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 있다. 주가 데이터를 기준으로 5일 이동평균과 20일 이동평균의 교차 지점을 변수 화하거나, 종가와 고가의 비율로 가격 탄력성을 측정하는 피처를 생성하는 것이 대표적인 예다. 또 거래량 변화율이나 전일 대비 등락폭(ΔP)을 기준으로 과열 또는 과매도 상태를 나타내는 지표를 만드는 것도 중요하다. 이 과정은 단순히 수치를 계산하는 단계를 넘어, 데이터의 경제적 의미를 이해하고 그것이 자산 가격에 미치는 구조적 영향을 고려하여 설계되어야 한다. 따라서 단일 데이터를 그대로 활용하기보다는, 다양한 파생 피처(feature)들을 생성하고, 그중 예측력과 설명력이 높은 변수를 선별해 사용하는 것이 전략의 정밀도를 높이는 핵심이다. 특히 머신러닝 기반 퀀트 전략에서는 입력 변수(feature set)의 품질이 전체 모델의 성능을 좌우하므로, 피처 엔지니어링은 단순한 전처리(preprocessing)를 넘어서 전략 설계 자체의 중심이라고 해도 과언이 아니다.
대표적인 수치형 피처 변환 및 스케일링 방법
수치형 피처는 대부분 금융 시계열 데이터를 기반으로 생성되며, 이들 변수를 전략에서 효율적으로 사용하기 위해서는 반드시 스케일링, 정규화, 로그 변환 등의 수치 가공 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어 동일한 데이터라도 값의 단위나 범위가 지나치게 크거나 작으면 전략 판단에서 왜곡이 발생할 수 있기 때문에, z-score 정규화(표준화), min-max scaling(최대-최소 정규화) 등의 방법으로 데이터를 균일한 범위 내로 조정해주는 작업이 필요하다. 주가의 일간 수익률 로그 차분은 일반적인 피처 변환 방식으로, 단순히 전일 대비 등락률로 보는 것보다 통계적 안정성이 높고, 시계열 분석 시 백테스트 결과의 일관성을 높여주는 장점이 있다. 또 거래량(volume) 역시 단순 값보다는 기간 대비 이동평균 비율로 변환하거나, 종가 대비 거래대금의 로그 비율을 피처로 활용하면 투자심리를 반영하는 변수로서 더 의미 있게 작용할 수 있다. 이러한 수치형 피처는 모델 학습 시 오버피팅을 막고 데이터 해석력을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 특히 XGBoost, LightGBM 등 트리 기반 모델에서는 변수 간 중요도를 판단해 가장 설명력 높은 피처를 자동 선택하는 데도 활용된다. 예를 들어 주가의 최근 10일 평균 수익률, 최대 상승폭, 고가 대비 종가 비율, 변동성 지수(VIX)와의 상관관계 등의 수치형 변수를 함께 구성해 입력 데이터로 활용하면, 시장 상황에 따라 적절히 반응하는 전략이 가능해진다. 스케일링 기법 없이 원시 피처만 사용할 경우 특정 피처의 절댓값이 커서 의도치 않은 가중치 왜곡이 발생하거나, 극단값(outlier)에 민감해져 모델 성능이 급격히 저하되는 사례도 많기 때문에, 피처 스케일링은 전략 설계 초기에 반드시 포함되어야 할 과정이다. 또한 학습 데이터와 실전 운용 시 데이터 분포가 다를 수 있기 때문에, 피처 생성 시에는 데이터 샘플링 방법과 시계열 누락 구간 처리 등도 함께 고려해야 보다 안정적인 전략 운용이 가능하다.
