금리인상, 나의 투자 전략은? Feat.구글트렌드

 

"금리인상" 여기저기서 흘러나온지 제법되었습니다.

늦엊지만, 금리인상에는 어떤 종목에 투자해야 할지 고민을 해보려고 합니다.

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설명에 앞서, 절대 어떤 종목을 추천하기 위한 글이 아니며, 본 글로 인해 투자한 종목의 손실에 대해서는 절대 누구도 책임지지 않는다는 것을 기억해주시기 바랍니다.

데이터의 정확성 역시 일차적으로는 검토했지만, 데이터 수집 시점이나 과정에서 발생한 실수로 부정확할수도 있으니 양해바랍니다.

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여기서는 실제 금리인상의 추세와 주가의 추세를 연결짓지 않고, 구글트렌드를 활용해, '금리인상' 키워드에 대한 트레드와 주요 주가의 추세를 연결해서 분석해보려고 합니다. (구글 트렌드는 투자에서도 여러모로 쓸모가 있답니다.)

먼저 구글 트렌드에 접속해 '금리인상'에 대해 검색을 합니다. 최대한 오랜 기간의 데이터를 검색합니다.

2022년5월5일(어린이날에 글을 올리고 있군요.!) 기준으로 아래와 같이 결과가 나옵니다.

살펴보니, 2010년 중반과, 2015년 말에 금리인상에 대한 키워드가 위로 튄 것을 알 수 있습니다. 그리고, 현재, 2022년 역시, 강력하게 금리인상에 대한 관심도가 강력하게 치솟고 있습니다.

금리인상 관심도가 증가했다는 것은, 금리인상을 실제 했다는 뜻이겠죠. 위의 데이터를 엑셀로 다운받아 봅니다.

다운해보면, 가장 높은 관심도가 100이 되고, 나머지는 100에 비례한 비율로 수치가 만들어져 있습니다. 이제 엑셀로 다운받은 '금리인상' 관심도와 주가를 엮어서 분석해볼 차례입니다. 내부적으로는 모든 종목을 해볼 수도 있겠지만, 여기서는 아래 종목들만 추려서 분석해보려고 합니다.

• 우리나라 대표 종목인 삼성전자
• 우리나라 금융 대표 종목인 KB금융
• 우리나라 빅테크 대표 종목인 네이버
• 우리나라 지수 대표 ETF인 KODEX 200

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위 종목들의 월별 주가를 아래 SQL로 다운 받을 수 있습니다.(제가 별도 관리하고 있는 월별주가 데이터입니다.)

쿼리에 대한 설명은 복잡하므로 생략합니다.^^ 주가를 실제 가격이 아닌 최대 가격에 비례한 비율로 데이터를 처리한다는 점만 주의하면 될거 같습니다.

WITH R01 AS(
SELECT  T1.YM
        ,MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = 'KODEX 200' THEN T1.O_PRC END) PRC_KODEX
        ,MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = '삼성전자' THEN T1.O_PRC END) PRC_SAM
        ,MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = 'KB금융' THEN T1.O_PRC END) PRC_KB
        ,MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = 'NAVER' THEN T1.O_PRC END) PRC_NAVER
        ,MAX(MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = 'KODEX 200' THEN T1.O_PRC END)) OVER() PRC_KODEX_MAX
        ,MAX(MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = '삼성전자' THEN T1.O_PRC END)) OVER() PRC_SAM_MAX
        ,MAX(MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = 'KB금융' THEN T1.O_PRC END)) OVER() PRC_KB_MAX
        ,MAX(MAX(CASE WHEN T2.STK_NM = 'NAVER' THEN T1.O_PRC END)) OVER() PRC_NAVER_MAX
FROM    ORA_STK_USER.FT_STK_YM T1
        ,ORA_STK_USER.M_STK T2
WHERE   T1.STK_CD = T2.STK_CD
AND     T2.STK_NM IN ('KODEX 200','삼성전자','KB금융','NAVER')
GROUP BY T1.YM
ORDER BY T1.YM
)
SELECT  T1.YM
        ,NVL(ROUND(T1.PRC_KODEX/T1.PRC_KODEX_MAX * 100,1),0) KODEX
        ,NVL(ROUND(T1.PRC_SAM/T1.PRC_SAM_MAX * 100,1),0) SAM
        ,NVL(ROUND(T1.PRC_KB/T1.PRC_KB_MAX * 100,1),0) KB
        ,NVL(ROUND(T1.PRC_NAVER/T1.PRC_NAVER_MAX * 100,1),0) NAVER
FROM    R01 T1
WHERE   T1.YM >= '200401'
ORDER BY T1.YM;

 

 

위 결과와, 구글트렌드에서 다운받은 금리인하 트렌드 엑셀과 연결해서 차트를 그려보면 아래와 같습니다.

금리인상 트렌드는 굵은 파란색 선입니다. 2004년부터 2022년까지의 관심 트렌드와 주요 주가가 월별로 나타나 있습니다.

살펴보면, 금리인상 관심 트렌드가 튄 시점 이후로, 삼성전자, KB금융, KODEX 200(삼성전자 영향이 크겠죠.) 모두 상승 흐름인 것으로 보입니다. 반면에 우리나라 빅테크 기업인 NAVER는 주가가 흐르거나, 딱히 오르지 않는것도 알 수 있습니다.

이를 통해,

"금리인상과 금융주가 상관관계가 있다. 삼성전자와 같은 우량주도 괜찮다. NAVER와 같은 테크 기업은 좋지 않을 수 있다." 라고 생각할 수 있습니다. 하지만, 이와 같은 과거 데이터 분석이 항상 미래에도 똑같을 것이라고 장담할 수는 없습니다. 저희는 단지, 위 내용을 참고해 자신만의 투자 전략을 세워야 한다고 생각합니다.

앞으로 펼쳐질 미래에는 정반대로 갈 수도 있으니, 이에 대한 시나리오도 세우고 투자를 해야 한다고 생각합니다.

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엑셀 파일은 아래에 첨부합니다.

금리인상_트렌드.xlsx

0.03MB

 

이처럼, 데이터를 분석하는 과정을 공부해보고 싶으신 분은 아래의 '평생 필요한 데이터 분석'의 교육 과정을 추천합니다. 교육을 통해 SQL을 배운다면, 위 내용을 좀 더 보강할 수도 있고, 자신만의 스타일로 분석을 할 수 있습니다. 좀 비싼 교육이긴 하지만, SQL을 완전히 자신의 것으로 만들 수 있는 교육이니 관심 가져보시기 바랍니다.

감사합니다.~!

 

https://cafe.naver.com/dbian/5259

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