[퀀트] 퀀트란 무엇인가?

Table of Contents

1. Introduction
2. 퀀트란?
3. 퀀트 투자 모델 종류
4. Reference

 

Introduction

 최근 몇 년 사이 AI와 머신러닝 기술의 발달로 인해 퀀트 투자에도 머신러닝을 활용하는 사례가 점점 늘어가고 있다. 특히, NLP를 이용하여 뉴스와 소셜 미디어에 대한 분석을 통해 시장 심리를 예측하거나 딥러닝 기반으로 주가 및 변동성 예측 모델을 고도화하기도 한다. 최근에는 강화 학습 기반의 포트폴리오 최적화 기능까지 도입하면서 퀀트에 대한 관심이 높아지고 있다.

 이와 더불어 주식, 경제 등과 같은 정보들을 개인에게 무료로 제공하거나 저렴하게 제공하는 API 서비스들이 등장함에 따라 데이터를 찾기 쉬워졌고 이와 함께 노코드/로우코드 기반의 플랫폼이 늘어남에 따라 데이터 활용이 개인 투자자들에게도 쉽게 접할 수 있는 환경을 갖추게 되었다.

 

퀀트란?

 퀀트는 Qunatitative analyst의 줄인말로 통계학과 수학 기반의 정령적인 전략을 바탕으로 컴퓨터를 이용해서 매매하는 활동을 의미한다.  감에 의해서 주식을 거래하는 것이 아니라 데이터와 알고리즘 기반으로 투자하는 방식을 의미한다. 예를 들어 지난 100년간 S&P500 지수가 1월과 2월에는 하락할 확률이 90%라고 하면 1~2월에는 거래를 하지 않고 3월부터 거래하는 것이 퀀트의 하나이기도 하다.

 이처럼 주가의 변동이나 거래량, 기업의 재무제표나 관련 뉴스 등을 활용한 투자라거나 PER이 낮거나 PBR이 1보다 낮을 때 매매하기도 하여 감정에 의해 투자를 하는 것이 아니라 수학적 모델을 활용하여 리스크를 최소화하는데 

 

퀀트 투자 모델 종류

 퀀트  투자 모델에는 특정 요인을 활용하여 수익을 예측하는 팩터 기반 모델이 있으며, 시장의 비효율성을 이용하여 수익을 창출하는 차익거래 모델이 있다. 여기에 가격 흐름을 분석하여 모멘텀과 트렌드 모델도 존재한다. 최근에는 머신러닝을 활용하여 여러 모델을 복합적으로 사용하는 머신러닝 기반 모델도 있다.

 저평가된 주식을 찾기 위한 팩터 모델중 Fama-French 3-Factor 모델은 PER, PBR, 배당수익률이 낮은 주식을 매수하는 모델로 간단하게 적용해볼 수 있는 퀀트 중 하나이다. 그 외에 상승세가 강한 주식을 매수하거나 재무적으로 튼튼한 기업을 투자 하는 모델 역시도 팩터 모델 중 하나이다.

 머신러닝을 기반으로 랜덤 포레스트를 이용하여 투자를 예측하거나 딥러닝 기반으로 주가 패턴을 학습하여 예측하거나 뉴스나 SNS 등의 텍스트를 기반으로 심리를 분석하는 자연어 처리에 최근엔 강화 학습 모델을 활용한 트레이딩 전략까지 존재한다.

모델 유형	특징	투자 스타일
팩터 투자	저평가, 모멘텀	장기 투자
차익 거래	가격 차이 활용	단/중기 투자
모멘텀과 트렌드	가격 패턴 분석	단/중기 투자
머신러닝	AI로 시장 분석	단기/장기 모두

 

Reference

Fama-French Three-Factor Model, https://corporatefinanceinstitute.com/resources/valuation/fama-french-three-factor-model/#:~:text=The%20Fama%2DFrench%20model%20aims,%2Dto%2Dmarket%20value%20companies.

Cherry Quant, https://wikidocs.net/148475

R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기, https://hyunyulhenry.github.io/quant_cookbook/