밸류에이션 에이전트

AI 헤지펀드 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 밸류에이션 에이전트(Valuation Agent)에 대해 살펴보겠습니다. 이 에이전트는 기업의 본질적 가치를 평가하고 현재 시장 가격과 비교하여 투자 결정에 중요한 정보를 제공합니다.

밸류에이션 에이전트의 역할

밸류에이션 에이전트는 재무 데이터를 분석하여 기업의 내재 가치를 계산합니다. 이 에이전트는 두 가지 주요 밸류에이션 방법론을 사용합니다:

1. 할인 현금 흐름(DCF) 방법: 미래 현금 흐름의 현재 가치를 계산
2. 오너 이익(Owner Earnings) 방법: 워런 버핏의 방법론으로, 실질적인 소유자 수익을 평가

이러한 방법론을 통해 기업의 본질적 가치를 추정하고, 현재 시장 가치와 비교하여 과대평가 또는 과소평가 여부를 판단합니다.

코드 구조 분석

코드를 단계별로 살펴보며 밸류에이션 에이전트의 작동 방식을 이해해 보겠습니다:

메인 함수: valuation_agent

def valuation_agent(state: AgentState):
    """Performs detailed valuation analysis using multiple methodologies for multiple tickers."""
    data = state["data"]
    end_date = data["end_date"]
    tickers = data["tickers"]

    # Initialize valuation analysis for each ticker
    valuation_analysis = {}

    for ticker in tickers:
        # 재무 데이터 가져오기
        financial_metrics = get_financial_metrics(ticker=ticker, end_date=end_date, period="ttm")
        metrics = financial_metrics[0]
        
        # 밸류에이션에 필요한 재무 항목 가져오기
        financial_line_items = search_line_items(
            ticker=ticker,
            line_items=[
                "free_cash_flow",
                "net_income",
                "depreciation_and_amortization",
                "capital_expenditure",
                "working_capital",
            ],
            end_date=end_date,
            period="ttm",
            limit=2,
        )
        
        # 현재 및 이전 재무 항목 추출
        current_financial_line_item = financial_line_items[0]
        previous_financial_line_item = financial_line_items[1]
        
        # 운전자본 변화 계산
        working_capital_change = current_financial_line_item.working_capital - previous_financial_line_item.working_capital
        
        # 두 가지 밸류에이션 방법 적용
        owner_earnings_value = calculate_owner_earnings_value(...)
        dcf_value = calculate_intrinsic_value(...)
        
        # 시장 가치와 비교
        market_cap = get_market_cap(ticker=ticker, end_date=end_date)
        
        # 밸류에이션 갭 계산 및 투자 신호 생성
        dcf_gap = (dcf_value - market_cap) / market_cap
        owner_earnings_gap = (owner_earnings_value - market_cap) / market_cap
        valuation_gap = (dcf_gap + owner_earnings_gap) / 2
        
        if valuation_gap > 0.15:  # 15% 이상 저평가
            signal = "bullish"
        elif valuation_gap < -0.15:  # 15% 이상 고평가
            signal = "bearish"
        else:
            signal = "neutral"
        
        # 결과 저장
        confidence = round(abs(valuation_gap), 2) * 100
        valuation_analysis[ticker] = {
            "signal": signal,
            "confidence": confidence,
            "reasoning": reasoning,
        }

이 함수는 각 종목에 대해 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. 재무 지표 및 라인 아이템 데이터 수집
2. 운전자본 변화 계산
3. 오너 이익 방법과 DCF 방법으로 내재 가치 계산
4. 시장 가치(시가총액)와 비교하여 밸류에이션 갭 산출
5. 밸류에이션 갭에 기반한 투자 신호(bullish/bearish/neutral) 생성
6. 신뢰도와 근거를 포함한 결과 저장

오너 이익 기반 밸류에이션

오너 이익 방법은 워런 버핏이 선호하는 밸류에이션 접근법으로, 순이익에 감가상각을 더하고 자본 지출과 운전자본 변화를 차감하여 실질적인 소유자 수익을 계산합니다.

def calculate_owner_earnings_value(
    net_income: float,
    depreciation: float,
    capex: float,
    working_capital_change: float,
    growth_rate: float = 0.05,
    required_return: float = 0.15,
    margin_of_safety: float = 0.25,
    num_years: int = 5,
) -> float:
    """
    Calculates the intrinsic value using Buffett's Owner Earnings method.

