저는 2021년도부터 퀀트 주식투자를 시작했습니다. 데이터를 이용하여 수학적인 툴과 통계분석을 통하여 의사결정을 내리는 과정이 너무나도 매력적으로 보였고, 불확실성에 가슴 졸이며 투자하던 시절보다 훨씬 안정된 마음으로 투자에 임할 수 있게 되었습니다. 내가 세운 전략의 과거 수익률은 어떠하였는지 확인하였고, 이를 근거로 하여 나의 예상 수익률과 리스크를 예상함으로써 투자에 임하게 되었습니다. 내 투자를 바로 보게 해준 고마운 퀀트 투자를 여러분께 소개해 드리고자 합니다.
퀀트투자란?
퀀트 투자란 수학적 모델과 통계 분석을 활용해 투자 결정을 내리는 방식입니다. 인간의 직감보다는 데이터를 기반으로 하여 객관적인 결정을 내릴 수 있는 것이 특징입니다. 최근 기술과 데이터 처리 능력의 발전으로 더욱 각광받고 있지만, 장점과 단점이 명확하게 존재하는 투자 방식이기도 합니다.
1. 퀀트 투자의 장점
(1) 감정적 요소 배제
퀀트 투자의 큰 장점 중 하나는 투자 과정에서 인간의 감정이나 심리가 개입되지 않는다는 점입니다. 전통적인 투자 방식에서는 시장 변동이나 예기치 못한 사건에 따라 투자자의 심리가 흔들릴 수 있습니다. 하지만 퀀트 투자는 명확한 데이터와 수학적 알고리즘에 의해 결정되므로, 감정적 반응을 최소화할 수 있습니다. 이런 방식은 특히 장기적인 투자에서 안정성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
(2) 대량 데이터 분석
퀀트 투자는 많은 데이터를 분석하여 투자 결정을 내리는 데 강점을 가지고 있습니다. 이를 통해 주식 가격, 경제 지표, 기업 실적 등 다양한 데이터를 종합적으로 고려하여 최적의 투자 전략을 도출합니다. 인간이 분석하기 어려운 방대한 양의 데이터를 짧은 시간 안에 처리할 수 있다는 점은 퀀트 투자의 큰 이점입니다. 예를 들어, 과거 데이터를 통해 시장의 비효율성을 찾아내는 데 유리하며, 이를 통해 새로운 투자 기회를 발견할 수 있습니다.
(3) 자동화된 투자 실행
퀀트 투자에서는 미리 설정한 조건에 따라 거래가 자동으로 이루어집니다. 이를 통해 일관된 투자 전략을 유지하고, 시장의 변동에 빠르게 대응할 수 있습니다. 즉, 수동적인 투자 방식보다 거래의 속도가 빠르고, 시간과 노력을 절약할 수 있는 장점이 있습니다. 또한 자동화된 시스템은 실시간으로 변동하는 시장 상황에 즉각 반응하여 최적의 매매를 실행할 수 있기 때문에 효율성이 높습니다.
(4) 리스크 관리의 체계화
퀀트 투자에서 중요한 요소 중 하나는 리스크 관리입니다. 수학적 모델을 통해 자산의 위험도와 기대 수익을 계산하고, 이를 기반으로 한 포트폴리오를 구성할 수 있습니다. 다양한 자산에 분산 투자하여 위험을 줄이거나, 시장의 변화에 따라 포지션을 조정하는 등 효율적인 리스크 관리가 가능합니다. 이를 통해 퀀트 투자는 단순히 수익을 추구하는 것뿐만 아니라, 리스크 관리에도 큰 강점을 가지고 있습니다.
퀀트투자에서 주로 사용하는 Factor들
- 밸류 팩터(Value Factor): 주가가 기업의 내재 가치에 비해 저평가된 주식을 찾는 데 사용됩니다. 주로 주가수익비율(P/E), 주가순자산비율(P/B) 등의 지표가 활용됩니다.
- 모멘텀 팩터(Momentum Factor): 과거에 성과가 좋았던 주식이 계속해서 성과를 낼 가능성이 크다는 이론에 기반하여, 최근 수익률을 분석합니다.
