AI 헤지펀드의 심장: 펀더멘털 분석 에이전트

펀더멘털 분석은 기업의 내재적 가치를 평가하는 투자 방법론으로, 재무제표와 경영 성과, 산업 환경 등을 종합적으로 고려합니다. 벤저민 그레이엄과 워렌 버핏을 비롯한 가치 투자자들이 애용하는 이 방법론이 코드로는 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다.

펀더멘털 분석 에이전트란?

펀더멘털 분석 에이전트는 기업의 재무 지표를 분석하여 투자 신호(bullish, bearish, neutral)를 생성하는 AI 컴포넌트입니다. 이 에이전트는 수익성, 성장성, 재무 건전성, 그리고 밸류에이션 비율 등 네 가지 핵심 측면을 분석합니다.

def fundamentals_agent(state: AgentState):
    """Analyzes fundamental data and generates trading signals for multiple tickers."""
    data = state["data"]
    end_date = data["end_date"]
    tickers = data["tickers"]

    # Initialize fundamental analysis for each ticker
    fundamental_analysis = {}

    for ticker in tickers:
        # 분석 로직...

이 함수는 각 주식 종목(ticker)에 대해 반복적으로 실행되며, 기업의 펀더멘털 데이터를 분석하고 투자 신호를 생성합니다.

데이터 수집 및 준비

첫 번째 단계는 기업의 재무 지표 데이터를 수집하는 것입니다:

# Get the financial metrics
financial_metrics = get_financial_metrics(
    ticker=ticker,
    end_date=end_date,
    period="ttm",  # trailing twelve months
    limit=10,
)

if not financial_metrics:
    progress.update_status("fundamentals_agent", ticker, "Failed: No financial metrics found")
    continue

# Pull the most recent financial metrics
metrics = financial_metrics[0]

여기서 get_financial_metrics 함수는 외부 API를 호출하여 특정 종목의 재무 지표를 가져옵니다. period="ttm"은 후행 12개월(Trailing Twelve Months) 데이터를 의미하며, 가장 최신의 연간 재무 성과를 반영합니다.

네 가지 핵심 분석 영역

1. 수익성 분석 (Profitability Analysis)

수익성은 기업이 얼마나 효율적으로 이익을 창출하는지를 평가합니다:

# 1. Profitability Analysis
return_on_equity = metrics.return_on_equity
net_margin = metrics.net_margin
operating_margin = metrics.operating_margin

thresholds = [
    (return_on_equity, 0.15),  # Strong ROE above 15%
    (net_margin, 0.20),  # Healthy profit margins
    (operating_margin, 0.15),  # Strong operating efficiency
]
profitability_score = sum(metric is not None and metric > threshold for metric, threshold in thresholds)

signals.append("bullish" if profitability_score >= 2 else "bearish" if profitability_score == 0 else "neutral")

여기서는 세 가지 핵심 지표를 분석합니다:

• 자기자본수익률(ROE): 15% 이상이면 강한 수익성으로 간주
• 순이익률(Net Margin): 20% 이상이면 건강한 이익률로 간주
• 영업이익률(Operating Margin): 15% 이상이면 강한 운영 효율성으로 간주

이 세 지표 중 두 개 이상이 기준치를 초과하면 '강세(bullish)'로, 모두 기준치 미만이면 '약세(bearish)'로, 그 사이는 '중립(neutral)'으로 신호를 생성합니다.

2. 성장성 분석 (Growth Analysis)

성장성은 기업이 시간이 지남에 따라 얼마나 확장되고 있는지를 평가합니다:

# 2. Growth Analysis
revenue_growth = metrics.revenue_growth
earnings_growth = metrics.earnings_growth
book_value_growth = metrics.book_value_growth

thresholds = [
    (revenue_growth, 0.10),  # 10% revenue growth
    (earnings_growth, 0.10),  # 10% earnings growth
    (book_value_growth, 0.10),  # 10% book value growth
]
growth_score = sum(metric is not None and metric > threshold for metric, threshold in thresholds)

signals.append("bullish" if growth_score >= 2 else "bearish" if growth_score == 0 else "neutral")

여기서는 다음 세 가지 성장 지표를 확인합니다:

• 매출 성장률: 10% 이상이면 양호한 성장으로 간주
• 수익 성장률: 10% 이상이면 양호한 성장으로 간주
• 장부가치 성장률: 10% 이상이면 양호한 성장으로 간주

마찬가지로, 두 개 이상의 지표가 기준치를 초과하면 '강세'로 판단합니다.

3. 재무 건전성 분석 (Financial Health)

재무 건전성은 기업이 부채를 감당하고 단기 의무를 이행할 수 있는 능력을 평가합니다:

# 3. Financial Health
current_ratio = metrics.current_ratio
debt_to_equity = metrics.debt_to_equity
free_cash_flow_per_share = metrics.free_cash_flow_per_share
earnings_per_share = metrics.earnings_per_share

health_score = 0
if current_ratio and current_ratio > 1.5:  # Strong liquidity
    health_score += 1
if debt_to_equity and debt_to_equity < 0.5:  # Conservative debt levels
    health_score += 1
if free_cash_flow_per_share and earnings_per_share and free_cash_flow_per_share > earnings_per_share * 0.8:  # Strong FCF conversion
    health_score += 1

signals.append("bullish" if health_score >= 2 else "bearish" if health_score == 0 else "neutral")

