2025년 2월 25일
블룸버그 프로페셔널 서비스
작성자: 제롬 바케이트(Jerome Barkate), 프랜시스 시(Frances Shi), 마리스 세르잔스(Maris Serzans) 블룸버그 엔터프라이즈 투자 리서치 데이터 팀
블룸버그의 데이터 스포트라이트는 data.bloomberg.com의 데이터 라이선스에서 이용가능한 8,000개 이상의 블룸버그 엔터프라이즈 데이터세트를 기반으로 주요 인사이트를 제공하는 시리즈 콘텐츠이다.
이번 블로그는 투자자들이 특정시점(PIT) 주식 가격 데이터, 산업 부문 분석, 숏 포지셔닝 인사이트를 활용하여 신규 AI 업체의 시장 진입 등 시장 환경 변화로 인한 리스크 및 기회를 파악하는 방법을 중점적으로 살펴보고, 블룸버그 틱 추이 데이터를 활용한 효과적이고 일관된 거래비용분석(TCA) 수행 방법 또한 소개할 예정이다.
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특정시점(PIT) 가격으로 살펴본 AI 비용 절감이 기업 수익성에 미치는 영향
중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 현저히 낮은 개발 비용만으로 기존 챗봇 서비스에 견줄 만한 성능을 갖춘 AI 모델 개발에 성공했다. 딥시크가 시장 내 영향력을 확대하고 있는 상황에서, AI 부문 투자자들은 딥시크의 등장이 시장 전반에 초래할 영향력에 대하여 예의주시해야 할 것이다.
우선 딥시크 발표 당일의 시장 반응을 분석하여, 딥시크의 등장으로 영향을 받을 주요 기업들을 파악할 수 있다. 시장 반응은 해당 기간 동안의 시장 움직임을 특정시점(PIT) 주식 가격을 기준으로 재검토하고, 비정상적인 거래량 추이와 최대 손실폭을 측정하여 분석할 수 있다.
이번 분석에서 ‘거래량 급증’은 해당일의 거래량이 전월 일평균 거래량의 150%를 상회하는 경우로 지정하고, 또한 최대 손실폭이 10% 이상인 경우를 시장 영향의 중요한 지표로 설정하였다. 블룸버그는 이같은 기준을 바탕으로 딥시크 출시에 영향을 받은 주식들을 파악하여, 그 중에서 시장 반응이 가장 컸던 상위 10개 기술 기업을 선별해낼 수 있었다(그림1 참조). 여기에는 최근 AI 부문 투자 붐의 수혜기업인 반도체 업체 엔비디아(NVDA US Equity) 또한 포함되어 있다.
블룸버그는 딥시크 출시에 따른 기업별 영향도를 보다 면밀히 파악하고자, 분석 결과를 블룸버그 영업 부문 펀더멘털 데이터세트와 통합 분석했다. 해당 데이터 세트는 55,000개 이상 기업의 산업별 매출 상세정보를 보여준다. 블룸버그 산업 분류 시스템(BICS) 레벨 4를 기준으로 분석한 결과, 전체 테이터세트 중 반도체 관련 기업의 비중이 높은 것으로 드러났다. 이렇듯 반도체 산업은 AI 투자의 핵심 축으로 자리잡고 있으며, 그림 2에서 볼 수 있듯이 반도체 관련 기업의 실적과 AI 모델 구동 비용간 밀접한 연관성을 확인할 수 있다.
이러한 분석을 통해, 투자자들은 딥시크 출시 시점의 시장 반응과 영업 부문 펀더멘털을 통합 분석함으로써, 새로운 시장 동향을 보다 심도있게 이해할 수 있을 것이다.
테마: 주식 검색, 테마별 투자
사용자 유형: 퀀트, 포트폴리오 매니저, 리스크 매니저, 주식 애널리스트
블룸버그 데이터세트: 특정시점(PIT) 주식 가격, 영업 부문 펀더멘털
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주식 포지셔닝으로 알아보는 시장 인사이트
최근 수년간 지속된 중국의 부동산 시장 침체와 경기 둔화의 영향으로 2024년 중국 증시가 급락했으며, 이에 따라 2025년 2월 19일 기준 항셍지수의 주가수익률(PER)은 10.8배를 기록했다. 반면 같은 기간 블룸버그 전세계 대형주 및 중형주 지수의 PER은 20.7배 수준이었다.
AI와 기타 첨단 기술이 미래 경제를 주도할 것이라는 전망이 우세한 가운데, 딥시크의 부상으로 투자자들이 중국 기업의 성장 잠재력을 재평가하고 이에 따른 밸류에이션을 재조정하는 움직임이 나타나고 있다. 이러한 투자자들의 심리 변화는 숏 포지션 동향에서도 감지되는데, 특정 기업과 섹터 또는 시장의 숏 포지션 감소는 투자자들의 매수 심리가 개선되고 있다는 긍정적인 신호로 볼 수 있다.
지난 1월 26일 딥시크 출시 이후 S3 파트너스의 대주잔고 데이터를 살펴보면, 항셍지수 구성종목의 대주잔고 포지션(그림 1)에서 특히 에너지, 금융, 기술 부문이 지속적으로 감소하는 추세를 보이고 있다.
