Bank of America: "조용히" 경기 둔화 우려로 Values에 대한 장기간 포지셔닝 확대 중
1. 에너지 섹터 더욱 외면 받더라도 투자 비중 확대
- 에너지 섹터는 인플레이션 헤지 수익을 제공하며 스태그플레이션 국면에서 수혜를 본 섹터이고 관세 영향도 대부분 피할 수 있음. 또한 2010년대 후반 이후 유가와의 연동성이 줄어들었으며 이는 강화된 자본적 지출 규율과 현금 환원 중심의 전략 때문
2. 소비재(필수소비재) 섹터로의 큰 이동
-[그림 1] 필수소비재 섹터는 지난 3개월 동안 펀드들의 상대 비중이 가장 크게 증가한 섹터이며 2025년 전체 기준으로도 가장 큰 상대 비중 증가. 역사적으로 펀드들은 필수소비재를 비중 축소하고 임의소비재를 비중 확대해왔으나, 이제는 두 섹터 간의 스프레드가 예년보다 좁아진 상태.
- 이는 경기 둔화 우려가 반영된 결과. 저소득 및 중간소득층 소비자에 노출된 필수재 기업들은 특정 세금법안 조항(팁/초과근무 소득 면세 및 SALT 상한 인상 등)의 수혜를 받을 것. 해당 포지셔닝 지속 예정인데 “가처분 소득 증가” 수혜 종목들은 해당 법안 초안이 발표된 이후부터 실적 대비 저조한 주가 흐름을 보였기 때문에, 밸류에이션 측면에서 역사적으로 저렴한 수준이기 때문
+[그림 2] 헤지펀드의 여전히 낮은 Values에 대한 포지셔닝
#REPORT
1. 에너지 섹터 더욱 외면 받더라도 투자 비중 확대
- 에너지 섹터는 인플레이션 헤지 수익을 제공하며 스태그플레이션 국면에서 수혜를 본 섹터이고 관세 영향도 대부분 피할 수 있음. 또한 2010년대 후반 이후 유가와의 연동성이 줄어들었으며 이는 강화된 자본적 지출 규율과 현금 환원 중심의 전략 때문
2. 소비재(필수소비재) 섹터로의 큰 이동
-[그림 1] 필수소비재 섹터는 지난 3개월 동안 펀드들의 상대 비중이 가장 크게 증가한 섹터이며 2025년 전체 기준으로도 가장 큰 상대 비중 증가. 역사적으로 펀드들은 필수소비재를 비중 축소하고 임의소비재를 비중 확대해왔으나, 이제는 두 섹터 간의 스프레드가 예년보다 좁아진 상태.
- 이는 경기 둔화 우려가 반영된 결과. 저소득 및 중간소득층 소비자에 노출된 필수재 기업들은 특정 세금법안 조항(팁/초과근무 소득 면세 및 SALT 상한 인상 등)의 수혜를 받을 것. 해당 포지셔닝 지속 예정인데 “가처분 소득 증가” 수혜 종목들은 해당 법안 초안이 발표된 이후부터 실적 대비 저조한 주가 흐름을 보였기 때문에, 밸류에이션 측면에서 역사적으로 저렴한 수준이기 때문
+[그림 2] 헤지펀드의 여전히 낮은 Values에 대한 포지셔닝
#REPORT
개인투자자들이 만든 알고리즘 봇이 최근 S&P 500 차트 패턴을 만들고 있습니다.
1. [그림 1] 개인투자자들의 분 단위 봇
- 알고리즘 트레이딩 시스템은 더 이상 월가/수학 박사들의 소유물이 아닙니다. S&P500 옵션 거래량의 절반을 차지하는 하루 만기 초단기 옵션 특성(제로데이 옵션)을 살려 [그림 2], 개인투자자들이 많은 소프트웨어 업체/API를 활용하여 분 단위 자동화 트레이딩으로 전환하고 있습니다. 지난 1년 동안 거래소 API로 직접 연결을 요청한 리테일 고객 수가 지난 10년치를 합친 것보다 많았습니다.
2. 하지만 단점은 바로 예측 가능한 군집 행동이 발생할 수 있다는 점입니다. [그림 1] 하루 중 특정 시점에 거래가 집중되는 현상이 관찰: 10시 거래량이 정확히 급증하며, 10시 15분, 10시 30분, 11시에 소규모 급등, 그리고 오후 2시에 다시 큰 급등이 나타남을 보여주고 있습니다. 알고리즘 전문 트레이더들은 개인투자자들 (10계약 이하)의 이러한 예측 가능한 행동을 특정 시점에서 악용할 수 있다는 위험 또한 존재합니다.
