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퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩

[도서] 퀀트 전략을 위한 인공지능 트레이딩

김태헌,신준호 공저

내용 평점 5점

구성 평점 5점

[나의 한줄 추천사]

금융 데이터 기반으로 머신러닝/딥러닝을 통해서 나만의 투자전략을 짜고 싶다면 이 책을 보라

[책 추천 이유]

데이터 분석을 하는 이유는 올바른 의사결정을 하기 위함이다. 돈과 연결되는 의사결정일 경우에는 더욱더 데이터 기반 의사결정이 중요할 것이다. 이 책은 주식거래 할때에 데이터를 바탕으로 투자 가설 검증을 통해서 실패하지 않는 법을 가르쳐준다.

[내가 찾고자 했던 질문들]

1. 주식은 누구도 예측할 수 없다고 하는데, 머신러닝/딥러닝을 통해서 가능할까?

- 완벽하게 예측할 수 는 없으나, 보조적인 의사결정이나 새로운 알파를 찾는데는 도움을 준다. 충분히 도전할 만한 가치가 있는 분야이다.

2.어떤 방식으로 퀀트 투자 전략을 짤 수 있나?

(1) 이미 잘 알려진 지표들로 부터 유효한 시그널을 찾아낼 수 있다. 그 지표는 일종의 파생변수인데, 대표적인 파생 변수들로 연평균 복리 수익률(CAGR), 최대 낙폭(MDD), 변동성(Vol), 샤프지수(위험대비 수익성 지표) 등이 있다.

(2) 전통 퀀트 투자 전략으로는 모멘텀 지표를 활용한 "평균회귀" 전략, 투자 자사 가운데 상대적으로 상승추세가 강한 종목에 투자하는 상대 모멘텀 전략과 과거 시점 대비 현재 시점의 절대적 상승세를 평가한 절대 모멘텀 전략을 결함한 "듀얼 모멘텀" 전략, "가치 투자" 전략이 있다.

(3) 머신러닝을 이용한 SVM, 랜덤포레스트 등을 이용하여 주식 가격을 예측함으로써 퀀트 투자 전략을 짤 수 있다.

(4) 딥러닝을 이용한 LSTM 주식 가격 예측, 오토인코더를 통해서 데이터를 증강시켜서 풍분한 데이터를 바탕으로 가격을 예측해 볼 수 있다.

3. 퀀트 전략 모델 검증은 어떻게 하는가?

- 백테스팅(back-testing) 특정 전략을 과거에 적용했을때 어떠한 결과가 나오는지 시뮬레이션을 통해서 검증해 볼 수 있다.

 

 

 
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