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파생상품(옵션, 선물)과 퀀트 투자 최적의 헤징 전략 설계 파생상품의 이해와 퀀트 전략과의 접점퀀트 투자에서 파생상품인 옵션과 선물은 리스크 관리와 알파 창출을 동시에 가능하게 해주는 강력한 도구입니다. 선물(Futures)은 정해진 날짜에 특정 자산을 미리 정해진 가격에 거래하기로 약속한 계약이며, 주로 지수, 금리, 원자재, 통화 등의 헤징 수단이나 레버리지 수단으로 활용됩니다. 옵션(Options)은 자산을 미래에 특정 가격으로 살 수 있는(콜 옵션) 또는 팔 수 있는(풋 옵션) 권리를 제공하는 상품으로, 변동성 매매, 수익률 구조 조절, 하방 리스크 보호 등 다양한 전략적 운용이 가능합니다. 퀀트 전략에서는 이들 파생상품을 백테스트 기반으로 정량화하여 자산 배분과 리스크 조정에 통합하는 방식으로 많이 활용합니다. 특히 옵션의 델타, 감마, 세타 등 그리스.. 2025. 3. 31.
퀀트 전략의 성과를 평가하는 새로운 방법론 샤프 비율의 한계와 대체 지표의 필요성퀀트 전략의 성과를 평가할 때 가장 널리 쓰이는 지표는 샤프 비율(Sharpe Ratio)입니다. 이는 수익률에서 무위험 수익률을 뺀 초과 수익을 표준편차로 나눈 값으로, 리스크 대비 수익의 효율성을 측정합니다. 하지만 샤프 비율은 모든 리스크를 동일하게 간주하며, 손실 리스크와 수익 변동성을 구분하지 못한다는 한계가 있습니다. 특히 퀀트 전략은 수익률 분포가 비정규적이거나 드로다운이 심한 경우도 많기 때문에, 이러한 특성을 반영한 새로운 평가 지표의 도입이 중요해지고 있습니다. 수익률이 평균을 중심으로 대칭적이지 않을 경우 샤프 비율은 과대평가될 수 있으며, 이로 인해 전략의 실제 안정성과 투자자 체감 위험이 왜곡될 수 있습니다. 따라서 퀀트 전략의 정밀한 평가를 .. 2025. 3. 30.
퀀트 투자에서 비대칭 정보 활용법 비대칭 정보란 무엇이며 퀀트 투자에서 왜 중요한가?비대칭 정보(Asymmetric Information)란 시장 참여자 간 정보의 접근성과 해석 능력이 다를 때 발생하는 현상을 의미합니다. 금융 시장에서는 일부 투자자가 다른 투자자들보다 더 빠르고 정확한 정보를 보유하고 있으며, 이로 인해 특정 자산의 가격이 실제 가치보다 고평가 되거나 저평가될 수 있습니다. 이러한 비대칭 정보는 효율적 시장 가설(EMH)이 완전히 성립하지 않는 현실을 반영하며, 퀀트 투자자들은 이를 활용하여 수익을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어, 기관 투자자들은 개인 투자자보다 기업 실적 발표, 경제 지표 변화, 매크로 트렌드 등에 대한 정보를 더 신속하게 분석할 수 있으며, 퀀트 전략을 통해 이를 자동화된 방식으로 활용할 수 있.. 2025. 3. 29.
시장 주기 분석과 퀀트 전략 최적화 경기 사이클과 자산시장과의 연관성퀀트 투자의 핵심 중 하나는 시장의 큰 흐름을 파악하고 이에 맞춰 전략을 유연하게 조정하는 것입니다. 특히 경기 사이클의 각 단계—호황(Expansion), 과열(Peak), 불황(Recession), 회복(Recovery)—는 자산 수익률의 패턴에 중요한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 호황기에는 위험 자산인 주식이 높은 수익률을 보이며 모멘텀 전략이나 가치주 중심 전략이 효과적일 수 있습니다. 반대로 침체기나 불황기에는 채권이나 금, 달러와 같은 안전 자산이 상대적으로 강세를 보이며, 변동성을 낮추는 로우볼 전략이나 방어형 섹터 중심의 전략이 더 나은 성과를 낼 수 있습니다. 이러한 흐름은 단기적인 이벤트보다 구조적이고 예측 가능한 움직임을 반영하므로, 퀀트 모델에 경기.. 2025. 3. 28.
퀀트 투자에서 주가 예측을 위한 자기회귀 신경망 활용 오토인코더(Autoencoder)의 개념과 특성오토인코더(Autoencoder)는 딥러닝에서 대표적인 비지도 학습 기법으로, 입력 데이터를 압축했다가 다시 복원하는 과정을 통해 데이터의 핵심적인 구조를 학습하는 신경망입니다. 구조적으로는 인코더(encoder), 잠재 공간(latent space), 디코더(decoder)로 구성되며, 입력과 출력이 동일한 형태를 가지도록 설계됩니다. 이를 통해 모델은 불필요한 잡음을 줄이고 데이터의 저차원 표현을 학습하게 됩니다. 퀀트 투자에 있어 오토인코더는 대규모 시계열 데이터에서 복잡한 상관관계를 파악하거나, 고차원 주가 데이터에서 특징적인 패턴을 추출하는 데 활용할 수 있습니다. 특히 주가 예측의 경우, 다수 종목의 시계열을 인코더로 압축하여 공통된 시장 구조를 .. 2025. 3. 27.
퀀트 트레이딩과 유전자 알고리즘 활용 유전자 알고리즘의 개념과 퀀트 전략 최적화유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 자연선택과 진화 이론을 바탕으로 한 메타휴리스틱 최적화 기법으로, 복잡한 탐색 공간에서 최적의 해를 찾기 위해 사용하는 방법입니다. 이는 생물학적 진화를 모방하여 ‘염색체’로 표현된 해들을 선택, 교차(Crossover), 돌연변이(Mutation) 등의 연산을 통해 점차 성능이 향상된 해를 진화시키는 구조로 되어 있습니다. 퀀트 트레이딩에서는 이 알고리즘을 활용해 전략 파라미터를 최적화하거나, 복잡한 룰 기반 전략의 구조 자체를 자동 생성하는 데 응용됩니다. 예를 들어, 이동 평균 기간, 손절/익절 비율, 필터 조건 등을 각각 유전자의 형식으로 인코딩한 후, 수익률이나 Sharpe Ratio와 같은 목적.. 2025. 3. 26.

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