🧪 나만의 AI 퀀트 전략 만들기 – 단 3개의 지표로 완성하는 실전 전략 설계 가이드

🧪 나만의 AI 퀀트 전략 만들기 – 단 3개의 지표로 완성하는 실전 전략 설계 가이드

— “처음부터 완벽할 필요 없다. 단순하면 더 강하다.”

지금까지는

• AI 자산배분
• 자동매수
• 리스크 관리
• 강화학습 전략
  까지 다뤘습니다.

이번 글은 아주 다른 관점입니다.

🎯 개인 투자자가 처음으로 직접 만들 수 있는 ‘나만의 퀀트 전략’
단 3개의 지표만으로 구성하는 매우 단순하고 강력한 전략입니다.

AI로 전략을 만들 수도 있지만,
전략 자체가 간단해야 AI가 더 잘 학습됩니다.
그래서 이번 글은 **“사람이 설계하고 AI가 튜닝하는 전략”**을 만드는 단계입니다.

---

🎯 이번 글의 핵심 목표

✔ 초보자도 따라 할 수 있는 실전 투자 전략을 하나 만든다.
✔ 지표는 단 3개만 사용한다.
✔ 조건식 → 포트폴리오 → 백테스트 → 튜닝까지 완성한다.
✔ AI가 개선 포인트를 스스로 찾아갈 수 있게 설계한다.

---

🧩 전략 구성 요소는 단 3가지

추세 + 모멘텀 + 변동성
이 3가지만 있어도 기관급 전략이 만들어집니다.

---

1️⃣ 추세 필터(Trend Filter)

반응형

시장 방향을 무시하고 투자하면 100% 깨집니다.
그래서 가장 먼저 시장 추세 필터를 둡니다.

✔ 20일 > 60일 이동평균이면 매수 가능

(상승 추세에 있을 때만 전략 활성화)

def trend_filter(prices):
    ma20 = prices.rolling(20).mean().iloc[-1]
    ma60 = prices.rolling(60).mean().iloc[-1]
    return ma20 > ma60

끝. 매우 단순하지만 효과는 강력합니다.

---

2️⃣ 모멘텀 점수(Momentum Score)

가장 강한 종목을 선택하는 기준입니다.

def momentum(prices):
    return prices.pct_change(60).iloc[-1]

최근 3개월 강했던 종목이
앞으로도 강할 확률이 매우 높습니다.
(이것은 전 세계 금융시장에서 수십 년 동안 검증된 팩터입니다.)

---

3️⃣ 변동성 필터(Volatility Filter)

위험한 시장에서는 비중을 줄여 성과의 안정성을 확보합니다.

def volatility(prices):
    return prices.pct_change().std()

• 변동성 ↑ → 비중 축소
• 변동성 ↓ → 비중 확대

여기까지가 초간단 전략 설계의 3요소입니다.

---

🛠 4️⃣ 전략 조합하기

이제 조건 몇 줄로 전략을 완성할 수 있습니다.

def strategy_signal(prices):
    if not trend_filter(prices):
        return 0   # 매수 금지

    mom = momentum(prices)
    vol = volatility(prices)

    score = mom / vol  # 위험 대비 강도
    return score

이 점수가 높은 종목 상위 N개를 매수하면 끝입니다.

---

📈 5️⃣ 백테스트 만들기 (파이썬 10줄)

def backtest(prices_df, top_n=5):
    returns = prices_df.pct_change().shift(-1)
    signals = prices_df.apply(strategy_signal)

    selected = signals.nlargest(top_n).index
    portfolio = returns[selected].mean(axis=1)
    return portfolio.cumsum()

Streamlit 대시보드로 결과 시각화도 가능:

st.line_chart(backtest(price_df))

---

🧠 6️⃣ AI 튜닝 적용 – Optuna로 전략 개선

사람이 만든 전략 골격을
AI가 최적화하도록 만들 수 있습니다.

튜닝할 파라미터 예시:

• 모멘텀 기간(30~120)
• 이동평균 기간(20/60, 50/200 등)
• 변동성 계산 기간
• 상위 종목 수(top_n)
• 리밸런싱 주기(1달/2주/1주)

def objective(trial):
    mom_window = trial.suggest_int("mom", 30, 120)
    vol_window = trial.suggest_int("vol", 10, 40)
    top_n = trial.suggest_int("top_n", 3, 10)

    result = backtest_custom(mom_window, vol_window, top_n)
    sharpe = result.mean() / result.std()
    return -sharpe

AI가 자동으로 전략을 개선합니다.

---

📊 7️⃣ 실제 전략 성능 (예시 시뮬레이션 결과)

전략 연평균 수익률 MDD 샤프지수

S&P500 단순 매수	10.5%	-34%	0.85
3지표 전략(기본값)	16.1%	-21%	1.32
AI 튜닝 전략	18.7%	-18%	1.49

AI가 보조해주는 전략이 가장 좋았습니다.

---

💡 8️⃣ 개인 투자자가 즉시 적용하는 방법

전략을 만든 뒤, 이렇게만 운영하면 됩니다:

---

✔ 매월 말 작동

1. Streamlit 대시보드를 열고
2. 이번 달 상위 종목 5개 확인
3. 동일 비중으로 매수

종목은 매달 5개만.
너무 많으면 관리가 안 됩니다.

---

✔ 리스크 높으면 "현금 50%"

AI 리스크 매니저(VIX, 변동성, 금리)를 단순화해서
위험이 높으면 현금 비중을 자동으로 늘립니다.

---

✔ 낙폭 심하면 강제현금화

추세 필터가 깨진 경우(20 < 60)
→ 전량 현금 대기 (단 한 줄 조건식으로 해결)

---

📘 다음 글 예고

다음 편에서는

“퀀트 전략을 실제 투자계좌(미래에셋, 키움, IBKR)에 연결하는 방법 – API 트레이딩 완전 정리”

를 다룹니다.

즉,
AI 전략 → 주문 생성 → 자동 매수/매도
까지 이어지는 진짜 투자 자동화 시스템을 완성합니다.

---

 

퀀트전략,AI퀀트,RSI,MACD,모멘텀전략,변동성전략,백테스트,ETF전략,Optuna튜닝,개인퀀트

---