퀀트 투자 데이터 기반 투자 공부

퀀트 투자를 공부하고 있는데요.  객관적 사실에 대한 투자를 공부하는게 좋을것 같아 공부를 하고 있습니다.

 

퀀트투자란? 

 

* 퀀트 투자(Quantitative Investing)는 수학적 모델, 통계 분석, 컴퓨터 알고리즘 등의 체계적인 방법을 사용하여 투자하는 전략입니다. 이는 주로 대규모 데이터와 컴퓨팅 능력을 활용하여 투자 결정을 내리는 방식을 말합니다. 퀀트 투자 전략은 주식 시장에서 가격 동향 예측, 포트폴리오 구성, 거래 실행 등 다양한 측면에서 적용될 수 있습니다.

 

퀀트 투자의 핵심은 데이터 기반의 분석과 모델링입니다. 많은 양의 데이터를 수집하고 분석하여 패턴을 발견하고, 이를 토대로 수학적인 모델을 구축합니다. 퀀트 투자자들은 주로 통계학, 컴퓨터 과학, 금융공학 등의 지식과 기술을 활용합니다.

 

퀀트 투자는 주관적인 판단이나 감정에 의존하는 전통적인 투자 방식과는 다릅니다. 대신 정량적인 모델과 알고리즘을 사용하여 투자 결정을 내리며, 시장에서 나타나는 통계적 패턴이나 규칙을 활용합니다. 이를 통해 시장의 비효율성을 찾아내거나, 효율적인 포트폴리오 구성, 자동화된 거래 실행 등을 목표로 합니다.

 

퀀트 투자의 장점은 객관적이고 일관된 투자 결정을 내릴 수 있다는 점입니다. 퀀트 투자자는 감정적인 편향이나 시장의 단기적인 변동에 쉽게 영향을 받지 않을 수 있습니다. 또한, 대량의 데이터와 분석을 기반으로 투자를 수행하기 때문에 주관적인 판단보다 더 많은 정보를 고려할 수 있습니다.

 

그러나 퀀트 투자에도 일부 제한사항이 있습니다. 모델링의 한계나 예측의 부정확성 등으로 인해 완벽한 성과를 보장할 수는 없습니다. 또한, 모델의 오류나 데이터의 잘못된 해석 등으로 인해 큰 손실을 입을 수도 있습니다.

 

퀀트 투자는 전문적인 지식과 기술, 데이터 액세스 등의 요구사항이 있기 때문에 개별 투자자보다는 전문적인 기관 투자자나 헤지 펀드 등에서 더 일반적으로 사용되는 전략입니다.

 

 

데이터기반의 분석은?

 

 

* 퀀트투자 중 데이터 기반의 분석(Data-driven analysis)은 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정에 활용하는 접근 방식을 말합니다. 이는 데이터의 특성과 패턴을 이해하고, 경험적인 근거에 기반하여 사실에 근거한 결정을 내리는 것을 목표로 합니다. 데이터 기반의 분석은 다음과 같은 단계를 포함합니다:

 

데이터 수집: 분석을 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집될 수 있으며, 내부 시스템, 외부 데이터 공급업체, 공개 데이터베이스, 웹 스크래핑 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 데이터는 정형화된 구조의 데이터부터 비정형화된 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 형태일 수 있습니다.

 

데이터 정제 및 전처리: 수집한 데이터는 분석에 적합한 형태로 정제되고 전처리됩니다. 이 단계에서는 데이터의 불완전성, 중복성, 오류 등을 처리하고, 필요한 특성을 추출하거나 변환합니다. 또한, 데이터의 품질을 평가하고 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 신뢰성을 향상시킵니다.

 

데이터 탐색 및 시각화: 분석을 위해 데이터를 탐색하고 시각화하여 데이터의 패턴이나 관계를 이해합니다. 이를 통해 데이터의 특성을 파악하고, 변수 간의 상관관계나 경향성을 확인할 수 있습니다. 시각화는 그래프, 차트, 히트맵, 지도 등 다양한 형태로 이루어질 수 있으며, 직관적인 시각적 표현을 통해 데이터의 이해를 돕습니다.

 

모델링 및 분석: 데이터에 기반하여 모델을 구축하고 분석을 수행합니다. 이는 통계적인 모델, 머신러닝 알고리즘, 데이터 마이닝 기법 등을 활용하여 데이터의 패턴을 분석하고 예측 모델을 구축하는 것을 포함합니다. 이러한 모델과 분석 결과를 통해 경향성을 파악하고, 예측, 분류, 군집화, 추천 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

 

결과 해석 및 의사결정: 분석 결과를 해석하고 의사결정에 활용합니다. 이를 통해 문제를 해결하거나 의사결정을 지원하는데 사용됩니다. 분석 결과의 해석은 도메인 지식과 전문가의 통찰력과 결합하여 진행되며, 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있습니다.

 

데이터 기반의 분석은 다양한 분야에서 적용될 수 있으며, 기업의 경영 전략 수립, 마케팅 및 고객 분석, 금융 예측, 건강 관리, 교통 분석 등에 활용될 수 있습니다. 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 기반의 분석은 중요성을 더하고 있으며, 전략적인 의사결정에 필수적인 도구로 인정받고 있습니다.

 

퀀트 투자 모델링은?

