퀀트 투자와 백 테스트

퀀트 투자는 수학적 모델링, 컴퓨터 데이터 분석을 통해 수익성 있는 거래의 최적 확률을 계산하는 체계적 투자 방식입니다. 이 전략은 만들어진 모델링을 과거 시장의 데이터에 테스트하는 백 테스트 과정을 거칩니다. 예로는 고주파 거래, 알고리즘 거래 및 통계적 차익 거래 등이 있습니다.

 

퀀트 투자(quantitative investing)란?

퀀트 투자 전략은 컴퓨터의 연산능력 발전과 함께 복잡한 도구로 발전했습니다. 일반적으로 수학적 모델링과 데이터 분석을 통해 시장을 이길 수 있다는 개념에서 출발합니다. 구체적으로 수학적 모델링과 분석은 수익성 있는 거래의 최적의 확률을 계산합니다. 보통 강세장에서는 잘 작동하지만 시장이 혼란에 빠지면 퀀트 전략은 다른 전략과 동일한 리스크에 영향을 받습니다. 

예로는 컴퓨터의 빠른 속도를 이용해 극초단타 거래를 하는 고주파 거래, 일정한 논리구조에 따라 유동성 자산을 자동으로 거래하는 알고리즘 트레이딩, 그리고 자산들의 가격을 통계적으로 분석하여 자산을 매매하는 통계적 차익 거래가 있습니다.

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백 테스트 (back test)

백 테스팅은 만들어진 퀀트 전략이나 모델이 사후에 얼마나 잘 수행되는지 확인하는 일반적인 방법입니다. 이 방법은 과거 시장의 데이터를 사용하여 거래 전략이 어떻게 진행될지를 테스트하여 거래 전략의 실행 가능성을 평가합니다. 보통 퀀트 투자자들은 수학적 모델로 거래 전략을 구축한 다음 백테스트를 진행합니다.

이상적인 백테스트는 다양한 시장 상황을 반영하는 과거 기간의 샘플 데이터를 선택하는 것입니다. 이렇게 해야 백테스트의 결과가 우연인지 다양한 상황에 알맞은 전략인지 판단할 수 있기 때문입니다.

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퀀트 투자의 장점

퀀트 투자의 장점은 심리적 요소에 의한 비합리적 거래를 최소화하고 규칙에 의한 매매를 실행할 수 있다는 것입니다. 수학적 모델링이 성공한다면 데이터 분석과 빠른 컴퓨터의 속도를 이용해 오히려 시장의 비효율성을 활용할 수 있습니다. 

 

구체적으로, 컴퓨터가 다른 사람들보다 먼저 비효율성을 찾기 위한 시나리오를 지속적으로 체크하기 때문에 초기 단계에서 추세를 포착할 수 있습니다. 이 전략은 기존 분석가가 한 번에 몇 개만 볼 수 있는 대규모 투자 그룹을 동시에 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 

퀀트 투자는 일반적으로 운용을 위해 애널리스트와 포트폴리오 관리자가 필요하지 않기 때문에 더 낮은 비용으로 진행이 가능합니다.

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퀀트 투자의 단점

퀀트 투자의 단점으로는 일반적으로 수행하는 데 오랜 기간이 필요하고 종종 단기적으로는 벤치마크보다 성과가 낮습니다. 

 

그리고 잘못된 데이터를 사용할 가능성도 있고요. 만약 오류가 있는 시장 데이터를 백 테스트에 사용한다면 백 테스트의 결과도 무의미해지는 것입니다.

더 근본적인 문제는 그것이 미래에 효과가 있을지 확실히 알 수 있는 방법이 없다는 것입니다. 이것은 퀀트 전략이 과거의 시장 데이터로 테스트되기 때문에 과거의 어떤 기간을 가정하면 제시된 전략이 성공할 수는 있지만, 그것이 미래에도 맞을 수 있는지 아는 것은 신의 영역인 것 같습니다.