반응형 퀀트전략8 퀀트 투자, 주식만 하는 거 아님! 다양한 자산군 활용법 다양한 자산군에 대한 퀀트 투자 적용 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 주식 및 ETF 2) 채권 및 파생상품 3) 대체투자 자산군 주식 및 ETF 개별 주식 모델퀀트 투자는 주식 시장에서 가장 활발하게 활용되는 방식 중 하나다. 개별 주식에 적용할 수 있는 퀀트 전략으로는 가치 투자, 성장 투자, 모멘텀 투자, 저변동성 투자 등이 있다. 기업의 재무 데이터를 기반으로 저평가된 주식을 찾는 가치 전략이나, 최근 수익률이 높은 주식을 중심으로 투자하는 모멘텀 전략이 대표적이다. 퀀트 모델을 활용하면 인간의 감정적 개입 없이 객관적인 데이터에 기반한 투자 결정을 내릴 수 있어 장기적으로 일관된 성과를 기대할 수 있다. ETF 시스템 매매ETF(상장지수펀드)는 개별 종목에 투자하는 것보다 리.. 2025. 3. 5. 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 투자에서 포트폴리오를 최적화하는 방법 퀀트 투자에서 포트폴리오를 최적화하는 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 포트폴리오 이론 2) 최적화 방법 3) 실전 적용 포트폴리오 이론 현대 포트폴리오 이론포트폴리오 최적화의 기본 개념은 해리 마코위츠가 제안한 현대 포트폴리오 이론(Modern Portfolio Theory, MPT)에서 시작된다. 이 이론은 기대수익과 리스크를 동시에 고려하여 자산을 배분하는 방식이다. MPT는 분산 투자(Diversification)를 통해 개별 자산의 리스크를 줄이고 포트폴리오 전체의 안정성을 높이는 것을 목표로 한다. 즉, 단일 종목이 아닌 여러 자산에 투자함으로써 전체 포트폴리오의 변동성을 낮출 수 있다. 리스크와 기대수익투자자가 고려해야 할 가장 중요한 요소 중 하나가 리스크와 기대수익이다... 2025. 3. 5. 퀀트 투자 성과 평가하는 법: 수익성, 리스크, 효율성 지표 퀀트 투자의 성과를 평가하는 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 수익성 평가2) 리스크 분석3) 전략 효율성 수익성 평가 연평균 수익률연평균 수익률(Compound Annual Growth Rate, CAGR)은 퀀트 전략이 장기적으로 얼마나 효과적으로 수익을 창출했는지를 측정하는 핵심 지표다. 단순히 연도별 수익률의 평균을 내는 것이 아니라, 여러 해에 걸쳐 자산이 기하급수적으로 증가한 속도를 반영한다. 따라서 전략의 지속적인 성장 가능성을 판단하는 데 유용하다. 만약 5년 동안 100만 원이 200만 원이 되었다면, 단순한 연평균 수익률이 20%라 해도 실제 연평균 복리 수익률은 14.87%로 계산된다. CAGR이 높을수록 전략이 안정적으로 수익을 창출한 것으로 볼 수 있다. 누적 수익.. 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. 데이터 마이닝, 퀀트 투자에서 어떻게 활용될까? 퀀트 투자에서의 데이터 마이닝 활용법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 마이닝 기법 2) 투자 전략 개발 3) 실전 적용 사례 데이터 마이닝 기법 시계열 데이터 분석금융 시장에서는 시간에 따라 변하는 가격, 거래량 등의 시계열 데이터 분석이 반드시 필요하다. 이 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고 미래의 시장 동향을 예측하는 데 큰 도움이 된다. 다양한 통계적 방법과 시계열 예측 모델을 활용하여, 투자 결정에 중요한 신호를 제공한다. 머신러닝 모델 활용머신러닝 기술을 이용해 대량의 금융 데이터에서 복잡한 패턴과 관계를 발견할 수 있다. 주식 가격 예측, 위험 관리, 트레이딩 전략 개발 등에 활용되며, 머신러닝 알고리즘을 통해 투자 모델의 정확성과 효율성을 크게 높여준다. 이상치.. 2025. 3. 4. 이전 1 2 다음 반응형
