거래량을 업그레이드하라: 시가총액 가중 거래량

이제는 거래량을 업그레이드할 때다

다우존스, 로이터, 톰슨 등 주요 데이터 제공자들이 하나같이 사실상 아무런 소용없는 거래량 데이터를 제공하고 있다. 이처럼 투자자를 현혹시키는 지수 데이터는 증권사, 뉴스 제공자들, 인터넷 사용자들에게 배포된다. 데이터 문제는 너무 심각해서 저자는 10년 넘게 지수에서 거래량 데이터를 분석에 이용하지 않고 있다.

전통적 거래량: 주가 거래량 관계 단절

주식 시장에 대해 배우는 사람은 지식이 늘어날수록 원 데이터(raw data)보다 상대적 수치가 거의 항상 더 유용하다는 것을 알게 된다. 따라서 날카로운 관찰자들은 일정 기간 실제 거래량만 연구하지 않고 그 거래량이 전체 거래량에서 차지하는 비율 또는 백분율도 연구한다.

블루칩이 휴짓조각으로

모든 지수에서 보고되는 모든 거래량 데이터는 문제가 있다. 뉴욕증권거래소, AMEX, 나스닥 등 모든 거래소의 거래량 데이터에도 동일한 문제가 존재한다. 모두 전통적인 거래량 보고 방식을 통해 총 거래량을 산출하기 때문이다.

지수 거래량 분석의 대안

시가총액 가중 거래량

시가총액 가중 거래량은 그 종목이 속한 지수나 거래량에서 그 종목의 시가총액이 차지하는 비중에 따라 각 종목의 거래량에 가중치를 두는 것이다.
다음은 지수 거래량을 업그레이드하는 6단계다.

  1. 시가총액을 구한다.
  2. 시가총액 = 주가(종가 또는 현재가) x 거래 가능한 주식의 수

  3. 지수 또는 거래소의 시가총액을 구한다.
  4. 지수 또는 거래소의 시가총액 = 모든 회원 기업의 시가총액의 총합

  5. 각 주식의 시가총액 가중치를 구한다.
  6. 개별 주식의 시가총액 가중치 = 주식의 시가총액 / 지수 또는 거래소의 시가총액

  7. 주식의 시가총액 가중 거래량을 구한다.
  8. 개별 주식의 시가총액 가중치 x 거래량(장 마감 또는 현재)

  9. 지수 또는 거래소 시가총액 가중 거래량을 구한다.
  10. 지수 또는 거래소 시가총액 가중 거래량 = 개별 주식의 시가총액 가중 거래량의 총합

  11. 주가지수 변화를 제외하고 지수 또는 거래소의 시가총액 가중 거래량을 다시 계산한다.
  12. 시가총액 가중 거래량 지수 x -1 x 지수의 주가 변화

플래시 크래시: 시가총액 가중 거래량의 영향

시가총액 가중 데이터를 사용하면 해당 주식이 지수에서 차지하는 비율을 더 정확하게 알 수 있을 뿐 아니라 기관들의 행위를 더 잘 추적할 수 있다. 거대 기관들은 포지션을 구축하거나 청산할 때 주가에 영향을 미치므로 중소형주를 거래할 때 어려움을 겪는다. 기관은 주식을 팔아 현금화하거나 주식을 매입할 때 시장에 충격을 주는 것을 피하기 위해 먼저 유동성이 큰 주식부터 처분한다. 시가총액 가중 거래량의 역할을 보여주는 완벽한 예로 ‘플래시 크래시(Flash Crash)’ 며칠 전이 있다. 2010년 5월 6일 시장은 역사를 새로 썼다. 다우존스산업평균은 1000포인트 가까이 폭락했고 시장은 사상 초유의 일일 낙폭에 혼돈의 회오리에 휩싸였다. 그러나 시장에서 자금이 이탈하기 전에 시가총액 가중 거래량은 뭔가 심상찮은 조짐이 있다는 강렬한 신호를 보냈다. 전통적인 데이터를 사용할 때 2010년 4월 16일은 별다를 것이 없는 평범한 하락일이었다. S&P500지수는 19.5포인트(-1.6%) 하락했고 뉴욕증권거래소에서는 17억 5000만 주가 거래되었으며 나스닥 지수는 34.4포인트(-1.35%) 빠지고 거래량은 28억 9000만 주였다. 거래량 변화를 보면 뉴욕증권거래소의 30일 지수이동평균보다 36.5% 상승했고 나스닥지수는 30일 지수이동평균보다 17% 상승했다. 대체로 주식시장 해설가들이 딱히 헤드라인을 뽑기 힘든 그저 그런 날이었다.
그러나 시가총액 가중 거래량은 전혀 다른 그림을 보여주었다. 4월16일 S&P500 지수 시가총액 가중 거래량은 사상 최고치를 기록했다. 시가총액 가중 관점에서 거래량을 보면 30일 시가총액 가중 지수이동평균보다 45%나 폭등했는데 이 기록은 아직도 깨지지 않고 있다. 이를 전체 맥락에서 살펴보면 플래시 기간 동안 뉴욕증권거래소의 총거래량(시가총액 가중 아님)은 사상 두 번째로 높았는데 30일 지수이동평균보다 47% 폭등했다. 그러나 플래시 기간 동안 시가총액 가중 거래량은 43% 상승했다. 기존 방식대로 하면 나스닥의 거래량은 17% 상승했지만 나스닥의 시가총액 가중 거래량은 53% 상승했고, 나스닥100은 더 변화가 심해 30일 지수이동평균보다 55% 상승했다. 4월 16일의 이런 움직임은 경고 신호로 거대 기관들이 가장 유동성이 높은 대형주들을 공격적으로 매도하고 있다는 경고였다(그림 1, 2 ,3 참고).