재무 건전성 분석에서는 다음 세 가지 조건을 확인합니다:

• 유동비율(Current Ratio): 1.5 이상이면 강한 유동성으로 간주
• 부채자기자본비율(D/E): 0.5 미만이면 보수적인 부채 수준으로 간주
• FCF 전환율: 주당 잉여현금흐름이 주당순이익의 80% 이상이면 강한 현금 창출 능력으로 간주

4. 밸류에이션 비율 분석 (Valuation Ratios)

밸류에이션 비율은 주식의 가격이 기업의 펀더멘털 가치에 비해 적절한지를 평가합니다:

# 4. Price to X ratios
pe_ratio = metrics.price_to_earnings_ratio
pb_ratio = metrics.price_to_book_ratio
ps_ratio = metrics.price_to_sales_ratio

thresholds = [
    (pe_ratio, 25),  # Reasonable P/E ratio
    (pb_ratio, 3),  # Reasonable P/B ratio
    (ps_ratio, 5),  # Reasonable P/S ratio
]
price_ratio_score = sum(metric is not None and metric > threshold for metric, threshold in thresholds)

signals.append("bullish" if price_ratio_score >= 2 else "bearish" if price_ratio_score == 0 else "neutral")

여기서는 세 가지 핵심 밸류에이션 지표를 확인합니다:

• 주가수익비율(P/E): 25 미만이면 합리적인 가격으로 간주
• 주가장부가치비율(P/B): 3 미만이면 합리적인 가격으로 간주
• 주가매출비율(P/S): 5 미만이면 합리적인 가격으로 간주

주의: 코드에서는 price_ratio_score가 메트릭이 임계값보다 클 때 증가하도록 되어 있어 로직이 반대로 되어 있습니다. 실제로는 이 비율들이 낮을수록 더 저평가되어 있다고 봐야 하므로, 이 부분은 코드 수정이 필요해 보입니다!

종합 신호 생성

네 가지 분석이 모두 완료되면, 종합적인 투자 신호와 신뢰도를 계산합니다:

# Determine overall signal
bullish_signals = signals.count("bullish")
bearish_signals = signals.count("bearish")

if bullish_signals > bearish_signals:
    overall_signal = "bullish"
elif bearish_signals > bullish_signals:
    overall_signal = "bearish"
else:
    overall_signal = "neutral"

# Calculate confidence level
total_signals = len(signals)
confidence = round(max(bullish_signals, bearish_signals) / total_signals, 2) * 100

강세 신호가 약세 신호보다 많으면 종합적으로 '강세'로 판단하고, 그 반대의 경우 '약세'로, 동일한 경우 '중립'으로 판단합니다. 신뢰도는 가장 많은 신호(강세 또는 약세)의 비율로 계산됩니다.

결과 반환 및 저장

분석이 완료되면 결과를 JSON 형식으로 반환하고 시스템에 저장합니다:

fundamental_analysis[ticker] = {
    "signal": overall_signal,
    "confidence": confidence,
    "reasoning": reasoning,
}

# Create the fundamental analysis message
message = HumanMessage(
    content=json.dumps(fundamental_analysis),
    name="fundamentals_agent",
)

# Add the signal to the analyst_signals list
state["data"]["analyst_signals"]["fundamentals_agent"] = fundamental_analysis

팬더멘털 분석의 장단점

장점

1. 장기적 관점: 펀더멘털 분석은 기업의 본질적 가치에 집중하여 장기적인 투자 관점을 제공합니다.
2. 객관적 데이터: 재무제표 등 객관적인 데이터를 기반으로 하여 감정적 편향을 줄입니다.
3. 가치 평가: 기업이 얼마나 저평가되었는지 또는 고평가되었는지를 판단하는 데 도움이 됩니다.

단점

1. 시장 심리 반영 부족: 단기적인 시장 심리나 투자자 심리를 반영하지 못합니다.
2. 과거 데이터 의존: 주로 과거 데이터에 의존하여 미래 성과를 예측하는 데 한계가 있습니다.
3. 산업별 차이: 산업별로 적절한 지표와 임계값이 다를 수 있어 일률적인 적용이 어렵습니다.

개선 가능성

이 펀더멘털 분석 에이전트는 다음과 같은 방향으로 개선될 수 있습니다:

1. 산업별 벤치마크: 각 산업에 맞는 지표와 임계값을 적용합니다.
2. 시간적 추세 분석: 단일 시점이 아닌 여러 기간에 걸친 지표의 추세를 분석합니다.
3. 경쟁사 비교: 동종 업계 경쟁사와의 비교 분석을 추가합니다.
4. 밸류에이션 로직 수정: 앞서 언급한 P/E, P/B, P/S 비율의 평가 로직을 수정합니다.
5. 비재무적 요소 통합: ESG 점수, 경영진 품질, 브랜드 가치 등의 비재무적 요소를 분석에 통합합니다.

마무리

펀더멘털 분석 에이전트는 투자 결정을 위한 강력한 도구이지만, 완벽한 것은 아닙니다. 더 종합적인 투자 분석을 위해서는 기술적 분석, 시장 심리 분석, 거시경제 분석 등 다른 측면과의 균형이 필요합니다.

AI 헤지펀드 시스템에서 이 에이전트는 벤 그레이엄, 빌 액크만, 워렌 버핏 등의 에이전트와 함께 작동하여 더 종합적인 투자 결정을 내리는 데 기여합니다.