11조 달러의 막후

2019년, 나는 처음으로 BlackRock의 리스크 분석(risk analytics) 부서에 발을 들였다. 나는 11조 달러의 자산을 관리하는 운영 체제인 Aladdin의 배후에 있는 팀에 합류하게 되었다. 만약 들어본 적이 없다면, 그것은 의도된 것이다. Aladdin은 개인 투자자를 위한 마케팅 페이지를 가지고 있지 않다. 그것은 당신을 위해 만들어진 것이 아니다.

Aladdin은 17,000명의 엔지니어에게 무제한의 예산을 주고 지금까지 발표된 모든 금융 모델을 구축하라고 명령했을 때 벌어지는 일이다. 현금 흐름 할인 (Discounted cash flows). 잔여 이익 (Residual income). 체제 전환 모델 (Regime-switching models). 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulations). 베이지안 추론 (Bayesian inference). 위상 데이터 분석 (Topological data analysis). 이 모든 것들이 지구상의 모든 자산군에 걸쳐 24시간 내내 실행된다.

나의 업무는 그 기계 안에 앉아 그것이 생각하도록 돕는 것이었다.

모든 것을 바꾼 순간

Aladdin에는 — 어떤 것인지는 말할 수 없지만 — 여러 개의 독립적인 모델을 나란히 배치하여 기업의 공정 가치 (fair value)를 보여주는 화면이 있다. 하나의 추정치가 아니다. 두 개도 아니다. 13개다. 각 모델은 완전히 다른 각도에서 동일한 질문에 접근하며, 당신은 그 모든 것을 한눈에 볼 수 있다.

모델들이 일치할 때, 당신은 확신을 갖는다. 모델들이 갈라질 때, 당신은 더 깊이 파고든다.

어느 날 저녁 그 화면을 응시하며 이런 생각을 했던 것이 기억난다. 이것은 금융에서 가장 중요한 도구이며, 99.97%의 투자자들은 결코 이것을 보지 못할 것이다.

그들이 충분히 똑똑하지 않아서가 아니다. Bloomberg는 터미널 이용료로 연간 25,000달러를 부르기 때문이다. Refinitiv는 22,000달러를 부른다. FactSet은 12,000달러를 부른다. 그렇다면 Aladdin은? Aladdin은 판매용조차 아니다. 당신은 수십억 달러를 관리하는 BlackRock의 고객이어야만 한다.

전체 금융 정보 산업은 단순한 전제 위에 세워져 있다: 전문가들이 감당할 수 있는 비용을 청구하고, 나머지 사람들은 모두 차단하라.

나는 그 문제로 잠을 설치기 시작했다.

Bloomberg가 당신이 알기를 원치 않는 것

Bloomberg Terminal에 대해 말하자면 — 그것은 놀라운 소프트웨어다. 나는 그것을 존중한다. 나 또한 사용해 본 적이 있다. 하지만 그 표면 아래에 실제로 무엇이 있는지 말해주겠다.

Bloomberg는 여러분에게 데이터를 제공합니다. 엄청난 양의 데이터를 말이죠. 실시간 시세(Real-time quotes), 뉴스, 채팅, 분석 데이터까지 포함됩니다. 하지만 가치 평가(Valuation) — 투자자가 던지는 가장 중요한 질문인 "이 회사의 실제 가치는 얼마인가?" — 에 있어서 Bloomberg는 기본적인 DCF 템플릿을 제공하며 "행운을 빈다"라고 말할 뿐입니다.

여러분은 여전히 모델을 직접 구축해야 합니다. 여전히 스스로 가정을 선택해야 합니다. 여전히 847행에 순환 참조(Circular reference)가 생기지 않기를 기도해야 합니다.

연간 25,000달러를 내면서도, 여러분은 여전히 수동으로 계산을 하고 있는 것입니다.

기관들은 가치 평가를 위해 Bloomberg를 사용하지 않습니다. 그들은 데이터를 위해 Bloomberg를 사용하고, 그 데이터를 Aladdin과 같은 독점적인 시스템(Proprietary systems)에 입력합니다. 여러분은 결코 만져볼 수 없는 시스템들 말입니다.

그것이 바로 격차(Gap)입니다. 데이터가 아닙니다. 뉴스도 아닙니다. 실시간 시세도 아닙니다. 격차는 가치 평가 엔진(Valuation engine) 그 자체에 있습니다.

퇴사

나는 2023년에 BlackRock를 떠났습니다. 동료들은 내가 미쳤다고 생각했습니다.

"어디로 가는 건가요?"
"개인 투자자들을 위해 존재하지 않는 가치 평가 레이어(Valuation layer)를 만들러 갑니다."
"...DCF 계산기를 만들겠다는 뜻인가요?"
"아니요. 13가지 모델 전체를 의미합니다. 미국 시장에 상장된 모든 주식을 대상으로, 매 시장 영업일마다 업데이트되는 모델이죠. Bloomberg가 청구하는 비용의 아주 일부만으로 말입니다."

