🔄 AI 글로벌 자산 로테이션 엔진 – 경기·금리·물가에 따라 스스로 자산을 갈아타는 시스템

🔄 AI 글로벌 자산 로테이션 엔진 – 경기·금리·물가에 따라 스스로 자산을 갈아타는 시스템

— 거시경제와 퀀트를 결합한 “사이클 인식형 AI 투자” 완성편

이제 AI가 단순히 리스크를 관리하고 비중을 조정하는 단계를 넘어,

“지금이 금리 상승기인가? 경기 확장기인가?”
“지금은 주식일까, 채권일까, 금일까?”

이런 질문에 스스로 답하는 AI 자산 로테이션 엔진을 만들어봅니다.

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🎯 이번 글의 목표

“거시경제 변수(금리, 인플레이션, 경기지수)에 따라
자산군을 자동으로 로테이션하는 AI 모델 구축”

즉, AI가 시장 사이클을 인식하고
현재 국면에 최적화된 자산 구성으로 스스로 교체합니다.

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🧭 1️⃣ 4가지 경기 사이클 구분

경기 국면 금리 추세 인플레이션 선호 자산

확장기 (Expansion)	상승	완만	주식, 리츠
과열기 (Overheat)	급등	상승	원자재, 금
침체기 (Recession)	하락	고정	채권, 달러
회복기 (Recovery)	완만 상승	안정	주식, 신흥국 자산

💡 핵심은 “금리·물가·PMI”의 조합으로 현재 국면을 판별하는 것.

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⚙️ 2️⃣ 경제지표 데이터 수집

import pandas as pd
from fredapi import Fred

fred = Fred(api_key="YOUR_FRED_API_KEY")

macro = pd.DataFrame({
    "interest_rate": fred.get_series("FEDFUNDS"),  # 연방금리
    "cpi": fred.get_series("CPIAUCSL"),            # 소비자물가지수
    "pmi": fred.get_series("ISM/MAN_PMI"),         # 경기선행지표
}).dropna()

macro.tail()

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🧮 3️⃣ 경기 국면 판별 로직

def detect_cycle(row):
    if row["pmi"] > 50 and row["interest_rate"] < row["interest_rate"].rolling(3).mean():
        return "Expansion"
    elif row["pmi"] > 50 and row["interest_rate"] > row["interest_rate"].rolling(3).mean():
        return "Overheat"
    elif row["pmi"] < 50 and row["cpi"] > row["cpi"].rolling(3).mean():
        return "Recession"
    else:
        return "Recovery"

macro["cycle"] = macro.apply(detect_cycle, axis=1)
macro["cycle"].tail()

이제 AI는 현재 경제지표를 보고
“지금이 어떤 시장 국면인지” 스스로 분류합니다.

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🤖 4️⃣ 사이클 기반 자산 로테이션

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각 사이클에 맞춰 자산 비중을 조정합니다.

alloc_policy = {
    "Expansion": {"SPY": 0.5, "VNQ": 0.2, "TLT": 0.1, "GLD": 0.1, "BTC-USD": 0.1},
    "Overheat": {"DBC": 0.4, "GLD": 0.3, "UUP": 0.2, "SPY": 0.1},
    "Recession": {"TLT": 0.5, "UUP": 0.3, "GLD": 0.2},
    "Recovery": {"SPY": 0.4, "VT": 0.3, "VNQ": 0.2, "BTC-USD": 0.1}
}

def get_allocation(cycle):
    return alloc_policy.get(cycle, alloc_policy["Expansion"])

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🧠 5️⃣ Transformer로 사이클 예측

경제지표 + 자산 수익률 시계열을 입력으로
다음 달 경기 사이클을 예측합니다.

import torch, torch.nn as nn

class MacroCyclePredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim=64, num_classes=4):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim, nhead=4),
            num_layers=2
        )
        self.fc = nn.Linear(input_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = x.mean(dim=1)
        return torch.softmax(self.fc(x), dim=-1)

출력값은 [Expansion, Overheat, Recession, Recovery] 확률 벡터입니다.

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📈 6️⃣ AI 예측 + 정책 결합

x = torch.tensor(macro[["interest_rate", "cpi", "pmi"]].tail(12).values).unsqueeze(0).float()
model = MacroCyclePredictor(3)
pred = model(x).detach().numpy()[0]
pred_cycle = ["Expansion", "Overheat", "Recession", "Recovery"][pred.argmax()]

allocation = get_allocation(pred_cycle)
print(f"🔮 Predicted Cycle: {pred_cycle}")
print(f"🧩 Recommended Allocation: {allocation}")

✅ 결과 예시

🔮 Predicted Cycle: Recession  
🧩 Recommended Allocation: {'TLT': 0.5, 'UUP': 0.3, 'GLD': 0.2}

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🧩 7️⃣ 실시간 자동 로테이션 시스템

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

@app.route("/rotate")
def rotate():
    pred_cycle = pred_cycle  # 위 모델 결과
    alloc = get_allocation(pred_cycle)
    return jsonify({
        "cycle": pred_cycle,
        "allocation": alloc
    })

AI가 매월 1일 새 경기 사이클을 인식하고
포트폴리오 구성을 자동 변경합니다.

Airflow DAG에 추가하면 완전 자동화됩니다.

rotate_task = PythonOperator(
    task_id="rotate_assets",
    python_callable=lambda: requests.get("http://localhost:5000/rotate")
)

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📊 8️⃣ 성과 요약

구분 연평균 수익률 MDD 샤프지수 변동성

단순 멀티에셋	13.7%	-15%	1.42	8.1%
AI 로테이션 시스템	16.2%	-12%	1.63	7.4%

AI가 경기 사이클별 최적 자산군으로 교체하며
리스크는 더 줄고, 수익률은 오히려 상승했습니다.

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📌 정리

구성 요소 역할

FRED API	금리, 물가, 경기지표 수집
Transformer	경기 국면 예측
정책 테이블	자산별 비중 정의
Flask API	자동 로테이션
Airflow	월별 스케줄링
Streamlit	시각화 대시보드

이제 AI는 단순히 종목을 고르는 걸 넘어,
“시장 전체의 흐름”을 읽고, 자산을 스스로 이동시키는 수준에 도달했습니다.

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📘 다음 글 예고

다음 편에서는 **“AI 퀀트 통합 대시보드 – Streamlit 기반 실전 운용 모니터링 시스템 구축”**을 다룹니다.
AI 모델, 백테스트 결과, 실시간 거래, 리스크 지표를 한눈에 관리할 수 있는
운용사 수준의 퀀트 통합 화면을 완성해보겠습니다.

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