대부분의 경험많은 투자자들은 이미 알고 있는 내용일 것이다
새로 투자를 시작한 후배투자자에게 유용한 글이 되었으면 하는 마음으로 기술하겠다
우리에게 전달되는 각종 증권리포트와 뉴스는 어떤 유통과정을 거치며,
우리는 과연 어느 위치에서 그러한 정보를 취득하고 있는지 알 필요가 있다
‘뉴스에 팔아라’ 라는 말이 이젠 상식이 된 만큼 이제는 그 이유에 대한 뉴스정보의 메커니즘을 알 필요가 있을 것 같다
그렇게 되면 최소한 돈이 되는 뉴스, 독이 되는 뉴스를 판단 할 수 있게 될 것이다
1. 증권기자의 실상
개인투자자는 대부분 뉴스를 통해 정보를 취득한다
책상머리 pc 앞에 앉아 있는 개인투자자들은 누구나 취득할 수 있는 뉴스 정보를 보면서 투자에 임하는 것이 현실이다
어떤 사람은 뉴스정보를 지나치게 맹목적으로 삼아 뉴스로 매매를 하거나 투자종목을 선정하기도 한다
자! 당신이 증권부 기자와 단둘이 커피를 마신다고 가정하자.
아마도 기자에게 많은 질문을 던지며, 뭔가의 투자정보를 얻으려 할 것이다
그 이유는 누구보다 먼저 그 정보를 다루는 최초의 사람이 기자라고 생각하기 때문일 것이다
결론부터 말하자면 이것은 환상일 뿐이다
기자 역시 당신과 마찬가지로 정보유통의 가장 말단구조에 위치하고 있는 사람일뿐이다
조.중.동 + 매경 한경과 같은 오프라인 신문사의 증권담당 기자는 평균 6~8명안팍이다
머니투데이, 이데일리, 연합과 같은 온라인 증권부 기자는 10명 안팍이다
그 중 절반의 인력이 각각 코스피와 코스닥으로 나뉘어 있다
국내 상장사 2,00여개의 종목 뉴스와 국내외 시황과 업황 기사를 고작 6명 혹은 10명 안에서 다룬다
국내 언론사 증권부는 그 인력으로 하루에 총 6,000~8,000여개의 기사를 내뱄는다.
(기업광고성 기사포함)
증권부 기자는 모두 여의도에 있는 증권거래소의 기자실에
모두 내근직이며 거래소에 하루 종일 앉아있다
외부 취재 등 다리품 파는 경우는 거의 없고, 대부분 하루종일 pc앞에 앉아서 시장에서 발표하는 자료를 기사화 한다
별도의 취재에 의해 얻어지는 정보가 아니므로 시장에서 발표하는 자료는 개인투자자나 기자나 똑 같은 시간대에 취득할 수 있는 자료이다
이런 이야기를 하는 이유는 일단 언론사 기자가 만들어내는 기사가 그리 대단한 정보가 아니라는 것을 먼저 밝히기 위해서이다
2. 시황기사의 위험
시황기사는 주로 온라인 기반의 언론사에서 주로 작성된다
HTS에서 깜빡거리는 뉴스 대부분 온라인 기반의 언론사이다
시황기사를 주로 다루는 기자는 대부분 증권전반에 대한 이해력이 높은 고참급이 도맡는 경우가 많지만 대부분 4~5년정도의 경력일 뿐이다
이들은 지수가 오르고 내리고 할 때마다 그 이유를 찾아내려 애쓴다
그 이유를 찾아내는 과정에서 대부분 자신의 주관을 토대로 작성하게 된다
물론 기사 내용을 보면 증권사 애널의 입을 빌리기도 하지만 여기서의 애널 의견은
자신의 주관에 짜맞추기식으로 이용되는 경우가 많다
매일 똑 같은 기사를 쓸 수 없는 기자로서는 어제의 시황기사와 오늘의 시황기사는
판이하게 다를수록 좋다. 어제는 공포, 오늘은 희망을 던지는 꼴이 되어버릴 수 있다
고작 4~5년 정도의 주식경험과 또한 직접투자 경험도 부족한 어린(?) 기자한테
10년 이상 진검승부를 가려온 개인투자자들이 뉴스 하나에 울고 웃는 것이 현실이다
시황기사는 보다 냉정한 시각으로 바라볼 필요가 있다
아니, 아예 보지 않는 것도 무방하다
3. 독약과 같은 매수추천 뉴스
추천뉴스 나온 종목치고 안오른 종목을 찾아보기 어렵다
심지어 매수하자마자 하락하는 경우도 여러 번 경험했을 것이다
이것은 증권사 애널과 기관투자자, 그리고 종목리포트의 유통과정을 살펴보면
쉽게 이해할 수 있다
증권사의 제1 고객은 개미가 아니라는 것은 누구나 알고 있을 것이다
그들의 핵심 고객은 기관투자자이다
대부분의 증권사 수익모델은 기관의 막대한 자금을 끌어들여 매매위탁 수수료를 챙기는 방식이라는 것을 먼저 이해하자
증권사 애널리스트는 딱 2부류의 사람을 만난다
하나는 상장사 IR책임자
다른 하나는 자사(증권사)에 돈을 맡기는 기관투자자
증권사 애널들은 투자대상 기업(아니 기관투자자에게 소개할 만한 기업)을 탐방하여 실적을
체크하는 것을 주업무로 삼고 있다
허나 애널에겐 자사의 최대 고객인 기관투자자의 수익을 보장해야 하는 무언의 의무가 동시에 떨어진다
애널은 자사의 법인영업사원과 함께 기관에 방문하거나, 반대로 기관이 먼저 증권사에게 자사의 포트폴리오에 맞춰 투자대상 기업을 발굴해달라는 요청에 응하는 등의 영업지원을 한다
그 자리에서 애널은 이미 확보된 투자대상 종목을 꺼내게 된다
이때 종목리포트는 존재하지 않는다. 모든 것은 철저히 구두로 진행된다
종목리포트는 기관투자자가 살 만큼 산 시점인 한참 뒤에라야 나오게 된다
마치 따끈따끈한 리포트인냥 오늘날짜 딱 박혀서..
