금리 커브, 한번 예측해볼까?

채권 투자, 금리 예측이 아니라 구조를 보라
신년기 지음 / 원앤원북스 / 2026년 9월

1. 매크로 투자자라면 '금리와 환율은 예측하기 어렵다'는 격언에 공감할 것이다. 기준금리가 인하되어도 미국 장기채 금리는 오히려 상승할 수 있고, 환율 전망 역시 빗나가기 마련이다. 그렇다면 매크로 투자는 개인투자자에게 무의미한 영역일까?

2. 신년기 작가는 ＜채권 투자, 금리 예측이 아니라 구조를 보라＞에서 단선적인 금리 예측보다 금리 구조를 이해하는 것이 중요하다고 이야기한다. 핵심은 금리 커브와 경제 국면의 관계다. 경기 회복과 인플레이션 우려에 따른 베어 스티프닝, 긴축에 따른 베어 플래트닝, 경기침체와 금리 인하 기대에 따른 불 스티프닝, 장기 성장 전망 악화에 따른 불 플래트닝 등 금리 커브의 변화를 통해 시장 상황을 해석하는 방법을 설명한다. 선도이자율과 회사채·국채 간 스프레드 등 실제 투자에 활용할 수 있는 내용도 다룬다.

3. 본 서적의 장점은 금리를 다룬 대중서 가운데서도 깊이가 있다는 점이다. 각 만기 금리의 의미부터 금리 커브의 변화, 환율과 금리의 관계까지 폭넓게 공부할 수 있다. 또한 전문 채권 투자자들이 어떤 변수를 분석하고 전략을 수립하는지 엿볼 수 있다. 기존 '20년차 신부장' 시리즈보다 난이도가 비교적 낮아 접근하기 좋다는 점도 장점이다.

4. 반면 전작에서 다룬 내용을 생략하는 부분은 아쉽다. 금리 구조를 분석해 실제 초과수익을 얻기까지는 상당한 시간과 노력이 필요해 개인투자자가 책의 전략을 그대로 따라 하기는 쉽지 않다.

5. 그럼에도 금리 구조를 이해하는 일은 채권 투자에만 국한되지 않는다. 주식의 밸류에이션을 판단하고 포트폴리오의 자산 배분을 조정하는 데에도 도움이 된다. 금리와 채권에 관심이 있거나 매크로 분석을 투자에 접목하고 싶은 투자자라면 일독할 가치가 충분하다. 미래의 금리를 맞히는 데 집착하기보다 금리가 어떤 구조 속에서 움직이고 각 자산에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것, 매크로 투자는 여기서 출발하는 것이 아닐까.

금리 수준 예측을 근거로 투자하는 것을 벗어나 듀레이션 위험을 상당 부분 제거하고 나아가 앞으로 경기 전망을 가능하게 하는 방법이 있다. 장단기의 금리구조를 이해하고 이 구조를 예측하는 것이다. 대체로 장단기 금리구조는 중앙은행의 통화정책 방향, 경기 사이클 등 몇 개의 요소로 충분히 그 모양을 예측하며, 2개 또는 3개의 만기를 가지고 조합해 듀레이션을 최소화할 수 있어 금리 민감도에 따른 손익 변동을 줄일 수 있다. - P19

자산 배분은 한 번 정하면 끝나는 것이 아니라 인생 단계에 따라 계속 재검토되야하는 살아 있는 작업이다. 결혼, 출산, 주택 매수, 이직, 은퇴 등 인생의 큰 사건마다 운용 기간과 위험 성향이 바뀐다. 그떄마다 체크리스트를 다시 점검하고, 기준 비중을 다시 적어 두자. 그리고 그 위에서 금리커브의 국면을 읽으며 미세 조정을 가하면 된다. - P262

자신만의 가치평가를 찾아서

주식 가치평가를 위한 작은 책 - 최신 개정판
애스워드 다모다란 지음, 정호성 옮김 / 부크온(부크홀릭) / 2026년 8월

1. 최근 다모다란 서적들이 다시 나오기 시작했는데 분량이 많고 난이도가 있어서 이해하기 어려웠습니다. 본 서적은 약 300page 정도이면서도 다모다란 교수의 가치평가에 대한 주요 개념들을 담고 있어서 본격적으로 다른 저작을 학습하기 전에 유용하게 볼 수 있는 책인 것 같습니다. 

2. 또한 저처럼 모멘텀 투자를 하거나 패시브 투자를 하면서 개별 종목의 가치평가에 대해서 그렇게 열정적이지 않은 사람들도 이 책을 통해서 가치평가 공부에 노력을 해볼 것인지 원래 투자 스타일을 고수할 것인지 고민해보는 용도로 접해도 좋을 것 같습니다.

