퀀트 투자

1. 수학적 기교를 이용한 젠포트 조건식 만들기 젠포트에서는 다양한 팩터를 사칙연산 등의 수식을 이용하여 조건식을 만들 수 있다. 수학적으로 이 조건식을 변형한다면, 한 줄의 조건식으로 다양한 로직을 표현할 수 있다. 만약, PBR 순위를 10분위로 나누어 4~6 분위만 매수하는 로직을 사용하고 싶다면 아래와 같이 사용할 수 있을 것이다. 매수 조건식 A and B A : 비율내림차순({주가순자산률(PBR)}) > 40 B : 비율내림차순({주가순자산률(PBR)}) < 60 하지만 아래와 같이 간단한 수식을 이용하면 한 줄로도 범위를 표현하여 매수 및 매도 조건을 설정할 수 있다. x(1-x) 수식을 이용하면, 0.4(1-0.4) = 0.24이므로 아래와 같이 수식을 이용하면 한 줄로 표현할 수 있다. ..

변수 최적화 하기 1. 분산투자 (종목별 비중) 퀀트 로직을 최적화하는 여러 방식이 있다. 필자는 매수와 매도 로직 모두 중요하지만, 처음 변수를 판단할 때는 매수 로직을 우선적으로 최적화하는 것을 우선시한다. 우수한 종목을 선정할 수 있는 로직을 최적화하고, 그 로직이 과최적화(Overfitting)되어있지 않는지 검토하는 것이 논리적으로 옳은 순서이다. 젠포트에서는 특정 로직을 만족하는 종목들을 서열화해서 매수한다. 그리고 우리는 분산투자가 위험성을 낮추는 것이라고 익히 들어 알고 있다. 하지만 위에서 언급한 매수 로직을 만족하는 종목이 코스피/코스닥 시장에서 매우 적다면, 분산투자를 했을 때 오히려 수익이 낮고 MDD가 높아질 수 있다. 따라서 분산 투자 비율을 최적화하는 과정은 그 로직을 과최적화..