퀀트 투자를 위한 데이터는 어떻게 수집할까?

 

퀀트 투자 데이터의 수집 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자.

 

1) 퀀트 투자 데이터

2) 데이터 수집 방법

3) 데이터 검증 및 활용

 

 

 

 

퀀트 투자 데이터

 

가격 및 거래량 데이터

퀀트 투자의 핵심 데이터 중 하나는 가격과 거래량이다. 주식, 채권, 외환 등 다양한 자산군에서 가격 변동이 어떻게 이루어지는지 분석하는 것이 반드시 필요하다. 주가의 시가, 종가, 고가, 저가와 같은 기본적인 가격 정보뿐만 아니라, 특정 기간 동안의 평균 가격, 변동성, 이동평균선 등의 파생 지표도 활용된다. 거래량은 시장에서의 유동성을 보여주는 지표로, 특정 종목이 활발하게 거래되고 있는지 판단하는 데 중요한 역할을 한다. 퀀트 전략에서는 거래량 데이터를 활용하여 매수, 매도 신호를 강화하거나 시장의 흐름을 예측하는 데 사용한다.

 

 

기업 재무제표 정보

퀀트 전략에서는 기업의 펀더멘털 데이터도 중요하게 다뤄진다. 재무제표에서 제공하는 자산, 부채, 매출, 순이익, 현금흐름 등의 정보를 통해 기업의 실적을 평가할 수 있다. 주로 사용되는 지표로는 주가수익비율(PER), 주가순자산비율(PBR), 자기자본이익률(ROE), 부채비율 등이 있다. 이런 재무 데이터를 기반으로 가치 투자 전략을 구축하거나 특정 재무 상태를 가진 기업을 필터링하는 데 활용된다.

 

 

거시경제 및 시장 지표

금리, 인플레이션, 실업률, GDP 성장률 등 거시경제 지표도 퀀트 투자에서 필수적으로 고려된다. 금리가 상승하면 채권 가격이 하락하고 주식 시장의 변동성이 증가하는 경향이 있다. 또한, 시장 지표인 VIX(변동성 지수)나 신용 스프레드 등의 데이터를 활용하여 시장의 위험 수준을 측정할 수도 있다. 이러한 데이터를 기반으로 시장의 변동성을 예측하거나 경기 순환에 맞춘 투자 전략을 수립하는 것이 가능하다.

 

 

 

 

데이터 수집 방법

 

공식 데이터 제공업체

퀀트 투자에 필요한 데이터는 공식적인 데이터 제공업체를 통해 얻는 것이 일반적이다. 대표적인 글로벌 데이터 제공업체로는 블룸버그(Bloomberg), 톰슨로이터(Refinitiv), S&P 캐피탈 IQ, 야후파이낸스(Yahoo Finance) 등이 있다. 이러한 서비스는 실시간 가격 정보, 기업 재무제표, 거시경제 데이터 등을 제공하며, 투자 기관이나 트레이더들이 정교한 분석을 수행하는 데 활용된다. 다만, 대부분 유료 서비스이기 때문에 개인 투자자가 사용하기에는 비용 부담이 있을 수 있다.

 

 

공공 데이터 및 보고서

정부나 공공 기관이 제공하는 경제 및 금융 데이터도 중요한 정보원이다. 미국 연방준비제도(Fed)와 한국은행은 경제성장률, 금리, 실업률 등의 거시경제 데이터를 제공하며, 한국거래소(KRX)는 국내 상장기업의 재무제표 및 주가 데이터를 공개한다. 또한, IMF, OECD 등의 국제 기구에서도 각국의 경제 데이터를 분석한 보고서를 발표한다. 공공 데이터를 활용하면 신뢰도 높은 정보를 무료로 얻을 수 있다는 장점이 있다.

 

 

API 및 데이터베이스 활용

퀀트 투자에서는 다양한 API(Application Programming Interface)를 이용해 자동으로 데이터를 수집하기도 한다. 알파벤티지(Alpha Vantage), 이그니스데이터(IgnisData), 핀어블(FinAble) 등의 API는 주가, 거래량, 기업 재무 정보 등을 자동으로 가져올 수 있도록 지원한다. 데이터베이스를 구축해 일정한 주기로 데이터를 업데이트하면 분석 모델을 지속적으로 개선할 수 있다. 또한, 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 활용하여 웹 스크래핑을 통해 데이터를 수집하는 방법도 있다. 다만, 웹 스크래핑은 법적 이슈가 발생할 수 있으므로 이용 약관을 반드시 확인해야 한다.

 

 

 

 

데이터 검증 및 활용

 

데이터 정제 및 오류 검출

수집된 데이터는 그대로 사용할 수 있는 것이 아니라, 오류를 검출하고 정제하는 과정이 필요하다. 데이터 오류는 결측치, 중복 데이터, 이상치(outlier) 등 다양한 형태로 나타날 수 있다. 만약 주식 가격이 비정상적으로 급등하거나 급락하는 데이터가 있다면 일단 단순한 입력 오류일 가능성이 높다. 따라서 데이터를 정제하는 과정에서 이러한 이상값을 제거하거나 보정해야 한다. 또한, 동일한 정보가 여러 데이터 소스에서 제공되는 경우, 어느 것이 신뢰할 수 있는지 확인하는 과정도 필요하다.

 

 

백테스팅을 통한 검증

퀀트 전략이 실전에서 효과적인지 확인하려면 과거 데이터를 활용한 백테스팅(Backtesting)이 반드시 필요하다. 백테스팅이란 특정 투자 전략을 과거 데이터에 적용해 성과를 검증하는 과정이다. 예를 들어 특정 이동평균선을 기준으로 매수, 매도를 결정하는 전략이 과거 시장에서 얼마나 수익을 냈는지 테스트할 수 있다. 백테스팅을 수행할 때는 과최적화(overfitting)를 피해야 하며, 트랜잭션 비용과 시장 충격 효과도 고려해야 한다.

 

 

투자 모델 최적화

수집한 데이터를 기반으로 퀀트 모델을 구축한 후에는 최적화 과정이 필요하다. 이를 위해 머신러닝 기법을 활용하는 경우도 많다. 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 신경망(Neural Networks) 등의 모델을 사용하면 시장 예측력을 높일 수 있다. 다만, 지나치게 복잡한 모델을 사용하면 과거 데이터에는 잘 맞지만 미래 성과가 저하되는 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있다. 따라서 단순하면서도 효과적인 모델을 구축하는 것이 중요하다.

 

 

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요약 정리

 

1) 퀀트 투자는 가격, 거래량, 기업 재무제표, 거시경제 지표 등 다양한 데이터를 기반으로 전략을 수립한다.

 

2) 공식 데이터 제공업체, 공공 데이터, API 등을 활용하여 데이터를 수집하고 정제하여 분석의 신뢰성을 높인다.

 

3) 백테스팅을 통해 전략을 검증하고, 머신러닝 등 다양한 기법을 활용하여 투자 모델을 최적화한다.