3. 다모다란 교수도 내재가치평가법 조차도 여러 가정 하에서 이루어지기 때문에 틀릴 수 있고 불확실할 수 있지만 중요한 것은 가치평가를 하지 않으면 더 불확실함에 노출될 수 있다는 점을 이야기하고 있습니다. 최근 코스피처럼 급등과 급락이 심할 때야말로 가치평가를 통해 본인만의 기준을 정하는 공부가 필요한 시기라고 생각합니다.

미래는 항상 불확실할 것이다. 나중에 되돌아보았을 때 우리가 틀린 것으로 나타날까? 물론 그럴 수 있겠지만 그것은 다른 사람들도 마찬가지다. 투자의 성공은 옳은 데서 오는 것이 아니라 다른 사람보다 덜 틀리는 데서 온다 - P29

집값의 신호를 읽는 법

집값은 이미 신호를 보내고 있다 - 30년 현장 베테랑과 AI가 찾아낸 부동산 매매 타이밍
김준영 지음 / 노티스 / 2026년 5월

1. 부동산 작가 김준영님의 전작 <결국엔 오르는 집값의 비밀>을 매우 인상 깊게 읽었다. 이 책의 가장 인상적인 점은 '지역별로 분석이 달라야한다'라는 명제를 주장했다는 것이다. 상식적으로 서울 및 수도권과 지방은 다르게 봐야된다는 단순한 이야기가 아니라 분석시 서울과 경기인천은 다르게 봐야되며, 수도권과 광역시, 광역시와 광역시, 광역시과 그 이하 중소도시 등 기준마다 부동산에 미치는 다양한 요소들(공급, 금리, 전세가율 등)의 가중치가 다르다는 것이었다. 그 외에도 어느 해의 입주물량이 많으니 그 지역은 하락압력을 받는다는 주장을 한 것이 아니라 최소한 3년 간의 누적입주물량과 평균 입주물량을 비교해서 해당 지역의 하락압력을 봐야된다고 주장한 것도 참신했다. 특히 2024년 당시 지방 부동산에 대한 전망이 매우 비관적이었음에도 불구하고 2-3년 뒤 부산, 울산, 대구의 반등 가능성을 제시한 점이 아직도 기억에 남는다.

2. 이렇게 현장 경험과 데이터를 적절하게 활용하는 김준영 작가님이 AI 모델을 이용해 더욱 부동산 흐름을 정밀하게 예측할 수 있다는 내용으로 책을 냈다고 해서 기대가 되었다. 또한 주로 금융투자 위주로 내용을 올리는 @Slav_insight 님이 부동산 서평을 모집하셔서 신청하게 됬다. 이번 신간은 전작의 분석을 기초로 한 단계 더 발전시켜서 'LGB-REAP 모델'이라는 AI 부동산 분석 모델을 소개한다. 작가는 오랜 현장 경험으로 대략적으로 어느 정도 상승과 흐름을 캐치하는 기준을 제시했지만 구체적으로 '전세가율 몇%부터 상승 신호로 볼 수 있다' '몇%를 넘기면 24개월 안에 상승 확률은 몇%이다' 등 정량적 기준을 제시하기는 어려웠다고 한다. 이 지점을 알고 싶어 40년간의 부동산 데이터를 AI 모델을 통해 학습시켰다.

3. 이 책의 장점은 크게 세 가지이다.

첫째, 부동산 시장에 중요 요소를 기준으로 판단할 수 있게 해 준다. 공급량(입주물량), 전세수급지수, 거래량, 매매전망지수, CSI(소비자동향지수), 전세가율이 그것이다. 이를 활용해 특정 지역의 상승 및 하락가능성을 점검하는 기준을 제시한다.

둘째, 그 동안 부동산을 공부하면서 막연하게 언급되던 명제들을 데이터로 검증했다는 점이다. 예를 들어 수도권의 매매가격 흐름은 입주물량 주기와 단순히게 연결되지 않는 경우가 많은데 지방은 상대적으로 입주물량과 가격 흐름의 상관관계가 높았다는 지점을 데이터를 통해 설명한다. 그 외에도 어떤 지역은 전세가율이 70%인데도 매매가격 흐름으로 전파되지 않고 서울은 전세가율 60%만 되도 바로 매매가격으로 전환되는지도 설명한다.

