사모시장은 총체적으로 가장 빠르게 성장하는 시장 세그먼트 중 하나를 구성하고 있으나, 역사적으로 불투명성과 접근 불가능성이 특징이었습니다. 부분적으로는 전략별 성과에 초점을 맞춘 사모시장 벤치마크가 발전한 덕분에 이러한 상황에 변화가 나타나고 있습니다. 당사는 첫 번째 블로그에서 일련의 사모시장 벤치마크 성과를 요약한 바 있습니다.

이번 블로그에서는 Cambridge Associates 벤치마크가 향후 수행할 수 있는 중요한 역할을 살펴보고, 적절한 데이터가 사모시장 벤치마크를 어떻게 강화할 수 있는지 조명합니다.

사모시장 벤치마킹

50년 동안 Cambridge Associates는 복잡한 사모투자 환경을 탐색하는 투자자들에게 성과평가 도구와 상세한 인사이트를 제공해 왔습니다. 오늘날 해당 플랫폼은 10,000개 이상의 사모투자 펀드를 추적하고 있으며, 동사는 사모시장 환경에서 중요한 역할을 수행하는 주체이자 자문사로 자리매김하고 있습니다. Cambridge Associates 벤치마크는 고도의 전문성과 사모시장 참여자들과의 참여를 바탕으로 강력하고 데이터에 기반한 인사이트를 제공하여, 투자자가 기회를 식별하고 리스크를 관리하며 포트폴리오 성과를 이끌어낼 수 있도록 지원합니다.

S&P DJI는 Cambridge Associates와의 협력을 통해 끊임없이 변화하는 시장에서 역동적이고 목적에 부합하는 벤치마크를 갖춘 사모시장 솔루션을 투자자에게 제공함으로써 고객들을 지원합니다.

데이터 소싱이 핵심

사모투자에 대한 정확한 벤치마킹을 위해서는 철저한 프로세스와 ‘권위 있는 단일 원천’ 성과 데이터에 대한 접근이 필요합니다. 사모시장에서 이러한 권위 있는 기준 데이터는 바로 펀드의 재무제표입니다. Cambridge Associates는 다양한 전략과 지역에 걸쳐 익명으로 참여하는 사모투자 펀드 운용사로부터 직접 데이터를 소싱합니다. 데이터가 기관투자자 수준의 품질을 유지할 수 있도록 참여 운용사들에 대한 스크리닝이 이루어집니다.

그 결과 사모시장의 다양한 투자 기회군을 반영하는 광범위하고도 세분화된 사모투자 벤치마킹 유니버스가 구축됩니다. 그 결과, 사모시장의 다양한 투자 기회군을 반영하는, 폭넓으면서도 세분화된 사모투자 벤치마킹 모집단이 구성됩니다. 벤치마크는 네 가지 주요 전략, 즉 사모주식, 벤처캐피털, 사모신용, 실물자산으로 구성되며, 여기에 사모주식과 벤처캐피털을 결합한 통합 벤치마크도 포함됩니다.

하위 전략에는 바이아웃, 성장주식, 후순위 자본, 부실채권, 인프라, 부동산, 세컨더리, 재간접펀드가 포함되며, 지역, 규모, 섹터별로 더 세분화할 수 있습니다.

암호화폐 투자는 겉보기에 서로 모순되는 두 가지 사실을 동시에 마주하고 있습니다. 시장을 주도하는 자산은 빠르게 바뀌지만, 전체 노출도는 소수의 상위 자산에 의해 좌우된다는 점입니다. 2018년부터 2025년까지 두 초대형 자산¹인 비트코인과 이더리움은 S&P Cryptocurrency Broad Digital Asset(BDA) 지수에서 합산 평균 비중 78%를 차지했으며, 상위 5개 구성종목은 전체 지수 비중의 약 86%를 구성했습니다.

이 그룹 밖에서는 교체 현상이 두드러졌습니다. 현재 S&P Cryptocurrency BDA 지수 상위 10개 자산 중 6개는 2017년에 상위 10위권에 없었거나 아직 존재하지도 않았던 자산들입니다. 반면 비트코인 캐시의 비중은 같은 기간 동안 9.4%에서 0.5%로 급락했습니다.

