소셜 트레이딩의 기초

We develop a classification methodology for the context and content of news articles to predict risk and return in stock markets in 51 developed and emerging economies. A parsimonious summary of news, including topic-specific sentiment, frequency, and 소셜 트레이딩의 기초 unusualness (entropy) of word flow, predicts future country-level returns, volatilities, and drawdowns.

소셜 트레이딩의 기초

1.
IT를 하면서 기계매매를 하고 싶어하는 투자자를 만나면 공통으로 느낌은 감정이 있습니다.

“수익만 절대진리이고 수익이 나면 내가 투자한 돈 때문이라고 생각합니다.’어떻게’를 이해하지 못하고 이익을 내기 위해 들어가는 비용을 인정하지 않습니다.”

그렇기 때문에 개인투자자들의 관심은 수익이거나 종목입니다. 오늘 소개하는 논문이 이런 분들에겐 아무 의미가 없습니다. 그렇지만 개인투자자들을 대상하는 이런저런 비즈니스를 하는 분들이 관심을 가질 논문들로 보입니다. 유명한 AlphaArchitect.com은 시시때때로 논문을 분석한 글을 올립니다. 대부분 Factor Investing이 주된 주제이지만 최근 SNS,뉴스와 같은 텍스트 데이타들이 의사결정에 어떤 영향을 미치는지를 다룹니다. 제목을 보시면 아시겠지만 단톡방, 카페 혹은 투자리딩방 혹은 뉴스, SNS와 같이 개인투자자들이 자주 접하는 수단이 투자성과에 어떤 영향을 미치는지를 다룹니다. 국내 증권학회와 같은 학술단체들이 발표하는 주제와 사뭇 다릅니다.

1. What fraction of their portfolio to invest in equities,
2. Their beliefs about actively managed mutual funds,
3. and their beliefs about the cross-section of individual stock returns.

아래가 소셜 트레이딩의 기초 설문에 대한 응답과 이를 분류한 도표입니다. 논문도 지적한 바와 같이 일반적인 여론조사처럼 신뢰성이 있는 자료가 아니지만 이해를 위한 자료는 될 듯 합니다. 오늘 다루려고 하는 주제와 관련한 Principal Component5:Advice의 비중을 보면 Advice From Media, Advice From a friend, etc가 무척 높습니다. 물론 Personal Experience보다 낮지만. 조사와 관련한 데이타는 논문 마지막에 있습니다.

2.
이제 소셜미디어와 같은 정보가 투자자의 의사결정에 미치는 영향을 다룬 논문입니다. 우선 Social Tradiing이 투자자에게 미치는 영향을 다룬 Do Individual Investors Trade on Investment-related Internet Postings?입니다. 유럽 European social trading platform의 2013년부터 2014년말까지의 데이타를 기초로 투자자(Follower)들이 Leader의 전략에 댓글(Comment)을 분석하였습니다.

이 논문이 던지는 질문을 아래와 같습니다.

1. Do individual investors rely on investment-related Internet postings when making investment decisions?
2. Do postings help individual investors identify investment strategies that deliver superior performance in the future?
3. Are there cross-sectional differences in the relation between comments posted by traders and the trading behavior of followers?

결론은 무척 간단합니다. 댓글이 많은 주식은 거래량이 많지만 그렇다고 수익성은 비례하지 않는다…

1. YES- The posting of comments is associated with a significant increase in the trading activity of followers. In fact, if a trader posted a comment yesterday, today’s net investments of followers in the shared trading strategy increase by about 6% compared to the average daily net investments for the same portfolio (and higher activity lasts for about 3 weeks). Additionally, when looking at the tone of comments, a one standard deviation increase in the fraction of positive words is associated with a significant increase in net investments of followers by about 4% on average.
2. NO- Neither the posting of comments nor the tone of comments have predictive power for the future performance of traders’ portfolios. Additionally, trades of followers executed after the posting of comments deliver about the same performance as trades of followers executed on all other days. Both types of trades tend to underperform common benchmarks.
3. YES- A highly significant reaction following the posting of comments for small investors but no reaction for large investors. This suggests that it is mainly unsophisticated individuals who rely on investment-related Internet postings when making investment decisions.

