월가아재 퀀트투자의 허와 실로 내 퀀트 점검하기 (상)

 

 

 

월가아재 유튜버가 퀀트 투자의 허와 실에 대해 1시간에 가까운 영상을 2편을 선보였다.

퀀트를 계속적으로 공부해 가는 시점에서 나의 퀀트 전략을 이 영상을 통해 점검해보려고 한다.

 

링크 : 월가아재 퀀트 투자의 허와 실 (상)

1. 퀀트의 분류

 - 초고빈도 매매 (Ultra High Frequent Trading), 서버 Colocation, 기계어 레벨 코딩, 하드웨어
 

 - 알고리즘 트레이딩 (MACD,RSI, 기술적 지표)

 

 - 통계적 차익 거래: 페어 트레이딩, 통계적 모델

 

 - 팩터 투자: 모멘텀 팩터, 가치 팩터 들

 

월가 아재에서는 위와 같이 퀀트를 분류했다. 초 고빈도 매매와 통계적 차익 거래는 어떤 건지 잘 모르는 영역이고
알고리즘 트레이딩은 뉴지스탁의 젠 포트를 통해 투자를 하는 것이라 생각해 볼 수 있을 것 같고 
팩터 투자는 퀀트킹을 통해 투자하는 것이라 생각해 볼수 있을 것 같다. 
알고리즘 트레이딩은  진지하게 투자 하는 영역이 아니어서 팩터 투자에 대해 점검해보려고 한다.

2. 퀀트의 원칙

- 투자 아이디어 / 가설

- 백테스팅

- 실전매매

- 리스크 관리

퀀트의 원칙은 4가지 단계로 이루어진다.
투자 아이디어는 가치 팩터, 퀄리티 팩터, 모멘텀 팩터 등등을 활용한 투자 아이디어로 전략을 짰고, 
퀀트킹으로 백테스팅을 진행하였고, 실전 매매에 돌입했다. 
자금 관리에 대한 계획도 세워 리스크 관리도 했다.
나름 퀀트의 원칙은 지킨 것 같다. 그렇다 나름 퀀트란 것을 한 것 같다. 다행이다~ㅎ

3. 퀀트 투자에서 조심할 점 10가지

- 데이터를 의심하라.

- 미래를 먼저 바라보지 마라.

- 과 최적화를 피하라.

- 검증 기회는 단 한번뿐이다.

- 시대는 변한다.

- 퀀트도 자신을 절제해야 한다.

- 비퀀트적 언어로 전략을 설명하기.

- 나를 여러 각도에서 의심하라.

- 벤치마크를 제대로 설정하라.

- 전략을 분산하라.

퀀트 투자에서 주의해야 할 점 10가지를 나의 전략에 맞추어 점검해보자.

1) 데이터를 의심하라

 

퀀트 생존자 편향

구글 야후 파이낸스 등에서 얻은 데이터는 무척이나 더럽고 오류가 많다.
그리고 데이터 클리닝에는 사람의 주관적 판단과 편향도 들어가기 마련이다.


현재 내가 쓰고 있는 데이터는 퀀트킹에서 제공해주고 있는 데이터이다.
그래서 데이터의 출처나 데이터가 얼마나 무결한지에 대해서는 알 수 없다. ㅠㅠ
그리고 퀀트킹에서 제공해주는 데이터는 생존자 편향을 갖고 있는 데이터이다.


생존자 편향이란 파산한 기업 데이터를 빼고 현재 생존한 기업의 데이터만을 가지고 있다는 것이다.
이러한 데이터를 가지고 백테스팅 시 수익률이 뻥튀기되는 경향이 있으며 기간이 길어질수록 더 큰 문제가 된다.
현재까지는 딱히 데이터를 구할 수 있는 방법을 모르기 때문에 퀀트킹 데이터를 사용해야 한다.


앞으로는 퀀트킹에서 제공해주는 일별 퀀트 데이터를 로컬에 모아 코딩이나 백테스팅을 해봐야 할 것 같다.  
사실 데이터의 무결성에 대해 눈 가리고 있었던 측면이 있었는데 이번 기회로 나의 전략을 일별 퀀트 데이터를 통해 점검해봐야겠다.

-> TODO List : 생존자 편향이 없는 일별 퀀트 데이터를 추출하여 현재 쓰고 있는 전략의 알파를 측정해보자.
    

2)   미래를 먼저 바라보지 마라.

전략을 세울 때 현재의 매매 시점에서 획득한 정보를 갖고 백테스팅 시 그 정보가 과거에는 알 수 없는 정보임에도 사용하는 경우를 이야기한다. 

예를 드는 것이 현재 기준 코스피 시가총액 상위 100위 종목을 필터 하고 PER 15 미만인 주식만 사는 전략일 때 과거 10년 동안 백테스팅을 해봤더니 수익률이 좋았다. 

여기에서의 문제점은 현재 기준 코스피 시가총액 상위 100위 종목이 과거에는 상위 100위와 다를 수 있다는 것이다.

나의 전략을 생각해 보았을 때 이 부분은 문제없어 보인다. 

3) 과 최적화를 피하라

 

퀀트 과최적화

모집단의 데이터에서 샘플 데이터를 뽑아서 전체 샘플 데이터들을 추종하는 모델을 만들 때 Underfit or Optimal or Overfit이 될 수 있다는 것이다.

