퀀트 파이낸스 학습 노트

Quantitative Finance Study Notes

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1. 기술적 분석 (Technical Analysis)

가격과 거래량 차트만으로 미래 가격을 예측하는 방법. 핵심 전제는 "시장 가격에 모든 정보가 이미 반영되어 있다" 는 것이다.

기본적 분석 vs 기술적 분석

구분	기본적 분석 (Fundamental)	기술적 분석 (Technical)
방법	기업의 재무제표, 성장성, 적정가치 분석	가격 패턴, 거래량, 지표 기반 분석
대표	워런 버핏 스타일	퀀트/시스템 트레이더 스타일

주요 도구

• 이동평균선(MA): 최근 N일 평균 가격. 골든크로스(매수)/데드크로스(매도) 시그널
• RSI: 과매수/과매도 판단 지표
• MACD: 추세 전환 감지
• 볼린저 밴드: 변동성 범위 측정

기술적 분석에 대한 시각 차이

효율적 시장 가설(EMH)에 따르면 과거 차트로 초과수익을 낼 수 없다. 전통적인 차트 패턴(헤드앤숄더, 더블탑 등) 대부분은 통계적 유의미성이 낮다. 하지만 통계적으로 검증된 정량적 기술적 분석(모멘텀 팩터, 변동성 모델 등)은 학계에서도 유효성이 인정됨.

핵심 인사이트: 퀀트 디벨로퍼가 하는 것은 눈으로 차트에 선을 긋는 것이 아니라, 통계적으로 검증 가능한 정량적 분석이다.

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2. 핵심 투자 전략

2.1 모멘텀 (Momentum)

원리: "오르던 놈은 계속 오르고, 내리던 놈은 계속 내린다." 사람들이 새로운 정보에 느리게 반응하기 때문에 작동한다.

• 최근 3~12개월 수익률 기준으로 종목 선별
• 유효 구간: 중기(3~12개월). 단기/장기에서는 오히려 반전(평균회귀) 발생
• 주의: 모멘텀 크래시 - 바닥 급반등 시 숏 포지션에서 막대한 손실 가능

2.2 평균회귀 (Mean Reversion)

원리: 가격이 평균에서 많이 벗어나면 결국 다시 평균 쪽으로 돌아온다. 고무줄처럼 늘릴수록 되돌아오는 힘이 세진다.

• 모멘텀과 정반대 개념이지만, 작동하는 시간대가 다름
• 단기(1주 이내)와 장기(3~5년)에서 강하게 나타남
• 보합장에서 특히 유리. 환율 방어 패턴 전략이 이 범주

2.3 추세추종 (Trend Following)

원리: 방향을 예측하지 않고, 방향이 확인된 후에 따라간다. "머리와 꼬리는 버리고 몸통만 먹는다."

• 승률 30~40%로 낮지만, 이길 때 크게 이겨서 전체 수익 양(+)
• 심리적으로 연속 손실을 버티는 것이 핵심 난이도
• CTA(Managed Futures) 헤지펀드들의 핵심 전략
• 모멘텀과 유사하나, 모멘텀은 종목 간 상대 비교, 추세추종은 개별 자산의 방향 자체에 초점

2.4 롱숏 (Long-Short)

원리: "좋은 거 사고(롱), 나쁜 거 팔면(숏) 시장이 어디로 가든 돈을 번다." 시장 방향 베팅을 제거하고 상대적 차이에만 베팅.

• 시장중립(Market Neutral) 전략의 기반
• 숏 실행의 현실적 제약: 공매도 비용, 대차 가용성, 한국 규제
• 섹터 노출 관리 필수 (반도체 롱 + 음식료 숏 = 섹터 베팅이 됨)
• 롱숏 + 모멘텀 조합이 학계에서 가장 검증된 팩터 전략 중 하나

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3. 레짐 (Market Regime)

시장의 "상태" 또는 "국면". 상승장/하락장/보합장이 각각 하나의 레짐이다. 핵심은 레짐에 따라 유효한 전략이 완전히 달라진다는 것.

레이 달리오의 4단계 경제 레짐

레짐	성장	인플레이션	유리한 자산
골디락스	상승	하락	주식
과열	상승	상승	원자재, 물가연동채
스태그플레이션	하락	상승	금, 현금
침체	하락	하락	장기채권

시장 국면별 유효 전략

국면	유효 전략	비유효 전략
상승장	모멘텀, 추세추종, 롱 바이어스	평균회귀, 숏 전략
하락장	롱숏, 풋옵션, VIX 전략	단순 매수보유
보합장	평균회귀, 옵션매도, 롱숏	모멘텀, 방향성 베팅

변동성 기반 레짐 분류

• 저변동성 (VIX 15 이하): 캐리/옵션매도 전략 유리
• 중간 변동성: 모멘텀/추세추종 유효
• 고변동성 (VIX 30 이상): 평균회귀/테일리스크 헷지 유리

3.1 레짐 감지: Hidden Markov Model (HMM)

헤지펀드들이 실전에서 가장 많이 쓰는 레짐 감지 방법. 직접 관측할 수 없는 "숨겨진 상태"(레짐)가 관측 가능한 데이터(수익률, 변동성)를 생성한다고 가정하고, 데이터로부터 현재 레짐을 추론한다.