다음은 How news and its context drive risk and returns around the world입니다. 이 논문은 선진국(DB), 개발도상국(EM, 한국 포함)으로 나누고 각 나라별로 분석을 진행합니다. 논문의 질문입니다.

소셜 트레이딩의 기초
1. How should one best measure news using word flow?
2. Which aspects of word flow should be the focus of measurement?
3. How can we capture changes over time of the patterns that link frequency, topics, sentiment, and entropy measures of word flow with market outcomes?
4. Given the potential importance of identifying topical context, how should one identify topics?
5. Does the effect of our word flow measures operate through a risk channel?
6. How should one measure risk?
7. Do empirical patterns that apply to individual company stocks or the aggregate U.S. index also apply to other countries?
8. What source of news should one use?
9. Over what time frame should word flow predict risk and return?

분석의 도구를 시장, 지표 및 뉴스등을 수집하여 분석하였고 뉴스는 EM과 DB별로 아래와 같은 범주로 구분분석하였다고 합니다.

The analysis in this paper combines three types of data–market, macro, and news–all of which are aggregated into a single data set at the month-country level.

For the EM corpus, we find five word-groupings, which we label as markets (Mkt), governments (Govt), commodities (Comms), corporate governance and structure(Corp), and macroeconomic topics (Macro). For the DM corpus, we find similar, but not
identical topics: markets (Mkt), governments (Govt), commodities (Comms), corporate governance and structure (Corp), and the extension of credit (Credit).

We develop a classification methodology for the context and content of news articles to predict risk and return in stock markets in 51 developed and emerging economies. A parsimonious summary of news, including topic-specific sentiment, frequency, and unusualness (entropy) of word flow, predicts future country-level returns, volatilities, and 소셜 트레이딩의 기초 drawdowns.

그리고 종목별 분석에서는 고빈도 데이타가 아니더라도 유의미할 것이다라고 주장합니다.

Finally, over what time frame should word flow predict risk and return? Much of the existing finance literature on the effects of sentiment on individual stocks’ returns have focused on high-frequency predictions. Glasserman and Mamaysky (2018a) are an exception; using the US stock market index, they find word flow predicts risk over the course of several months. Similarly, Sinha (2016) and Heston and Sinha (2017) find that it can be useful to aggregate over longer periods of time when analyzing news for individual stocks. They find that when aggregating news over a week, rather than a day, one substantially lengthens the time horizon over which news forecasts returns. Weekly news predicts returns for 13 weeks, while daily news
predicts returns for only two days. Motivated by these findings, we aggregate news at a monthly horizon, examine both one-month-ahead and one-year-ahead predictions, and show that our country-level measures exhibit stronger predictive power for one-year-ahead returns and drawdowns than for one-month-ahead forecasts of return and volatility.

Much of the existing finance literature on the effects of sentiment on individual stocks’ returns have focused on high-frequency predictions. However recent studies, including the one we reviewed here, find that it can be useful to aggregate over longer periods of time when analyzing news for individual stocks.

마지막으로 How Powerful is the Wealth Effect?은 부의 효과와 주가를 비교합니다. 자산효과(=부의 효과)를 찾아보면 아래와 같은 뜻입니다.

자산효과(Wealth Effect)란 자산가치가 상승하면 소비도 증가하는 현상을 말하며, `부의 효과’라고 표현하기도 한다.경제학 이론에서도 소득과 함께 자산가치를 소비의 중요한 결정요인으로 정의하고 있다.
영국의 경제학자 아서 세실 피구를 필두로 밀턴 프리드먼, 프랑코 모딜리아니, 리처드 브램버그, 앨버트 앤도 등 수많은 경제학자도 소비이론에서 자산가치를 소비에 영향을 주는 주요 요인으로서 설명하고 있을 정도다.이들에 따르면 소비자들은 전 생애에 걸쳐 예상되는 소득과 부를 효율적으로 배분하여 평생효용을 극대화하는 수준에서 저축과 차입 및 소비를 결정하게 되는데, 자산가치가 증가하게 되면 평생 부가 증가하게 되어 소득이 증가하지 않더라도 저축을 줄이거나 차입을 늘려 소비를 증가시키게 된다. LG 경제연구원에서도 우리나라의 자산효과가 외환위기 이후 확대되고 있으며, 2001~2007년 3분기 동안 가계소비에 대한 소셜 트레이딩의 기초 소셜 트레이딩의 기초 주택가격의 장·단기 영향력은 각각 0.50%와 0.11%, 주가의 장·단기 영향력은 각각 0.10%와 0.021%로 추정된 바 있다고 분석했다.반대로 2008년 서브프라임 모기지 부실에 따른 신용경색과 디레버리징으로 자산가치가 하락할 때는 소비가 감소하는 역 자산효과(reverse wealth effect)가 발생하기도 했다.