- 퀄리티 팩터(Quality Factor): 재무 상태가 건전한 기업을 찾기 위해 사용되며, 자기자본이익률(ROE)이나 부채비율 등의 지표를 활용합니다.
- 사이즈 팩터(Size Factor): 시가총액이 작은 기업들이 더 높은 성과를 낼 가능성이 크다는 이론을 바탕으로 한 전략입니다.
- 볼린저 밴드(Bollinger Bands): 주가의 변동 범위를 나타내며, 주가가 과매도 또는 과매수 상태인지 확인할 때 사용됩니다.
- 리스크 관리 지표 (Risk Management Indicators)
베타(Beta): 주식이 시장과 얼마나 함께 움직이는지를 나타내며, 값이 1보다 크면 시장보다 변동성이 큰 주식, 1보다 작으면 변동성이 낮은 주식으로 해석됩니다.
샤프 비율(Sharpe Ratio): 수익률 대비 리스크를 측정하는 지표로, 수익률에서 무위험 수익률을 뺀 값을 변동성으로 나눠 계산합니다. 값이 높을수록 위험 대비 수익이 크다는 뜻입니다.
최대 낙폭(Maximum Drawdown): 투자 자산이 일정 기간 동안 가장 많이 하락한 정도를 나타내며, 포트폴리오의 최대 손실 위험을 측정하는 데 사용됩니다.
- 상관관계 지표 (Correlation Indicators)
피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient): 두 자산 간의 움직임을 비교하여, 값이 1에 가까울수록 자산들이 같은 방향으로 움직이고, -1에 가까울수록 반대 방향으로 움직이는 것을 나타냅니다.
- 이동 평균 (Moving Averages)
단순 이동 평균(SMA, Simple Moving Average): 일정 기간 동안의 평균 주가를 계산하여 주가의 추세를 분석하는 데 도움을 줍니다. 장기적인 주식의 흐름을 파악하는 데 유용합니다.
지수 이동 평균(EMA, Exponential Moving Average): 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하는 방식으로, 단기적인 주가 변동을 더 민감하게 반영합니다.
상대 강도 지수 (RSI, Relative Strength Index)
RSI는 주식이 과매수되었는지 과매도되었는지를 판단하는 지표로, 값이 70을 넘으면 과매수, 30을 밑돌면 과매도로 판단합니다. 이를 통해 매매 시점을 결정하는 데 도움을 줍니다.
- 거래량 지표 (Volume Indicators)
OBV(On Balance Volume): 거래량과 주가의 변동을 비교하여 주가 흐름을 예측하는 지표입니다. OBV가 상승하면 매수세가 강하다는 신호로 해석됩니다.
거래량 이동 평균(Volume Moving Average): 일정 기간 동안의 평균 거래량을 측정하여 거래량의 변화를 확인하고, 시장의 추세 변화를 파악하는 데 사용됩니다.
- 포트폴리오 성과 지표 (Portfolio Performance Indicators)
알파(Alpha): 시장 수익률과 비교했을 때 포트폴리오가 더 나은 성과를 냈는지 여부를 나타내는 지표입니다. 양의 알파는 시장 대비 초과 수익을 의미합니다.
트레노 비율(Treynor Ratio): 수익률에서 무위험 수익률을 뺀 후, 이를 포트폴리오의 베타로 나누어 시장 위험 대비 성과를 측정하는 지표입니다.
- 경제 지표 (Economic Indicators)
GDP(국내총생산): 경제 성장률을 나타내는 지표로, 투자자들이 경제 상황을 전반적으로 파악하는 데 도움을 줍니다.
금리: 금리의 변화는 자산 가격에 직접적인 영향을 미칩니다. 금리가 상승하면 채권 가격은 하락하고, 주식 시장에도 영향을 미칩니다.
이처럼 다양한 factor들을 가지고 수학적이고 과학적인 계산을 진행한 전략으로 투자하는 것이 퀀트 투자 입니다. 앞으로 구체적으로 어떠한 퀀트 투자 전략이 있는지 소개해 드릴 수 있도록 하겠습니다.