경제지표 수정치로 과거 시장을 복기하면 생기는 함정

과거 차트를 복기하다 보면 ‘이렇게 나쁜 고용 숫자가 나왔는데 왜 그날 시장은 올랐지?’라는 의문이 생긴다. 그런데 지금 화면에 있는 숫자가 당시 발표된 숫자와 다를 수 있다. 경제지표는 더 많은 자료가 들어오면서 수정된다. 오늘의 정답으로 어제의 판단을 채점하면 출발점부터 어긋난다.

같은 대상 월에도 여러 버전이 있다

최초 발표 때 시장 예상이 18만 명이었다면 처음 반응한 정보는 ‘예상보다 2만 명 많다’였다. 나중의 12만 명을 가져와 당시 예상 18만 명과 비교하면 −6만 명으로 바뀐다. 같은 사건에 서로 다른 시점의 정보를 섞은 것이다. 이 표는 실제 과거 발표를 재현한 것이 아니다.

왜 수정하는가

첫 발표 때 모든 조사 응답과 행정자료가 도착하는 것은 아니다. 미국 비농업 고용의 월간 추정은 이후 추가 응답 등을 반영해 수정되며, 별도의 연간 벤치마크 조정도 있다. 계절조정이나 분류·방법 변경으로 과거 시계열이 달라질 수도 있다.

수정이 있다는 사실 자체를 조작의 증거로 보기는 어렵다. 빠른 발표와 충분한 자료 사이의 차이를 메우는 과정이기 때문이다. 다만 수정 폭과 방향이 반복해서 큰 경우에는 최초치에 어느 정도 확신을 둘지 다시 생각할 자료가 된다.

현재 경제를 볼 때와 과거 매매를 복기할 때

현재 경제 상태를 최대한 정확히 파악하려면 최신 수정 자료가 유용하다. 반면 당시 시장 반응이나 매매 전략을 검증하려면 당시까지 알려진 자료가 필요하다. 좋은 데이터는 목적에 맞는 버전의 데이터다.

발표 직전 예상치도 나중에 덮어쓰기 되었다면 문제가 생긴다. 발표 시각, 최초 실제치, 당시 예상치, 같은 날 공개된 이전 월 수정치를 따로 남겨야 한다. 현재 데이터베이스에 있는 ‘이전’ 값만 보고 당시 뉴스 화면을 완전히 복원할 수 있다고 가정하지 않는다.

ALFRED로 과거 버전을 찾을 때

세인트루이스 연은의 ALFRED는 특정 과거 시점에 공개되어 있던 경제지표 버전을 찾아보는 데 도움을 준다. 시리즈를 고르고 빈티지 날짜를 맞춰 최신값과 비교할 수 있다. 다만 시리즈별 수록 범위와 업데이트 시점이 다르므로 초 단위 시장 반응을 검증하는 자료로 그대로 쓰지는 않는다.

직접 복기표를 만든다면 ‘대상 기간’과 ‘발표 날짜’를 별도 열로 두자. 예를 들어 8월 고용을 9월에 발표했다면 두 달 이름은 서로 다른 역할을 한다. 여기에 자료를 확인한 날짜까지 남기면 이후 수정이 있어도 어떤 버전으로 판단했는지 추적할 수 있다.

차트에서 그럴듯한 규칙을 찾기 전에 당시 알 수 없었던 숫자가 끼어들지 않았는지 확인하자. 미래 정보를 과거 판단에 넣는 오류를 줄이는 것이, 복잡한 분석 기법을 하나 더 더하는 것보다 먼저일 때가 많다.