- 그러나 최근 개인투자자들은 자동화된 커버드콜 전략, 방향성 옵션 매수/매도 등의 투자 전략도 활용합니다.
(Chart Source: CBOE)
#NARRATIVE
1. [그림 1] 개인투자자들의 분 단위 봇
- 알고리즘 트레이딩 시스템은 더 이상 월가/수학 박사들의 소유물이 아닙니다. S&P500 옵션 거래량의 절반을 차지하는 하루 만기 초단기 옵션 특성(제로데이 옵션)을 살려 [그림 2], 개인투자자들이 많은 소프트웨어 업체/API를 활용하여 분 단위 자동화 트레이딩으로 전환하고 있습니다. 지난 1년 동안 거래소 API로 직접 연결을 요청한 리테일 고객 수가 지난 10년치를 합친 것보다 많았습니다.
2. 하지만 단점은 바로 예측 가능한 군집 행동이 발생할 수 있다는 점입니다. [그림 1] 하루 중 특정 시점에 거래가 집중되는 현상이 관찰: 10시 거래량이 정확히 급증하며, 10시 15분, 10시 30분, 11시에 소규모 급등, 그리고 오후 2시에 다시 큰 급등이 나타남을 보여주고 있습니다. 알고리즘 전문 트레이더들은 개인투자자들 (10계약 이하)의 이러한 예측 가능한 행동을 특정 시점에서 악용할 수 있다는 위험 또한 존재합니다.
- 그러나 최근 개인투자자들은 자동화된 커버드콜 전략, 방향성 옵션 매수/매도 등의 투자 전략도 활용합니다.
(Chart Source: CBOE)
#NARRATIVE
Jefferies: 월스트리트 애널리스트들이 현재 S&P 500에 대해 지난 20여 년간 가장 많은 ‘매수’ 의견을 보유
- 이에 대해 과도하게 우려할 필요가 없습니다. 목표 주가들은 약 +10%의 상승 여지를 암시하고 있으며, 이는 도취된 과열이 아니라 신중한 낙관론을 반영한 것입니다. 매크로와 상관없이 주가는 결국 이익의 함수입니다.
#Index
- 이에 대해 과도하게 우려할 필요가 없습니다. 목표 주가들은 약 +10%의 상승 여지를 암시하고 있으며, 이는 도취된 과열이 아니라 신중한 낙관론을 반영한 것입니다. 매크로와 상관없이 주가는 결국 이익의 함수입니다.
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Goldman Sachs: CTA 포지션들은 향후 시나리오 상 6월 상승 여력은 제한적이며, 시장 하락시 하락폭을 확대하는데 역할을 할 것으로 예상됩니다.
* CTA: 시스템 트레이딩, 주로 추세 추종 전략. 방향성 확대에서 큰 몫.
#INDEX
* CTA: 시스템 트레이딩, 주로 추세 추종 전략. 방향성 확대에서 큰 몫.
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매크로 헤지펀드는 역사상 최대 숏 배팅으로 2004년 이후 최악의 성과를 보이고 있습니다.
- 2008년과 같은 기회는 트럼프 시대에 일어나지 않았습니다.
- [그림2]한편 美 증시에 외국인 투자자들이 다시 들어오기 시작하였습니다.
* 달러는 과연 Goldman Sachs 언급대로 +15% 과대평가 된 것일까요? (MS는 26년 중반까지 +9% 과대)
#Index
- 2008년과 같은 기회는 트럼프 시대에 일어나지 않았습니다.
- [그림2]한편 美 증시에 외국인 투자자들이 다시 들어오기 시작하였습니다.