침묵이 흘렀습니다.

그리고 이어졌습니다. "그건 2억 달러짜리 엔지니어링 프로젝트잖아요."

"이제는 아닙니다," 라고 나는 말했습니다.

엔진 구축

그것이 거대한 엔지니어링 과제라는 점은 그들의 말이 맞았습니다. 하지만 비용에 대해서는 틀렸습니다.

나는 Rust를 선택했습니다. 유행이라서가 아닙니다. 매일 6,000개 이상의 기업에 대해 13개의 독립적인 가치 평가를 수행할 때는, 사이클(Cycles)을 낭비하는 언어를 사용할 여유가 없기 때문입니다. Python이라면 14시간이 걸리겠지만, Rust는 3시간 이내에 끝냅니다.

나는 커튼 뒤에서 보았던 모든 모델을 다시 구축했습니다:

베이지안 DCF (Bayesian DCF) — 여러분의 스프레드시트식 DCF가 아닙니다. 이것은 모든 가정을 확률 분포(Probability distribution)로 취급하고, 수천 개의 시나리오를 실행하며, 신뢰 가중치가 적용된 공정 가치(Fair value)를 제공합니다.

이익 창출 가치 (Earnings Power Value) — 성장을 완전히 배제합니다. 그리고 질문합니다: "만약 이 회사가 다시는 성장하지 않는다면, 가치가 얼마가 될 것인가?" 잔혹할 정도의 정직함입니다.

Markov DDM — 기업이 고성장, 안정적 성숙기, 쇠퇴기와 같은 단계를 거친다는 점을 이해하는 배당할인모형 (Dividend Discount Model, DDM)입니다. 이 모델은 이러한 단계 간의 전환을 모델링합니다.

Dynamic NAV — 기업을 자산별로 분해하고, 섹터별 회복률 (Recovery Rates)을 적용하여 청산인이 얼마를 지불할지를 묻습니다. 월스트리트가 위기 징후를 포착했을 때 사용하는 모델입니다.

EROIC Spread — 기업이 자본을 통해 벌어들이는 수익 (ROIC)과 그 자본의 비용 (WACC)을 비교합니다. 이 스프레드 (Spread)는 기업이 가치를 창출하고 있는지 아니면 파괴하고 있는지를 알려줍니다. 단순한 아이디어지만, 파괴적인 정확도를 가집니다.

ML Residual Income — 고전적인 잔여이익모형 (Residual Income Model)을 가져와 인간의 가정을 10년 치 재무 기록으로 학습된 머신러닝 (Machine Learning, ML) 예측으로 대체합니다.

First Chicago — 세 가지 미래 시나리오인 강세 (Bull case), 기본 (Base case), 약세 (Bear case)를 모델링합니다. 각 시나리오에 확률을 할당하고 가중 평균을 구합니다. 이것이 사모펀드 (Private Equity)가 9자릿수 수표를 쓰기 전에 기업 가치를 평가하는 방식입니다.

PWERM — 철학은 비슷하지만, 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulation)을 사용합니다. 세 가지가 아닌 수천 개의 시나리오를 다룹니다.

Regime Cross-Sectional — 현재의 거시경제 국면 (Macroeconomic regime: 확장, 수축, 위기)을 감지하고, 해당 국면 내에서 섹터 동종 기업들과 비교하여 기업 가치를 평가합니다.

Sentiment SOTP — 시장 심리 (Market sentiment)에 의해 조정된 부분합 가치평가 (Sum-of-the-parts, SOTP) 방식입니다. 때로는 시장의 분위기가 수학적 계산보다 더 중요하기 때문입니다.

FTNN Topology — 위상 데이터 분석 (Topological Data Analysis, TDA)을 사용하여 전통적인 모델이 완전히 놓치는 금융 시계열 데이터 내의 숨겨진 패턴을 찾아냅니다. 이것은 제 이전 동료들이 눈썹을 치켜뜨며 의구심을 가질 만한 모델입니다.

RCMH-DCF — 경제 사이클의 어느 지점에 있는지에 따라 할인율 (Discount rate)과 성장 가정 (Growth assumptions)을 조정하는 국면 조건부 현금흐름할인법 (Regime-conditioned DCF)입니다.

CUCE Ensemble — 메타 모델 (Meta-model)입니다. 위의 12개 모델을 모두 가져와 과거 정확도에 따라 가중치를 부여하고, 상관관계가 있는 오류에 페널티를 부여하여 단일화된 통합 추정치를 산출합니다. 모델들의 모델입니다.

모든 주식. 모든 모델. 매일의 시장.

품질 계층 (The Quality Layer)

가치 평가 (Valuation)만으로는 충분하지 않습니다. 주식은 저렴해 보일 수 있지만 여전히 끔찍한 투자처일 수 있습니다. Enron은 40달러일 때 저렴해 보였습니다. Lehman은 20달러일 때 저렴해 보였습니다. WeWork는... 뭐, 항상 비싸 보였지만, 무슨 뜻인지 이해하실 겁니다.

