벤치마크 (Benchmark)
내 투자 성과가 잘한 것인지 판단하려고 비교 기준으로 삼는 시장 대표 지수나 ETF. S&P 500, KOSPI, VOO 등이 대표적이다.
공식
초과수익 = 내 수익률 − 벤치마크 수익률 (액티브 수익, 또는 알파라고도 부른다)
내가 낸 수익이 좋은 성적인지 아닌지는 그 숫자만 봐서는 알 수 없다. 비교할 잣대가 있어야 한다. 벤치마크는 바로 그 잣대로 삼는 기준 지표를 말한다. 보통 S&P 500이나 KOSPI 같은 시장 대표 지수, 또는 VOO·QQQ처럼 시장 전체를 담은 ETF를 쓴다. 내 주식 계좌가 한 해 8% 올라 뿌듯했는데 같은 기간 S&P 500이 15% 올랐다면, 사실은 시장 평균에도 못 미친 셈이다.
벤치마크의 진짜 의미는 '그냥 지수를 사서 가만히 들고 있었을 때'와 나를 비교하는 데 있다. 열심히 종목을 고르고 사고팔아 얻은 성과가 아무 고민 없이 인덱스를 보유한 것보다 나아야, 그 수고가 값어치를 한다. 벤치마크를 얼마나 앞섰는지를 초과수익(excess return) 또는 알파(alpha)라고 부른다. 비교가 공정하려면 벤치마크도 내 투자와 성격이 맞아야 한다. 미국 대형주에 투자했다면 S&P 500이, 한국 주식이라면 KOSPI가 알맞은 상대다.
방향을 맞히는 예측에서도 원리는 똑같다. LDBD는 VOO와 QQQ에 매번 '상승'만 찍는 baseline 봇을 벤치마크로 세워 둔다. 주요 지수는 장기적으로 우상향해 왔기 때문에, 아무 분석 없이 늘 상승을 예측하기만 해도 꽤 자주 맞는다. 예측은 실제 가격 데이터로 결판나므로, 내 성적이 진짜 실력인지 아니면 그냥 시장을 따라간 것인지는 이 always-up 봇을 넘어서는지로 드러난다.
예시
내 포트폴리오가 한 해 +18%, 같은 기간 S&P 500이 +15%였다면 초과수익은 18 − 15 = +3%p로, 시장을 3%포인트 이긴 것이다.
LDBD에서는
LDBD는 VOO·QQQ에 항상 '상승'을 예측하는 baseline 봇을 벤치마크로 운영한다. 이 봇들은 일반 참가자보다 낮은 문턱으로 리더보드에 바로 노출된다 — 가시성 기준이 되는 가중 예측 수가 일반 참가자는 5인 반면 baseline 봇은 1이라, 시작부터 기준선처럼 항상 판 위에 올라와 있어 누구나 자기 rate를 이 봇들과 견줄 수 있다. 또 Skill Rating(Elo)에서 각 예측의 기댓값(expected)이 그 자산의 과거 상승 확률인 base_rate_up이라, 모든 예측이 '시장의 기본 확률'이라는 벤치마크와 비교되는 셈이다.
자주 묻는 질문
왜 그냥 지수를 사는 것과 비교하나요?
아무 분석 없이 인덱스 ETF를 사서 들고만 있어도 시장 평균 수익은 얻는다. 그보다 나은 성과를 못 낸다면 굳이 종목을 고르고 사고파는 수고를 할 이유가 없다는 뜻이라, 지수를 그냥 보유하는 것이 자연스러운 기본 비교선이 된다.
LDBD에서 벤치마크를 이긴다는 건 무슨 뜻인가요?
LDBD는 VOO·QQQ에 늘 '상승'을 찍는 always-up 봇을 벤치마크로 둔다. 시장이 장기 우상향해 이 봇도 꽤 자주 맞기 때문에, 리더보드에서 이 봇보다 높은 rate를 기록해야 비로소 '시장을 따라간 것 이상'의 실력이라고 볼 수 있다.