그레이엄의 성장주 투자 공식

벤 그레이엄의 성장주 투자에 대한 글을 읽었다. 증권분석 1962년 개정판(내가 읽은 증권분석은 1951년의 제3판)에 실렸다가 뒤에는 빠진 글이라고 하는데 내 기억으로는 가장 최근에 읽었던 ‘현명한 투자자’ 개정 4판(1972년)에서 본 기억이 나서 책을 펼쳤더니 207p에 성장주에 적용하는 자본화 계수로 62년판 이후의 증권분석에서 빠졌다는 공식이 있다. 기억력이 아직까진…ㅎ

“요즘 애널리스트들이 평가하는 증권 대부분이 성장주이다. 나는 다양한 기법들을 연구해서 매우 단순한 성장주 평가 공식을 개발했는데, 그 계산 결과는 더 정교한 수학 공식으로 산출되는 결과와 매우 비슷하다. 공식은 다음과 같다. ‘성장주의 적정 주가’=EPS * (8.5 + 2 * ‘기대성장률’) 여기서 기대성장률은 향후 7~10년 동안 예상되는 평균 연간 성장률을 가리킨다.”

이제보니 여기서 언급한 다양한 기법은 몰로도프스키의 방법, 타뎀의 표, 그리고 8.6T+2.1 공식(이것 역시 몰로도프스키의 방법을 쉽게 계산하기 위해 그레이엄이 만들었다..^^)과 같은 것들이었다. 현명한 투자자를 다시 잡은 김에 가볍게 다시 훑어 봤는데 이번에는 성장주 투자와 관련해 그레이엄이 남긴 글들이 새삼스레 다가왔다. 당신은 도덕책..ㅋ

“나는 위 글에 다음과 같은 경고를 덧붙였어야 했다. 고성장주를 평가할 때에는 이러한 기대성장률이 실현될 것이라고 추측하더라도, 다소 낮춰서 평가해야 한다. 실제로 계산에 의하면, 어떤 회사가 연 8% 성장률을 무한히 유지한다고 가정하면, 이 회사의 가치는 무한히 커서 어떤 가격을 지불해도 비싸지 않게 된다. 그러므로 이런 상황에서는 엔지니어가 구조물 설계에 안전마진을 반영하듯이, 평가자도 기대성장률 계산에 안전마진을 반영해야 한다. 그러면 실제 성장률이 공식에서 산출된 기대성장률보다 낮아도 투자 목표가 달성될 수 있다. 물론 기대성장률이 그대로 실현된다면 추가 수익도 많이 얻게 된다. 고성장 기업(예컨대 기대성장률이 연 8%를 초과하는 기업)은 평가할 방법이 정말 없다. 이때 애널리스트는 현재 이익에 곱할 적정 자본화계수와 미래 이익에 곱할 예상 자본화계수에 대해 현실적인 가정을 세울 수 있다.”

성장주에 대해 이야기 할 때 63년 PER에 담긴 기대성장률과 실제 1969년까지 연평균 성장률을 비교해서 기대치와 실제치가 얼마나 차이가 있었는지, 63년 당시 고PER(화학산업)와 저PER(석유산업)가 실제 어떤 성과를 보였는지를 확인하는 표를 보니 그레이엄의 꼼꼼함과 치밀함이 다시 와닿는다..분모인 (r-g)에서 g를 8%로 가정한다면 r이 8%이하일 경우 무한대가 나온다.

“예상 실적을 이용한 주식 평가가 신뢰도 높은 작업이 되려면, 미래 금리도 고려해야 한다. 금리가 상승한다고 가정하면, 예상 이익이나 배당 등 현금흐름의 현재가치가 감소한다. 금리 예측은 항상 어려웠으며, 최근에는 장기 금리조차 거칠게 오르내리고 있으므로, 이런 금리 예측은 주제넘은 짓이다. 새로운 공식도 더 타당해 보이지 않으므로, 위 낡은 공식을 그대로 사용했다.”

새로운 공식이란 (EPS × (8.5 + (2 x long-term growth rate of the company)) × 4.4​)/ AA Corporate Yield 를 말하는 거다. 4.4는 공식을 만들 당시의 AA 회사채 이자율이다. 버핏도 그레이엄을 똑같이 따라한다. 인플레이션과 금리는 중력과 같아서 모든 투자에 영향을 미치는 주요 변수이긴 하지만 이를 예측한다는 것은 불가능에 가깝다. 그레이엄은 주제넘은 짓이라고 단언한다.

“그러나 내 경험을 돌아보면, 투자자들이 접하는 산업분석자료 대부분은 실제로 가치가 거의 없다. 대부분 자료가 대중이 알고 있는 내용이어서, 이미 주가에 충분히 반영되어 있다. 설득력 있는 근거를 열거하면서 인기 산업이 몰락 중이라고 지적하거나, 비인기 산업이 번영할 것이라고 주장하는 증권사 분석자료는 거의 없다. 월스트리트는 장기 전망이 부정확하기로 악명 높으며, 다양한 산업의 수익성 예측 역시 매우 부정확하다.”