논문은 부의 효과가 정의 방향으로 영향을 준다고 하지만 한국의 경우 “아니다”라고 하는 의견도 있습니다. 얼마전 한국은행 총재의 발언입니다.

이주열 한국은행 총재는 17일 ‘물가안정목표 운영상황 점검’ 설명회에서 “과거와 같이 부의 효과를 통해 성장을 촉진하는 선순환 소셜 트레이딩의 기초 효과가 제한적이다”며 이같이 밝혔다.자산 가격의 부의 효과 대신 자산 불평등 확대와 금융 불균형 누증과 같은 부작용을 초래하고 있다고 이 총재는 말했다.그는 “우리나라의 경우에도, 최근 주택가격 상승 속도가 소득증가율이나 실물경제 상황 등과 비교해 과도하다”며 “금융 불균형에 유의하면서 우려의 시선으로 지켜보고 있다”고 말했다.기준금리 인하가 최근 전셋값 불안 요인이라는 지적에 대해 이 총재는 “크게 보면 저금리가 전세 가격 상승 요인 중 하나로 작용할 수는 있다”면서도 “올해 6월 이후 전세가격 급등 이전부터 저금리 기조가 상당 기간 유지돼왔다”고 일축했다.이어 “저금리가 (전세가격 상승) 주요인이라고 할 수는 없을 것으로 본다”며 “최근 전세가격 상승은 수급불균형 우려가 확산한 데 있다”고 덧붙였다.
이주열 “실물과 자산 괴리 확대…주택가격 과도한 상승 우려돼”중에서

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소셜 트레이딩의 기초

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암호화폐 시장이 급락의 반복속에 손실을 많이 봤던 투자자들이 중•단기 시세 차익을 도모할 수 있는 파생상품에 관심이 높아지면서 이들 거래소가 성장하고 있다.

파생상품은 기초자산의 가치변동을 바탕으로 파생시킨 금융상품으로 기초자산 가격 불확실성을 선물옵션 가격 변동으로 상쇄하는 헷징 수단으로 개발됐다. 실물경제 가격변동 리스크를 관리하고 금융시장 발전을 위해 탄생한 것이다.

파생상품이 보편화되면서 높은 변동성의 하이리스크, 하이리턴 투자를 통한 수익 추구의 수단으로 많이 이용돼 시장이 급격히 성장하고 있다. 이러한 성장에 소셜 트레이딩의 기초 따라 시카고선물거래소 같은 전통 금융시장에서도 파생상품을 제공하기 시작했다.

투자 고객들의 성향도 변해 복잡한 사용자 환경(UI)과 거래 방식이 아닌 직관적이며 쉽고 간편한 이용, 투명하고 정확한 정보를 제공하는 서비스 요구가 높아지고 있다. 이에 소셜 트레이딩이 부상하고 있다.

소셜 소셜 트레이딩의 기초 트레이딩은 사용자가 거래 참여자이면서 정보 생산자가 되는 SNS와 같은 개념이다. 투자 대상의 객관적 '가치'만 계산하는 것이 아니라 적절하다고 생각하는 투자 대상의 합의된 '가격'을 알아내는 것이다. 즉 참여자 거래 행태를 직접 다른 사용자에게 전달하거나 의견을 교류할 수 있는 시스템을 동시에 제공해 내 옆에 있는 거래 참여자와 직접 소통하며 실시간으로 정보를 공유한다.