• 일반적 입력: 수익률, 변동성, VIX, 이동평균 스프레드(MA50-MA200), 금리
• 구현: Python hmmlearn 라이브러리. 주기적 재훈련 필요 (상태 전이 확률이 시간에 따라 변함)
• 실전 적용 방식:
  • 레짐별 다른 팩터 포트폴리오 운용 (Bull → 모멘텀, Bear → 방어적 팩터)
  • 레짐별 전문 ML 모델 훈련 (HMM → 레짐 분류 → Random Forest 등 전문 모델이 시그널)
  • 메타모델로 전략 배분 동적 조절 (Mandatum 방식)

핵심 인사이트: HMM + 레짐별 전략 스위칭은 이미 교과서 수준이라 그대로 돌리면 시장 평균에 수렴. 진짜 알파는 "남들이 정량화 안 한 시그널"(예: 환율 방어 패턴)을 피처로 넣을 때 발생.

3.2 레짐 전환의 수익 구조

레짐 전환 구간이 가장 큰 수익과 가장 큰 위험이 동시에 존재하는 구간이다.

• 전환이 아니라 가짜 신호(휩소, Whipsaw)일 수 있음
• 레짐 전환은 스위치처럼 딱 바뀌지 않고 며칠~몇 주에 걸쳐 서서히 전이
• 1등이 100 먹으면 2등이 0이 아니라, 1등 80 / 2등 60 / 3등 40 구조

레짐 전환에서의 선착순은 속도가 아니라 "감지 능력"의 싸움이다. HFT의 밀리초 경쟁이 아니라, 누가 며칠 먼저 전환을 알아채느냐의 리서치 경쟁.

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4. 올웨더 포트폴리오 (All Weather)

레이 달리오의 브리지워터가 설계. "어떤 레짐이 올지 모르니까 4가지 경제 환경에 리스크를 균등 배분한다."

레짐 감지가 "지금 여름이니까 반팔"이라면, 올웨더는 "사계절 옷을 다 가방에 넣고 다니자".

중립 배분 비율

자산군	비중	역할
주식	30%	성장 상승 시 수익
장기국채	40%	침체 시 방어
중기국채	15%	안정성 보완
금	7.5%	스태그플레이션 헷지
원자재	7.5%	인플레이션 헷지

핵심 원리 - 리스크 패리티(Risk Parity): 금액이 아닌 리스크 기여도를 균등 배분. 주식(변동성 높음)은 30%만 넣어도 리스크 기여가 크고, 국채(변동성 낮음)는 40% 넣어야 비슷해진다.

성과와 한계

• 성과: 연평균 7~8%, MDD 작음, 샤프 비율 높음
• 약점: 2022년처럼 주식과 채권이 동시에 하락하면 깨짐. 채권 비중 55%인데 40년 채권 강세장(1981~2020) 백테스트에 의존
• 7~8%는 보장이 아니다: 과거 백테스트 평균이지 미래 보장 아님. 진짜 보장에 가까운 건 무위험 수익률(T-Bill, 현재 ~3%)뿐

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5. 코어-새틀라이트 전략 (Core-Satellite)

• 코어(70~80%): 올웨더 같은 분산 포트폴리오로 안정적 연 7~8% 추구
• 새틀라이트(20~30%): 본인만의 엣지 전략(환율 방어 패턴, 종목 투자 등)으로 초과 수익 추구
• 전체 포트폴리오: 연 10~15% (화려하진 않지만 MDD 작고 꾸준)

수익률의 크기가 아니라 안정성이 장기 자산을 만든다. 연 50% 한 번보다 연 10%를 10년 꾸준히가 복리 효과로 더 부자가 되는 길. 올해 50% 벌고 내년 -30% 잃으면 2년 수익률 5%, 연평균 2.5%밖에 안 된다.

발전된 관점: 코어를 능동 관리

코어를 세팅 후 방치가 아니라, 레짐 감지로 동적 조절하면 나쁜 해의 손실을 줄여 실현 평균 수익률을 끌어올릴 수 있다. 연 수익률 자체를 높이기보다 드로다운을 깎아서 복리 효과를 극대화하는 구조. 연 8% 벌고 -10% 잃는 것보다, 연 7% 벌고 -3%만 잃는 게 10년 뒤에 훨씬 큰 차이를 만든다.

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6. 알파의 소멸과 진짜 엣지

"모두가 아는 전략은 알파가 소멸한다." 같은 모멘텀 전략을 모두가 쓰면 가격이 즉시 반영되어 늦게 들어온 사람은 수익이 안 남. 크라우딩 리스크로 빠질 때 손실 증폭.

진짜 엣지의 원천

전략의 이치를 아는 것은 출발점일 뿐. 진짜 엣지는:

1. 남들이 정량화 안 한 시그널 발굴 (환율 방어 패턴, 한국 시장 특유의 수급 패턴 등)
2. 실행의 디테일 (진입 타이밍, 거래비용 최소화, 손절 규칙, 포지션 사이징)
3. 도메인 지식 + 엔지니어링 능력의 희소한 교집합 (글로벌 퀀트는 한국 시장을 이만큼 모르고, 한국 금융 전문가는 이만큼 코딩을 못함)

트레이딩 빈도와 경쟁 구도

빈도	시간 단위	경쟁 요소	개인 적합도
HFT	밀리초~초	인프라 속도 (자본 싸움)	불가
중빈도(MFT)	분~시간	단기 패턴, 통계적 차익	가능
저빈도(LFT)	일~월	시그널 질, 리서치 (아이디어 싸움)	유리