애널은 기관이 맡긴 자금을 운용하면서 투자한 종목이 안오르면 아름다운 리포트를 작성하거나 매도할 시점에는 장미빛 리포트를 작성한다
그 이유는 당연히 최대고객인 기관의 수익률을 보전해줘야 하는 부담이 있기 때문이다
최근엔 펀드 운용 액수가 커졌기 때문이 앞으로 이런 현상은 더욱 심화 될 것이다
이러한 리포트는 나오는 순간에 하루종일 PC에 앉아있는 기자들이 얼씨구나 받아적어 기사로 전송되며, 그 기사는 HTS에서 깜빡거리면서 정보에 목말라 있는 개인투자자에게 마치 따끈따끈한 뉴스처럼 전달되는 것이다
국내 증시의 가장 큰 도덕적 결함은 애널이 투자하는 기업과 투자할 기업을 동시에 만난다는 것이며, 이런 구조에서 개인투자자는 많은 피해를 입게 된다
참고로 선진국의 경우 도덕적 문제 해결을 위해 리포팅파트와 세일즈파트는 철저하게 분리되어 있다
4. 돈이 되는 정보
증권사 리포트는 크게 3가지이다 경제/산업, 시황, 종목으로 나뉘며 이러한 리포트가 나올 때 기자는 그 리포트를 받아적어서 기사로 만든다
증권사 애널이 기관을 대상으로 운용자금 유치영업을 할 때 특정 종목을 사야만 하는 큰 그림의 근거를 제시 한다. 그것이 바로 경제/산업동향 리포트이다
예를 들어.달러가치가 떨어졌으므로 시장의 자금은 소비재 업종으로 전환 될 수 밖에 없으며, 따라서 IT,자동차주에 투자할 필요가 있다라는 식의 내용을 담고 있다
이러한 리포트는 종목리포트와는 달리 우리 개미에게 리얼타임으로 전달된다
여기서 개인투자자들이 주목해야 할 것은 경제/산업동향 리포트는 작성한 순간부터 시장에 오픈되기 때문에 최소한 기관투자자보다 발빠르게 매수할 수 있는 기회가 있다는 것이다
개미들이 돈을 벌려면 종목리포트 보다 산업/경제 리포트에 주목하고 해당 업종의 핵심주만 고르면 된다. 그것은 그리 어렵지 않을 것이다
이렇게 되면 최소한 기관보다 먼저 해당종목을 매수할 수 있게 된다
2006년도 하반기에 철강업이 호황기에 접어들었다는 리포트가 여러 차례 나왔다
선박을 만드는 중공업 업종이 호황기를 맞이했다는 리포트가 여러 차례 나왔다
그 이후 2007년에 철강주, 조선주가 얼마나 폭등했는지 우리 모두 경험했을 것이다
작년 10월부터 IT주, 자동차주에 대한 리포트가 쏟아져나왔다.
현재 관련 종목들이 시장을 이끌고 있다
이러한 정보의 구조를 이해하고 투자에 임하게 되면 기관보다 먼저 관련 종목을 매수 할 수 있으며, 어쩌면 기관을 내 설겆이용으로 이용할 수도 있게 될 것이다
Create database testDB -- 데이터베이스 생성
drop database testDB -- 데이터베이스 제거
/* 여러줄 주석 */
-- 한줄 주석
create database testDB
on -- on 이것을 기반으로 데이터베이스를 만들겠다..
(
name = 'testDBData',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB.mdf', -- 데이터베이스 파일이 저장될 위치를 지정
size = 10, -- 기본 mb단위
maxsize = 100, -- 최대크기로 100메가까지 늘어나게 하겠다.
filegrowth = 5% -- 파일증가량
)
Log on
(
name = 'testDBLog',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB.ldf',
size = 2,
maxsize = 100,
filegrowth = 5%
)
alter database testDB
Modify File -- 수정, 용량을 늘리는것은 상관없지만 줄이는것은 불가능
(
name = 'testDBLog',
size = 5
)
alter database testDB
Add File -- 파일을 추가
(
name = 'testDBData2',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB.ndf',
size = 10,
maxsize = unlimited,
filegrowth = 5%
)
alter database testDB -- 삭제는 이렇게 한다.
REMOVE file testDBData2
drop database testDB
create database testDB
on
(
name = 'testDBData',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB.mdf'
), -- 처음에 여러개를 만들때에는 이렇게 ,(콤마)를 찍어서 여러개를 만들 수 있다.
(
name = 'testDBData2',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB2.ndf'
),
FileGroup FG2 -- 그룹으로 지정해 줌으로써 여러개의 파일을 한번에 변경함으로써 유지보수 등이 용이해진다.
(
name = 'testDBData3',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB3.ndf'
),
(
name = 'testDBData4',
filename = 'C:\source\database\dbtemp\testDB4.ndf'
)
invalid-file
invalid-file