다우존스 산업평균지수^®(DJIA)는 약 130년에 이르는 역사상 처음으로 50,000선 위에서 장을 마감했습니다. 이번 다우지수(The Dow^®)의 이정표는 미국 주식시장의 대표 지표가 2020년대 들어 10,000 포인트 단위의 새로운 구간을 돌파한 세 번째 사례입니다. 연속적인 이정표일수록 추가로 필요한 상승 폭이 줄어든다는 점을 감안하면 어느 정도 예상 가능한 결과이지만, 이번 기록은 사상 최단 기간에 달성되었으며 40,000선을 넘어선 지 2년도 채 되지 않아 이루어졌습니다.(도표 1 참조)

일부에서는 시장 지표가 임의적인 수치 기준을 돌파하는 것의 의미에 대해 심리적인 측면이든 그 밖의 측면이든 의문을 제기할 수 있습니다. 하지만 다우지수의 이번 이정표는 지수가 걸어온 유서 깊은 역사에 대해 되돌아볼 수 있는 계기를 제공합니다.

19세기 말, 산업 기업들이 미국 경제 성장의 핵심 동력이 될 것이라는 찰스 다우의 직관에서 출발한 다우존스 산업평균지수(DJIA)는 약 130년에 걸쳐 시장 참여자들에게 미국 주식시장을 측정할 수 있는 기준을 제공해 왔습니다. 이처럼 긴 실시간 지수 이력은 매우 큰 가치를 지닙니다. 일반적인 지수 백테스트에서 흔히 사용되는 단순화된 가정에 의존해 미국 주식시장이 어떻게 움직였을지를 추정할 필요가 없습니다. 또한 그러한 가정의 타당성이나, 특정 선택의 배경과 의도, 그리고 그것이 가상의 과거 지수 성과에 미쳤을 영향을 따질 필요도 없습니다. 대신 다우지수는 다양한 환경 속에서 시장이 실제로 어떻게 반응했는지를 보여주며, 이를 통해 시장 참여자들이 미국 주식시장의 움직임을 보다 맥락 속에서 이해할 수 있도록 돕습니다(도표 2 참조).

최근 수십 년간 다우지수는 전 세계 다양한 지수연계 상품의 기초지수로 활용되어 왔으며, 2024년 말 기준 약 1,150억 달러 규모의 자산이 다우지수를 추종하거나 벤치마크로 삼고 있는 것으로 추산됩니다. 또한 다우지수는 견고한 거래 생태계를 바탕으로 가격 투명성과 시장 효율성을 제고하고 있으며, 2024년 한 해 동안 지수연계 상품의 지수환산 거래규모(IET)는 8조 달러를 웃돌았습니다.

최근 인공지능(AI)의 등장은 일상적인 업무의 효율화부터 생산성 증대, 데이터 기반 의사결정 지원에 이르기까지 일상의 삶을 변화시키고 있습니다. 지수 산출 분야에서도 이러한 기술을 인간의 검증과 거버넌스 체계 아래에서 지수 구성 방식을 어떻게 더욱 고도화할 수 있을지 모색하는 것은 자연스러운 흐름입니다. AI의 하위 분야인 머신러닝을 통합하면 방대한 데이터세트를 체계적으로 분석하고, 복잡한 상관관계를 식별하며, 미래 지향적인 통찰력을 창출할 수 있습니다. 이러한 방식으로 활용될 경우 AI는 전통적인 팩터 투자 전략을 한 단계 발전시키는 역할을 하며, 알파와 베타의 경계를 새롭게 재편하고 있습니다.

이 블로그에서는 이 새로운 지수 시리즈의 방법론, 성과, 포지셔닝을 살펴보며 S&P 3AI 지수를 소개하고자 합니다.

3AI와 3AI 알파 스코어

3AI는 런던에 본사를 둔 퀀트 리서치 기술 기업으로, 머신러닝과 주식 알파 예측을 전문으로 합니다. 2018년에 설립된 3AI는 머신러닝을 활용한 예측 시스템을 개발해 실제 투자 및 리서치 환경에 적용하고 있습니다.

