[퀀트투자 1편]퀀트 투자란? 안정적인 투자를 위한 전략인가?

퀀트 투자(Quantitative Investing)는 컴퓨터 알고리즘과 통계학을 활용하여 자동으로 주식, 채권, 파생상품 등의 금융상품을 분석하고 거래하는 방식입니다. 이번에는 퀀트 투자 에 대한 투자 전략 ,장점 및 단점에 대해서 알아 보겠습니다.

 

1. 퀀트 투자란

일반적으로 투자자들이 산업과 기업을 분석해 가치를 매기는 정성적인 투자법과는 달리, 퀀트 투자는 수학과 통계를 기반으로 전략을 만들고 이를 바탕으로 투자하는 정량적인 투자법을 의미합니다.

이러한 통계학적 모델은 예측 모델, 포트폴리오 최적화 모델 등으로 구성됩니다. 예측 모델은 다양한 데이터를 수집하여 주가, 선물 등 금융 상품의 가격 변동을 예측하는 모델입니다. 포트폴리오 최적화 모델은 수익성과 위험성을 고려하여 자산 배분을 최적화하는 모델입니다.

 

이는 전통적인 판단과 예측에 의존하는 투자 방식과 대조적입니다. 퀀트 투자는 일반적으로 개인 투자자가 수행하기에는 매우 복잡하고 비용이 많이 드는 방식이므로 대부분 기관 투자자나 대규모 투자펀드에서 수행됩니다. 그러나 최근에는 개인 투자자도 퀀트 투자에 관심을 가지고, 퀀트 투자를 쉽게 수행할 수 있는 ETF 등의 상품도 출시되어 있습니다.

 

2. 퀀트투자 관련  주요 용어

리벨런싱(Rebalancing)

• 포트폴리오의 자산 비중을 조정하여 원래의 목표 비중에 맞추는 과정을 말합니다.
• 포트폴리오를 구성할 때, 투자자는 일정한 비중으로 각 자산을 배분합니다. 예를 들어, 주식과 채권을 6:4의 비율로 구성한 포트폴리오가 있다고 가정해 봅시다. 그런데 시장 상황이 변화하면서 주식의 수익률이 높아져서 주식의 비중이 7:3으로 증가하였습니다. 이러한 경우에 리벨런싱을 통해 원래의 목표 비중인 6:4로 포트폴리오를 조정합니다.
• 리벨런싱은 자산의 가격 변동에 따라 포트폴리오의 비중이 변동할 때 매수 또는 매도를 통해 포트폴리오를 원래의 목표 비중으로 조정하는 과정입니다. 리벨런싱을 통해 포트폴리오의 리스크를 줄이고, 예상 수익률을 극대화할 수 있습니다.
• 리벨런싱은 일정한 주기로 수행할 수 있으며, 이를 리밸런싱 주기(Rebalancing Interval)라고 합니다. 리밸런싱 주기는 포트폴리오의 목표 리밸런싱 비율, 자산 가격 변동의 정도 및 투자자의 투자 전략 등을 고려하여 결정됩니다.

 백테스터(Backtester)

• 과거의 데이터를 기반으로 투자 전략을 검증하고 성능을 평가하는 도구를 말합니다.
• 투자 전략을 개발하고 적용하기 전에 백테스터를 통해 검증하면 투자 전략의 성능과 위험성을 사전에 파악할 수 있습니다.
• 백테스터는 투자 전략에 대한 모의 거래를 수행합니다. 백테스터는 과거의 가격 데이터와 거래 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행합니다.
• 예를 들어, 어떤 날짜에서, 어떤 종목을 매수하고, 어떤 종목을 매도하는 것과 같은 거래를 실행합니다. 백테스터는 트레이딩 비용, 세금, 슬리피지 등의 비용을 고려하여 수익률을 계산합니다. 이렇게 백테스터를 통해 얻은 수익률과 리스크 지표를 바탕으로 투자 전략의 성능을 평가할 수 있습니다.
• 백테스터는 투자 전략의 개발과 평가에 유용한 도구입니다. 백테스터를 이용하면 투자 전략이 과거의 데이터에서 어떻게 동작했는지를 확인할 수 있으며, 투자 전략의 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한, 백테스터를 통해 투자 전략의 위험성을 파악하고, 투자 전략을 실행하기 전에 위험 관리 방안을 마련할 수 있습니다.