* 달러는 과연 Goldman Sachs 언급대로 +15% 과대평가 된 것일까요? (MS는 26년 중반까지 +9% 과대)
#Index
Nomura: 美 기업들의 자사주 매입은 미국 주식 시장 ‘충격 흡수’ 능력에서 지속적으로 과소평가되어 온 요인
- 최근 미국 증시 우려로, 글로벌 투자 펀드들의 미국 투자 비중 축소라는 글로벌 주식의 리밸런싱에 대한 충격을 자사주 매입으로 흡수 완화
#INDEX
- 최근 미국 증시 우려로, 글로벌 투자 펀드들의 미국 투자 비중 축소라는 글로벌 주식의 리밸런싱에 대한 충격을 자사주 매입으로 흡수 완화
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Goldman Sachs: 美 소형주 상승 배팅 흐름과 TMT 창조적 파괴 헤드라인들
1. 소형주 상승 베팅 수요 포착. 이유:
1) 총 익스포저는 높은 반면, 순 익스포저는 낮은 상태 [그림 1]
2) 퀄리티 중심 포트폴리오에 대한 헤지 수단
3) 러셀 지수가 100일 이동평균선과 저항선 위에 위치한 가운데, 기술적 돌파 가능성
2. TMT 요약
- 최근 생성형 AI테마 반등: 소형주 > 대형주, 후발주자 > 선도주 흐름
- 최근 Russell 2000 기술주 지수가 오늘 나스닥100대비 약 +1.8% 상회(올해 들어 상위 백분위 수준)
- 1회성 급등 종목들 (밈 주식 등)이유: 베타 추격 또는 숏 스퀴즈 현상
- 긍정적 이벤트들: GOOGL I/O 발표/메타 AI 기반 광고 제품 발표/AVGO 실적 발표 예정(목)/ 긍정적인 셀사이드 리포트 및 스트리트 리서치 자료들(Mary Meeker가 주말에 발표한 300페이지 분량의 AI 리포트, 업계에서 큰 관심 유발)
- Creative Disruption: 1) Meta Platforms는 내년 말까지, 광고를 완전 자동화된 AI 시스템으로 제작하고 타겟팅하는 기능 도입, 2) 기존 플랫폼들도 대체될 가능성: 삼성은 지금까지 Google Gemini에 의존해 다양한 기능을 구현해왔지만, 최근 Perplexity AI와의 선탑재 계약 체결을 앞두고 있음
3. 최근 시장이 작은 상승 범위 폭을 보이고 있음 [그림 1]
4. 6월 6일 비농업고용지표 예상: Goldman Sachs 12.5만명 (BBG 컨센서스 13만 명)
#REPORT
1. 소형주 상승 베팅 수요 포착. 이유:
1) 총 익스포저는 높은 반면, 순 익스포저는 낮은 상태 [그림 1]
2) 퀄리티 중심 포트폴리오에 대한 헤지 수단
3) 러셀 지수가 100일 이동평균선과 저항선 위에 위치한 가운데, 기술적 돌파 가능성
2. TMT 요약
- 최근 생성형 AI테마 반등: 소형주 > 대형주, 후발주자 > 선도주 흐름
- 최근 Russell 2000 기술주 지수가 오늘 나스닥100대비 약 +1.8% 상회(올해 들어 상위 백분위 수준)
- 1회성 급등 종목들 (밈 주식 등)이유: 베타 추격 또는 숏 스퀴즈 현상
- 긍정적 이벤트들: GOOGL I/O 발표/메타 AI 기반 광고 제품 발표/AVGO 실적 발표 예정(목)/ 긍정적인 셀사이드 리포트 및 스트리트 리서치 자료들(Mary Meeker가 주말에 발표한 300페이지 분량의 AI 리포트, 업계에서 큰 관심 유발)
- Creative Disruption: 1) Meta Platforms는 내년 말까지, 광고를 완전 자동화된 AI 시스템으로 제작하고 타겟팅하는 기능 도입, 2) 기존 플랫폼들도 대체될 가능성: 삼성은 지금까지 Google Gemini에 의존해 다양한 기능을 구현해왔지만, 최근 Perplexity AI와의 선탑재 계약 체결을 앞두고 있음
3. 최근 시장이 작은 상승 범위 폭을 보이고 있음 [그림 1]
4. 6월 6일 비농업고용지표 예상: Goldman Sachs 12.5만명 (BBG 컨센서스 13만 명)
#REPORT
JP Morgan: 여름철 美 증시 예상 - 인플레이션 상승과 선반영 수요 회귀 현상에 따른 경기 둔화가 주식 반등 억제할 것
1) 향후 몇 개월 경기 둔화 및 인플레이션: 과거 관세 시행 직전 주문의 선반영 효과가 되돌림 가능성. 실질 구매력 위축으로 인해 소비 둔화가 동반될 것. 비록 관세에 관해 극적인 후퇴 있다 하더라도 연초 예상보다 현재 훨씬 나빠진 상태.