예나 지금이나 똑같다..^^ 다모다란 교수가 말하는 스토리와 넘버스를 그레이엄은 다음과 같이 언급하고 있다. 두 가지 방법을 모두 선택할 수는 없겠지만 두 가지 방법을 모두 사용해야 한다. 버핏의 말대로 정확하게 틀리는 것보다는 대략적으로라도 맞는 것이 낫다. 항상 뒤는 선명하고 앞은 뿌연 법이다.

“현재 숫자로는 근거를 제시하지 못하면서, 주로 막연한 미래 예측을 바탕으로 하는 투자는 위험하다. 그렇지만 실적을 근거로 냉정하게 계산한 가치만을 고수하는 투자도 어쩌면 똑같이 위험하다. 안타깝게도, 두 가지 방법을 모두 선택할 수는 없다. 투자자는 상상력을 발휘하여, 예측이 적중할 때 보상으로 받게 되는 큰 수익을 추구할 수 있다. 그러나 이때 예측이 빗나가면 큰 손실을 볼 수도 있다. 아니면 보수적인 태도를 선택하여, 입증되지 않은 수익 가능성에 대해서는 프리미엄 지급을 거부할 수도 있다. 그러나 이때에는 절호의 기회를 놓치더라도 나중에 후회하지 말아야 한다.”

항상 시장엔 예측이 적중해서 큰 보상을 받은 극소수의 사람들과 절호의 기회를 놓치고 후회만 하는 사람들로 가득하다. 잊지 말아야 할 것은 예측이 빗나가서 시장에서 사라진 나머지 많은 사람들이다. 보수적인 태도를 선택하는 사람들 역시 거의 잊혀진, 희귀한 사람들이다. 올해 버크셔 주주총회에서 버핏은 다음과 같이 강조했다. “실수로 인해 게임에서 탈락하거나 탈락할 뻔한 실수를 하지 않기를 원할 뿐입니다. 투자에 대해 걱정하며 밤을 새우는 일은 절대 없어야 합니다… 그리고 버는 것보다 조금 적게 쓰면 됩니다.”

끝으로 그레이엄이 ‘현명한 투자자’에 인용해 둔 글이다. 몇 번 읽은 책이지만 읽을 때마다 새롭다.
“탁월한 성과가 흔치 않은 것은, 달성하기가 어렵기 때문이다.”
All things excellent are difficult as they are rare.
– 스피노자

“1894년 오늘(5월 9일), Benjamin Grossbaum은 런던에서 태어났습니다. 그의 가족은 나중에 Graham으로 성을 바꾸었고 그는 증권 분석 및 가치 투자의 창시자가 되었습니다. 그의 책 “The Intelligent Investor”는 많은 사람들, 특히 Columbia University의 Graham 학생 중 한 명인 Warren Buffett의 운명을 바꿔 놓았습니다.”
“Walter Lippmann은 다른 사람들이 앉을 나무를 심는 사람들에 대해 말했습니다. Ben Graham은 그런 사람이었습니다.”
– 워런 버핏

2년 전 오늘 남겨둔 글이다. 그때 한창 성장주 투자(나는 가치 투자 3.0이라고 본다)에 대해 깊이 파고들며 온갖 글들을 닥치는 대로 읽었을 때였다. 그리고 그때는 한창 인공지능 AI가 사람들의 관심을 본격적으로 끌기 시작했을 때였다. 본문 말미의 저 스피노자가 한 말을 인공지능에게 번역시켰었다.

구글번역 : 모든 훌륭한 것은 희귀하기 때문에 어렵습니다.
딥엘번역 : 모든 우수한 것은 희귀하기 때문에 어렵습니다.
파파고번역 : 우수한 것은 모두 희귀하기 때문에 어렵습니다.
ChatGPT : 모든 훌륭한 것들은 흔치 않기 때문에 어렵습니다.
이건번역 : 탁월한 성과가 흔치 않은 것은, 달성하기가 어렵기 때문이다.
인간의 승이다. 아주 간단한 번역이긴 하지만 그때 한창 AI 서비스를 사용해 보곤 곧 흥미를 잃었었다.

-어떤 번역이 잘한 번역이라고 생각하시는지.