최근 옵션 거래소 BI.Q(Business Intelligence. Quotient)가 소셜 트레이딩 기반 사용자 친화적인 UI•UX와 서비스로 주목 받고 있다. BI.Q 옵션 거래소는 비트코인, 이더리움을 포함한 다양한 암호화폐를 기초자산으로 한 다양한 파생상품 계약 및 매매 정보를 제공하는 거래 플랫폼이다.

파생상품 거래는 금융거래 발전 단계에서 일반 거래 이후 발전 가능성이 있는 거래방식으로 기관을 비롯한 여러 투자자 사이에서 인정받고 있다. BI.Q는 아직 파생상품에 익숙하지 소셜 트레이딩의 기초 않은 암호화폐 시장 투자자에게 직관적인 UI•UX 기술로 다양한 기능을 제공, 복잡한 파생상품 거래방식을 쉽고 간편하게 이해하고 투자할 수 있게 돕는다.

BI.Q는 향후 글로벌 암호화폐 파생상품 거래소 표준을 목표로 소셜 트레이딩과 블록체인 기반 외환, 상품(Commodity), 오일, 주식지수 상품 및 개별 주식 등 상품을 확대할 방침이다. 은행과 증권, 보험 등 전통적 금융에서의 서비스들과 그 외 소셜 네트워크, 영상 콘텐츠 산업 분야 서비스를 접목시킬 계획이다.

Daum 뉴스

암호화폐 시장에 변화가 일고 있다. 비트코인으로 시작한 일반 암호화폐 거래시장이 최근 수년간 폭발적 성장과 급락 등 부침을 겪으면서 시장이 성숙기에 접어들었다. 블록체인 시장 조사업체 코인마켓캡에 따르면 비트코인 가격과 암호화폐 시가총액이 한때 8000억달러를 넘기기도 했지만 11월 현재는 2500억달러로 줄었다. 거래량은 2017년 8500억달러에서, 2018년 2조2000억달러, 올해 다양한 파생상품과 선물거래 출현으로 더 큰 규모 거래 시장이 전망되고 있다.

이향선 전자신문인터넷기자 [email protected]

암호화폐 거래 시장의 변화

블록체인과 암호화폐 산업 초기에는 노드 연산을 분담하며 가치를 배분받는 '채굴'과 제2 비트코인을 꿈꾸는 ICO 투자 유행 속에 이미 채굴된 암호화폐를 거래하는 일반거래소가 줄을 이었다. 최근에는 그간 발행되었던 수많은 비주류 코인, 속칭 알트 코인이 급격히 정리되면서 비트코인, 이더리움 등과 같은 메인 코인을 중심으로 시장이 형성되고 있다. 거래소도 빗썸, 업비트 등 대형 자본과 기술이 투입된 메이저 거래소 중심으로 재편되고 있다.

투자 고객은 중·단기 시세 차익을 도모할 수 있는 파생상품에 관심이 높아지면서 투자가 몰리고 이와 관련된 거래소가 성장하고 있다. 파생상품은 기초자산의 가치변동을 바탕으로 파생시킨 금융상품을 말한다. 기초자산 가격 불확실성을 선물옵션 가격 변동으로 상쇄하는 헷징 수단으로 개발됐다. 실물경제 가격변동 리스크를 관리하고 금융시장 발전을 촉진시키기는 목적이 있다.

파생상품 거래가 보편화된 이후에는 높은 변동성으로 하이리스크, 하이리턴 투자를 달성하는 자체 수익추구 수단으로 투자하는 사례가 많아졌다. 2018년 BIS 기준 파생상품 시장은 54경2400조달러에 달하며 기초자산 거래량은 이보다 현저히 적은 1경2700조달러다. 시카고선물거래소 같은 전통 금융시장에서도 비트코인 선물 상품을 제공하기 시작했다.

올해 문을 연 Bakkt 거래소는 파생상품을 포지션 만기 이후에 미리 정한 가격으로 인도, 인수 계약하는 실물 인수도 방식으로 기관 투자자에게 공정한 시세와 결제를 제공할 예정이다. 기관 투자자의 파생상품 시장 적극 참여가 예상된다. IronFX 등 유명 해외 외환거래 투자회사나 중개인은 암호화폐를 기존 외환 거래의 대상 종목 및 기초자산으로 다루고 있다.

