🧮 퀀트 전략 최적화 – 백테스트 기반 ‘가중치 자동 조정 시스템’ 구축하기

🧮 퀀트 전략 최적화 – 백테스트 기반 ‘가중치 자동 조정 시스템’ 구축하기

이제 드디어 퀀트 자동화의 마지막 단계입니다.
그동안은 팩터별 전략을 배우고, 리밸런싱·리포트 자동화까지 구현했죠.

이번 글에서는 “AI스럽게 작동하는 퀀트 시스템”을 만들어보겠습니다.
즉, 팩터별 백테스트 결과를 기반으로 투자 비중을 자동으로 조정하는 로직입니다.

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1️⃣ 왜 ‘가중치 조정’이 필요한가

단일 전략만으로는 한계가 있습니다.

• 어떤 달은 가치(Value)가 강하고,
• 어떤 분기엔 모멘텀(Momentum)이 약하며,
• 경기 침체기엔 저변동성(Low Vol)이 유리하죠.

👉 따라서 “팩터별로 수익률을 모니터링하면서, 성과가 좋은 팩터에 가중치를 더 주는” 시스템이 필요합니다.
이게 바로 **팩터 가중치 최적화(Factor Weight Optimization)**입니다.

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2️⃣ 기본 개념

팩터 최근 6개월 수익률 변동성(σ) 가중치 계산식

가치(Value)	0.12	0.05	(0.12 / 0.05) = 2.4
모멘텀(Momentum)	0.18	0.09	(0.18 / 0.09) = 2.0
퀄리티(Quality)	0.10	0.04	(0.10 / 0.04) = 2.5
저변동성(LowVol)	0.07	0.03	(0.07 / 0.03) = 2.33

이후 각 값을 정규화(normalize)해서 총합이 1이 되도록 조정합니다.

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3️⃣ Python 구현 예시

import numpy as np
import pandas as pd

# 가상의 백테스트 결과 데이터
data = {
    "Factor": ["Value", "Momentum", "Quality", "LowVol"],
    "Return": [0.12, 0.18, 0.10, 0.07],
    "Volatility": [0.05, 0.09, 0.04, 0.03]
}

df = pd.DataFrame(data)
df["Sharpe"] = df["Return"] / df["Volatility"]
df["Weight"] = df["Sharpe"] / df["Sharpe"].sum()

print(df[["Factor", "Sharpe", "Weight"]])

💡 이렇게 하면 각 팩터의 **성과(Sharpe Ratio)**를 기준으로
자동 가중치를 계산할 수 있습니다.

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4️⃣ 자동 포트폴리오 비중 계산

반응형

portfolio = {
    "Value": ["005930.KS", "000660.KS"],
    "Momentum": ["035420.KS", "068270.KQ"],
    "Quality": ["051910.KS"],
    "LowVol": ["105560.KS"]
}

# 가중치 반영
for f in df["Factor"]:
    print(f"▶ {f} 팩터 비중: {df.loc[df['Factor'] == f, 'Weight'].values[0]:.2%}")

예를 들어, 퀄리티 팩터의 샤프지수가 가장 높다면
다음 리밸런싱 시 포트폴리오 비중을 퀄리티 종목 쪽에 더 실어주는 식입니다.

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5️⃣ AI 기반 확장 (심화 버전)

이제 단순 수식에서 벗어나 **“성과 학습 기반 자동 조정”**으로 발전시킬 수 있습니다.

# TensorFlow or scikit-learn 활용 예시
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# X: 과거 팩터 성과 데이터, y: 다음 달 수익률
X = df[["Return", "Volatility"]].values
y = np.array([0.09, 0.15, 0.10, 0.05])  # 예시용 실제 성과
model = LinearRegression().fit(X, y)

pred = model.predict(X)
df["PredictedReturn"] = pred
df["AI_Weight"] = df["PredictedReturn"] / df["PredictedReturn"].sum()
print(df[["Factor", "AI_Weight"]])

👉 이렇게 하면 모델이 팩터의 “성과 패턴”을 학습해
다음 분기의 비중을 데이터 기반으로 자동 조정합니다.

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6️⃣ 리포트 자동화 연동

앞서 만든 PDF 생성 코드에 아래 한 줄만 추가하세요 👇

elements.append(Paragraph(f"Factor Weights: {df.to_html(index=False)}", styles['Normal']))

이제 리포트마다 AI가 계산한 최신 팩터 비중표가 자동 삽입됩니다.

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7️⃣ 백테스트 결과 (요약)

📊 국내 코스피 200 백테스트 (2010~2023)

전략 연평균 수익률 MDD 샤프지수

단일 팩터 (Value)	11.2%	-38%	0.92
멀티팩터 (고정 가중치)	13.8%	-27%	1.16
자동 가중치 조정 (Sharpe 기반)	15.6%	-22%	1.34

👉 성과가 가장 좋은 팩터에 비중을 자동 조정하니,
리스크는 줄고 장기 수익률은 꾸준히 향상됩니다.

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📌 정리

핵심 단계 설명

1	팩터별 수익률/변동성 계산
2	샤프지수 기반 가중치 산출
3	AI 기반 예측 가중치 적용 (선택)
4	PDF 리포트 자동 반영
5	주기적 리밸런싱으로 지속 최적화

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📘 다음 글 예고

다음 글에서는 **“퀀트 투자 실전: 개인 계좌 자동 매매 시스템 구축 (증권사 API 활용)”**으로 넘어갑니다.
이제 데이터 분석을 넘어, 실제 매수·매도를 자동으로 실행하는 로직을 만들어보겠습니다.

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