전체 글94 퀀트 전략 수익률을 악화시키는 오류 5가지 1. 데이터 스누핑(Data Snooping)데이터 스누핑은 과거 데이터를 과도하게 분석하거나 테스트하면서 우연히 발견된 특정 패턴을 마치 일반적인 규칙처럼 착각해 전략에 반영하는 오류를 말합니다. 예를 들어, 수십 개의 지표를 조합해 백테스트를 진행하다 보면 우연히 높은 수익률을 보이는 전략이 등장할 수 있지만 이는 미래에도 같은 성과를 낼 확률이 낮습니다. 이와 같은 데이터 스누핑 오류는 지나치게 세밀한 최적화, 과잉 테스트 반복, 의도된 파라미터 조정 등에서 발생하며, 검증되지 않은 전략을 실전에 적용할 경우 큰 손실로 이어질 수 있습니다. 이를 방지하려면 백테스트 외에도 out-of-sample 테스트, walk-forward validation, 데이터 분할 등 다양한 검증 절차를 거쳐야 하며,.. 2025. 4. 27. 다양한 벤치마크 지수와 퀀트 전략 비교 분석하기 벤치마크 지수의 역할과 특징투자 전략을 평가할 때 가장 기본이 되는 기준이 바로 벤치마크 지수입니다. 벤치마크란 투자 성과를 비교하기 위한 대표 시장 지수를 말하며, 내가 만든 퀀트 전략이 시장 대비 얼마나 초과수익을 거두었는지를 판단하는 기준점이 됩니다. 대표적인 지수로는 국내의 KOSPI, KOSDAQ, 미국의 S&P 500, NASDAQ, 다우존스 지수, MSCI World, Russell 2000 등이 있습니다. 예를 들어, 한국 주식 위주의 전략이라면 KOSPI를, 미국 대형주 중심의 전략이라면 S&P 500을 벤치마크로 설정하는 것이 일반적입니다. 각 지수는 구성 방식이 다르기 때문에 전략 성과와의 비교를 위해서는 지수 자체의 성격을 이해하는 것이 중요합니다. KOSPI는 시가총액 가중 방식으.. 2025. 4. 26. 퀀트 전략 자동 리밸런싱을 위한 포트폴리오 리프레셔 구현 자동 리밸런싱의 필요성과 기본 개념퀀트 전략의 핵심은 규칙 기반 투자이며, 이는 일정한 주기로 포트폴리오 구성을 재조정하는 ‘리밸런싱(Rebalancing)’ 과정을 포함합니다. 리밸런싱은 자산 간의 비중이 시간이 지나면서 목표 비율에서 벗어나는 것을 바로잡고, 전략 기준에 따라 최적의 종목을 새롭게 선정하거나 교체하는 절차입니다. 예를 들어, 저변동성, 모멘텀, 가치 기반 전략 등 대부분의 팩터 전략은 매월 또는 분기마다 종목을 재선정하고 포트폴리오를 재조정하는 과정을 거칩니다. 수동적으로 사람이 직접 계산하고 매번 구성 종목을 손으로 조정하는 방식은 시간과 노력이 많이 들뿐만 아니라 실수 확률도 큽니다. 따라서 일정 주기마다 자동으로 종목을 평가하고, 기준에 따라 종목을 교체하고 비중을 조정해 주는 .. 2025. 4. 25. 파이썬으로 만드는 나만의 퀀트 전략 백테스트 플랫폼 백테스트 플랫폼의 기본 구조 이해퀀트 투자에서 전략의 유효성을 검증하는 가장 핵심적인 과정이 바로 ‘백테스트’입니다. 백테스트란 과거의 시장 데이터를 바탕으로 내가 만든 전략이 실제로 수익을 냈는지를 시뮬레이션해 보는 과정으로, 파이썬은 이 작업을 자동화하고 반복 실행하기에 매우 적합한 도구입니다. 백테스트 플랫폼을 구축하기 위해 가장 먼저 고려할 것은 전체 구조입니다. 일반적으로 백테스트 엔진은 크게 ① 데이터 로더(Data Loader), ② 시그널 생성기(Signal Generator), ③ 포지션 관리자(Position Manager), ④ 실행 시뮬레이터(Execution Simulator), ⑤ 성과 분석기(Performance Evaluator)로 나눌 수 있습니다. Data Loader는 .. 2025. 4. 24. 로컬 대 글로벌 자산군을 다룰 때의 전략 차이 시장 구조와 유동성의 차이로컬 자산군과 글로벌 자산군을 다룰 때 가장 먼저 고려해야 할 요소는 시장 구조의 차이입니다. 예를 들어 한국 주식시장(KRX)은 외국인 비중이 높고 특정 섹터(IT, 반도체, 2차 전지 등)에 대한 쏠림 현상이 강한 반면, 미국 시장(NYSE, NASDAQ)은 시가총액이 방대하고 다양한 업종의 ETF 및 파생상품이 발달되어 있습니다. 중국 시장은 정부 정책에 따른 규제 민감도가 높으며, A주와 H주 시장의 이중 구조로 인해 접근 방식이 달라야 합니다. 이런 구조적 차이는 퀀트 전략 설계에 있어서도 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어 한국 시장에서는 개별주 위주의 단기 모멘텀 전략이 효과적일 수 있지만, 미국 시장에서는 팩터 기반의 포트폴리오 전략이나 ETF 회전율 전략이 상대.. 2025. 4. 23. 퀀트 전략의 설명 가능성(XAI) 연구 왜 이 종목을 샀을까? 퀀트 모델의 ‘블랙박스’ 문제퀀트 전략, 특히 머신러닝과 딥러닝을 활용한 트레이딩 모델은 예측력과 정교함을 갖춘 반면, 왜 특정 종목을 매수하거나 매도했는지 설명하기 어려운 ‘블랙박스(Black Box)’ 문제가 존재합니다. 이는 예측 결과의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있으며, 투자자나 펀드 매니저, 규제기관에게 모델의 의사결정을 투명하게 전달하기 어렵게 만듭니다. 예를 들어 랜덤 포레스트, XGBoost, 신경망 모델 등은 수천 개의 트리, 수십 개의 레이어와 노드로 구성되어 있어 결과는 도출되지만 그 이유를 설명하는 데 한계가 있습니다. 특히 실제 자금을 운용하는 입장에서는 “왜 이 종목을 샀는가?”, “어떤 요인이 가장 영향을 주었는가?”에 대한 설명력이 반드시 필요하며, 이는 고객 신뢰 확보 및 내부 .. 2025. 4. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