비트코인은 여전히 논란이지만 금과 같이 지속가능한 자산으로 인정을 받아가고 있다. 시카고 거래소 같은 경우에도 비트코인 현물을 기준으로 하는 파생상품을 내놓았다. 주류 암호화폐가 기초자산으로 입지가 공고해지면서 이를 중심으로 다양한 금융 거래 방식의 수요가 발생하기 때문이다. 이 같은 현상은 자유거래 시장에서 자연스러운 흐름이다.

파생상품 제공자가 늘면서 기관을 비롯한 다양한 투자자가 나서고 있다. 파생상품은 석유, 곡물 등 다른 모든 기초자산과 같이 암호화폐 거래 시장 발달의 촉매 역할을 한다. 결과적으로 현물 시장을 더 공고히 하며 신뢰도를 높이고 가격을 안정시킬 수 있다. 이러한 시장 흐름은 전체 블록체인 기술 발전과 산업에도 긍정적 영향을 미칠 것이다.

거래의 새바람, 소셜 트레이딩

암호화폐 거래소 변화에 따라 고객 거래 성향도 변하고 있다. 획일화된 차트나 거래방식이 아닌 장점을 지닌 서비스를 통한 거래를 필요로 하고 있다. 복잡한 사용자 환경(UI)과 거래 방식이 아닌 직관적이며 쉽고 간편하게 이용하고 싶어 한다. 투명하고 정확한 정보를 제공하는 거래 서비스에 대한 요구가 높아지고 있다. 소셜 트레이딩이 부상하는 이유다.

소셜 트레이딩은 투자 활동 근본 요소가 되는 '가격'이 사물 '본질 가치'보다는 '수요'와 '공급'이라는 사회주체의 사회 활동에 의해 결정된다는 사실에 기반을 둔다. 투자 대상의 객관적 '가치'만 계산하는 것이 아니라 적절하다고 생각하는 투자 대상의 합의된 '가격'을 알아내는 것이다. 즉 참여자 거래 행태를 직접 다른 사용자에게 전달하거나 의견을 교류할 수 있는 시스템을 동시에 제공해 내 옆에 있는 거래 참여자와 직접 소통하며 실시간으로 정보를 공유한다. 사용자는 거래 참여자이면서 정보 생산자가 되는 SNS와 같은 맥락이다. 사회적 합의에 의한 가격 정보 도출에 다양한 UI·UX 장치가 활용된다.

복수의 거래소로부터 유동성을 공급받은 시스템

MIT 미디어 랩 연구자료에 따르면 여러 집단과 관계를 맺고 투자하는 '소셜 트레이더' 수익률이 일반 투자자보다 평균 10% 높고 적극적인 소셜 트레이더는 40%나 앞섰다고 한다. 해외 이토로(eToro)와 트레이드히어로(TradeHero) 서비스는 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 흥행하던 2000년대 후반부터 SNS를 응용한 소셜 트레이딩 서비스로 새로운 투자 방식을 시작했고 꾸준히 성장하고 있다.

소셜 트레이딩 기반 UI·UX 적용한 BI.Q 옵션 거래소

최근 옵션 거래소 BI.Q(Business Intelligence. Quotient)가 소셜 트레이딩 기반 사용자 친화적인 UI·UX로 주목 받고 있다. BI.Q 옵션 거래소는 비트코인, 이더리움을 포함한 다양한 암호화폐를 기초자산으로 한 다양한 파생상품 계약 및 매매 정보를 제공하는 거래 플랫폼이다. 파생상품 거래는 금융거래 발전 소셜 트레이딩의 기초 단계에서 일반 거래 이후 발전 가능성이 있는 거래방식으로 기관을 비롯한 여러 투자자 사이에서 인정받고 있다. BI.Q는 아직 파생상품에 익숙하지 않은 암호화폐 시장 투자자에게 직관적인 UI·UX 기술로 다양한 기능을 제공, 복잡한 파생상품 거래방식을 쉽고 간편하게 이해하고 투자할 수 있게 돕는다.

