퀀트 투자에서 ‘퀀트’란 모형을 기반으로 금융상품의 가격을 산정하거나, 이를 바탕으로 투자하는 사람을 말한다. 퀀트(quant)라는 단어가 ‘계량적’을 의미하는 퀀티터티브(quantitative)의 앞 글자를 따왔음을 생각하면 쉽게 이해가 될 것이다. 일반적으로 투자자들이 산업과 기업을 분석해 가치를 매기는 정성적인 투자법과는 달리 퀀트 투자는 수학, 통계, 데이터를 기반으로 전략을 만들고 이를 바탕으로 투자하는 정량적인 투자법을 의미한다
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미국 시장의 데이터만 필요할 경우 유료 데이터 벤더를 이용하는 것도 좋은 방법이다. 미국에는 금융 데이터를 API로 제공하는 수많은 업체가 있으며, 팅고(Tiingo)의 경우는 월 $10만 지불하면 미국과 중국의 4만여 개 종목에 대한 데이터를 API 형태로 받을 수 있다. 이는 상장 폐지된 종목을 커버할 뿐만 아니라, API를 이용하므로 크롤링과는 비교할 수 없는 속도로 데이터를 받을 수 있다는 장점이 있다. 이외에도 알파 밴티지(Alpha Vantage), 퀀들(Quandl), 폴리곤(Polygon) 등 수많은 데이터 벤더가 존재한다. Tiingo는 무료 계정도 하루 1,000회까지 API 요청을 할 수 있으며, 파이썬에서 사용할 수 있는 패키지도 있으므로 이를 사용해 데이터를 수집해 보겠다.
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하나의 팩터만을 보고 투자하는 것보다, 둘 또는 그 이상의 팩터를 결합해 투자해야 훨씬 좋은 포트폴리오를 구성할 수 있으며, 이러한 방법을 멀티팩터(multifactor)라고 한다. 그중에서도 밸류와 퀄리티의 조합은 전통적으로 많이 사용된 방법이며, 대표적인 예가 조엘 그린블라트(Joel Greenblatt)의 ‘마법 공식(Magic Formula)’이다.
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백테스트(backtest)란 현재 생각하는 전략을 과거부터 실행했을 때 어떠한 성과가 발생하는지 테스트해보는 과정이다. 과거의 데이터를 기반으로 전략을 실행하는 퀀트 투자에 있어서 이는 핵심 단계다. 백테스트 결과를 통해 해당 전략의 손익뿐만 아니라 각종 위험을 대략적으로 판단할 수 있으며, 어떤 구간에서 전략이 좋았는지 또는 나빴는지에 대한 이해도 키울 수 있다. 이러한 이해를 바탕으로 퀀트 투자를 지속한다면 단기적으로 수익이 나쁜 구간에서도 그 이유에 대한 객관적인 안목을 키울 수 있으며, 확신을 가지고 전략을 지속할 수 있다.

<b>주식 데이터를 수집하는 방법부터 퀀트 전략을 이용한 종목 선정과 증권사 API를 이용한 자동 매매 및 리밸런싱 방법까지 실제 퀀트가 쓴 유일한 책!<br/></b><br/>프로그래밍을 이용하면 일반 투자자도 얼마든지 금융 데이터를 수집하여 포트폴리오를 구성할 수 있습니다! 국내 주식 데이터만 아니라 전 세계 모든 주식의 데이터를 수집하는 방법도 다루며, 또한 퀀트 전략을 이용한 종목 선정뿐만 아니라, 기술적 지표를 이용한 트레이딩 방법과 백테스트도 다루었습니다. 마지막으로, 어떤 종목에 투자할지 선택하는 데 그치지 않고 증권사 API를 이용해 자동으로 매매 및 리밸런싱을 하는 방법까지 다루었습니다. 실제 전문 투자자들이 사용하는 기술들도 포함해서 독자분들도 파이썬을 이용한 금융 데이터 수집 및 처리, 퀀트 모델 개발, 포트폴리오 분석 및 자동매매 등을 할 수 있을 것입니다.