 끊임없이 주식을 공부한다. 아니, 공부해야 한다.
왜냐하면 변함없이 완벽한 정답이라는 것이 존재하지 않기 때문이다.
오늘의 정답이 결코 내일의 정답이 되진 않는다.
오늘 열심히 저 PBR 주식을 찾고 찾아서 저평가 된 주식을 매수하면 뭐하나.
다른 투자자들에게 매력이 없다면 그 회사는 그저 오랜시간 가라앉을 뿐이다.
그렇다고 해서 거래량이 폭발하는 인기많은 주식을 덜컥 사면 무얼하나?
위태위태한 재무제표로 인해서 누가 먼저 던질지 모르는 눈치게임에 빠져든다.
이런 상황에 지쳐있거나, 이런 상황을 맞이하지 않기 위해서는 '내가 그 주식을 직접 판단'해야 한다.
즉, 자신의 기준(Criteria)을 세우고 그 기준에 맞춰서 주식을 살펴봐야 한다는 것이다.
통계학에서 말하는 오류가 있다.
1종 오류(Type 1 error)와 2종 오류(Type 2 error)다.
통계적으로 도출되는 결과에 대한 해석에서 나오는 오류인데, 이 두 가지 오류는 빈번하게 발생할 수 있다.
1종 오류와 2종 오류에 대해 쉽게 이해할 수 있는 그림이 바로 이거다.
그림을 보면 이 두 종류의 오류가 쉽게 이해되는데,
먼저 1종 오류는 임신을 할 수 없는 남성에게 '임신하셨군요' 라고 말하는 것이다.
2종 오류는 임산부인 여성에게 '임신하지 않았다'고 말하는 것이다.
이 두 가지 오류는 통계확률상으로는 '아주 작게 발생하는 사건'이라고 하지만 치명적일 수 있다고 표현한다.
확률분포와 같은 전문적인 통계내용은 다음 기회에 설명하기로 하고,
투자자의 입장에서 이 1종 오류와 2종 오류를 어떻게 활용할 수 있을까?
기업정보를 분석할 때, 엑셀을 활용하거나 네이버 증권 등을 통해 여러 조건식을 걸고 종목을 찾는다고 해보자.
당신이 제시하는 어떤 기준을 충족하는 기업과 충족하지 못하는 기업으로 나뉠 것이다.
예를 들어, '대마불사'라고 기업 규모가 클수록 망하지 않는다는 생각에 '시총 5,000억'을 기준으로 주식들을 나누었다고 해보자.
이때 당신이 제시한 시총 5,000억 기준 미달인 회사들이 있을 것이고, 기준을 넘어선 회사들도 있을 것이다.
당신의 기준에서 5,000억 이상인 회사는 좋은 회사다.
하지만 시총 5,000억을 넘지 못한 회사 A를 보고 '좋은 회사입니다'라고 하는 것은 1종 오류다.
그리고 시총 5,000억을 넘은 회사를 B를 보고 '좋지 않은 회사입니다'라고 하는 것이 2종 오류다.
이 상황에서 당신에게 손해를 끼칠 확률이 높은 회사는 무엇일까? 분명 A회사에 가까울 것이다.
왜냐하면 당신의 기준에 분명 '좋지 않은 회사'인데, '좋은 회사'라고 착각을 하고 주식을 샀을 것이기 때문이다.
B회사의 경우에는 '좋은 회사'임에도 불구하고, '좋지 않은 회사'라고 착각을 하고 투자를 안했을 것이다.
즉, 투자자의 입장에서 '매수할 기준'을 제시했다고 한다면 1종 오류를 가급적 피해야 한다.
그렇다면 통계적으로 이러한 오류를 줄이는 방법은 무엇일까?
간단하게 설명하자면, 자신의 기준을 지키고 돌아보지 않는 것이다.
본인이 공부한 결과로, 좋은 회사의 기준들을 약 10가지 정했다고 해보자.
그렇게 기준을 10가지 정도 적용했다면 몇 종목이 남지 않을 것이다.
이 상태에서 자신이 고른 종목이 적거나 혹은, 없다는 이유로 자신이 제외시킨 종목을 다시 돌아보는 것이 위험한 행동이 된다.
자신이 세운 기준이 '옳다'라고 한다면, 스스로 그 기준을 지키고 역주행하지 않는 게 방법이 되는 셈이다.
예를 들어, 1종 오류와 2종 오류를 회계감사로 표현하면 다음과 같다.
| 회사가 감사를 받는 경우 | 회계법인의 판단 | ||
| 감사 적정 | 감사 부적정 | ||
| 감사대상 회사 (ex 삼성, SK) | 감사 적정 | 문제 없음 (아무일 없으니까) | 2종 오류 |
| 감사 부적정 | 1종 오류 | 문제 없음 (제대로 망했으니까) | |
자신의 투자방식을 설계하고, 이를 바탕으로 안전한 투자를 진행할 것이라면 이 오류를 범하지 않도록 노력해야 할 것이다.
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