퀀트 투자

퀀트 투자

• 주관적 감(감정/뉴스 해석) 보다는 데이터 기반의 알고리즘을 이용해서 투자하는 것

퀀트 투자 방법론

1. 가설설정
2. 데이터 수집 및 정제
3. 백테스트
   • 과거 데이터에 해당 알고리즘을 적용해서 성과를 확인하는 절차
4. 운용
5. 리스크 관리

장단점

체계적이며 현이 가능하다.

감정을 배제하여 일관성을 가진다.

다종목 / 즉, 분산투자가 가능하다.

빅데이터를 활용하여 더 많은 정보를 이용해서 투자를 진행한다.

 

모델 과적합의 위험성을 가지고 있다.

데이터와 거래비용을 무시하면 실제 수익률이 하락한다.

내부 알고리즘을 정확하게 이해/설명 할 수 없다. [ 블랙박스화 ]

 

투자 전략 유형

1. 팩터 투자 ( Factor Inversting )

• 특정 요인으로 초과수익 추구
• 예시 
  • 가치(Value) : 저PER, 저PBR 종목 매수
    • 주가수익비율(Price to Earnings Ratio), 주가순자산비율( Price to Book-value Ratio)
  • 모멘텀(Momentum): 최근 6~12개월 수익률 높은 종목 추종
  • 퀄리티(Quality): 높은 ROE, 낮은 부채비율 종목
  • 저변동성(Low Volatility): 변동성 낮은 종목 위주

2. 알고리즘·규칙 기반 전략

• 이동평균선 교차(MA Cross), RSI, MACD 같은 기술적 지표 활용.
• 일정 규칙에 따라 자동 매수/매도.

3. 통계적 차익거래 (Statistical Arbitrage)

• 쌍둥이 종목(Pairs Trading): 상관관계 높은 종목 간 가격 괴리 발생 시 매수·매도.

4. 머신러닝 기반 퀀트

• 랜덤포레스트, XGBoost, 신경망 등을 활용해 가격/리스크 예측.
• 최근에는 LLM+퀀트도 연구 중.