 

* 퀀트 투자 모델링(Quantitative investment modeling)은 수학적이고 통계적인 모델 및 알고리즘을 사용하여 투자 결정을 돕는 접근 방식을 말합니다. 이는 과거의 데이터를 분석하고 예측 모델을 구축하여 투자 전략을 개발하는 것을 목표로 합니다. 퀀트 투자 모델링은 사람의 주관적인 판단보다는 데이터와 모델에 의존하여 투자 결정을 내리는 특징을 가지고 있습니다.

 

퀀트 투자 모델링은 일반적으로 다음과 같은 단계를 포함합니다:

 

데이터 수집 및 전처리: 퀀트 투자 모델링은 대량의 데이터를 수집하여 분석에 활용합니다. 이는 주식 가격, 재무 정보, 거래량, 기업 이벤트 등과 같은 데이터를 수집하는 과정을 포함합니다. 수집한 데이터는 전처리 과정을 거쳐 결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등을 수행하여 데이터의 품질을 개선합니다.

 

모델 개발: 수집한 데이터를 기반으로 예측 모델을 개발합니다. 이는 통계적인 모델, 머신러닝 알고리즘, 딥러닝 기법 등을 사용하여 데이터의 패턴과 관계를 분석하고 예측 모델을 구축하는 것을 의미합니다. 주로 시계열 분석, 회귀 분석, 신경망 모델 등이 활용될 수 있습니다.

 

백테스트(Backtesting): 개발한 모델을 과거의 데이터에 적용하여 모델의 예측력과 투자 전략의 수익성을 평가합니다. 백테스트를 통해 모델의 성능을 검증하고 수정할 필요가 있는지 판단할 수 있습니다.

 

포트폴리오 구성 및 자동화: 모델의 성능이 검증되면 실제 투자에 활용하기 위한 포트폴리오를 구성합니다. 이는 모델이 추천하는 종목의 비중 및 조합을 결정하는 과정을 의미합니다. 퀀트 투자에서는 자동화된 시스템을 통해 포트폴리오를 관리하고 주문을 실행하는 것이 일반적입니다.

 

실시간 모니터링 및 리밸런싱: 투자 포트폴리오의 성과를 실시간으로 모니터링하고 필요에 따라 리밸런싱을 수행합니다. 이는 시장 조건이 변화하거나 모델의 예측이 수정되었을 때 포트폴리오를 조정하는 것을 의미합니다.

 

퀀트 투자 모델링은 시장 분석에 정량적인 접근을 제공하여 의사결정의 투명성과 일관성을 높일 수 있습니다. 그러나 모델의 설계와 데이터의 품질, 시장 변동성 등에 주의해야 하며, 전문적인 지식과 경험이 요구되는 분야입니다.

 

계량 투자는 상당히 어려운 분야인데요.   복잡한 투자를 단순화해 본질을 볼수 있는 것이, 객관적 투자가 핵심입니다.

 

저는 저 PBR 전략을 좋아합니다.   15년간 좋은 확률로 투자 수익이 좋긴했으나, 요즘 같은 성장주위주의 시장에선 많이 소외 되어 안타깝네요.

 

PBR은 Price-to-Book Ratio의 약자로, 주식의 시가총액을 회사의 순자산 가치로 나눈 비율을 나타냅니다. PBR은 기업의 가치를 평가하는 지표로 사용되며, 저PBR은 상대적으로 주가가 저평가되어 있는 기업을 의미합니다.

 

PBR은 주가와 회사의 재무상태를 비교하여 기업의 가치를 평가하는데 사용됩니다. PBR이 낮을수록 주가가 저평가되었거나 회사의 순자산 대비 주가가 낮은 것으로 해석할 수 있습니다. 일반적으로 저PBR을 가진 기업은 투자자들에게 매력적으로 여겨질 수 있으며, 주가 상승의 잠재력이 있을 수 있습니다. 그러나 주가가 저평가되었다고 해서 항상 투자가 유리한 것은 아니며, 기업의 재무상태, 성장 전망, 업종 동향 등을 종합적으로 고려해야 합니다.

 

PBR은 주가와 회사의 재무정보를 기반으로 계산되며, 일반적으로 재무제표에서 찾을 수 있는 자산 총계 또는 순자산을 사용하여 계산됩니다. PBR이 1보다 작으면 주가가 순자산 가치보다 낮은 것으로 해석할 수 있으며, PBR이 1보다 크면 주가가 순자산 가치보다 높은 것으로 해석됩니다.

 

PBR은 기업의 재무상태를 파악하는데 도움을 주는 지표 중 하나이지만, 단독으로만 판단하기보다는 다른 지표와 함께 종합적으로 분석해야 합니다. 주가 저평가 여부를 판단하기 위해서는 해당 기업의 산업 동향, 경쟁력, 수익성, 성장 전망 등을

봐야합니다. 

 

개인적으로 은행주는 0.5 이하일때, 금리 상승시기,  철강주 0.4 이하일때, 철광석 가격체크,  정유화학 0.6이하 wti 가격체크, 정제마진체크,   구리관련주 0.5 이하 copper 가격 체크 입니다.

 

자신만의 투자원칙을 만드는것도 어렵고, 객관적투자의 기준이 몬지 구분하는것도 쉬운일은 아닙니다.

열정적인 공부로 자신만의 원칙들을 만들어보세요.  퀀트라는 재미있는것도 있습니다.~ 열공하세요.