그래서 저는 두 가지 추가적인 점수 산정 시스템을 구축했습니다:

기업 품질 (Quality of Company, QOC) — 수익성 (profitability), 성장 궤적 (growth trajectory), 재무제표 건전성 (balance sheet strength), 현금 흐름 품질 (cash flow quality), 자본 효율성 (capital efficiency), 이익 안정성 (earnings stability), 주주 환원 (shareholder returns), 그리고 거버넌스 신호 (governance signals)라는 8가지 핵심 축을 바탕으로 한 1~10점 사이의 점수입니다. 8.5점 이상의 점수는 해당 기업이 측정 가능한 모든 차원에서 진정으로 탁월함을 의미합니다.

가치 함정 탐지기 (Value Trap Detector) — 저렴한 가치 평가가 기회가 아니라 구조적 쇠퇴의 증상인 주식을 식별하는 전용 시스템입니다. 매출 감소, 부채 증가, 음(-)의 잉여 현금 흐름 (negative free cash flow), 내부자 매도, 회계상의 위험 신호 (accounting red flags) — 이러한 패턴이 일치하면 함정 점수 (trap score)가 빨간색으로 표시됩니다.

이 두 시스템은 모든 투자자가 필요로 하는 두 가지 질문에 답합니다: "가치가 얼마인가?" 그리고 _"소유할 가치가 있는가?"$

왜 이름을 CirclFi라고 지었는가

원(circle)이 닫히기 때문입니다.

BlackRock이 11조 달러를 관리하기 위해 사용하는 것과 동일한 모델들. Bloomberg가 그 근사치를 제공하기 위해 25,000달러를 청구하는 것과 동일한 분석적 엄밀함 (analytical rigor). 헤지펀드들이 비밀 유지 계약 (NDA) 뒤에 숨겨두는 것과 동일한 신뢰 프레임워크 (confidence framework).

이 모든 것이 미국 증시에 상장된 모든 주식에 적용됩니다. 매 거래일마다 업데이트됩니다. 인터넷 연결이 있는 사람이라면 누구나 접근할 수 있습니다.

기관은 모든 것을 보고 개인 투자자는 아무것도 보지 못하는 정보 비대칭 (information asymmetry)의 원이 마침내 닫힙니다.

현재 서비스 중인 내용

CirclFi는 미국 주식 시장 전체를 다룹니다:

• 6,000개 이상의 주식을 13개의 독립적인 모델로 가치 평가
• 모든 기업에 대한 품질 점수 (Quality Score) (1~10점)
• 모든 기업에 대한 가치 함정 (Value Trap) 탐지
• 장 마감 후 매일 업데이트
• 모든 주식의 모든 모델에 대한 가격, 상승 여력(%) 및 신뢰도(%)

Excel도 필요 없습니다. Bloomberg도 필요 없습니다. 25,000달러짜리 구독료도 필요 없습니다. Aladdin에 대한 접근 권한도 필요하지 않습니다.

Bloomberg와의 비교

저는 이 질문을 끊임없이 받습니다: "CirclFi가 Bloomberg의 경쟁자인가요?"

아니요. Bloomberg는 채팅, 뉴스, 실시간 시세(real-time quotes) 및 수천 개의 기능을 갖춘 데이터 터미널입니다. 금융 전문가들을 위한 맥가이버 칼(Swiss Army knife)과 같습니다.

CirclFi는 한 가지 일만 합니다: 기업의 가치가 얼마인지 알려주는 것입니다.

Bloomberg는 50,000개의 데이터 포인트를 보여주며 "직접 알아내세요"라고 말합니다. CirclFi는 13개의 모델을 통해 당신을 대신해 계산을 수행하고 정답을 보여줍니다.

Bloomberg가 도서관이라면, CirclFi는 그 도서관의 모든 책을 읽은 분석가입니다.

다음 단계 (What's Next)

기관들은 40년이라는 시간적 우위를 점해왔습니다. 저는 하루 만에 그들을 따라잡으려는 것이 아닙니다. 그 격차가 더 이상 벌어지지 않도록 만들려는 것입니다.

만약 여러분이 10-K 보고서(10-K filing)를 열어보며, 이해관계(conflict of interest)가 있는 어떤 분석가의 생각이 아니라, 수학이 실제로 말해주는 기업의 가치를 누군가 그냥 알려주기를 바란 적이 있다면 — 그것이 바로 CirclFi가 존재하는 이유입니다.

circlfi.com

저는 수년간 세계 최대의 자산 운용사가 기업 가치를 평가하는 것을 도왔습니다. 이제 저는 다른 모든 사람들이 똑같은 일을 할 수 있도록 돕고 있습니다. 정량적 가치 평가(quantitative valuation), 금융 공학(financial engineering), 또는 Rust를 이용한 빌딩에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든 질문해 주세요. 댓글을 남겨주세요.