카테고리형 변수 및 이벤트 기반 피처 생성 전략
수치형 변수와 달리 카테고리형 변수는 주로 이벤트 데이터, 재무 데이터, 섹터 분류, 뉴스 키워드, 경제일정 등 구조화된 정보로부터 추출되며, 이 역시 퀀트 전략의 예측력을 향상시키는 데 매우 유효한 피처로 작용한다. 예를 들어 기업의 실적 발표 여부를 기준으로 ‘실적 발표 전’, ‘발표일’, ‘발표 후 3일’ 등의 상태를 변수로 부여하거나, 특정 국가의 금리 발표일 여부를 1/0으로 표시하는 바이너리 변수로 처리해 모델 입력에 활용할 수 있다. 이러한 이벤트 변수는 자산 가격의 단기 변동성을 유발하는 주요 원인이 되며, 전략에 반영할 경우 급등락 구간을 회피하거나 타기팅하는 데 효과적이다. 또한 산업 분류(예: 섹터 ETF 기준)를 활용해 같은 날짜라도 종목별로 서로 다른 전략 조건을 설정하는 다차원 분류 전략도 가능하다. 예를 들어 IT섹터는 모멘텀 계열 변수에 민감하게 반응하지만, 소비재 섹터는 경기순환 지표와의 상관관계가 높을 수 있으며, 이러한 구조적 차이를 변수로 표현할 수 있다. 최근에는 뉴스 텍스트에서 핵심 키워드를 추출해 ‘긍정/부정’ 스코어를 수치화하거나, ESG 등급, 애널리스트 컨센서스 변경 여부 같은 외부 평가 지표를 이벤트 변수로 간주해 퀀트 전략에 활용하는 사례도 늘고 있다. 이러한 카테고리형 피처는 보통 원-핫 인코딩(one-hot encoding)이나 임베딩(embedding) 방식으로 수치형 변환을 거쳐야 모델에 입력할 수 있으며, 특히 머신러닝 알고리즘에서는 카테고리 처리 방식에 따라 성능이 크게 좌우될 수 있기 때문에, 적절한 인코딩 기법을 선택하는 것이 중요하다. 이벤트 발생 시기와 자산 가격 간의 래깅(lag) 효과를 감안해 타임 시프트 변수로 확장하거나, 동일 이벤트라도 시장 전체의 반응 강도(거래량 증가, 가격 급등락 등)를 측정한 후 그 반응값 자체를 피처로 만드는 방식도 실전 전략에서 자주 활용된다. 카테고리형 변수는 전략이 놓치기 쉬운 외부 자극 요인을 정량화할 수 있게 해 주며, 시계열적 한계를 보완하는 중요한 수단으로 전략의 완성도를 높이는 데 크게 기여한다.
피처 선택과 검증을 통한 전략 정교화 프로세스
효율적인 피처 엔지니어링이 전략 성능 개선의 열쇠라면, 피처 선택(feature selection)과 검증(validation)은 그 열쇠를 최적으로 활용하는 방법이라 할 수 있다. 아무리 다양한 변수를 생성하더라도, 모든 피처를 다 사용할 경우 전략이 복잡해지고 오버피팅 위험이 높아지기 때문에, 실제 성능에 기여하는 핵심 변수만을 선별해 사용하는 것이 중요하다. 이를 위해 사용되는 방법으로는 변수 중요도 기반 필터링, 피어슨 상관관계 분석, VarianceThreshold(분산 기반 필터링), Recursive Feature Elimination(RFE), L1 정규화(Lasso) 등이 있다. 예를 들어 상관관계가 높은 변수는 서로 중복된 정보를 제공하기 때문에, 하나만 남기고 제거하거나, 클러스터링 기법으로 묶어 대표 피처로 축약하는 것이 일반적이다. 또한 피처마다 모델 성능에 기여하는 정도를 교차검증(cross-validation)을 통해 측정하고, 분류 성능(AUC, Precision, Recall 등) 또는 회귀 성능(MSE, RMSE 등)을 기준으로 평가하여 최종 변수 셋을 구성한다. 전략 정교화 과정에서는 피처 간 상호작용(interaction)을 고려한 다항식 변수(polynomial features) 생성이나, 로그, 루트, 제곱 등의 함수 변환도 적용해 다양한 시나리오에 대응할 수 있도록 설계해야 한다. 특히 시계열 데이터는 샘플 간 독립성이 보장되지 않기 때문에, 시계열 CV(TimeSeriesSplit)나 워크포워드 방식으로 검증해야 실제 전략 운용 시의 과적합 문제를 줄일 수 있다. 나아가 최종 선택된 피처를 기반으로 전략 로직을 구성한 후, 단일 변수 기반 백테스트 → 멀티 피처 결합 전략 → 리스크 조정 수익률 분석 순서로 테스트를 진행하는 것이 일반적이며, 이때 MDD, 샤프지수, 롤링 수익률 등 리스크 기반 성과지표를 함께 확인해 전략의 현실 적합성을 평가하는 것이 핵심이다. 피처 선택과 검증은 단순히 변수 개수를 줄이는 작업이 아니라, 전략 구조를 명료화하고 실전에서 재현 가능한 성능을 확보하기 위한 가장 실질적인 개선 작업이며, 이를 통해 퀀트 전략은 더 정교하고 견고한 형태로 진화할 수 있다.
피처 엔지니어링은 단순한 데이터 처리 단계를 넘어, 퀀트 전략의 성능과 신뢰도를 결정짓는 전략 설계의 핵심이다. 원시 데이터를 전략적 판단 가능한 변수로 가공하고, 이를 적절히 선택·검증함으로써 수익률과 리스크를 모두 고려한 고도화된 투자 전략을 완성할 수 있다.