시계열 군집화의 개념과 퀀트 전략 활용 목적
시계열 군집화(Time Series Clustering)는 주가, 수익률, 기술적 지표 등의 시계열 데이터를 유사한 패턴으로 묶어 그룹화하는 기법으로, 퀀트 투자에서 종목 간 상관관계나 트렌드 구조를 파악해 포트폴리오 구성이나 전략 필터링에 활용됩니다. 일반적인 주식 분류는 섹터, 시가총액, 팩터 노출도 등 정적 데이터 기반으로 이루어지지만, 시계열 군집화는 실제 주가 움직임이나 수익률 패턴이 비슷한 종목을 동적으로 구분할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 특정 기간 동안 유사한 상승 흐름을 보인 종목 군을 하나의 클러스터로 묶거나, 변동성 패턴이 비슷한 종목을 따로 분류해 리스크 분산형 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 퀀트 전략에서는 이러한 분류 결과를 활용해 동일 군집 내에서 롱숏 전략을 적용하거나, 클러스터별 모멘텀·리버설 전략을 다르게 설계하는 등 다층적 운용 전략을 구현할 수 있습니다.
K-means, DTW 기반 군집화 기법 비교
시계열 데이터에 군집화를 적용할 때 가장 흔히 사용되는 알고리즘은 K-means 클러스터링과 DTW(Dynamic Time Warping) 기반 거리 측정 방식입니다. K-means는 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 기준으로 각 시계열 간 평균값의 차이를 기준으로 클러스터링하지만, 시계열 데이터의 시간 이동이나 패턴의 길이 차이를 반영하지 못한다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 DTW는 두 시계열의 시간 축을 비선형적으로 정렬하여 유사한 패턴을 보다 정밀하게 비교할 수 있습니다. 예를 들어, A 종목과 B 종목이 약간의 시간차를 두고 유사한 가격 흐름을 보이는 경우, 유클리디안 거리로는 다르게 판단되지만, DTW는 이를 유사하게 분류할 수 있습니다. 실제 전략에서는 scikit-learn, tslearn, dtaidistance 등 파이썬 라이브러리를 활용해 K-means with DTW, Hierarchical Clustering, DBSCAN 등을 손쉽게 구현할 수 있으며, 클러스터 수는 엘보우 방법(Elbow Method)이나 실루엣 점수(Silhouette Score)를 통해 결정합니다. 군집 결과는 차원 축소(PCA, t-SNE 등)를 통해 시각화하면 종목 간 구조적 관계를 한눈에 파악할 수 있습니다.
실전 적용: 종목 분류 → 전략 설계 → 포트 구성
시계열 군집화를 전략에 적용하려면 먼저 분석 대상 기간을 설정하고, 동일 기간의 종가 또는 수익률을 기반으로 시계열 데이터를 정규화하여 입력값으로 준비합니다. 예를 들어 최근 90일 수익률을 기준으로 정규화된 시계열을 생성한 뒤 K-means 또는 DTW 기반으로 종목을 N개의 군집으로 나눕니다. 각 군집은 유사한 가격 흐름이나 패턴을 보이는 종목들로 구성되며, 군집별 특징을 파악하여 맞춤형 전략을 적용할 수 있습니다. 예를 들어 상승 추세 클러스터에는 모멘텀 전략을, 급락 후 반등을 보이는 클러스터에는 평균회귀 전략을 적용하는 방식입니다. 또한 동일 클러스터 내 종목 간 상대 수익률을 기반으로 롱숏 전략을 구성하면, 시장의 영향은 최소화하면서 종목 간 성과 차이를 수익화할 수 있습니다. 최종적으로 각 클러스터에서 성과가 우수한 종목들을 선정하여 다변화된 포트폴리오를 구성하거나, 리밸런싱 시점을 군집 결과에 따라 다르게 설계함으로써 전략의 적응성을 높일 수 있습니다. 실전에서는 데이터의 노이즈와 이상치 제거, 리밸런싱 주기의 설정, 거래 비용 반영 등을 함께 고려하여 안정적인 수익 구조를 설계하는 것이 중요합니다.
결론
시계열 군집화는 종목의 외형적인 속성이 아닌 실제 가격 패턴에 기반한 정량적 분류를 가능하게 해주는 강력한 도구입니다. 이를 통해 퀀트 투자자는 종목 간 구조적 유사성을 발견하고, 더 정교한 전략 분할 및 포트폴리오 구성을 실현할 수 있습니다. K-means와 DTW는 각각의 특성에 따라 적용 범위가 다르므로, 전략 목적과 데이터 특성에 맞는 알고리즘을 선택하는 것이 핵심입니다. 시계열 군집화를 단순한 데이터 분석이 아닌 실전 트레이딩 전략에 적극 활용한다면, 더욱 정밀하고 차별화된 퀀트 전략 구축이 가능해질 것입니다.