📈 AI 퀀트 트레이딩 실전 운용 시나리오

📈 AI 퀀트 트레이딩 실전 운용 시나리오

— 백테스트 → 모델 결정 → 리스크 체크 → 주문 실행 → 모니터링까지, 실제 운용사의 프로세스를 그대로 따라간다

지난 글에서는 강화학습 기반의 자기진화형 트레이딩 AI까지 만들었습니다.
이제는 이 모델이 실제 시장에서 어떻게 동작하는지,
그리고 운용사가 실제로 어떻게 이 시스템을 굴리는지를 완전히 정리해보겠습니다.

말하자면 이번 글은,

“실제 퀀트 헤지펀드에서 일하는 매니저의 하루를 AI로 그대로 재현한 글”
이라고 생각하시면 됩니다.

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🌅 1️⃣ 하루 시작 – 전일 데이터 수집 & Pre-Market 체크

운용사는 시장이 열기 전에 전일 데이터를 먼저 정리합니다.
AI도 똑같습니다.

✔ 전일 데이터 수집

prices = yf.download(tickers, period="60d")["Adj Close"]
returns = prices.pct_change().dropna()

✔ 지표 업데이트

• 변동성(VIX)
• 금리(미국 10년물)
• 시장 지수(S&P500, 나스닥, KOSPI)
• 원자재 가격(WTI, 금)

✔ 전일 주문 실행 결과 반영

• fill 여부
• 실현손익
• 슬리피지 계산

trade_log = pd.read_sql("trade_log", engine)
portfolio = pd.read_sql("portfolio", engine)

실거래 데이터는 강화학습 모델의 다음 학습 소재가 됩니다.

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🧠 2️⃣ 전략 결정 단계 – AI 모델들의 "합의"

퀀트 펀드에서는 하나의 모델이 아니라,
여러 전략 모델들이 서로 의견을 내고 → 합의점을 찾는 방식으로 운용합니다.

AI 시스템도 이렇게 구성할 수 있습니다:

모델 역할

📌 Transformer 예측 모델	단기 방향성 예측
📌 AutoML 최적화 모델	시장 국면별 자산배분
📌 RL 트레이딩 모델	행동(매수/매도) 결정
📌 리스크 매니저	비중 조절

✔ 전략 신호 취합

signal_ml = ml_predict(prices)
signal_rl = rl_agent.act(current_state)
signal_macro = macro_model.predict_cycle()

✔ 신호 가중 평균

final_signal = (
    0.4 * signal_ml +
    0.4 * signal_rl +
    0.2 * signal_macro
)

“단기 → 중기 → 거시”를 균형 있게 반영한 하이브리드 전략이 완성됩니다.

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🛡 3️⃣ 리스크 관리 – VaR/CVaR 기반 자동 비중 조절

반응형

전략이 아무리 좋아도 리스크를 통제하지 못하면 운용 실패입니다.
리스크 매니저는 최종 신호를 받아 ‘지금 공격해야 할지, 방어해야 할지’를 결정합니다.

✔ 예: CVaR 기준 비중 축소

var, cvar = calc_var(returns), calc_cvar(returns)
risk_score = var + 0.5 * cvar

if risk_score > 0.05:
    leverage = 0.5
elif risk_score > 0.03:
    leverage = 0.7
else:
    leverage = 1.0

position_size = final_signal * leverage

상승장에도 레버리지 과다 방지,
하락장에는 비중 축소 후 현금 확보.

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📝 4️⃣ 주문 생성 – 포트폴리오 리밸런싱

신호와 리스크 스코어가 결정되면 AI는 주문을 생성합니다.

✔ 현재 vs 목표 비중 비교

current_alloc = portfolio_to_weights(portfolio)
target_alloc = position_size_to_weights(position_size)

diff = target_alloc - current_alloc

✔ 차이가 일정 기준을 초과하면 주문 생성

(불필요한 과도한 매매 방지)

orders = diff[abs(diff) > 0.02]

예:

AAPL  +4.2% → 매수  
TSLA  -3.7% → 매도  
GLD   +2.5% → 매수  

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💵 5️⃣ 주문 실행 – Slippage + Market Impact 반영

실전에서는 체결가는 예측한 가격 = 실제 체결 가격이 아닙니다.
그래서 다음 요소를 자동 반영해야 합니다.

✔ 슬리피지(Slippage)
✔ 시장 충격 비용(Impact)
✔ 유동성(Volume Constraint)

executed_price = round_price(
    midprice * (1 + slip_rate * side)
)

이렇게 체결된 가격으로 최종 포트폴리오를 업데이트합니다.

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📊 6️⃣ 실시간 모니터링 – Streamlit 대시보드

이제 우리가 만든 통합 대시보드가 살립니다.

• 실시간 PnL
• 리스크 지표
• 모델 버전
• 주문 로그
• 시장 변동성 상태
• 자산배분 차트

포트폴리오 전체가 “하나의 살아있는 AI”처럼 움직입니다.

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🌙 7️⃣ 장 마감 후 – 백테스트 & 학습 루프

시장이 닫힌 후 AI는 다음 작업을 합니다.

✔ 1) 일일 백테스트

새로운 전략 성능 평가

✔ 2) 강화학습 업데이트

실거래 로그를 경험으로 재학습

agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
agent.train()

✔ 3) 새 데이터 기반 AutoML 재튜닝

최적의 전략 파라미터 갱신

✔ 4) MLflow로 성능 평가 후

🔄 자동 “승격 or 폐기”

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🧬 8️⃣ 전체 루프 구조 – 완전 자율 운용

[ Pre-market ]
   ↓
[ AI 전략결정 ]
   ↓
[ 리스크 매니저 ]
   ↓
[ 주문 생성 ]
   ↓
[ 주문 실행 ]
   ↓
[ 실시간 모니터링 ]
   ↓
[ 장 마감 ]
   ↓
[ 강화학습 → AutoML → 모델 승격 ]
   ↓
[ 다음날 다시 시작 ]

인간이 하는 건 단 하나.
대시보드 확인뿐이다.
AI가 전체 거래 생태계를 자동으로 굴린다.

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🧠 다음 글 예고

다음 편에서는 **“개인 투자자를 위한 AI 퀀트 전략 적용법 – 소액, ETF, 적립식까지”**를 다룹니다.
여기까지는 기관급 시스템이었지만,
다음 글은 일반 투자자도 바로 적용 가능한 현실적인 AI 활용법을 전부 공개합니다.

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