 포트폴리오 최적화(Portfolio Optimization)

•  주어진 투자 자산들을 어떤 비중으로 구성하는 것이 최적인지를 분석하는 기술입니다. 최적화는 목표 수익률, 위험성, 제약조건 등을 고려하여 효율적인 포트폴리오를 구성합니다.
• 포트폴리오 최적화를 위해서는 수학적 모델링과 최적화 알고리즘을 이용합니다. 수학적 모델링에서는 주식, 채권, 현금 등의 투자자산들의 예상 수익률과 위험성(변동성) 등을 고려한 투자자산의 리스크와 수익률 등의 특성을 수치화합니다. 최적화 알고리즘은 이러한 모델링 결과를 바탕으로 목표 수익률과 위험성 등의 제약조건을 충족하면서, 가능한 한 높은 수익률을 얻을 수 있는 최적의 자산 구성 비율을 찾아냅니다.
• 포트폴리오 최적화는 많은 장점을 가지고 있습니다. 첫째, 투자자의 목표와 제한조건을 고려하여 효율적인 자산 구성 비율을 찾아내므로, 투자자의 투자목표를 달성하기 위한 투자 전략을 구체화할 수 있습니다. 둘째, 최적화를 통해 자산 구성 비율을 조절하면, 수익성과 리스크 등의 지표를 개선할 수 있습니다. 셋째, 투자자의 행태적 특성을 고려한 최적화 모델을 적용하면, 감성적인 투자결정으로 인한 리스크를 줄일 수 있습니다.
• 하지만 포트폴리오 최적화도 단점이 있습니다. 첫째, 수학적 모델링에 사용되는 데이터의 정확성과 완전성에 따라 최적화 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 둘째, 최적화 알고리즘에 사용되는 변수들의 설정에 따라 결과가 달라질 수 있으며, 최적의 구성 비율이 항상 최적이 아닐 수 있습니다. 셋째, 최적화 알고리즘의 실행시간이 길다는 점도 단점 중 하나입니다.

모멘텀(Momentum)

• 일정 기간 동안 상승한 주식은 계속 상승하고, 일정 기간 동안 하락한 주식은 계속 하락할 가능성이 높다는 가설을 바탕으로한 전략입니다.
•  일반적인 투자 전략에서도 모멘텀 개념이 적용될 수 있지만, 퀀트 투자에서의 모멘텀 전략은 보다 체계적이고 수학적으로 구체화되어 있습니다.
• 예를 들어, 일반적인 투자 전략에서 모멘텀 전략은 "강세 종목에 매수하고, 약세 종목에 매도하는 것이 유리하다"라는 개념으로 이해될 수 있습니다. 하지만 퀀트 투자에서는 특정 기간의 수익률, 변동성, 거래량 등의 지표를 분석하여 모멘텀을 측정하고, 이를 바탕으로 매매 결정을 내리는 전략입니다.  퀀트 투자에서의 모멘텀 전략은 일반적인 투자 전략에 비해 보다 정교하고 체계적으로 구성되어 있습니다.

 알파(Alpha) 

• 포트폴리오의 초과 수익률, 즉 벤치마크 수익률을 상회한 수익률을 의미합니다.

베타(Beta) 

• 주식의 시장 리스크에 대한 민감도를 나타내는 지표입니다. 베타가 1보다 크면 시장보다 더 큰 변동성을 보이고, 베타가 1보다 작으면 시장보다 적은 변동성을 보입니다.

스크리닝(Screening)

• 특정한 기준에 따라 종목을 선별하는 과정을 말합니다. 퀀트 투자에서는 주가, 거래량, 시가총액, 재무 지표 등의 기준으로 종목을 선별합니다.

슬리피지(Slippage)

• 거래를 실행할 때 실제 체결 가격과 주문 가격의 차이를 의미합니다. 슬리피지는 주문량과 거래 시장의 규모에 따라 다를 수 있습니다.

 

3. 퀀트 투자의 장점

  - 장점

• 객관적인 분석: 퀀트 투자는 주관적인 판단을 배제하고, 데이터와 통계적 모델을 기반으로 분석을 수행하기 때문에 객관적인 분석이 가능합니다.
• 정확성: 퀀트 투자는 대량의 데이터를 분석하고, 통계적 모델을 적용하기 때문에 예측 정확성이 높아집니다.
• 효율성: 퀀트 투자는 대량의 데이터를 빠르게 처리하며, 자동화된 거래 시스템을 이용하기 때문에 효율적인 투자가 가능합니다.
• 위험 관리: 퀀트 투자는 자산 배분 모델을 이용하여 위험을 최소화하고, 자산의 분산도를 높이기 때문에 위험 관리 능력이 뛰어납니다.

4. 퀀트 투자의 단점

  - 단점

• 데이터 오류: 퀀트 투자는 대량의 데이터를 기반으로 하기 때문에 데이터의 오류가 발생하면 예측 결과가 크게 왜곡될 수 있습니다.
• 시스템 오류: 자동화된 거래 시스템이나 예측 모델의 성능이 떨어지면 예측 결과가 부정확해질 수 있습니다.
• 시장 변동성: 퀀트 투자는 과거 데이터를 기반으로 모델을 만들기 때문에 시장 변동성이 큰 경우에는 예측 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 인간적 판단 미흡: 퀀트 투자는 기계적인 모델을 사용하기 때문에 인간적인 판단이 미흡한 경우에는 예측 결과가 부정확해질 수 있습니다.

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