2) 선-후행 지표 서로 수렴할 것: [그림 1] 소프트 지표(선행지표)는 무역 리스크 완화 및 최근 위험자산 랠리 덕분에 회복 중이지만 하드 지표(실제 지표)와의 격차를 완전히 해소하긴 어려우나 향후 수렴 가능성. 또한 브렌트유 가격의 약세는 향후 매출 둔화를 시사
3) 채권 시장: 인플레이션은 채권 시장에 악영향. 현재 수익률 곡선은 가팔라지고 있고 기간 프리미엄 서서히 상승 중. 또한, 보다 공격적인 감세 정책으로 인해 재정 건전성에 대한 우려가 부각.
4) 밸류에이션 x22: 위와 같은 조합이 실제로 현실화된다면, 주식시장 추가 반등을 지지하기에는 어려운 환경이 조성될 것. 특히 S&P500이 올해 이익 성장률 +10%, 내년 +14%를 반영한 상태에서 x22 PER로 거래되고 있는 점을 감안하면, 현재 주가 수준은 의미 있는 하방 리스크를 거의 반영하고 있지 않은 상태.
5) 꽉 찬 포지셔닝: 현재 운용사 포지셔닝은 2022년 저점 수준보다 오히려 2024년 11월 FOMO 정점에 가까운 상태 [그림 2]. 시장 포지셔닝과 투자 심리는 더 이상 보수적이지 않으며 미국 가계 총자산 중 주식 비중은 사상 최고 수준에 도달. 더 이상 추가 매수자가 부재.
#REPORT
1) 향후 몇 개월 경기 둔화 및 인플레이션: 과거 관세 시행 직전 주문의 선반영 효과가 되돌림 가능성. 실질 구매력 위축으로 인해 소비 둔화가 동반될 것. 비록 관세에 관해 극적인 후퇴 있다 하더라도 연초 예상보다 현재 훨씬 나빠진 상태.
2) 선-후행 지표 서로 수렴할 것: [그림 1] 소프트 지표(선행지표)는 무역 리스크 완화 및 최근 위험자산 랠리 덕분에 회복 중이지만 하드 지표(실제 지표)와의 격차를 완전히 해소하긴 어려우나 향후 수렴 가능성. 또한 브렌트유 가격의 약세는 향후 매출 둔화를 시사
3) 채권 시장: 인플레이션은 채권 시장에 악영향. 현재 수익률 곡선은 가팔라지고 있고 기간 프리미엄 서서히 상승 중. 또한, 보다 공격적인 감세 정책으로 인해 재정 건전성에 대한 우려가 부각.
4) 밸류에이션 x22: 위와 같은 조합이 실제로 현실화된다면, 주식시장 추가 반등을 지지하기에는 어려운 환경이 조성될 것. 특히 S&P500이 올해 이익 성장률 +10%, 내년 +14%를 반영한 상태에서 x22 PER로 거래되고 있는 점을 감안하면, 현재 주가 수준은 의미 있는 하방 리스크를 거의 반영하고 있지 않은 상태.
5) 꽉 찬 포지셔닝: 현재 운용사 포지셔닝은 2022년 저점 수준보다 오히려 2024년 11월 FOMO 정점에 가까운 상태 [그림 2]. 시장 포지셔닝과 투자 심리는 더 이상 보수적이지 않으며 미국 가계 총자산 중 주식 비중은 사상 최고 수준에 도달. 더 이상 추가 매수자가 부재.
#REPORT
트럼프-시진핑 전화통화 결론: 약 1시간 30분간 진행된 통화에서 최근 체결된 무역협정의 복잡한 사항들을 논의
1. 희토류 제품 관련 합의: 희토류 제품의 복잡성에 대한 오해는 사라졌다고 언급.
2. 향후 실무 회담 예정: 회담 장소는 미정이며, 미국 측 대표로는 스콧 베센트(재무장관), 하워드 루트닉(상무장관), 제이미슨 그리어(무역대표)가 참석 예정.
3. 상호 국빈 방문 초청: 시 주석은 트럼프 부부를 중국에 초청했고, 트럼프도 상호 초청.
4. 러시아/이란 관련 논의 없음: 통화 내용은 전적으로 무역에 집중
5. 추후 언론 발표 예고: 실무 회담의 일정과 장소는 추후 언론에 공지할 예정.
+ 트럼프가 대만에 대해 ‘하나의 중국’이라고 언급했다고 中 언론에서 주장한 반면 트럼프는 이에 대해 따로 언급하지 않음 (즉 증거가 없음)
Source: Trump Truth Social
#NEWS
1. 희토류 제품 관련 합의: 희토류 제품의 복잡성에 대한 오해는 사라졌다고 언급.