주식 포지셔닝을 통해 시장 인사이트를 파악할 수 있는 또 다른 사례로 게임스탑(GME US Equity)을 들 수 있다. 비디오 게임 소매업체인 게임스탑은 지난 2021년 1월 공매도 투자자들이 예상치 못한 주가 상승으로 인한 손실방어를 위해 매수에 나서면서 주가가 급등하는 ‘숏 스퀴즈’ 사태를 심각하게 겪은 바 있다. 이는 2020년 12월 31일 기준, 게임스탑의 공매도 비중이 유동주식수 대비 무려 141%를 기록했던 것이 주요 원인이었다. 이는 블룸버그가 커버하는 18,000개의 미국 거래소 상장 종목 중 공매도 비중 상위 10위권에 속하는 수준이었다.
S3 대주잔고 데이터는 그 외에도 기타 공매도 관련 활동을 보여주는 메트릭도 함께 제공한다. 일례로, 게임스탑의 경우 과거 일평균 거래량을 기준으로 산정한다면, 당시 게임스탑의 대주잔고 청산에 5일 이상이 소요되었을 것으로 보인다. 나머지 두 가지 예측 분석 방법인 스퀴즈 리스크 스코어와 거래 포화도 스코어(Crowded Score)는 모두 100을 기록했는데, 이는 2020년 12월 31일 당시 게임스탑이 직면한 리스크가 최고조에 달했음을 시사한다(표 1).
테마: 주식 검색, 리스크 관리, 거래
사용자 유형: 포트폴리오 매니저, 트레이더, 애널리스트
블룸버그 데이터세트: S3 파트너스 제공 대주잔고 데이터
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틱 데이터를 활용한 최적의 체결전략: AI 기반의 거래비용 정밀 분석 방법
거래 비용 분석(TCA)은 기관투자자, 자산운용사, 트레이더가 거래 체결 시 발생하는 암묵적 비용(수수료 및 커미션)과 명시적 비용(시장 영향, 슬리피지)을 평가하기 위해 사용하는 방법이다. 이를 위해서는 패키지 소매 및 보험기반 투자상품(PRIIP) 규정처럼 투자자 보호 강화에 중점을 두고 금융기관의 TCA 이행을 촉구하는 등의 요건이 충족되어야 한다.
블룸버그 틱 추이 데이터 상품을 활용하면 특정 시점의 최소 가격 동향을 의미하는 틱(tick) 데이터를 불러와서 체결된 거래의 효과를 분석할 수 있다. 블룸버그 틱 데이터의 주요 특징으로는 세분화된 데이터 제공, 포괄적인 시장 커버리지, 데이터 정규화를 통한 시장 전반에 걸친 일관성 확보, 그리고 거래 조건 코드와 같은 거래 메타데이터 제공을 들 수 있다.
TCA 분석은 블룸버그의 REST API를 통해 프로그래밍 방식으로 데이터를 다운로드하여 수행할 수 있다. 아래 코딩 화면(그림 1)에서 볼 수 있듯이, ASOF JOIN 매개변수로 체결 내역과 호가(레벨1*) 데이터를 결합할 수 있으며, 이로 인해 체결 시점과 가장 근접한 호가를 확인하고 체결 비용을 산출할 수 있다.
그림 2에 표시된 바와 같이, TCA 실행에 필요한 모든 고해상도 틱 데이터가 확보되어 있으므로 전체 프로세스의 추적 가능성과 투명성 또한 보장된다. 기업은 이를 통해 가격 괴리를 정확히 파악한 후 시장 영향을 평가할 수 있으며, 규제 당국이 요구하는 최적의 거래 체결 실행 기준의 준수 여부를 확인할 수 있다.
결론적으로, 정확한 거래비용분석을 위해서는 방대한 양의 세분화된 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 애널리스트의 역량이 필수적이라고 할 수 있다. 이러한 측면에서 블룸버그 데이터는 광범위한 커버리지와 심층적 정보, 고도의 정확성을 바탕으로 거래비용분석 전반에 활용 가능하다. 더불어 실시간 시장 데이터와 과거 거래 내역, 고도화된 분석 도구가 통합된 플랫폼을 통해 거래 비용 분석 및 거래 전략 최적화를 효과적으로 지원한다.
테마: 알파 생성, 리스크 관리
사용자 유형: 포트폴리오 매니저, 애널리스트, 리스크 관리자
블룸버그 데이터세트: 기업 재무 정보, 특정시점 추정치 및 가격, 공급망
블룸버그 데이터 서비스에 대해 자세히 알아보기.
블룸버그 엔터프라이즈 투자 리서치 데이터는 리서치 과정 전반을 지원하는 종합 솔루션을 제공한다. 이때 모든 데이터 솔루션은 상호 호환성을 갖추고 있어 대체 데이터를 비롯한 다른 데이터세트와 원활하게 연동되며, 클라우드와 API 등 다양한 전송 방식을 통해 이용할 수 있다. 솔루션에 대한 자세한 정보는 여기에서 확인할 수 있다.
블룸버그 데이터 라이선스는 참고자료, ESG, 가격, 리스크, 규제, 펀더멘털, 추정치, 과거 데이터 등 하루 수십억 건의 데이터 포인트를 지원한다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 높이고 신규 투자 기회를 발굴할 수 있을 뿐만 아니라, 블룸버그 터미널과 동일한 수준의 데이터를 활용하여 일관되고 확장 가능한 방식으로 전사적 투자 프로세스를 구축할 수 있다.
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