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포트폴리오 최적화를 위한 블랙-리터만 모델 입문 블랙-리터만 모델의 기본 구조와 평균-분산 이론의 한계 보완블랙-리터만(Black-Litterman) 모델은 평균-분산 이론이 지닌 과도한 민감도와 비현실적인 자산배분 결과를 보완하기 위해 개발된 포트폴리오 최적화 방법론으로, 시장 균형 상태에서 도출한 암묵적 기대수익률을 기반으로 투자자의 주관적 전망을 베이지안 통계 프레임에 따라 통합하는 방식입니다. 전통적인 마코위츠(Markowitz) 모델은 기대수익률과 공분산 행렬만을 입력값으로 사용하며, 이 수익률 추정값의 미세한 변화에도 최적화 결과가 크게 변하는 문제가 존재하는데, 블랙-리터만 모델은 시장 포트폴리오의 실제 가중치를 바탕으로 암묵적 기대수익률(Implied Return)을 도출한 후 여기에 투자자의 뷰(View)를 결합함으로써 기대수익률을 안.. 2025. 5. 12.
포트폴리오 최적화를 위한 블랙-리터만 모델 입문 블랙-리터만 모델의 기본 구조와 평균-분산 이론의 한계 보완블랙-리터만(Black-Litterman) 모델은 평균-분산 이론이 지닌 과도한 민감도와 비현실적인 자산배분 결과를 보완하기 위해 개발된 포트폴리오 최적화 방법론으로, 시장 균형 상태에서 도출한 암묵적 기대수익률을 기반으로 투자자의 주관적 전망을 베이지안 통계 프레임에 따라 통합하는 방식입니다. 전통적인 마코위츠(Markowitz) 모델은 기대수익률과 공분산 행렬만을 입력값으로 사용하며, 이 수익률 추정값의 미세한 변화에도 최적화 결과가 크게 변하는 문제가 존재하는데, 블랙-리터만 모델은 시장 포트폴리오의 실제 가중치를 바탕으로 암묵적 기대수익률(Implied Return)을 도출한 후 여기에 투자자의 뷰(View)를 결합함으로써 기대수익률을 안.. 2025. 5. 11.
퀀트 전략 시각화 Plotly, Dash로 대시보드 만들기 퀀트 전략의 성능을 제대로 분석하고 전달하기 위해서는 수치 데이터뿐만 아니라 시각적 표현이 필수적이며, 그중에서도 Python 기반의 시각화 도구인 Plotly와 Dash는 특히 금융 데이터를 다루는 데 있어 강력한 성능을 발휘합니다. Plotly는 대화형 시각화에 최적화된 라이브러리로, HTML 기반의 그래프를 생성해 웹에 탑재하거나 리포트용으로 활용하기에 적합하며, 다양한 차트 유형을 지원함으로써 백테스트 결과, 자산별 수익률 비교, 리스크 지표 등을 직관적으로 전달할 수 있습니다. Dash는 Plotly와 궁합이 좋은 웹 애플리케이션 프레임워크로, Python 코드만으로 손쉽게 대시보드를 구현할 수 있는 점이 장점입니다. Flask 기반으로 작동하며, 복잡한 프런트엔드 개발 없이도 콜백 함수와 레이.. 2025. 5. 10.
퀀트 전략 성능 개선을 위한 피처 엔지니어링 기법 퀀트 전략의 핵심은 신호를 어떻게 포착하고 해석하느냐에 있으며, 그 신호의 질을 결정짓는 가장 중요한 과정이 바로 피처 엔지니어링이다. 단순히 데이터를 수집하는 것만으로는 전략의 예측력을 높일 수 없고, 해당 데이터를 얼마나 유의미한 변수로 가공하느냐에 따라 전략 성능이 극적으로 달라질 수 있다. 피처 엔지니어링이란 원시 데이터(raw data)에서 기계가 학습하거나 전략이 판단 가능한 형태의 정보를 추출하는 작업으로, 금융 데이터에서는 주가, 거래량, 재무제표, 경제지표, 뉴스 텍스트 등 다양한 소스를 기반으로 이루어진다. 예를 들어 종가(close price)는 그 자체로 사용하기보다 일정 기간 이동평균값, 변화율, 상대 강도, 표준편차 등으로 가공되어야 실제 전략에서 의미 있는 변수로 작용할 수 있.. 2025. 5. 9.
퀀트 전략에도 시즌이 있다! 계절성 기반 전략 구축 계절성은 인간의 행동, 기업 활동, 그리고 투자자 심리까지 영향을 미치는 중요한 시장 반복 패턴 중 하나로, 퀀트 전략에서는 이를 정량적으로 분석하고 투자 룰에 반영함으로써 일관된 성과를 추구할 수 있는 전략적 자산배분 방식으로 발전해 왔다. 특히 주식 시장에서는 ‘1월 효과’, ‘10월 반등’, ‘여름철 약세’ 등으로 대표되는 월별 수익률 패턴이 장기간에 걸쳐 반복적으로 나타나는 경향이 확인되며, 이를 활용해 계절성 기반 퀀트 전략을 구성하면 장기적으로 유의미한 알파를 확보할 수 있다는 점에서 많은 퀀트 투자자들의 주목을 받아왔다. 이 전략은 단기 트레이딩보다는 중기적 흐름을 활용하는 방식으로, 특정 월 또는 분기에 상대적으로 높은 수익률을 기록하는 자산군이나 업종에 선제적으로 진입하고, 계절적 약세 .. 2025. 5. 8.
거시경제 지표를 활용한 마크로 퀀트 전략 만들기 마크로 퀀트 전략은 거시경제 지표를 기반으로 자산 가격의 방향성과 강도를 예측하는 정량적 투자 방식으로, 특히 금리, 인플레이션, PMI(구매관리자지수) 등 주요 경제 변수와의 상관관계를 분석하여 자산군 간 로테이션, 비중 조절, 리스크 헤징 전략 등을 설계하는 데 핵심적으로 사용된다. 이러한 전략의 강점은 단순한 가격 기술적 분석에 의존하지 않고, 경제적 펀더멘털을 정량화하여 미래 수익률의 방향성을 예측한다는 점이며, 특히 중장기 포트폴리오 운용에서 높은 설명력과 구조적 안정성을 제공할 수 있다는 특징이 있다. 예를 들어 금리 인상기에는 일반적으로 채권 가격이 하락하고 금융주가 강세를 보이는 경향이 있으며, 인플레이션이 급등하는 구간에서는 원자재와 리츠(REITs), 실물자산 관련 ETF가 상승 흐름을.. 2025. 5. 7.

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