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대체 데이터 활용 뉴스, 소셜 미디어, 투자 전략 접목법 1. 비전통적 데이터(Alternative Data)란?비전통적 데이터(Alternative Data)는 전통적인 금융 데이터(주가, 재무제표, 경제 지표 등)가 아닌 다양한 소스에서 얻은 데이터를 활용하여 투자 전략을 개발하는 방식입니다. 이러한 데이터는 금융 시장에서 정보 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.(1) 주요 비전통적 데이터 유형뉴스 및 소셜 미디어 데이터: 투자 심리 및 시장 분위기 분석위성 이미지 데이터: 기업 생산량 및 소비 패턴 분석신용카드 및 결제 데이터: 소비 트렌드 및 기업 실적 예측웹 트래픽 및 검색 데이터: 특정 기업 및 산업에 대한 관심도 측정IoT 및 센서 데이터: 물류 및 공급망 분석2. 뉴스 및 소셜 미디어 데이터를 활용한 투자 전략(1) 뉴스 데이터 분석뉴스 .. 2025. 2. 13.
리스크 관리 기법, 투자 지표 활용법 VaR, 샤프지수 1. 리스크 측정의 중요성퀀트 투자는 데이터 기반으로 투자 전략을 설계하지만, 수익 극대화뿐만 아니라 리스크를 효과적으로 관리하는 것이 필수적입니다. 리스크 측정 도구를 활용하면 예상되는 손실을 정량화하고, 최적의 투자 결정을 내릴 수 있습니다.2. 주요 리스크 측정 도구(1) VaR (Value at Risk, 위험가치)VaR은 특정 기간 동안 주어진 신뢰 수준에서 발생할 수 있는 최대 손실 금액을 측정하는 방법입니다.VaR 계산 방법분산-공분산 방법(Parametric VaR): 평균과 표준편차를 이용해 정규분포를 가정히스토리컬 시뮬레이션(Historical VaR): 과거 수익률 데이터를 활용하여 경험적 분포를 이용몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo VaR): 여러 확률적 시뮬레이션을 통해 .. 2025. 2. 13.
마코위츠 모델 포트폴리오 최적화 전략, 리밸런싱 1. 마코위츠 모델(Markowitz Model) 개요마코위츠 모델(Modern Portfolio Theory, MPT)은 해리 마코위츠(Harry Markowitz)가 1952년에 제안한 포트폴리오 최적화 이론으로, 투자자의 기대수익과 리스크를 고려하여 효율적 프론티어(Efficient Frontier)를 기반으로 최적의 자산 배분을 결정하는 방법론입니다.(1) 마코위츠 모델의 기본 원리분산 투자(Diversification): 서로 다른 자산을 조합하여 전체 포트폴리오의 리스크를 줄임기대수익률(Expected Return): 각 자산의 예상 수익률을 기반으로 포트폴리오의 기대수익을 계산포트폴리오 리스크(Portfolio Risk): 개별 자산의 변동성과 상관관계를 고려하여 포트폴리오의 총리스크를 계산.. 2025. 2. 13.
백테스팅 중요성 실전 적용법 기본 원리, 오버피팅 1. 백테스팅(Backtesting)이란?백테스팅은 과거 데이터를 활용하여 특정 투자 전략이 얼마나 효과적인지를 검증하는 과정입니다. 퀀트 투자에서 필수적인 단계로, 전략이 실전에서 수익을 낼 가능성이 있는지 평가할 수 있습니다.(1) 백테스팅의 기본 원리과거 데이터 활용: 주가, 거래량, 경제 지표 등의 과거 데이터를 기반으로 전략을 테스트매매 규칙 적용: 특정 조건에 따라 매수/매도 신호를 생성하고, 가상의 포트폴리오를 운영성과 분석: 수익률, 샤프 비율, 최대 손실(Drawdown) 등을 계산하여 전략의 성과를 평가(2) 백테스팅의 중요성실제 시장에서 실행하기 전에 전략의 유효성을 검증리스크 및 변동성을 사전에 평가하여 손실 가능성을 줄임전략을 최적화하고 개선하는 과정에서 필수적인 단계2. 백테스팅.. 2025. 2. 13.
딥러닝을 활용한 금융시장 예측 LSTM, CNN 모델 1. 딥러닝을 활용한 시계열 예측 개요전통적인 시계열 예측 방법(ARIMA, GARCH 등)은 선형적인 특성을 가정하지만, 딥러닝 모델은 비선형적인 패턴을 학습하여 보다 정교한 예측이 가능합니다. 대표적인 딥러닝 모델로는 LSTM(Long Short-Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)이 있으며, 각각의 특성을 활용하여 금융 데이터 예측, 주가 예측, 암호화폐 가격 변동성 분석 등에 적용됩니다.2. LSTM(Long Short-Term Memory) 모델(1) LSTM의 원리LSTM은 RNN(Recurrent Neural Network)의 확장된 형태로, 장기 의존성(Long-Term Dependency)을 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 일반적인 RN.. 2025. 2. 13.
파이썬 금융 라이브러리 활용과 코드 예제 (pandas, NumPy) 1. 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석 개요파이썬은 금융 데이터 분석 및 퀀트 투자 전략 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 특히, pandas, NumPy, scikit-learn과 같은 라이브러리는 금융 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 필수적입니다. 금융 데이터 분석에 유용한 주요 파이썬 라이브러리를 소개하고, 실제 코드 예제를 통해 활용법을 설명합니다.2. 금융 데이터 분석에 사용되는 주요 파이썬 라이브러리(1) pandas - 금융 데이터 처리pandas는 금융 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 라이브러리로, 데이터프레임(DataFrame)을 이용해 시계열 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.(2) NumPy - 수학 및 배열 연산NumPy는 금융 데이터에서 수치 계산 및 배열 연.. 2025. 2. 13.

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