    Owner Earnings = Net Income
                    + Depreciation/Amortization
                    - Capital Expenditures
                    - Working Capital Changes
    """
    # 초기 오너 이익 계산
    owner_earnings = net_income + depreciation - capex - working_capital_change
    
    if owner_earnings <= 0:
        return 0
    
    # 미래 오너 이익 예측
    future_values = []
    for year in range(1, num_years + 1):
        future_value = owner_earnings * (1 + growth_rate) ** year
        discounted_value = future_value / (1 + required_return) ** year
        future_values.append(discounted_value)
    
    # 영구 가치 계산
    terminal_growth = min(growth_rate, 0.03)  # 영구 성장률은 최대 3%로 제한
    terminal_value = (future_values[-1] * (1 + terminal_growth)) / (required_return - terminal_growth)
    terminal_value_discounted = terminal_value / (1 + required_return) ** num_years
    
    # 모든 가치 합산 및 안전마진 적용
    intrinsic_value = sum(future_values) + terminal_value_discounted
    value_with_safety_margin = intrinsic_value * (1 - margin_of_safety)
    
    return value_with_safety_margin

이 함수는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. 오너 이익(Owner Earnings) 계산
   • 순이익(Net Income)
   • + 감가상각(Depreciation/Amortization)
   • - 자본 지출(Capital Expenditures)
   • - 운전자본 변화(Working Capital Changes)
2. 향후 5년간 오너 이익 성장 예측 및 할인
3. 영구 가치(Terminal Value) 계산
4. 모든 할인된 가치 합산
5. 25%의 안전마진(Margin of Safety) 적용

할인 현금 흐름(DCF) 기반 밸류에이션

DCF 방법은 기업의 미래 잉여현금흐름을 예측하고 이를 현재 가치로 할인하여 기업 가치를 평가하는 방법입니다.

def calculate_intrinsic_value(
    free_cash_flow: float,
    growth_rate: float = 0.05,
    discount_rate: float = 0.10,
    terminal_growth_rate: float = 0.02,
    num_years: int = 5,
) -> float:
    """
    Computes the discounted cash flow (DCF) for a given company based on the current free cash flow.
    """
    # 성장률 기반 미래 현금 흐름 예측
    cash_flows = [free_cash_flow * (1 + growth_rate) ** i for i in range(num_years)]
    
    # 예측된 현금 흐름의 현재 가치 계산
    present_values = []
    for i in range(num_years):
        present_value = cash_flows[i] / (1 + discount_rate) ** (i + 1)
        present_values.append(present_value)
    
    # 영구 가치 계산
    terminal_value = cash_flows[-1] * (1 + terminal_growth_rate) / (discount_rate - terminal_growth_rate)
    terminal_present_value = terminal_value / (1 + discount_rate) ** num_years
    
    # 현재 가치 합산
    dcf_value = sum(present_values) + terminal_present_value
    
    return dcf_value

이 함수는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. 향후 5년간 잉여현금흐름(FCF) 예측
2. 각 미래 현금 흐름을 현재 가치로 할인
3. 영구 가치(Terminal Value) 계산 및 할인
4. 모든 현재 가치 합산하여 기업 가치 도출

밸류에이션 방법론 심층 분석

오너 이익(Owner Earnings) 방법의 특징

워런 버핏이 선호하는 오너 이익 방법은 몇 가지 중요한 특징을 가지고 있습니다:

1. 회계 왜곡 조정: 감가상각이나 자본 지출 등 회계적 왜곡을 조정하여 실질적인 경제적 수익을 계산합니다.
2. 자본 집약도 고려: 자본 지출(capex)을 차감함으로써 비즈니스가 얼마나 자본 집약적인지 고려합니다.
3. 운전자본 변화 반영: 운전자본 증가는 현금 사용을 의미하므로 이를 차감합니다.
4. 안전마진 적용: 최종 가치에 25%의 안전마진을 적용하여 예측 오류나 기타 리스크에 대비합니다.

이 방법은 기업의 실제 경제적 이익을 회계 수치보다 더 정확하게 반영하는 것을 목표로 합니다.

