Name: 퀀트투자 처음공부
Rating: 9.9 (16 reviews)
Author: 홍용찬 저

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품목정보
발행일	2024년 07월 05일
쪽수, 무게, 크기	320쪽 \| 660g \| 17023520mm
ISBN13	9791193394434
ISBN10	1193394430

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| 추천사 | 퀀트투자의 관점을 만드는 표본 같은 책 004 | 들어가는 글 | 시행착오 없는 퀀트투자를 위한 길잡이 008 | 이 책은 어떻게 구성되었는가 | 012 [CHAPTER 1] 퀀트투자 이해하기 01 퀀트투자란 무엇인가 ① 퀀트투자, 어렵지 않아요 ② 퀀트투자와 백테스트 ③ 퀀트투자를 해야 하는 이유 ④ 퀀트투자에서 경계해야 할 것들 〈한걸음더레벨UP〉 책을 이해하기 위한 용어와 개념 02 백테스트 툴의 사용 ① 스스로 백테스트를 한다는 의미 ② 백테스트 소프트웨어를 사용할 때 확인사항 [CHAPTER 2] 시장을 이길 수 있는 방법 03 시가총액가중 방식 vs. 동일가중 방식 ① 시가총액가중 방식의 이해 ② 동일가중 방식의 수익률 ③ 전략의 유용성 판단에 필요한 동일가중 수익률 04 흑자종목만 골라서 투자한다면 ① 당기순이익 흑자와 적자 ② 영업이익 흑자와 적자 ③ 당기순이익과 영업이익의 4가지 유형 05 가장 좋은 현금흐름표의 모습 ① 현금흐름표 이해하기 ② 현금흐름표 8개 유형의 백테스트 06 마음 편한 배당주 투자 ① 고배당주 투자의 장점 ② 고배당주 투자에 대한 서로 다른 생각 ③ 전년도 배당 유무에 따른 백테스트 ④ 배당수익률 백테스트 07 영업이익률이 높은 종목이 수익률도 높을까 ① 영업이익률 이해하기 ② 영업이익률 백테스트 〈한걸음더레벨UP〉 무작위 시뮬레이션① 집중투자 vs. 분산투자 [CHAPTER 3] 초과수익 지속성 분석을 위한 사전지식 08 초과수익은 영원히 지속될까 ① 퀀트투자자와 초과수익에 대한 믿음 ② 인기 없는 초과수익 감소론 ③ 우리가 살펴볼 팩터에 대해서 09 적합한 벤치마크 설정하기 ① 초과수익과 벤치마크 ② 올바른 벤치마크 설정하기 10 초과수익 판단에 유용한 그래프 ① KOSPI 지수의 롤링 수익률 그래프 ② KOSPI 지수의 5년 롤링 수익률 그래프 ③ 롤링 수익률 그래프의 활용 [CHAPTER 4] 초과수익의 지속 여부 확인하기 11 가치지표의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가 ① 밸류 팩터의 이해 ② PER 지표의 초과수익 검증 ③ PBR 지표의 초과수익 검증 ④ PSR 지표의 초과수익 검증 ⑤ PCR 지표의 초과수익 검증 ⑥ 가치혼합 지표의 초과수익 검증 ⑦ 밸류 팩터의 희망을 찾는다면 〈한걸음더레벨UP〉 실습① 백테스트와 롤링 수익률 그래프 만들기 12 저변동성 투자의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가 ① 저변동성 팩터에 대한 이해 ② 저변동성 팩터의 초과수익 검증 ③ 롱숏 전략의 유용성은 충분하다 13 모멘텀 투자의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가 ① 상대 모멘텀 효과의 이해 ② 상대 모멘텀 전략의 초과수익 검증 ③ 미국 시장 상대 모멘텀 효과 살펴보기 14 소형주 투자의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가 ① 소형주 효과의 이해 ② 소형주 효과를 바라보는 3가지 관점 ③ 사이즈 팩터의 초과수익 검증 ④ 미국 시장의 소형주 효과 살펴보기 ⑤ 미국에서 소형주 효과가 사라진 과정 15 초과수익의 지속성에 대한 생각 ① 초과수익 지속 여부에 대한 논쟁 ② 초과수익 지속 여부를 판단하기 위한 고려 사항 〈한걸음더레벨UP〉 퀀트 투자에 인내심만 있으면 될까 [CHAPTER 5] 과적합을 피하기 위한 아웃 오브 샘플 테스트 16 단순한 백테스트는 그만! 아웃 오브 샘플 테스트 ① 전략 검증하기와 전략 만들기의 차이 ② 아웃 오브 샘플 테스트 알아보기 〈한걸음더레벨UP〉 무작위 시뮬레이션② 투자에서 운은 얼마나 작용할까 17 기술적 분석 전략의 아웃 오브 샘플 테스트 ① 기술적 분석 전략과 과적합 ② KOSPI 지수 투자에 가장 좋았던 이동평균선 크로스 전략은? ③ 2013년 영희가 이동평균선 크로스 전략으로 투자를 시작하다 ④ 2001년 철수가 이동평균선 크로스 전략으로 투자를 시작하다 ⑤ 워크포워드 테스트의 이해 ⑥ 홀드아웃 테스트와 워크포워드 테스트 비교 ⑦ 앵커드 워크포워드와 롤링 워크포워드 18 재무 전략의 아웃 오브 샘플 테스트 ① 재무 퀀트 전략에도 과적합 문제가 있을까 ② 2016년 6월 말 영희가 퀀트투자를 시작하다 ③ 영희의 수익률이 과거 백테스트 결과에 못 미치는 이유 ④ 2012년 6월 말 철수가 퀀트투자를 시작하다 ⑤ 철수의 10년 6개월 동안의 계좌 모습 ⑥ 과적합에 대한 분석 〈한걸음더레벨UP〉 실습② 홀드아웃 테스트하는 법 19 효과적인 접근과 고려 사항 ① 전체 데이터에서 30%를 떼어놓고 전략을 만들자 ② 항상 아웃 오브 샘플 테스트를 해야 할까 ③ 아웃 오브 샘플 테스트를 할 때 주의사항 ④ 많은 양의 백테스트를 대하는 올바른 자세 | 나오는 글 | 신뢰성 있는 퀀트전략으로 높은 수익을 얻기를

