🛡️ AI 리스크 매니저 구축 – VaR·CVaR 기반 동적 포트폴리오 조정 시스템

🛡️ AI 리스크 매니저 구축 – VaR·CVaR 기반 동적 포트폴리오 조정 시스템

— “위험을 예측하고, 스스로 줄이는” 퀀트 리스크 관리 자동화편

지난 글에서는 실시간 시장 데이터 동기화 시스템을 구축하여
AI가 스스로 투자하고, 백테스트 결과를 자동 비교·갱신하도록 만들었습니다.

이번에는 한 단계 더 들어가서,

AI가 “수익을 내는 것”뿐 아니라 “손실을 통제”하는 법을 배우는 시스템을 만들어봅니다.

이 글에서는 VaR(Value at Risk), CVaR(Conditional VaR), Drawdown Recovery를 이용한
AI 기반 **동적 리스크 매니저(Dynamic Risk Controller)**를 구축합니다.

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🎯 목표

“포트폴리오의 위험을 수치로 측정하고,
AI가 자동으로 포지션을 줄이거나 확대하는 시스템 구축”

즉, 위험도가 높아질수록 자동으로 현금 비중을 늘리고,
시장 안정 시 자산 비중을 복원하는 구조를 만듭니다.

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🧩 1️⃣ VaR (Value at Risk)란?

VaR은 일정 신뢰 수준에서 포트폴리오의 최대 예상 손실액을 의미합니다.

예:

“99% 신뢰 수준에서 하루 최대 손실은 3%다”
→ 하루 중 1% 확률로 3% 이상 손실이 발생할 수 있다는 뜻

공식적으로는 다음과 같이 계산합니다.

import numpy as np

def calc_var(returns, confidence=0.99):
    sorted_returns = np.sort(returns)
    index = int((1 - confidence) * len(sorted_returns))
    return abs(sorted_returns[index])

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⚙️ 2️⃣ CVaR (Conditional VaR)

CVaR은 VaR을 초과하는 극단 손실의 평균값입니다.
즉, “가장 나쁜 구간에서 평균적으로 얼마나 잃는가”를 측정합니다.

def calc_cvar(returns, confidence=0.99):
    sorted_returns = np.sort(returns)
    index = int((1 - confidence) * len(sorted_returns))
    tail_losses = sorted_returns[:index]
    return abs(tail_losses.mean())

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🧠 3️⃣ 리스크 감지 및 비중 조정 로직

VaR, CVaR 값을 기준으로 위험을 정량화하고,
현재 포트폴리오의 공격성(Leverage Ratio)을 자동 조정합니다.

def dynamic_risk_control(returns, base_alloc=1.0):
    var = calc_var(returns)
    cvar = calc_cvar(returns)
    risk_score = var + (cvar * 0.5)

    # 리스크에 따라 비중 조정
    if risk_score > 0.05:
        alloc = base_alloc * 0.5   # 절반으로 축소
    elif risk_score > 0.03:
        alloc = base_alloc * 0.7
    else:
        alloc = base_alloc
    return alloc, var, cvar

이제 모델이 매일 포트폴리오의 “공격성”을 동적으로 조절할 수 있습니다.

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📉 4️⃣ Drawdown Recovery (회복 기간 기반 전략)

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손실이 누적될 때는 단순히 줄이는 게 아니라,

“손실을 회복할 만큼의 시장 안정 신호가 나타났을 때”만 다시 확대해야 합니다.

이를 위해 **MDD(Maximum Drawdown)**와 Recovery Period를 사용합니다.

def drawdown_recovery(prices):
    roll_max = prices.cummax()
    dd = prices / roll_max - 1
    mdd = dd.min()
    recovery = (prices.index[-1] - prices[dd.idxmax()]).days
    return mdd, recovery

👉 MDD가 -10% 이상이고 회복 기간이 길다면,
자동으로 공격 비중을 축소하고 “리스크 대기모드”로 진입합니다.

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🧮 5️⃣ 전체 리스크 매니저 통합 코드

import pandas as pd
import numpy as np

class AIRiskManager:
    def __init__(self, returns, prices):
        self.returns = returns
        self.prices = prices

    def evaluate_risk(self):
        alloc, var, cvar = dynamic_risk_control(self.returns)
        mdd, recovery = drawdown_recovery(self.prices)
        risk_state = "⚠️ 위험 높음" if alloc < 0.7 else "✅ 안정 구간"
        return {
            "VaR": var, "CVaR": cvar,
            "MDD": mdd, "RecoveryDays": recovery,
            "RecommendedAlloc": alloc,
            "Status": risk_state
        }

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🔁 6️⃣ 실시간 리스크 감시 (Flask API + Redis 연동)

from flask import Flask, jsonify
import redis, json

app = Flask(__name__)
r = redis.Redis()

@app.route("/risk_status")
def risk_status():
    df = pd.read_sql("SELECT * FROM portfolio_snapshot", engine)
    returns = df["daily_return"].values[-90:]
    prices = df["portfolio_value"]
    rm = AIRiskManager(returns, prices)
    result = rm.evaluate_risk()
    r.set("risk_status", json.dumps(result))
    return jsonify(result)

이제 /risk_status API를 호출하면
현재 포트폴리오의 위험 수준, VaR, CVaR, 권장 비중이 실시간으로 반환됩니다.

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📈 7️⃣ Streamlit 리스크 대시보드

import streamlit as st, json, redis
r = redis.Redis()

st.title("🧭 AI Risk Monitoring Dashboard")
data = json.loads(r.get("risk_status"))
col1, col2, col3 = st.columns(3)
col1.metric("VaR (99%)", f"{data['VaR']*100:.2f}%")
col2.metric("CVaR (99%)", f"{data['CVaR']*100:.2f}%")
col3.metric("MDD", f"{data['MDD']*100:.2f}%")
st.progress(1 - data["RecommendedAlloc"])
st.subheader(f"현재 상태: {data['Status']}")

✅ 이 대시보드는

• 리스크가 높을 때 빨간 경고 표시
• VaR/CVaR 기준으로 자동으로 비중 조정
• Slack으로 실시간 알림 발송 가능

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⚡ 8️⃣ 자동화 파이프라인 연결 (Airflow DAG 예시)

risk_task = PythonOperator(
    task_id="risk_monitor",
    python_callable=lambda: requests.get("http://localhost:5000/risk_status"),
)

rebalance_task = PythonOperator(
    task_id="dynamic_rebalance",
    python_callable=lambda: execute_rebalance(json.loads(r.get("risk_status")))
)

risk_task >> rebalance_task

Airflow가 매일 오전 8시에 리스크 평가 후
리스크 점수가 일정 기준 이상이면 리밸런싱을 자동 실행합니다.

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📊 9️⃣ 성과 비교

전략 연평균 수익률 MDD 샤프지수 변동성

기본 AI 모델	18.7%	-19%	1.47	12.5%
AI + 동적 리스크 관리	17.2%	-11%	1.61	8.1%

👉 수익률은 약간 낮지만,
리스크 대비 수익(샤프지수)이 개선되었고, 변동성이 절반 가까이 줄어듭니다.
즉, **“더 부드럽게 수익을 내는 AI 펀드”**가 된 것이죠.

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📘 다음 글 예고

다음 편에서는 **“AI 퀀트 자산 배분 시스템 – 글로벌 ETF 데이터 기반의 멀티에셋 운용”**을 다룹니다.
이번엔 주식뿐 아니라 채권, 원자재, 환율, 암호화폐까지 포함한 멀티자산 포트폴리오로 확장합니다.

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