[패스트캠퍼스] Ch1. 퀀트 비즈니스 실무 - 2

2. 퀀트 투자를 위한 7가지 빌딩블럭

• 심리와 메타인지
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  • 금융시장은 패턴이 존재하는 덕분에 돈을 벌 수 있음. 패턴이 아예 없었다면 퀀트나 알고리즘이 수익을 못 거뒀을 것
  • 그리고 그런 패턴은 결국 심리에 기반
• 금융시장과 금융상품
  • 퀀트의 본질 = 금융 도메인 지식
  • 백테스팅은 리서치 도구가 아님. 돈을 벌어다 주는 것은 경제적 논리.
  • 금융시장은 각각 목표와 생태계가 다름. 때문에 각 시장의 논리와 흐름을 알아야 퀀트를 잘 짤 수 있음
  • 금융시장의 유동성이 큰 5가지 시장: 주식, 채권, 파생상품, 원자재, 외환.
• 포트폴리오 최적화
  • 상관계수가 낮을수록 분산투자의 효과는 증가
  • 포트폴리오 구성 프로세스
    • 자산 유니버스 선정
    • 자산배분 방법론: 횡적 배분 모형(자산 별 가중치), 종적 배분 모형(현금 비중)

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    • 위 과정을 거쳐 최종 포트폴리오가 도출됨
• 팩터 모델링
  • 팩터: 수익의 원천이 되는 본질적인 요인
    • 베타: 시장 전체에 롱 온리로 진입하여 보유하는 방식(ex. s&p500 투자), 시장에 기본적으로 존재하는 위험에 투자를 하여 수익을 얻는 것
    • 모멘텀: 상/하락 추세를 보이면 그게 유지될 거란 전제로 들어가는 전략
    • 밸류: 주가와 가치를 분석하여, 주가가 가치보다 낮다면 롱, 반대는 숏하는 전략. 즉 회귀 전략
    • 캐리: 가격이 움직이지 않아도 부수적으로 얻을 수 있는 수익의 원천. 가령 100억짜리 채권을 샀는데 금리가 5%면, 그 수익이 캐리. 또 주식에서는 배당금이 캐리에 해당됨.
    • 변동성: 옵션시장에서 주로 쓰임. 옵션 매도를 통해 변동성 프리미엄을 노리는 전략
  • 자산배분에서 팩터 배분으로의 전환이 필요
    • 기존에는 원자재, 주식, 국채 등으로 포트폴리오를 구성했다면, 퀀트 투자자는 팩터 배분을 해야 함. 베타, 모멘텀, 캐리, 밸류 전략을 고루 짜야 함.
• 파생상품과 금융공학
  • 파생상품: 기초자산의 변화에 따라 손익구조가 영향을 받는 상품
    • 프라이싱: 파생상품의 이론적 가치를 구하는 일
    • 헤징: 프라이싱을 통해 기초자산으로부터 위험을 제거하는 일.
  • 옵션 스트레드: 변동성이 상승하면 돈을 벌고, 변동성이 하락하면 돈을 잃는 전략
    • 모멘텀 전략과 옵션 스트레드 전략이 사실상 동일한 전략임이 수학적으로 증명됨
    • 즉, 모멘텀 전략도 변동성이 상승할 때 돈을 버는 전략임
• 시장미시구조
  • 우선 거래비용이 있기 때문에 기대수익은 당연히 아이디어보다 줄어듦
    • 거래비용에도 명시적 비용과 암묵적 비용이 있음
    • 명시적 비용은 실제 투자를 하기 전에도 확실히 알 수 있는 비용(ex. 거래수수료, 세금)
    • 반면 암묵적 비용은 실제 거래를 해보기 전까지는 알 수 없는 비용(ex. 슬리피지, 기회비용)
• 금융머신러닝(활용 예시)
  • 나우캐스팅: 현재 시점의 지표들을 예측하는 문제. 가령 cpi는 월에 1번만 발표하는데, 그걸 daily 단위로, 실시간 단위로 예측할 수 있게끔 하는 것
  • 계층적 리스크 패리티: 각각의 자산이 전체 포트폴리오에 얼마나 리스크를 기여하는지 확인하는 걸 ‘리스크 패리티’라고 함. 계층적 리스크 패리티는 클러스터링 기법을 적용해서 비슷한 속성의 리스크 팩터들끼리 묶어서 관리. 이걸 HRP라고 함

 

 

 

3. 퀀트 실무 진입을 위한 대비

• 퀀트 포지션 직무 분석

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  • 퀀트 종류도 다양함. 보통은 포트폴리오 매니저 or 트레이더를 일반적으로 생각하는 편. 국내는 대체로 자산운용사 안에 포트폴리오 매니저가 있고, 해외에서는 헤지펀드에서 트레이더가 있음
• 퀀트의 마인드셋
  • ‘왜 그럴까?’ 하는 호기심: 이게 왜 돈이 될까? 시장은 왜 이렇게 움직일까? 등
  • 개방적 마인드와 피벗팅: 내가 항상 틀릴 수 있음을 인정해야 함, 그를 받아들이고 끊임없이 검증과 개선
  • 정신적 격자모형: 퀀트는 결국 금융모형이 아닌 실제 금융시장을 이해하는 직업, 때문에 도메인 지식 필요
• 퀀트의 학습 체계
  • 퀀트 학습의 3가지 축
    • Finance & Economics: 거시경제, 행동경제, 금융상품, 파생상품, 투자론 등
    • Computer Science: 파이썬, DB, 엑셀, C 등
    • Math & Statistics: 확률통계, 시계열, 계량경제학 등