모든 백테스팅은 어느 정도는 과 최적화 문제를 가지고 있고, 완전히 제거하는 것은 불가능 하나 이 문제를 최대한 Optimal 하도록 모델을 fitting 해야만 한다.

방법으로는 Out of Sample (OOS) 샘플 외 데이터를 이용하는 방법이 있다.
2015년 9월 - 2021년 9월 데이터에서 수익률 좋은 전략을 찾아 2021년 10월부터 매매시작하는 것이 아니라 2014년 9월 - 2020년 9월 학습데이터에서 수익률 좋은 전략을 찾아 2020년 10월 - 2021년 9월 검증 데이터를 갖고 백테스팅을 해보고 그결과가 좋으면 2021년 10월 부터 실전 매매에 돌입한다는 것이다.

모든 데이터를 이용해서 전략을 만들고 바로 실전매매라는 생각을 하고 있었는데 학습 데이터와 검증 데이터를 나누고 전략을 점검하는 생각은 참으로 참신한 것 같다. 나의 전략을 점검해봐야겠다.

 

-> TODO List: 학습 데이터와 검증 데이터를 나누고 학습 데이터로 전략을 찾고 검증 데이터로 백테스팅을 해보자.

4) 검증 기회는 단 한번뿐이다. 

 

퀀트 과최적화

Training Sample은 모델의 복잡도가 높아질수록 예측 에러가 낮아지는데 Test Sample은 모델의 복잡도가 높아질수록 예측 에러가 높아지는 경향이 있다는 그래프이다.  다만 오차가 커진다는 것은 수익률이 낮아진다는 것과는 다르다. 즉, 백테스팅을 엉망으로 하면 할수록 백테스팅 수익률 vs 미래 수익률의 격차가 커진다는 뜻이지 그 격차는 무작위적으로 더 높을 수도 낮을 수도 있다는 것이다. 

이러한 내용은 알고 있다. 다만 어떻게 모델의 복잡도가 적절한지를 판단할 도구를 모를 뿐이었다. 여기서는 아래와 같은 방법을 제시해주었다. 참으로 신박하다!!ㅎ

과 최적화를 피할 수 있는 방법을 소개 

퀀트 과최적화

완전 베리 굿굿!! 방식이다. 나는 현재 전략을 짤 때 팩터들을 특정 K값을 사용하여 Filter하지 않고 있다. 위와 같은 방법으로 특정 K값을 찾아보는 것은 매우 좋은 방법 같다.
 
검증 데이터로 백테스팅은 오직 1번만 돌린다!! 

오키~ 이 부분도 명심하고 백테스팅을 진행해야겠다. 
   

 

-> TODO List: 특정 팩터에 대한 K값을 구할 때 위와 같은 방식을 사용해 구하자.

5. 시대는 변한다.

시장의 성질은 변화할 수 있으며 그것을 발생시킬 수 있는 요인들은 시장 플레이어들의 변화 (코로나 이후 개미들의 유입, Gamestop 사태 하의 공매도 전략), 제도 및 규제 변화 (금융위기 이후 투자 은행의 프랖매매 금지  및 파생상품시장 변화), 외생적인 이벤트(오일쇼크), 거시 경제적 변화 (부채비율 상승, 고금리 >  저금리 시대), 신기술의 등장 및 산업 구조 변화 (전기차, ESG)등이 있다. 

여기서 내가 쓰고 있는 팩터의 데이터가 시장의 변화에 따라 어떻게 작용하는지를 알고 데이터의 기간을 정해야 한다는 것을 배웠다. 예를 들어 가치 팩터가 승승장구하는 시장일 때 수익 팩터를 사용하는 것은 안 좋다는 것이다. 

음... 그렇다면 내가 쓰는 팩터들을 분석하여 시장의 변화에 둔감한 녀석들을 쓰도록 해봐야겠다. 그런데 사실 시장 성질 자체를 현재 내가 분석할 수 있는지도 의문이긴 하다. 요 부분은 적용이 어려울 것 같아 보이긴 하는데 내공이 쌓이면 가능할 수도 있을 듯한다.

여하튼 그래서 여기서 추천하는 것은 시장의 성질이 비슷한 시기를 구하려면 긴 시간보다 짧은 시기를 가지고 백테스팅을 선호해보는 것을 추천하고 있다. 

흠.. 14년 정도의 백테스트 기간을 갖고 계속적으로 진행했던 터라 3~5년 정도의 백테스트 기간으로 투자하라 하면 거부반응이 생기는 것 같다. 
이 영역은 좀 생각의 정리가 필요할듯하다.

아니면 시장의 큰 타격을 주었던 코로나 시기라던지 금융 위기라던지 그 전 후를 기점으로 전략의 알파가 살아있는지를 살펴보면 좋을 것 같기도 하다.

 

-> TODO List: 코로나 시기나 금융위기와 같은 시장의 변화를 줄 수 있는 변곡점에서 전략의 전 후의 알파가 살아있는지 확인해보자 


10가지 중 5가지 점검을 해보았다. 이 정도만 해도 해보고 싶은 것들이 주르륵 엄청 많다.
(하) 편에서는 나머지 5가지를 살펴보도록 하겠다.