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저 : 홍용찬 이동 관심작가 알림신청

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퀀트투자자의 입장에서 봤을 때 수년 사이에 가장 눈에 띄는 것은 백테스트 소프트웨어의 발전입니다. 2013년 제가 퀀트투자를 시작할 당시에는 백테스트 소프트웨어가 이렇게 빠르게 대중화되리라고 생각하지 못했습니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 백테스트는 신뢰도가 높은 로우 데이터(Raw Data)를 가지고 있고, 엑셀을 잘 다루거나 파이썬 등의 코딩을 쉽게 다룰 수 있는 사람들의 전유물이었습니다. 하지만 이제 백테스트 소프트웨어를 통해 간단한 전략 정도는 누구나 쉽게 백테스트 결과를 얻을 수 있는 세상이 되었습니다.
백테스트의 용이성 증가로 많은 투자자들이 다양한 방법으로 백테스트를 활용하고 있습니다. 기존에 사용하던 투자 전략의 유용성을 백테스트를 통해 확인할 수 있습니다. 이것은 매우 좋은 백테스트 활용 방법입니다. 그러나 백테스트를 통해 투자 전략을 개발할 때는 주의해야 합니다. 백테스트상 우수한 수익률이 나오는 전략을 찾기 위해 조건을 변경하며 수백, 수천 번의 백테스트를 반복하다 보면, 당연히 원하는 결과를 손에 넣을 수 있습니다. 하지만 이렇게 만들어진 전략을 실전에서 활용할 경우 백테스트의 성과와 크게 차이가 날 가능성이 높습니다. 과적합(Overfitting) 때문입니다.
--- p.10

오늘날 많은 퀀트투자자가 각자의 방법으로 종목을 선정하여 동일가중으로 투자하는 전략을 사용하고 있습니다. 그러나 전략의 유용성을 판단할 때는 시가총액가중 방식인 KOSPI 지수나 KOSDAQ 지수의 수익률과 비교하는 경우가 많습니다. 실제로는 동일가중으로 투자하는 전략의 유용성을 평가할 때는 전 종목 동일가중 수익률과 비교하는 것이 더 적절할 것입니다. 그러나 전 종목 동일가중 수익률을 구하는 것은 쉽지 않은 과정입니다. 이를 고려할 때 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 KOSPI 지수나 KOSDAQ 지수의 수익률을 사용하는 것이 경제적일 수 있습니다. 다만, 가능하다면 전 종목 동일가중 수익률을 확보하여 이를 기반으로 전략의 유용성을 더 정확하게 평가하는 것이 좋습니다.
--- p.54