셋째, AI 모델 등 데이터의 한계를 솔직하게 인정한다는 점이다. 도시 단위에서는 상승 가능성을 판단할 수 있어도 개별 단지의 상승까지 보장하지는 못한다는 점이다. 특히 혐오시설이 단지 주변에 생기거나 학교가 없어지는 학군의 변화 등 현장에서만 파악할 수 있는 정보까지는 데이터가 말해주지 못한다. 또한 단순히 '수도권' '광역시' '중소도시' 이런식으로 분석결과를 나누지 않고 서울 수도권 인천 대구 부산 울산까지만 모델로 만들었으니 다른 지역은 별도의 분석이 필요하다고 언급한 것도 책의 신뢰도를 높였다.

4. 반면에 아쉬운 점들도 있었다.

첫째, 책이 대화체로 쓰여있어서 마치 자료 분석에 있어서 LLM 모델을 쓴 것처럼 오해할 수 있다는 점이다. LLM 모델을 쓴 책들이 대부분 LLM의 hallucination 문제나 분석의 재현성 결여 등의 이유로 신뢰도가 떨어지는 부분이 있다. 그런데 이 책은 그러한 LLM 모델이 아닌 머신러닝에 가까운 Light GBM을 사용했음에도 대화체로 구성해 마치 LLM 모델로 자료를 분석한 것 같아 구성이 아쉬웠다. 이 점은 좋은 내용의 신뢰도를 다소 떨어뜨릴 수 있는 부분이다.

둘째, Light GBM 외에 다른 모델로 분석해서 모델의 신뢰도를 높이는 부분이 없었다는 점이다. 책에서 소개한 Light GBM 모델이 강력한 모델이긴 하지만 다른 머신러닝 알고리즘으로도 같은 결론이 나오는지 궁금했다. 같은 디지션트리 계열인 XGBoost 라든가 아예 다른 로지스틱 회귀 분석 등 다른 모델을 적용해서 같은 결론이 나왔다면 분석 모델에 더욱 신뢰도를 줄 수 있을 것 같다.

5. 개인적으로 저자가 도출한 핵심 결론이 먼제 제시된 뒤 모델의 완결성을 검증하고 한계점을 지적하고 독자에게 다른 지역을 분석하도록 유도하는 서술이 좀 더 좋은 책을 만들었을 것 같다. 하지만 그런 아쉬움에도 불구하고 일독할 가치가 충분히 있는 책이다. 홈페이지를 통해 사용자가 직접 해당 지역에 대해서 상승 하락 신호를 확인할 수 있는지 공개해 참조할 수 있고 모델을 구축한 자료들의 출처를 공개해 독자가 판단할 수 있도록 했다. 물론 98년도 IMF 금융위기나 21년도 금리인상처럼 외부변수에서 취약할 수 있겠으나 복잡한 부동산 시장을 지역별 특성에 맞춰 다섯 가지 신호로 정리하고, 이를 실제 투자 판단에 활용할 수 있는 형태로 제시했다는 점은 충분히 의미 있는 시도라고 생각한다. 모든 투자 판단을 대신해주는 만능 도구라고 보기는 어렵지만, 적어도 시장을 보다 체계적으로 바라볼 수 있는 하나의 틀을 제시했다는 점에서 읽어볼 가치가 있는 책이라고 생각한다. 특히 나처럼 전작을 재미있게 읽었던 독자라면, 그리고 부동산 시장을 조금 더 데이터 중심으로 바라보고 싶은 사람이라면 읽어볼 만한 가치가 있다.

이 두 시간 속에서 나를 지켜준 것은 데이터였다. 모두가 떠날 때 데이터는 ‘아직 이르다‘고 말했고, 모두가 몰려들 때는 ‘조심하라‘고 말했다. 시장은 내 편도, 적도 아니었다. 다만 늘 먼저 신호를 보내고 있었을 뿐이다. - P268

재무제표 초급과 중급의 다리를 놓다

11가지 산업으로 분석하는 재무제표 - 숫자로 푸는 회계 계정과 투자 의사결정
신정훈 지음 / 비제이퍼블릭 / 2026년 3월

1. 주식을 정석적으로 공부하지 않아도 장기 투자할 종목을 몇번 고르다보면 자연스럽게 최근 3개년 매출, 영업이익, 순이익 및 부채비율 정도를 체크하게 된다. 하지만 경험이 쌓이다보니 조선이나 반도체처럼 사이클이 있는 산업은 매출이나 이익이 우상향하지 않거나 제약바이오같은 이익이 나지 않은 종목들도 큰 수익을 주는 경우도 있고, 이런 종목들이 한 분기나 한 해를 장식하는 경우들도 있다.

2. 공부를 하다보니 재무제표는 '산업'별로 다르게 봐야된다는 것을 알게됬다. 하지만 시중에 재무제표 책들을 보다보면 과할 정도로 재무 지식이 담겨있어서 투자와 직접적 연관이 없거나 투자자를 위해 썼다고 하지만 깊이가 얕거나 '수익이 나는 종목'을 고르는 법이 아닌 '상장폐지되지 않을 종목'을 배제하는 법을 아는 쪽에 가까웠다.