알파 예측은 엄격한 시간적·방법론적 제약 아래 완전히 체계화된 프로세스를 통해 산출됩니다. 이 과정에서 인간의 감독은 모델 검증, 리스크 관리, 연구 거버넌스에 집중됩니다. 이러한 절차의 결과물이 바로 3AI 알파 스코어이며, 이는 향후 12개월간의 기대 초과수익률 예측치를 나타냅니다.

이러한 3AI 알파 스코어는 상향식과 하향식 접근을 아우르는 상호 연결된 AI 시스템 네트워크를 통해 산출되며, 300개 이상의 구조화된 데이터 입력을 활용합니다. 상향식 모델은 기업별 펀더멘털, 팩터, 애널리스트 전망, 시장 행동, 기술적 지표 등을 분석하고, 하향식 모델은 산업 및 경기 사이클 효과를 반영합니다. S&P 다우존스 지수는 3AI와 협력하여 이러한 3AI 알파 스코어를 자사 지수에 통합했습니다.

방법론

이러한 스코어를 활용해 처음으로 출시된 두 가지 지수는 S&P 500® 3AI Top 100 지수와 S&P World 3AI Top 300 지수입니다. 각 지수는 해당 유니버스에서 가장 높은 점수를 받은 기업들을 선정하며, 이를 통해 향후 12개월 동안 가장 강력한 알파 예측치를 보유한 종목들을 추적합니다. 구성종목은 3AI 알파 스코어에 비례해 가중치가 부여되며, 지수는 분기별로 재조정됩니다. 보다 자세한 내용은 지수방법론을 참고하시기 바랍니다.

‘인덱스화’란 과거에는 액티브 운용으로만 접근할 수 있었던 전략을 패시브 형태로 구현하는 것을 의미합니다. 1970년대 초반까지는 인덱스 펀드가 존재하지 않았으며, 자산은 전적으로 액티브 방식으로 운용되었습니다. 자산이 액티브에서 패시브 운용으로 이동하는 흐름은 현대 금융사에서 가장 중요한 구조적 변화 중 하나로 평가됩니다. 당사의 최근 연례 인덱스 자산 조사(Annual Survey of Indexed Assets)에 따르면, 2024년 12월 기준으로 S&P 500^® 지수를 추종하는 자산 규모는 13조 달러에 달했습니다.

인덱스 투자가 인기를 끄는 이유 중 하나는 액티브 운용에 비해 낮은 비용입니다. 인덱스 투자가 성장하면서 투자자들은 수수료 절감 효과를 크게 누렸습니다. 이러한 절감 효과는 액티브 주식형 뮤추얼펀드와 인덱스 주식형 뮤추얼펀드의 평균 총보수율 차이 에 S&P 500^™, S&P MidCap 400^®, S&P SmallCap 600^® 지수를 추종하는 인덱스 자산 총액을 곱하여 추정할 수 있습니다.

이를 종합하면, 2024년 운용보수 절감액은 520억 달러에 달해 2023년의 400억 달러 대비 120억 달러 증가했습니다(도표 1 참조). 다만, 이 520억 달러라는 추정치는 인덱스 산업 전체의 비용 절감 효과를 과소평가한 수치인데, 이는 S&P 다우존스 지수에 속한 일부 지수만을 포함했기 때문입니다.

물론, 시장 참여자들이 수수료 절감액보다 성과 부족으로 인한 손실이 더 컸다면 액티브 운용에서 패시브 운용으로의 전환에 따른 비용 절감 효과는 의미가 없었을 것입니다. 하지만 SPIVA^® 보고서 독자들이 잘 알고 있듯이, 실제로는 전혀 그렇지 않습니다. 대부분의 액티브 펀드 매니저들은 대부분의 기간 동안 벤치마크를 언더퍼폼했습니다. 24년 이상의 데이터를 살펴보면, 미국 대형주 액티브 펀드 매니저 중 과반수가 S&P 500 지수를 상회한 해는 단 3년에 불과했습니다. 장기 성과는 더욱 저조하여, 2025년 6월로 마감된 최근 20년 동안 전체 미국 대형주 액티브 펀드 매니저의 91%가 The 500을 하회했습니다. 패시브 운용의 부상은 이러한 액티브 운용의 성과 부진이 초래한 뚜렷한 결과라 할 수 있습니다.