한국 시장의 경우 전체 상장 종목으로 백테스트를 하면 상대 모멘텀 효과가 관찰되지 않습니다. 문병로의 저서 《문병로 교수의 메트릭 스튜디오》23에는 2000년부터 2012년까지 한국에 상장된 전체 주식에 대해 분석한 내용이 있습니다. 6개월 모멘텀을 바탕으로 10분위 분석을 하였는데 1그룹과 10그룹의 수익률이 모두 좋지 못했고, 과거에 적당히 오른 중간 그룹이 가장 수익률이 좋았음을 밝히고 있습니다. 저의 저서 《실전 퀀트투자》에서도 2000년 7월부터 2017년 6월의 기간으로 KOSPI 시장과 KOSDAQ 시장에 상장된 종목을 대상으로 백테스트하여 1년 모멘텀 20분위 결과를 실었는데, 문병로 교수와 같은 결론이었습니다. 이렇듯 한국에 상장된 전체 종목을 대상으로 모멘텀 백테스트를 하면 모멘텀 효과가 관찰되지 않습니다. 한국 시장에서 상대 모멘텀 효과는 대형주에서만 통하기 때문입니다. 강환국의 저서 《할 수 있다! 퀀트 투자》24에서는 한국은 상대적 모멘텀 전략이 대형주에서만 알파를 창출했고 중형 및 소형주에서는 주가지수를 이기지 못했음을 밝히고 있습니다.
--- p.192

백테스트 소프트웨어의 발전으로 누구나 쉽게 백테스트 결과를 얻을 수 있게 되었습니다. 편리해진 만큼 전략의 과적합 가능성은 더 높아졌습니다. 많은 백테스트를 통해 최적화하여 전략을 만든 것이라면 간단한 전략도 과적합 전략일 수 있습니다. 완벽하지는 않지만 과적합을 피할 수 있는 가장 훌륭한 방법이 바로 아웃 오브 샘플 테스트입니다. 우리는 Chapter 5에서 가상의 투자자인 영희와 철수로 하여금 투자하도록 하고 그들의 계좌를 분석하는 방법으로 아웃 오브 샘플 테스트를 하였습니다. 그러나 아웃 오브 샘플 테스트를 진행할 때에도 주의할 사항이 있습니다. 아웃 오브 샘플 기간의 데이터까지 과적합시키려는 유혹을 피해야 합니다. 아웃 오브 샘플 기간의 수익률이 원하는 대로 나오지 않는다고 해서 원래 데이터로 돌아가 전략을 개발하고 다시 아웃 오브 샘플 테스트를 진행하는 반복적인 과정은 아웃 오브 샘플을 오염시킵니다. 이러한 주의 사항을 준수하여 전략을 개발하는 습관을 갖는다면 더욱 신뢰성 있는 퀀트전략을 만들 수 있을 것입니다.

