🎯 퀀트 투자 다음 단계 – 심화 학습 & 확장 로드맵

🎯 퀀트 투자 다음 단계 – 심화 학습 & 확장 로드맵

지금까지 연재한 퀀트 투자 시리즈는 **“기초 + 실전 적용”**에 집중했습니다.
이제 한 발 더 나아가서, 심화 학습과 확장 로드맵을 짚어볼 차례입니다.
이 글은 “이제 기초는 알겠다, 그 다음은 뭘 공부해야 하지?”라는 독자분들을 위한 가이드입니다.

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1. 심화 학습 주제

📌 고급 팩터 연구

• Value, Momentum, Quality, Size, Low Volatility
• → 학술적으로 검증된 팩터들을 한국/글로벌 시장에 적용해보기

📌 머신러닝 + 퀀트

• 랜덤포레스트, XGBoost, LSTM 같은 기법으로 주가 패턴 탐지
• 단순 지표 조합을 넘어서, 데이터 기반 예측 모델 시도

📌 포트폴리오 최적화

• 마코위츠(Markowitz) 이론, 블랙-리터만(Black-Litterman) 모델
• 위험 대비 최적 수익 구조 계산

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2. 자동화 확장

반응형

• 증권사 API 연동
  • 예: 키움, 미래에셋 → 자동 매매/리밸런싱
• 클라우드 배치
  • 구글 클라우드, AWS Lambda에 코드 올려서 매일 아침 자동 실행
• 대시보드 시각화
  • Streamlit, Flask → 투자 성과 리포트 자동 생성

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3. 글로벌 자산 배분

• 주식 외에 채권, 원자재, 리츠(REITs), 금, 암호화폐까지 확대
• 대표 전략: All Weather Portfolio (올웨더 포트폴리오)
• 환율 헷지, 국가별 상관관계까지 고려한 글로벌 포트 구성

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4. 실전 투자 습관 심화

• 팩터 로테이션: 어떤 시기에 어떤 팩터가 잘 먹히는지 분석
• 슬리피지(Slippage) 관리: 매수/매도 시 체결가 차이로 인한 손실 최소화
• 거래 비용 최적화: 종목 교체율 줄여서 수익률 방어

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5. 추천 학습 자료

• 📖 책: 《주식시장의 승부사들》(Joel Greenblatt), 《퀀트 투자의 비밀》(Ernie Chan)
• 📝 논문: Fama-French Factor Models, Momentum Strategies 연구
• 📊 사이트: Portfolio Visualizer, Quandl, Yahoo Finance API

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6. 결론

이번 시리즈가 퀀트 투자의 초석을 다졌다면,
다음 단계는 팩터 연구 + 자동화 + 글로벌 확장입니다.

👉 요약:

• 기초: PER, PBR, ROE → 전략 설계 → 백테스트
• 실전: 자동화 + 리밸런싱 → 장기 습관
• 심화: 팩터, 머신러닝, 글로벌 자산 배분

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📌 다음 글에서는 **“팩터 투자(Factor Investing) 입문 – 5대 팩터 설명”**을 시작으로,
새로운 심화편 시리즈를 열어보겠습니다. 🚀

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