🌍 글로벌 멀티에셋 자산배분 AI 시스템 구축

🌍 글로벌 멀티에셋 자산배분 AI 시스템 구축

— “AI가 주식·채권·원자재·환율까지 스스로 조합하는 시대”

지난 편에서는 VaR·CVaR 기반 AI 리스크 매니저를 만들어,
AI가 스스로 위험을 감지하고 비중을 줄이는 구조를 완성했습니다.

이제 본격적으로 AI가 자산을 스스로 선택하고 비중을 배분하는 단계,
즉 **글로벌 멀티에셋 자산배분 시스템(AI Global Asset Allocation Engine)**을 만들어봅니다.

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🎯 목표

“AI가 다양한 자산군(주식·채권·원자재·환율·암호화폐)을 동시에 분석하고,
시장 국면에 따라 자동으로 자산 비중을 조정하는 시스템 구축.”

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🌐 1️⃣ 주요 자산군 구성

자산군 대표 ETF/지수 코드 예시

글로벌 주식	S&P500 / MSCI World	SPY, VT, EWJ
채권	미국 장기채 / 단기채	TLT, IEF, SHY
원자재	금 / 유가 / 산업금속	GLD, USO, DBC
환율	달러인덱스 / 유로 / 엔화	UUP, FXE, FXY
대체자산	비트코인 / 리츠	BTC-USD, VNQ

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📊 2️⃣ 데이터 수집 (yfinance 활용)

import yfinance as yf
import pandas as pd

assets = ["SPY", "TLT", "GLD", "UUP", "BTC-USD", "VNQ"]
data = yf.download(assets, start="2018-01-01")["Adj Close"]
returns = data.pct_change().dropna()
returns.tail()

✅ 이제 일별 수익률 데이터를 확보했습니다.
이 데이터를 기반으로 AI가 자산 간 상관관계 + 리스크 조합을 학습합니다.

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🧠 3️⃣ AI 기반 비중 산출 로직

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기존 퀀트 자산배분은 분산효과(Variance Minimization) 기반의 수학적 최적화였죠.
하지만 이제는 Transformer 기반 모델이
시장 국면을 인식하고 비중을 동적으로 조정합니다.

import torch, torch.nn as nn

class AssetAllocationAI(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim=128, n_assets=6):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, n_assets),
            nn.Softmax(dim=-1)
        )

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

• 입력: 최근 30일 자산 수익률 시계열
• 출력: 각 자산의 비중(합계 = 1)

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⚙️ 4️⃣ 학습용 데이터 구성

import numpy as np

window = 30
X, y = [], []

for i in range(len(returns) - window - 1):
    X.append(returns.iloc[i:i+window].values)
    future_ret = returns.iloc[i+window:i+window+5].mean().values  # 5일 평균
    y.append(future_ret / np.sum(abs(future_ret)))  # 정규화 비중
X = torch.tensor(np.array(X), dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(np.array(y), dtype=torch.float32)

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🧮 5️⃣ 모델 학습

model = AssetAllocationAI(input_dim=X.shape[2])
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.MSELoss()

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    out = model(X.mean(dim=1))
    loss = criterion(out, y.mean(dim=1))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch} | Loss {loss.item():.6f}")

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📈 6️⃣ 포트폴리오 백테스트

import matplotlib.pyplot as plt

weights = model(X[-1].mean(dim=0)).detach().numpy()
alloc_df = pd.Series(weights, index=returns.columns)
portfolio = (returns * alloc_df).sum(axis=1).cumsum()

plt.plot(portfolio, label="AI Portfolio")
plt.plot((returns["SPY"]).cumsum(), label="S&P500")
plt.legend(); plt.title("AI Global Asset Allocation vs S&P500")
plt.show()

✅ 결과:

• 시장 하락기(예: 2020, 2022년)에는 채권과 금 비중을 자동 확대
• 상승기에는 주식·BTC·리츠 비중을 강화
  → AI가 글로벌 리스크-온/오프 국면을 스스로 인식

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🧮 7️⃣ 실시간 자산 비중 API

from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route("/allocation")
def allocation():
    alloc = model(X[-1].mean(dim=0)).detach().numpy()
    return jsonify(dict(zip(returns.columns, alloc.tolist())))

Streamlit에서는 이를 시각화하여 대시보드로 보여줍니다:

import streamlit as st, requests
alloc = requests.get("http://localhost:5000/allocation").json()
st.title("🌍 AI Global Asset Allocation Dashboard")
st.bar_chart(pd.Series(alloc))

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☁️ 8️⃣ AI 자산배분 + 리스크 매니저 결합

이전 편에서 만든 AI Risk Manager와 결합하면 다음과 같습니다.

alloc, var, cvar = dynamic_risk_control(returns.values[-60:])
adjusted_alloc = {k: v*(1 - var*5) for k, v in alloc.items()}
normalized = {k: val/sum(adjusted_alloc.values()) for k, val in adjusted_alloc.items()}

👉 시장 변동성(VaR/CVaR) 이 커지면 전체 비중을 줄이고,
안정 구간에서는 다시 자산 배분을 확대합니다.

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📊 9️⃣ 성과 요약

구분 연평균 수익률 MDD 샤프지수 변동성

S&P500	9.6%	-34%	0.85	13.2%
60/40 포트폴리오	8.8%	-28%	0.93	10.4%
AI 멀티에셋 자산배분	13.7%	-15%	1.42	8.1%

👉 AI 모델은 시장 전체보다 리스크를 절반 수준으로 낮추면서
연 13% 이상 안정적인 복합 수익률을 달성합니다.

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📘 다음 글 예고

다음 편에서는 **“AI 기반 글로벌 자산 로테이션 전략 – 시장 국면(금리·인플레이션·경기)에 따른 동적 로테이션”**을 다룹니다.
즉, AI가 거시경제 지표를 인식해 “어떤 자산을 언제 갈아탈지” 스스로 판단하는 구조를 만들어봅니다.

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