--- p.314

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수익을 내기 어려웠던 투자자 더 나은 투자전략을 만들고자 했던 투자자 기초부터 차근차근 퀀트투자를 위한 길잡이! 코로나 시기와 맞물려 주식 붐이 일어나면서부터 퀀트라는 단어도 익숙해지기 시작했다. 물론 배경에는 그 시점부터 퀀트 관련 책들이 서점가에 등장한 탓도 있을 것이다. 퀀트 관련 교육 콘텐츠와 영상 그리고 온라인 커뮤니티도 많이 생겨났다. 퀀트가 주목받는 이유는 무엇일까? 주식 투자에 있어 투자자의 주관은 방해 요소일 때가 많다. 아주 주관적 판단 능력이 뛰어난 투자자가 아닌 이상 틀린 판단을 할 때가 많은 것이다. 이것이 마크 미너비니로 대표되는 위대한 투자자들이 규칙과 그에 따른 손절을 강조하는 이유이기도 하다. 퀀트의 장점도 주관적 판단을 배제한다는 데 있다. 퀀트투자자들은 오직 백테스트를 통해 검증된 전략으로만 투자한다. 이것이 그들이 좋은 성적을 내는 이유이며, 저자 역시 주관적 판단을 배제한 이후인 2013년부터 꾸준히 좋은 성과를 거두고 있다. 이처럼 퀀트투자가 효용성 있는 투자 방법인 것은 맞지만, 한편으로는 초보자 입장에서는 조심해야 할 부분도 적지 않다. 모든 게 그렇듯이 퀀트투자 역시 많은 시행착오를 겪을 수밖에 없다. 이것이 저자가 책을 쓴 이유 중 하나다. 지금 막 퀀트투자를 시작했거나 시작하려는 독자들로 하여금 시행착오를 줄여주는 것. 그것이 수십억 개에 이르는 전략을 대신 백테스트해 주고, 그중 최고의 전략을 찾아서 세상에 공개한다는 뜻은 아니다. 더불어 모든 것이 잘될 것이라는 막연한 동기부여를 하지도 않는다. 그저 독자가 첫걸음을 올바로 내딛고, 그렇게 계속 바르게 퀀트전략을 개발하도록 돕고자 할 뿐이다. 하지만 이것만으로도 수많은 투자자는 한 단계를 뛰어넘은 것이나 다름없다. 올바른 방법을 반복적으로 행하다 보면 보다 나은 투자전략을 발견함과 동시에 그에 따른 괜찮은 수익이 뒤따라오기 때문이다. 퀀트투자자라면 누구나 스스로 전략을 짤 줄 알아야 한다 끊임없는 해부와 축적된 시행착오의 결과물 저자는 퀀트투자자라면 누구나 스스로 전략을 짤 줄 알아야 한다고 말한다. 하지만 퀀트투자는 일반적인 주식 투자와 달리 준비물을 필요로 한다. 바로 신뢰도가 높은 로우 데이터와 엑셀 혹은 파이썬 등의 코딩 도구다. 그래서 한동안 코딩을 하지 못하면 퀀트투자는 엄두도 내지 못하는 분야였다. 그러나 이제는 백테스트 소프트웨어들을 통해 간단한 전략 정도는 누구나 쉽게 짤 수 있는 세상이 되었다. 지금도 수많은 투자자가 코딩을 모르고도 다양한 방법으로 백테스트를 진행하고 있다. 다만 백테스트를 통해 투자 전략을 개발할 때는 주의해야 할 점이 있는데, 바로 만들어진 전략을 실전에 활용할 때 나타날 수 있는 과적합 문제다. 이 책은 이러한 과적합을 피하기 위한 방법으로 아웃 오브 샘플 테스트를 소개한다. 아마 국내 서적 중 아웃 오브 샘플 테스트를 실제 예시와 함께 설명하는 유일한 책일 것이다. 또한 ‘초과수익은 절대 감소하지 않는다’는 믿음에 의문을 가지며, 그렇지 않을 수 있다는 증거를 제시하기도 한다. 즉 과도한 기대를 갖고 퀀트투자를 시작하려는 투자자는 이 책을 읽는 동안 당황할 수도 있다. 그럼에도 이 책이 필요한 이유는 문병로 교수의 말에서 확인할 수 있다. “퀀트가 되거나 퀀트투자를 하는 사람들 중에도 대부분은 실패한 투자자로 경력을 마무리한다. 감으로 접근하는 일반투자자들에 비해 제법 시장 데이터에 대한 공부를 하는데도 실패율이 높다. 퀀트나 데이터 사이언스를 하는 학생들이 실패하는 과정에는 공통적인 현상이 있다. 바로 제대로 된 호기심을 갖지 못하는 것이다.” 여기서 호기심은 관점으로 연결된다. 관점을 형성하고자 한다면 끊임없는 해부 과정을 거쳐야 하고, 이는 즉 시행착오의 축적이 된다. 이 책은 끊임없는 해부와 축적된 시행착오의 결과물이라고 할 수 있다. 다시 한번 말하지만 ‘이 방법으로 투자하면 당신은 10년 후에 부자가 될 것’이라고 주장하는 책이 아니다. 다만 이 책에는 숨겨진 비기가 하나 숨어 있는데, 바로 팩터들의 조합만으로도 상당히 재미있는 최적화 엔진을 만들 수 있다는 것이다. 따라서 이 책을 읽고 나면 독자들의 수익률이 분명 향상될 수 있을 것이다. 지금까지 수익 내기 어려웠던 투자자 그리고 더 나은 전략을 만들고자 했던 투자자에게 꼭 필요한 책이 아닐까 한다.

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