① 직관적 UI·UX 기반 애니메이션 차트

보통 일반적인 거래소가 제시하는 가격 변화에 따라 높은 프레임으로 움직이는 가격 차트는 투자자가 가격 변화를 놓치거나 잘못 이해하는 때에는 손해를 보는 사례가 많다. BI.Q의 애니메이션 차트 기능은 시장 변화와 모멘텀 정보를 직관적으로 이해하기 쉽게 돕는다. 모든 투자자에게 현재 차트 화면에서 밀도 높은 구매와 판매 상황 정보를 실시간 중개한다. 복수의 유동성 공급자가 거래에 관여해 시장 평균 가격에 최대한 가까운 유동성을 제공하고 있다. 모바일에서도 유용하다.

② 원스톱 투자 서비스

BI.Q에서는 BTC/ETH, BTC/XRP 등 보유한 코인으로 예를 들면 투자 가능한 USD(미국 달러) 대비 KRW(한국 원화)간 가치 비율을 교환하는 페어를 검색할 필요가 없다. 보유한 코인을 투자하기 위해 타 코인으로 바꿀 필요도 없다. BI.Q는 비트코인 이외에도 거래소가 지원하는 모든 코인 및 토큰에 대해 서로 다른 암호화폐 간 투자 페어를 제공해 편하게 투자할 수 있다.

③ 안정성과 보안성 높은 플랫폼

BI.Q는 원활한 거래를 위해 클라우드 서버 환경을 갖췄다. 순간적인 트래픽 폭증에도 자동으로 서버가 증설되고 로드 밸런서로 복수 서버에 트래픽이 배분돼 안정적 서비스를 제공한다.

보안 측면에서도 개인화된 입출금 전용 주소지 시스템은 기본으로 멀티 사인 암호화 방식으로 암호 키가 두 개로 배분돼 보안성이 강화됐다. 여기에 이상 감지 시스템으로 시장 교란 행위도 모니터링하고 있다.

BI.Q는 향후 어플라이언스를 출시해 고객에게 쉽고 원활한 투자환경을 제공할 예정이다. 글로벌 암호화폐 파생상품 거래소 표준을 목표로 소셜 트레이딩과 블록체인을 기반으로 외환, 상품(Commodity), 오일, 주식지수 상품 및 개별 주식 등 상품을 확대할 방침이다. 은행과 증권, 보험 등 전통적 금융에서의 서비스들과 그 외 소셜 네트워크, 영상 콘텐츠 산업 분야 서비스를 접목시킬 계획이다.

암호화폐 거래 투명성과 블록체인 산업이 발전하려면

암호화폐 파생상품은 점차 성장할 시장으로 부정적인 인식을 탈피하고 블록체인 산업을 견인하는 기반이 되기 위한 선결 조건이 있다. 업계 관계자들은 블록체인 기술을 이용한 거래 및 세금과 관련된 명확한 가이드라인 설정과 관련법과 제도가 정비돼야 한다고 강조한다. 다양한 커뮤니티를 구성하고, 디앱 개발 환경 지원, 투기성이 혼합된 통화형 토큰의 경계, 신뢰성 있는 사기 방지 기술을 활용한 유틸리티 토큰도 활성화돼야 한다. 또 무분별하게 난립했던 암호화폐 자산과 거래소로 인한 폐해를 이미 경험했으므로 법과 제도가 미처 닿지 못하는 부분에서 업계의 지속적인 자정 노력이 필요하다.

소셜 트레이딩의 기초

이 블로그는 AIF에 대한 3단계 시리즈 중 첫번째입니다. 이 시리즈는1) 독자들이 AIF의 기초를 이해하도록 도움, 2) AIF 및 펀드 레벨 파이낸싱의 중요한 신용 리스크 요소 점검, 그리고 3) AIF 및 펀드 레벨 파이낸싱의 신인도를 평가하기 위한 솔루션 제시합니다.