3. 이번 비제이퍼블릭에서 나온 <11가지 산업으로 분석하는 재무제표>는 그런 점에서 읽기 전부터 기대감을 많이 갖게 됬다. 특히 제약바이오같은 미래의 이익 기대감으로 흐르는 섹터와 반도체, 조선, 건설처럼 사이클 산업, 혹은 수주와 매출의 텀이 긴 섹터에 대해서 담고 있어서 꼭 읽고 싶었었다.

4. 실제로 읽어보니 산업별 재무제표를 보는 방법 외에도 재무 자체를 쉽게 이해할 수 있도록 내용이 구성되어있어서 읽는 동안 만족스러웠다. 솔직히 책 자체의 난이도가 쉽지는 않고 다소 전공책같은 디자인으로 편집되있어서 중간중간 허들이 있긴 했었다. 하지만 읽어나가면서 내가 계속 이해하지 못했던 매출채권의 개념이나, 재고자산을 자산 또는 손실로 인식하는 방법, 제약바이오 업종에서 개발비용을 자산으로 산입할 수 있는 정당성 등 다른 재무제표책을 통해선 이해하지 못했던 개념을 이해할 수 있었다.

5. 중간중간 <핵심만 콕> 파트나 <Key ratio> 등 핵심이 되는 부분을 저자가 다시 짚어주고 정리해주는 부분도 매우 만족스러웠다. 섹터 구성도 다양하게 되있어서 국내 주식 투자를 하면 기본적으로 마주치는 산업들에 대해서도 이해가 깊어질 수 있다는 점도 일독할 가치가 충분했다.

6. 다만 다소 전공책같은 디자인과 폰트구성이 읽어나가면서 아쉽다고 생각했다. 다른 책에서 얻을 수 없는 인사이트와 지식을 담고 있는데도 편견을 갖고 보지 않을 사람들이 있을 것 같기 때문이다. 나와 같이 책들을 보면서 단순히 매출, 영업이익, 순이익, 부채비율, 당좌비율 등만 일괄적으로 보고 아쉬움을 느끼는 투자자들은 꼭 한번 읽어봤으면 좋을 만한 책이다. 일독을 권합니다.

기업 분석의 본질은 기업이 직면하고 있는 위험 요소를 식별하고 해석하는 것이다. - P4

매출은 현금이 아니다. 매출 인식은 자산의 변동, 다시 말해 매출채권 또는 계약자산의 증가를 통해 반영된다. - P60

이 브랜드의 가치도 무형자산으로 회계에 반영할 수 있을까? 결론부터 말하면 계상할 수도 있고, 못할 수도 있다. - P73

차트는 거들 뿐!

차트투자 처음공부 - 주식, 코인, 원자재 차트분석에 바로 써먹는 ㅣ 처음공부 시리즈 12
김정환 지음 / 이레미디어 / 2026년 3월

1. 차트 분석으로 유명한 김정환 작가님의 <처음공부> 시리즈로 이전 책들 만큼 유익하면서 초보자 입장에서 여러 분석지표를 소개받고 기술적 분석의 한계점 또한 인식할 수 있었습니다. 

2. 단순히 추세선을 긋고 여러 보조지표들을 소개하는 것에 그치지 않고 그러한 분석이 나오게 된 배경이나 각 방식의 장단점에 대해서도 명확히 알 수 있어서 방대한 기본적 분석의 세계에 입문할 수 있게 해줘서 좋았습니다. 

3. 제일 인상적인 점은 기술적 분석 책임에도 투자심리나 기본적 분석에 대해서도 강조한 점입니다. 실제 투자해보면 여러 방식을 섞어 나만의 관점을 만들어내는 것이 중요한 것 같습니다. 

4. 개인적으로 OBV나 VR같은 거래량 지표는 전혀 모르고 있었는데 이 책 덕분에 거래량 지표를 적용해볼 생각이 들었습니다. 차트책들을 보면 특정 분석법에 대해서 맹신하는 경우가 많은데 <차트투자 처음투자>는 비교적 검증된 저자가 합리적으로 내용을 전달하고 있어서 추천합니다. 

투자에서 얻은 돈은 고통의 대가로 받은 돈, 즉 고통 자금이다. - P9

중요한 점은 볼린저밴드를 다른 지표와 함께 이용하는 것입니다. 볼린저밴드가 단독으로 신뢰할 수 있는 지표는 아니며, 다른 지표와 함께 사용할 때 더욱 효과적으로 시장 분석이 가능합니다. - P282