DCF(Discounted Cash Flow) 방법의 특징

DCF 방법은 금융 업계에서 가장 널리 사용되는 밸류에이션 방법 중 하나입니다:

1. 잉여현금흐름 초점: 기업이 모든 필요한 투자를 한 후 자유롭게 사용할 수 있는 현금에 초점을 맞춥니다.
2. 시간 가치 반영: 화폐의 시간 가치를 고려하여 미래 현금 흐름을 현재 가치로 할인합니다.
3. 장기 가치 예측: 영구 성장 모델을 통해 예측 기간 이후의 장기 가치를 계산합니다.
4. 할인율 중요성: 적절한 할인율(자본 비용)을 적용하는 것이 중요합니다.

DCF 방법은 직관적이고 이론적으로 견고하지만, 입력 변수(성장률, 할인율 등)에 매우 민감하다는 단점이 있습니다.

두 방법의 결합: 더 견고한 밸류에이션

이 에이전트는 두 가지 밸류에이션 방법을 모두 사용하고 그 결과를 평균하여 더 균형 잡힌 가치 평가를 제공합니다:

# 밸류에이션 갭 계산 및 투자 신호 생성
dcf_gap = (dcf_value - market_cap) / market_cap
owner_earnings_gap = (owner_earnings_value - market_cap) / market_cap
valuation_gap = (dcf_gap + owner_earnings_gap) / 2

이러한 접근 방식은 다음과 같은 장점이 있습니다:

1. 단일 방법의 약점 보완: 각 방법의 약점을 서로 보완합니다.
2. 예측 리스크 감소: 여러 방법을 사용함으로써 예측 오류 리스크를 줄입니다.
3. 다양한 관점 제공: 서로 다른 관점에서 기업 가치를 평가합니다.

밸류에이션 갭과 투자 신호

밸류에이션 에이전트는 계산된 내재 가치와 시장 가치의 차이(밸류에이션 갭)를 기반으로 투자 신호를 생성합니다:

if valuation_gap > 0.15:  # 15% 이상 저평가
    signal = "bullish"
elif valuation_gap < -0.15:  # 15% 이상 고평가
    signal = "bearish"
else:
    signal = "neutral"

confidence = round(abs(valuation_gap), 2) * 100

• Bullish (매수): 내재 가치가 시장 가치보다 15% 이상 높을 때
• Bearish (매도): 내재 가치가 시장 가치보다 15% 이상 낮을 때
• Neutral (중립): 내재 가치가 시장 가치와 ±15% 이내일 때

또한, 밸류에이션 갭의 절대값을 신뢰도로 사용하여 신호의 강도를 정량화합니다. 갭이 클수록 신뢰도가 높아집니다.

밸류에이션 에이전트의 장단점

장점

1. 방법론적 견고성: 두 가지 검증된 밸류에이션 방법을 결합하여 더 견고한 결과를 제공합니다.
2. 안전마진 내장: 오너 이익 방법에 25%의 안전마진이 내장되어 있어 보수적인 가치 평가를 제공합니다.
3. 단기적 시장 변동 무시: 본질적 가치에 초점을 맞추므로 단기적인 시장 변동성에 영향을 받지 않습니다.
4. 투명한 로직: 밸류에이션 과정이 명확하고 이해하기 쉬워 결과를 검증하기 용이합니다.

단점

1. 예측 의존성: 미래 성장률과 할인율 등의 예측에 크게 의존하여 예측 오류에 취약합니다.
2. 과거 데이터 기반: 과거 재무 데이터에 기반한 예측이 미래 성과를 정확히 반영하지 못할 수 있습니다.
3. 비정량적 요소 무시: 경영진 역량, 경쟁 우위, 브랜드 가치 등 비정량적 요소를 고려하지 않습니다.
4. 경기 사이클 고려 부족: 경기 침체나 호황과 같은 경기 사이클에 따른 조정이 제한적입니다.

결론

밸류에이션 에이전트는 오너 이익 방법과 DCF 방법을 결합하여 기업의 본질적 가치를 평가하고, 이를 시장 가치와 비교하여 투자 기회를 식별합니다. 이 에이전트는 AI 헤지펀드 시스템에서 장기적 관점의 가치 투자 원칙을 구현하는 핵심 구성 요소입니다.

모든 투자 모델과 마찬가지로, 밸류에이션 에이전트도 완벽하지 않으며 입력 가정에 크게 의존합니다. 그러나 적절한 안전마진과 여러 방법의 결합을 통해, 장기적으로 시장 평균을 상회하는 수익을 추구할 수 있는 견고한 프레임워크를 제공합니다.