AIF는 일반적으로 대형 연기금, 재단, 패밀리 오피스인 유한책임사원(LP)에게 헤지펀드와 사모 펀드(PE) 등의 각기 다른 자산군에 투자할 옵션을 제공합니다. 대체투자는 전반적으로 2003년부터 2018년 사이 글로벌 시장점유율이 두 배로 증가했으며, [1] AIF 또한 성장해 왔습니다. 예를 들어 유럽(EU)의 경우, AIF 유니버스의 순자산가치(NAV)는 2018년 말 기준으로 5조 8천억 유로까지 증가했는데, 이는 2017년 대비 11% 증가한 수치입니다. [2] 소셜 트레이딩의 기초 이러한 성장은 밸류에이션 효과보다는 2018년 신규 AIF의 출범에 주로 기인한 것입니다. [3] 기관투자자들이 EU 시장의 대부분을 좌우하지만, 소매투자자들 역시 총 순자산가치의 16%에 해당하는 상당한 지분을 차지하고 있으며, 대부분 재간접펀드 및 부동산 펀드에 참여하고 있습니다. 미국은 여전히 전 세계 헤지펀드 업계를 좌우하고 있는데, 2018년 5월 기준 글로벌 자산 3조 6천억 달러의 72%를 차지하고 있습니다(2013년 12월의 글로벌 자산은 1초 9천억 달러). [4]

순자산가치가 증가하는 동안, 일부 펀드는 은행과 기타 기관으로부터 대출을 받을 만큼 레버리지 역시 증가하였습니다. 2008~2009년 소셜 트레이딩의 기초 금융 위기의 실패를 기반으로, 일부 업계 전문가들은 펀드 파이낸싱의 점진적인 확대 현상, 특히 인기가 매우 높아진 캐피탈 콜 (Capital Call) 신용공여에 대해 경고 신호를 보냈습니다. 이러한 파이낸싱 옵션에 힘입어 AIF 운용사들은 지출에 필요한 자금을 촉박하게 조달할 수 있으며, 해당 대출은 궁극적으로 투자자들을 통해 상환됩니다.

AIF란?

일반적으로 AIF는 다수의 각기 다른 투자자들로부터 자본을 조달하려는 목적으로 만들어진 기관을 의미하며, 이러한 자금을 자산에 투자함으로써 괜찮은 수익률을 창출하는 것을 목표로 합니다. EU의 경우 지침 4.1조에 따른 AIF의 정의는 다음과 같습니다: 정의된 투자 정책에 따라 다수의 투자자들을 위해 자본을 투자하려는 목적으로 해당 투자자들로부터 자본을 조달하며, UCITS 지침에 따른 승인을 필요로 하지 않는 투자 부서를 포함하는 집합 투자 수단.

지침의 목적상 개방형 및 폐쇄형 기관, 그리고 상장 및 비상장 기관 모두 AIF일 수 있습니다. 상기 정의는 “펀드”로 간주되는 광범위한 기관에 적용되며, 이에는 그 설립 지역과 무관하게 UCITS 외의 모든 투자 펀드도 포함됩니다.

EU 국가 내에서 AIF에 대한 정의를 통일하기 위한 노력이 있었지만, 그 정의는 국가별로 여전히 소셜 트레이딩의 기초 다를 수 있습니다. 또한 EU AIF와 EU 외 AIF 사이에 미묘한 차이가 있을 수 있습니다. 이를 감안하여 당사는 AIF를 헤지펀드, 사모투자펀드, 또는 재간접펀드라고 부르는 경우가 많습니다. 또한 특정 법인이 공식적으로 EU AIF, EU 외 AIF로도 분류되지 않을 경우, 해당 법인이 헤지펀드 또는 사모 펀드와 유사한 특성을 갖추고 있으며 사모 펀드 투자와 헤지펀드 트레이딩의 요소를 모두 포함한 전략을 실행할 경우 여전히 AIF로 간주될 수 있습니다.

펀드 파이낸싱의 진행 방식

오늘날의 일반적인 펀드 수준의 파이낸싱 옵션은 캐피탈 콜 (Capital Call) 신용공여, 순자산가치 신용공여, 그리고 무한책임사원(GP) 기반의 펀드 설립 및 스폰서가 있습니다.

