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[알고리즘 투자] 기초부터 응용까지

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이호현

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[시대적 배경]

빅데이터를 다루고 알고리즘(AI)을 활용하는 것은 이제 선택이 아닌 필연적인 흐름으로 자리 잡고 있음. 이는 데이터의 양과 복잡성이 급격히 증가함에 따라 이를 효과적으로 처리하고 활용할 필요성이 커졌기 때문. 특히, 알고리즘(AI)의 등장은 이전에는 발견할 수 없었던 패턴과 통찰을 제공하며, 다양한 분야에서 생산성을 증대시키고 혁신을 이뤄내고 있음. 실제로 알고리즘(AI)을 활용한 데이터 기반 의사결정의 사례는 증가하고 있으며, 이는 산업 및 국가 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있음. 이러한 변화는 특정 산업이나 전문가에게 국한되지 않고 사회 전체로 확산될 가능성이 높음. 따라서 현 시점에서 데이터 기반 알고리즘(AI) 도입은 필수적인 전략이라고 할 수 있음.

 

[알고리즘 투자의 정의]

- 알고리즘: 문제해결을 위한 의사결정(인지/추론)을 정량화(컴퓨터가 이해하는 숫자(0/1))하여 자동화한 시스템
- 알고리즘 투자: 펀드매니저의 ‘투자 의사결정 과정’을 ‘정량화’하여 ‘시스템’으로 구현하는 것

 

[성공적인 투자]

- 성공적인 투자가들은 각자의 투자 철학을 기반으로 검증된 투자 전략과 프로세스지속해서 실천했다는 공통점이 있음. 특히, 단기 성과에 연연하지 않고 장기적 관점에서 일관성 있게 투자 전략을 수행한 것이 핵심
- 벤저민 그레이엄(가치 투자) 워렌 버핏(가치 투자), 필립 피셔(성장주 투자), 피터 린치(성장주 투자), 레이 달리오(자산 배분), 리처드 드리하우스(모멘텀), 드러켄 밀러(탑다운), 조엘 그린블라트(퀄리티 투자), 존 보글(인덱스 투자), 제인스 오쇼너시(멀티 팩터)

  

[대다수의 투자자]

- 확증 편향: 스스로 생각하는 답은 정해져 있고, 거기에 맞는 정보를 취사 선택하는 편향
- 통제 착각 편향: 통제할 수 없는 상황임에도 자신이 개입하면 통제력이 있다고 착각하는 편향
- 군중 심리
- 현상 유지 편향: 사람은 뭔가 하지 않아서 후회하기 보다는 뭔가를 했다가 후회할 때 더 큰 고통
- 손실 회피 심리: 이익 실현은 빠르게, 손절은 느리게
- 멘탈 어카운팅
- 성공 편향: 한정된 사례(과거 경험, 획득한 정보)에 과도한 신뢰를 편향
- 정보 처리의 한계

 

[알고리즘 투자의 강점]

- 감정 배제
- 확률 기반
- 일관된 의사결정
- 빠른 분석과 실행
- 지속적인 학습과 개선
- 추적 가능한 피드백 루프
 

 [알고리즘 투자에 대한 우려 → 해결 방안]

- 인간의 직관과 정성적 판단의 배제에 대한 불안 → 투자전략의 스토리텔링
- 알고리즘 투자 의사결정에 대한 설명 가능성 문제 → 정략적 근거를 해석하여 맥락과 의도를 전달
- 백테스팅에 대한 불신 → 철저한 오류(생존자 편향, 미래 참조, 과최적화, 비현실성) 검증
- 인간 상호작용의 중요성 → 적극적인 투자자 레터
- 신뢰 구축의 어려움 → 1년 이상의 성과
- 금융 시장에는 매번 다른 양상의 사건이 발생하지만, 근본적 메커니즘(투기적 거품, 레버리지 과다, 집단 심리 등)은 반복됨. 알고리즘 투자의 성공은 ‘사건 자체’가 아닌 ‘메커니즘 패턴’을 인식하는 능력에 달려 있음을 강조

  

[알고리즘 투자의 분류]

- HFT(초고빈도 매매)
- Arbitrage(통계적 차익거래)
- Factor Investing(스마트 팩터)
- Quantamental(퀀트+머신러닝+펀더멘털+대체 데이터)

 

[주요 알고리즘 투자 플레이어]

- Bridgewater Associates – 레이 달리오
- Renaissance Technologies – 제임스 사이먼스
- AQR – 클리프 애스니스, 데이비드 카빌러, 존 리우, 로버트 크레일
- Two Sigma – 존 오버덱, 데이비드 시겔
- Millennium Management – 이스라일 잉글랜더
- Citadel – 켄 그리핀
- Tiger Global Management – 체이스 콜먼
- D.E. Shaw – 데이비드 쇼

 

[알고리즘 투자 프로세스]

- 데이터 수집 및 전처리
- 전략 설계
- 모델 개발
- 백테스팅
- 최적화
- 테스트
- 운용 및 모니터링
- 고도화

 

[포트폴리오 성과기여 요소]

- 유니버스 구성
- 종목 선택
- 종목 배분
- 자산(주식/채권/대체/현금) 조절
- 리밸런싱
- 모니터

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파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리
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