퀀트 트레이딩과 거시 경제 지표 활용법
거시 경제 지표가 퀀트 트레이딩에 미치는 영향퀀트 트레이딩에서는 시장 데이터를 기반으로 정량적인 투자 결정을 내리지만, 거시 경제 지표(Macro Indicators)를 활용하면 더 정교한 모델을 구축할 수 있습니다. 거시 경제 지표는 경제 전반의 상태를 반영하며, 주식, 채권, 외환, 원자재 등 다양한 자산군의 가격 변동에 영향을 줍니다. 대표적인 거시 경제 지표로는 GDP(국내총생산), 금리, 인플레이션, 실업률, 소비자신뢰지수(CSI) 등이 있으며, 이러한 지표를 퀀트 모델에 반영하면 경기 사이클을 고려한 투자 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 경기 확장기에는 주식과 원자재 가격이 상승하는 경향이 있고, 경기 침체기에는 안전자산인 국채나 금으로 자금이 이동하는 패턴을 보입니다. 따라서 거시 ..
2025. 3. 6.
퀀트 전략 강화학습 실전 사례
강화학습이 퀀트 전략에 적용되는 방식강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 금융 시장에서 최적의 투자 결정을 내리기 위한 강력한 기계 학습 기법으로, 퀀트 전략 개발에 널리 활용되고 있습니다. 강화학습은 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 극대화하는 방식으로 학습하는데, 금융 시장에서는 포트폴리오 최적화, 동적 자산 배분, 자동화된 트레이딩 전략 개발 등에 적용됩니다. 전통적인 퀀트 전략은 고정된 규칙 기반 모델을 사용하는 반면, 강화학습을 적용하면 시장 변화에 따라 유연하게 적응하는 전략을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 주식 시장에서 강화학습 에이전트는 과거 가격, 거래량, 거시 경제 지표 등을 입력으로 받아 매수, 매도, 유지..
2025. 3. 2.
