반응형 백테스트6 퀀트 투자, 이런 실수만 피하면 성공한다! 퀀트 투자에서 많이 발생할 수 있는 실수들에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 오류 2) 모델 한계 3) 실행 리스크 데이터 오류 과최적화 문제퀀트 투자에서 흔히 발생하는 오류 중 하나가 과최적화(overfitting)로, 과거 데이터를 기반으로 투자 전략을 설계할 때 특정 데이터 패턴에 지나치게 맞춰진 모델을 만들게 되는 문제다. 모델이 과거 데이터에 너무 밀착되어 설계되면, 실제 시장에서는 효과가 없을 가능성이 높다. 과거 데이터에서는 완벽한 수익률을 보여주지만, 새로운 시장 환경에서는 전혀 다른 결과가 나올 수 있다. 이를 방지하려면 백테스트 과정에서 적절한 검증 데이터(트레이닝, 검증, 테스트 데이터 분리)를 활용하고, 현실적인 제약 조건을 적용해야 한다. 생존 편향 영향생존 편.. 2025. 3. 5. 퀀트 투자와 팩터 투자, 어떤 차이가 있을까? 퀀트 투자와 팩터 투자의 차이에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 팩터 투자의 개념2) 퀀트 투자와 팩터3) 관계와 차이점 팩터 투자의 개념 주요 팩터 유형팩터 투자에서는 주식 수익률을 설명하는 다양한 요인을 사용한다. 대표적인 팩터에는 가치(Value), 모멘텀(Momentum), 저변동성(Low Volatility), 크기(Size), 수익성(Profitability), 투자(Investment) 등이 있다. 가치 팩터는 저평가된 주식을 찾는 것이고, 모멘텀 팩터는 최근 상승세를 보이는 종목을 선택하는 전략이다. 저변동성 팩터는 변동성이 낮은 종목을 선호하며, 크기 팩터는 소형주의 초과 수익을 기대하는 방식이다. 수익성과 투자 팩터는 기업의 수익성이나 자본 지출 수준을 반영한 전략으로 활용된다.. 2025. 3. 5. 퀀트 투자 과최적화 방지 방법! 성공적인 모델 구축과 수익률 상승을 이끈다 퀀트 투자에서 과최적화를 방지하는 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 검증 2) 모델 단순화 3) 실전 테스트 데이터 검증 학습, 검증 데이터 분리퀀트 전략을 개발할 때에는 학습 데이터와 검증 데이터를 반드시 분리해야 한다. 학습 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되며, 검증 데이터는 모델의 성능을 평가하는 데 활용된다. 만약 두 데이터가 제대로 분리되지 않으면 모델이 과거 데이터에 과도하게 적응해 실제 시장에서는 기대한 성과를 내지 못할 가능성이 커진다. 일반적으로 데이터는 훈련 데이터(Train Set), 검증 데이터(Validation Set), 테스트 데이터(Test Set)로 나누며, 시계열 데이터를 다룰 때는 시간 순서를 고려하여 분할해야 한다. 미래 데이터를 학습 데이터에.. 2025. 3. 5. 백테스트란? 퀀트 투자에서 꼭 알아야 할 핵심 개념! 백테스트에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 백테스트 개념 2) 백테스트 절차 3) 신뢰도 높이기 백테스트 개념 정의와 역할백테스트는 과거 데이터를 활용해 특정 투자 전략이 실제로 효과적인지 검증하는 과정이다. 퀀트 투자에서는 데이터 기반의 규칙을 활용해 매매를 자동화하기 때문에, 전략이 실전에서도 유효한지 미리 평가하는 것이 중요하다. 백테스트를 통해 기대 수익률, 변동성, 최대 손실 등을 분석하여 전략의 강점과 약점을 파악할 수 있다. 단순한 수익률 비교가 아니라 전략의 지속성과 안정성을 검토하는 데 활용된다. 퀀트 투자와 관계퀀트 투자에서 백테스트는 필수 과정이다. 퀀트 전략은 감정 개입 없이 수학적 모델을 기반으로 매매하기 때문에, 과거 데이터에서 제대로 작동하지 않았다면 실전에서도 성.. 2025. 3. 4. 퀀트투자 모델의 설계 방법 퀀트투자 모델의 설계 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 수집 2) 전략 개발 3) 최적화 및 실행 데이터 수집 금융 데이터 확보금융 시장을 분석하려면 주가, 거래량, 재무제표 등 다양한 정보를 모아야 한다. 신뢰도가 높은 데이터베이스를 통해 자료를 받아오는 과정이 중요하다. 학술 연구에 쓰이는 데이터의 출처는 주로 대형 금융정보 제공업체나 공인된 통계기관이며, 주식뿐 아니라 채권, 환율, 상품시장 자료도 함께 모으면 투자 모델을 풍부하게 만들 수 있다. 여러 소스에서 수집한 데이터를 교차 검증하면 누락된 항목이나 오류가 있는지 확인할 수 있다. 데이터 전처리 기법분석 전 단계에서 자료의 형태와 빈도, 시간대별 정렬 상태를 균일하게 맞춰야 한다. 숫자 단위를 통일하고, 계절성을 고.. 2025. 2. 25. 퀀트 투자의 핵심 원리와 전략 한눈에 이해하기 "퀀트 투자의 핵심 원리와 전략"에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 기반 분석 2) 투자 전략 설계 3) 실제 적용 데이터 기반 분석 정량적 데이터 수집퀀트 투자의 핵심은 객관적인 데이터를 기반으로 투자 결정을 내리는 것이다. 이를 위해서는 다양한 금융 데이터가 필요한데, 주식 가격, 거래량, 시가총액 등의 시장 데이터뿐만 아니라 기업의 재무제표, 경제 지표, 금리, 환율 등의 거시 경제 데이터도 필요하다. 이러한 데이터들은 공신력 있는 데이터 제공업체, 거래소, 정부 기관을 통해 수집하는 것이 좋다. 정확한 데이터 수집은 신뢰성 높은 투자 전략의 첫단추가 되기 때문이다. 데이터 전처리수집한 데이터 그대로는 바로 사용할 수 없는 경우가 많다. 결측치나 이상치가 포함되어 있거나 형식이 .. 2025. 2. 15. 이전 1 다음 반응형