2. 향후 실무 회담 예정: 회담 장소는 미정이며, 미국 측 대표로는 스콧 베센트(재무장관), 하워드 루트닉(상무장관), 제이미슨 그리어(무역대표)가 참석 예정.
3. 상호 국빈 방문 초청: 시 주석은 트럼프 부부를 중국에 초청했고, 트럼프도 상호 초청.
4. 러시아/이란 관련 논의 없음: 통화 내용은 전적으로 무역에 집중
5. 추후 언론 발표 예고: 실무 회담의 일정과 장소는 추후 언론에 공지할 예정.
+ 트럼프가 대만에 대해 ‘하나의 중국’이라고 언급했다고 中 언론에서 주장한 반면 트럼프는 이에 대해 따로 언급하지 않음 (즉 증거가 없음)
Source: Trump Truth Social
#NEWS
개인 투자자들은 소형주, 원자력, 그리고 양자 컴퓨팅 관련 주식을 5월 부터 공격적으로 매수하고 있습니다.
- 반면 반도체 순매도 및 소프트웨어에 대한 포지션은 축소하였습니다.
- 일부 기업들에 걸쳐 숏스퀴즈 현상이 벌어지는 현상의 원인입니다. 또한 연이은 AI에 대한 파괴적 혁신 뉴스 헤드라인이 이를 뒷받침하였습니다.
Chart Source: Vanda Research
#INDEX
- 반면 반도체 순매도 및 소프트웨어에 대한 포지션은 축소하였습니다.
- 일부 기업들에 걸쳐 숏스퀴즈 현상이 벌어지는 현상의 원인입니다. 또한 연이은 AI에 대한 파괴적 혁신 뉴스 헤드라인이 이를 뒷받침하였습니다.
Chart Source: Vanda Research
#INDEX
애플 연구팀 공식 Paper: AI 추론에 대한 환상
"한계: 실제로 AI는 추론을 하는 것이 아니라 흉내를 내고 있다" 링크
1. 본 연구 목적: 겉보기에 생각하는 것처럼 보이는 AI 추론 모델들(LRMs=대형추론모델)이 실제로는 일정 수준 이상의 복잡한 문제에서는 전혀 생각하지 않는다는 사실을 밝힌 연구이다.
2. 결론: 문제 복잡성이 증가할 수록 추론 노력이 증가하다가 일정 수준을 넘으면 갑자기 한계를 보이며 추론을 포기한다.
- 특히, 정확도 붕괴 현상: 일정 문제 복잡도를 넘어서면 정확도가 0%로 완전히 붕괴되는 지점이 있다. 이건 충분한 토큰 예산(token budget)이 있음에도 불구하고, 모델이 스스로 ‘더 이상 생각하지 않겠다는 선택을 하는 듯한 행동'을 보인다.
- 세 가지 성능 구간
1) Low complexity(쉬운 문제): 일반 LLM이 AI 추론모델(LRMs)보다 더 나은 성능
2) Medium complexity(적당히 어려운 문제): AI추론 모델(LRMs)의 추가적 사고 과정이 장점으로 작용
3) High complexity(아주 어려운 문제): 일반 LLM이든 AI추론 모델이든 모두 정확도가 붕괴
#REPORT
"한계: 실제로 AI는 추론을 하는 것이 아니라 흉내를 내고 있다" 링크
1. 본 연구 목적: 겉보기에 생각하는 것처럼 보이는 AI 추론 모델들(LRMs=대형추론모델)이 실제로는 일정 수준 이상의 복잡한 문제에서는 전혀 생각하지 않는다는 사실을 밝힌 연구이다.
2. 결론: 문제 복잡성이 증가할 수록 추론 노력이 증가하다가 일정 수준을 넘으면 갑자기 한계를 보이며 추론을 포기한다.
- 특히, 정확도 붕괴 현상: 일정 문제 복잡도를 넘어서면 정확도가 0%로 완전히 붕괴되는 지점이 있다. 이건 충분한 토큰 예산(token budget)이 있음에도 불구하고, 모델이 스스로 ‘더 이상 생각하지 않겠다는 선택을 하는 듯한 행동'을 보인다.
- 세 가지 성능 구간
1) Low complexity(쉬운 문제): 일반 LLM이 AI 추론모델(LRMs)보다 더 나은 성능
2) Medium complexity(적당히 어려운 문제): AI추론 모델(LRMs)의 추가적 사고 과정이 장점으로 작용
3) High complexity(아주 어려운 문제): 일반 LLM이든 AI추론 모델이든 모두 정확도가 붕괴
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