“참 어려운 질문인데요, 이런 예시를 들고 싶어요. 어릴 때 했던 놀이 중에 귓속말 놀이라고 있잖아요. 여러 사람들이 일렬로 쭉 선 다음, 맨 끝에 있는 사람이 귓속말로 그 옆 사람에게 어떤 문장을 전달하고 전달해서 마지막 사람에게 말하는 놀이요. 마지막 사람은 처음 문장을 어떤 걸로 받아들였는지 알아보는 그런 게임과도 같은 게 번역이라고 생각해요. 어쨌든 번역은 우리 말에 맞게 변형시켜 전하는 작업이잖아요. 변형 과정에서 제가 여러 차례 작업을 할 때도 있고 한두 차례만에 완성이 되는 문장도 있어요. 그 과정을 거치며 처음 받은 일어 문장에서 시작해 우리말로 읽기에 얼마나 자연스러우면서도 의미가 통하는지가 제가 생각하는 잘한 번역의 기준이에요.”

한창 성장주에 대해 공부할 때 역시 AI와 그와 관련해서 많은 대화를 주고받으면서 AI를 이용해 내 지식을 증진시키려고 발버둥치다가 그것도 곧 그만두었다. “ChatGPT와 Bard(제미나이 전신)에게 그레이엄의 성장주 공식을 적어주고 공식이 어떻게 나왔는지, 저 상수들이 왜 저 숫자가 나왔는지를 물어보면…구글 검색결과로 나오는 수 많은 웹사이트에서 이야기하고 있는 뻔하디 뻔한 답밖에 들을 수 없다. 쓰레기가 들어 가면 쓰레기가 나온다.”

그래서 AI를 이용한 지름길을 찾기보다 혼자 꼼꼼히 책과 논문들을 읽으면서 한발 한발 나아가기로 했다.

“주말내내 그레이엄이 1962년 즈음 저 간단한 성장주 적정주가 공식을 어떤 생각과 로직으로 만들었는지를 따라가다가 비로소 완전하게 알아냈다(8.5+1.6g, 그리고 로직 알아내느라 논문쓰는 줄 알았…찾아보니 영어로 된 10페이지 내외의 간단한 논문도 하나 있긴 있었지만 그저 공식의 단순적용일 뿐). 아울러 그레이엄이 책에 남긴 실수도 하나 찾았다~ 첨엔 번역오류인가 싶었는데 정확하게 다시 살펴봐도 이건 그레이엄의 명백한 실수다(아님 오타거나). 그레이엄의 책(증권분석과 현명한투자자)이 나온지가 언젠데 이 명확한 오류를 아직도 수정하지 않았을까?! 공식을 리버스엔지니어링 하면서 또 한번 느낀거지만 그레이엄은 정말 대단한 천재다. 그리고, 그도 역시 사람이었다..ㅋ”

현재 그레이엄이 책에 남긴 실수는 세상에서 나만 알고 있다. 몇 군데 이메일을 보내 알려드렸지만 반응이 없는걸로 봐선 대수롭지 않게 생각하는 모양이다. 사실 아주 마이너한 실수긴 하다.

2년 전의 경험으로 AI를 이제 갓 대학교를 졸업한 사회 초년생 수준(물론 지금은 더 성장했을 것이다. 하지만 난 여전히 그 정도 수준으로 보고 있다)으로 정의했었고 그뒤론 AI가 잘하는 분야와 못하는 분야를 나름 나눠서 선별적으로만 활용하고 있다. 장자 우화처럼 내가 AI를 활용하는 구체적인 예들 들기도 했지만 이처럼 이야기를 만들거나 코딩을 하거나 뭔가를 분류하고 정리하는 건 탁월하게 잘한다. 그래서 가끔 시간날 때 AI와 농담따먹기식 대화를 주고받기도 하는데…대화가 꽤나 잘 통할 때가 있다. 엊그제는 AI가 나에게 “인간들은 질문의 답을 찾기보다 질문 자체를 좋아하는 것 같다.”는 말을 해서 놀래키기도 했다..ㅋㅋㅋ

왕의 귀환, 구글 문병로 서울대 교수의 칼럼을 읽어 보면..
“필자가 강의하는 컴퓨터 알고리즘 중간고사 문제 하나를 4개의 LLM에 풀게 해봤다…우리 학생들 평균이 51.1점인 꽤 어려운 문제였는데 클로드 15점, 챗GPT 41점, 그록 42점, 제미나이 74점을 받았다(모두 최상위 버전으로 테스트). 기말고사까지 더한 평균은 클로드 22.5점, 챗GPT 49.9점, 그록 51점, 제미나이 78점을 기록했다. 각각 수강 학생 93명 중 92등, 66등, 65등, 9등에 해당한다. 9등인 제미나이는 A+에 속한다.”

AI의 높은 알고리즘 성적을 보니 최근에 읽은, 나를 좌절(?)케 한 책이 생각났다. 이 책은 책 소개 그대로 오늘날의 AI를 있게 한 알고리즘을 구성하는 핵심 수학을 상세하게 살펴봄으로써 기계 안에서 어떤 과정이 작동하고 있는지를 선명하게 제시한다~

Beware of geeks bearing formulas.