데이터 과학자의 사고법

 

 

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독서 목적

데이터 과학 중 주요개념을 습득해서 투자 성공률을 높이자.

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주요내용

투자자는 예측력이 강한(=높은 확률로 맞출수 있는) 변화를 미리 알고자 한다.

혹자는 그럴 수 밖에 없는 변화라서 ‘구조적 변화’ 라고도 부른다.

그런데 문제는 이러한 예측력 높은 변화를 ‘미리’ 알아내기가 참 어렵다는 것이다.

이 책을 통해 ‘예측력이 높은 변화를 미리 알아내는 방법’을 데이터 과학적으로 음미해 보았으며 아래와 같이 요약해본다.

 

1. 데이터과학에서 ‘예측’은 상관관계, 인과관계를 가진 X~Y 관계로 정의할 수 있다. 즉, ‘X가 얼마 변할 때 Y가 얼마 변하더라.’를 수식화 할 수 있다면 X를 통해 Y를 미리 예측할 수 있다.

 

2. X~Y 두 변수가 일정한 관계(수식)를 가진다고 할 수는 있는데, 그 관계의 끕(퀄리티) 은 다 다르다. 그리고 상관계수(R^2값, 엄밀히는 다르지만 R^2로 퉁)로써 관계의 끕을 파악한다.

 

3. X~Y 간에 ‘상관관계’가 아무리 높아도, 예측력 100%짜리인 ‘인과관계’라고 말하려면 더욱 더 엄중한 잣대가 필요하다.

- 엄중한 잣대

• (시간적) 선후관계 : 시간적으로 X의 선행 변화가 있을 때 Y의 후행 변화가 있어야 한다. 선후관계가 있을 경우 더욱 인과관계가 강하다고 할 수 있다.
• 비허위성 : Y의 변화에 X 변수 이외의 외생변수가 없어야 한다. 외생변수마저 없는 정제된 변수를 발견했다고 하면 엄청난 증거물을 찾은 것이다. 

웬만해선 사회현상에서는 상관관계만 알 수 있지 인과관계라고 단정짓지 말라. 

 

투자로 적용해보자면,

분석가들의 레포트나 내 검색 결과물에 의해 수집된 여러 명제들 속에서 '찐 변수'들을 발굴하는 작업이 뒷받침 되어야한다. 그냥 레포트를 읽는 것만으로 투자해서는 안된다. 레포트에서 말하는 증거물들(변수)이 정말 내가 생각하는 '찐 변수' 인지 한번 더 검증을 하고 내 나름의 정제를 거친 이후, 이 기업(투자처)의 미래(사업 실적) 예측이 가능하다고 생각할 때 투자해야만 한다.  

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3줄 요약

• 100% 성공할 수 있는 투자를 위해서는 ‘인과관계’에 놓여있는 X~Y 를 발견하면 된다. X만 보고 있으면 아주 정확하게 Y 를 예측할 수 있기 때문이다.
• 그러나 사회현상에서 ‘인과관계’ 발견은 거의 불가능하다. 따라서 모든 투자판단에는 안전마진이 필요하다. (회귀식을 크게 벗어나는, 그 어떤 일도 벌어질 수 있으므로.. )
• 그럼에도 투자자는 상관관계의 증거물을 찾은 것으로 시작해서 인과관계의 증거를 계속 찾아나가는 여정, 즉 공부를 계속해야한다.