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기본적 분석 8장: 여러 지표를 하나의 점수로 합칠 때

2026-09-22 quant

한 지표에 의존하면 약점이 분명합니다. PER은 이익의 질을 놓치고, ROE는 가격을 놓치며, 매출 성장률은 현금흐름을 놓칩니다. 복합 점수는 이 약점을 줄이기 위한 방법이지만, 지표를 많이 넣는다고 자동으로 좋은 전략이 되지는 않습니다.

점수의 기본 설계

이번 시리즈에서는 각 지표를 같은 표본 안에서 순위화했습니다.

축	사용 지표	선호 방향
가치	PER, PBR	낮을수록 좋음
퀄리티	ROE, ROA	높을수록 좋음
성장	매출성장률	높을수록 좋음
현금	영업현금흐름	높을수록 좋음
주주환원	배당수익률	높을수록 좋음

factors = {
    "per": False,
    "pbr": False,
    "roe": True,
    "roa": True,
    "revenue_growth": True,
    "cash_flow": True,
    "div_yield": True,
}

score = 0
for column, high_is_better in factors.items():
    score += df[column].rank(ascending=not high_is_better)

실제 구현에서는 결측치 처리, 극단값 winsorization, 산업 중립화, 지표별 가중치를 사전에 정해야 합니다. 특히 전체 표본 중앙값으로 결측치를 채우면 결측이 많은 기업이 실제보다 좋아 보일 수 있습니다.

결과를 읽는 법

복합 점수 분위	20일 평균	20일 중앙값	60일 평균	60일 중앙값
Q1 강한 신호	+7.78%	+3.25%	+17.54%	+4.34%
Q2	+6.49%	+2.25%	+16.59%	+1.64%
Q3	+3.44%	-1.99%	+9.82%	-7.13%
Q4 약한 신호	+3.28%	-3.06%	-0.90%	-19.23%

Q1과 Q4의 차이는 컸지만, 이 결과가 가중치의 최적성을 증명하지는 않습니다. 같은 데이터로 여러 가중치를 시험해 가장 좋은 조합만 고르면 데이터마이닝이 됩니다.

복합 점수의 원자료는 복합 점수 수익률 CSV에서 확인할 수 있습니다.

복합 점수의 세 가지 위험

1. 중복 측정: ROE·ROA·마진은 비슷한 수익성 정보를 담을 수 있습니다.
2. 산업 편향: 고배당·저PBR을 넣으면 특정 업종이 과도하게 선택될 수 있습니다.
3. 시점 선택 편향: 결과를 보고 좋은 팩터만 남기면 검증이 아니라 사후 설명이 됩니다.

따라서 복합 점수는 종목을 자동 추천하는 장치가 아니라, 여러 관점을 같은 규칙으로 정렬하는 도구입니다. 다음 장에서는 이 점수가 업종과 시장 국면에 따라 달라지는지 확인합니다.

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이 글은 교육 및 연구 목적의 자료이며 특정 종목의 매수·매도를 권유하지 않습니다.