• 캐피탈 콜 (Capital Call) 신용공여: 이는 지금까지 단기 브리짓 파이낸싱 목적으로 활용되었는데, 이러한 파이낸싱은 보통 펀드 투자자들의 미납입 출자 약정(committed capital)에 의해 담보된 선순위 담보 회전 거래 신용이 포함됩니다. 하지만 수 년 동안 이러한 신용공여의 규모는 점점 커져왔으며, 기간은 역시 길어지고 있습니다.
• 순자산가치 신용공여: 순자산가치 신용공여는 출자 약정(committed capital)을 “기대”하기보다 펀드 자산에 “의지”합니다. 신용공여는 포트폴리오 보유 자산에 대한 지분에 의해 담보되며, 주로 집중적인 투자 풀에 대한 인수금융 및 리레버리징 목적으로 활용됩니다. 코로나19 대유행 이후로, 순자산가치 신용공여는 순운전자본 용도의 유동성 공급 및 포트폴리오 투자에 대한 하부 채무에 대한 자금조달에도 활용되고 있습니다.
• 무한책임사원(GP) 기반 펀드 설립 및 스폰서: GP는 펀드 레벨에서의 자금조달을 위한 여러 대체 출자 방식을 모색합니다. 이는 포트폴리오의 투자 자산 중 일부 또는 전부로부터 우선적 배당을 받을 권리를 대가로 자본을 제공하는 신규 투자자에 대한 우선주 발행을 통해 이루어지는 경우가 많습니다. 또한 펀드 구조조정을 통해 이루어지기도 하는데, 이 경우 포트폴리오를 신규 투자자와 신규 펀드로 롤오버하는 기존 투자자가 출자한 후속 펀드로 이전하게 됩니다.

최근 수 년간 펀드 파이낸싱의 인기가 급증했습니다. 보다 많은 기관이 높은 수익률과 비교적 “깨끗한” 신용 성과를 보고 시장에 진입했습니다. 하지만 코로나19 대유행과 이로 인한 경제적 영향으로, 일부 대출기관은 좀 더 신중해졌습니다. 예를 들어 캐피탈 콜 (Capital Call) 크레딧 신용 공의 경우, 일부 대출 기관은 “메가 펀드”와 익히 알고 있는 기존 펀드로 눈을 돌렸습니다. 메가 펀드는 대출을 상환할 자본이 더욱 풍부하며, 새로운 소규모 펀드에 비해 경험이 풍부한 운용사가 운용하는 경향이 있기 때문에 매력적입니다.

또한 펀드 설립 주체(sponsor)는 제한적으로 미불입 자본(uncalled capital) 있는 투자대상 펀드에 대한 유동성 공급원으로 순자산가치 신용공여에 점점 의존하고 있습니다. 이는 신규 캐피탈 콜 (Capital Call) 신용공여의 지연을 상쇄시킬 수 있습니다. 하지만 코로나 사태 하에서의 자산 가치평가에 따른 주요 불확실성 중 하나는 자산 가치가 하락할 경우 담보 인정(LTV) 비율이 상승할 수 있으며, 그 결과 적용 증거금이 증가하게 된다는 점입니다. 또한 AIF의 자산 유동성 또는 현금 흐름 유동성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

AIF 익스포저 평가 시 중요한 요소

AIF 익스포저와 신용 리스크를 평가함에 있어 펀드의 초기 신용도는 중요한 요소이며, 특히 경제 위기에 진입하는 상황에서는 더욱 중요합니다. 펀드별 재무 정보, 자금조달 안정성, 시장 심리, 핵심 인력의 경험 및 헌신, 그리고 관할권 제약과 같은 펀드의 강점을 추정하는 방법이 있으면, 코로나19로 인한 기업의 압박과 같은 어려움을 견뎌낼 수 있는 AIF의 역량을 가늠해볼 수 있습니다.

대부분의 AIF는 등급이 없기 때문에 이러한 AIF 신용 리스크를 파악하는 일은 어려울 수 있습니다. S&P Global Market Intelligence의 AIF 신용 평가 득점표는 과거 및 예측 데이터와 전문가의 판단을 함께 고려하여 잠재적인 AIF 신용 리스크에 대한 정보를 제공합니다.

[1] “The next decade of alternative investments”, CAICA Association, 2020년 4월 20일.

[2] “ESMA Annual Statistical Report - EU Alternative Investment Funds 2020”, ESMA, 2020년 1월.

[3] “ESMA Annual Statistical Report - EU Alternative Investment Funds 2020”, ESMA, 2020년 1월.