S&P500 시가총액 가중 거래량 대 전통적인 NYSE 총거래량
<그림 1> S&P500 시가총액 가중 거래량 대 전통적인 NYSE 총거래량
나스닥 총 시가총액 가중 거래량 대 총거래량(2010년 4월 16일)
<그림 2> 나스닥 총 시가총액 가중 거래량 대 총거래량(2010년 4월 16일)
4월 16일 S&P500 시가총액 가중 거래량 대 5월 6일의 플래시 크래시(2010년)
<그림 3> 4월 16일 S&P500 시가총액 가중 거래량 대 5월 6일의 플래시 크래시(2010년)

시가총액 가중 거래량: 강도 지표 재구축

총거래량과 마찬가지로 시가총액 가중 거래량으로 다양한 형태의 시장 강도 지표를 만들어 활용할 수 있다. 4월 16일을 다시 예로 들면 하락주의 거래량이 상승주의 거래량보다 90% 많았다(아래 그림 참고).

시가총액 가중 상승 거래량 대 하락 거래량(2010년 4월 16일)
시가총액 가중 상승 거래량 대 하락 거래량(2010년 4월 16일)

상승주의 누적 거래량과 하락주의 누적 거래량도 구할 수 있다. 상승주의 거래량을 하락주의 거래량으로 나눈 비율이 양이면 상승 종목에 더 많은 거래량이 유입되고 있는 것이고, 만약 그 연산값이 음이면 하락주에 더 많은 거래량이 유입되고 있음을 뜻한다. 시가총액 가중 상승주 거래량/하락주 거래량이 상승세를 보이면 상승주의 거래량이 증가하는 것이고, 시가총액 가중 상승주 거래량/ 하락주 거래량이 하락세를 보이면 하락주의 거래량이 증가하는 것이다. 또한 이동평균을 구하면 모멘텀을 살펴볼 수 있어 추세 변화를 짐작할 수 있다. 앞선 플래시 클래시의 예를 들면 플래시 크래시가 발생하기 사흘 전인 5월 3일 월요일, 시가총액 가중 상승주/하락주 거래량은 19일과 29일 지수이동평균을 하향 교차했다. 19일과 29일은 시가총액 가중 상승주/하락주 거래량의 맥클러런 오실레이터를 수정한 것이다. 이 지표는 5월 5일, 즉 그 사건이 있기 하루 전에 경고 신호를 보냈다. 짐작하듯이 지수 거래량 총합을 조합할 때 시가총액 가중 거래량을 사용하면 효과적이다. 현재 운용되고 있는 기업만 포함한 주식시장에서 이 방식은 완벽하다. 그러나 우선주, 페쇄형 펀드까지 포함하는 거래소 지수에는 문을 닫은 기업이 포함돼 왜곡이 일어날 가능성이 있다. 장기 시가총액 가중 거래량 총계를 계속 추적하면서 저자가 알아낸 바는 장기 거래량으로 1년 남짓 누적 거래량을 합산할 때 장기적으로 데이터가 왜곡될 수 있다.

시가총액 가중 상승 거래량에서 하락 거래량을 차감한 지표가 플래시 클래시에 앞서 경고하고 있다.
시가총액 가중 상승 거래량에서 하락 거래량을 차감한 지표가 플래시 클래시에 앞서 경고하고 있다.
맥클러런 나스닥 시가총액 가중 거래량이 플래시 크래시에 앞서 경고하고 있다.
맥클러런 나스닥 시가총액 가중 거래량이 플래시 크래시에 앞서 경고하고 있다.