퀀트 투자 입문, 20편 정리
3주 동안 이어온 입문 시리즈가 스무 편으로 끝났습니다. 처음부터 읽는 분과, 필요한 것만 찾는 분을 위해 한자리에 정리해 둡니다.
순서대로 읽도록 짰지만, 앞 다섯 편만 읽고 나면 나머지는 관심 가는 묶음부터 봐도 됩니다. 코드가 있는 글에는 결과를 낸 코드의 핵심 부분을 옮겨 두었고, 데이터 준비까지 포함한 전체 스크립트는 코드 페이지에 글별로 모아 두었습니다.
기초 — 규칙을 세우고 한 번 돌려보기
| 글 | 한 줄 | |
|---|---|---|
| ① | 퀀트 투자란 무엇인가 | 감이 아니라 숫자로 표현된 규칙으로 결정하는 것. 개인에게도 의미가 있는 이유 |
| ② | 수익률 계산, 제대로 알고 시작하기 | 10% 오르고 10% 떨어지면 본전이 아니다. 단순·로그·연율화 |
| ③ | 백테스트란 무엇인가 | 과거 데이터로 규칙을 시험하는 것, 그리고 그 시험이 답하지 못하는 것 |
| ④ | 모멘텀이란 무엇인가 | 오르던 것이 더 오른다는 관찰. 상대 모멘텀과 절대 모멘텀의 차이 |
| ⑤ | 첫 백테스트: 절대 모멘텀을 코드 30줄로 | 코스피로 돌린 첫 백테스트. 결과보다 “빠진 것 네 가지”가 핵심 |
데이터를 받는 방법은 시리즈 밖의 FinanceDataReader 글에 있습니다.
함정 — 백테스트가 거짓말하는 방법들
| 글 | 한 줄 | |
|---|---|---|
| ⑥ | 거래 비용과 슬리피지 | 수수료·세금·슬리피지 세 겹. 비용을 넣으면 성과가 어디까지 깎이는가 |
| ⑦ | 과최적화, 가장 유혹적인 함정 | 여러 후보 중 가장 좋은 것을 고르면 그 숫자에는 운이 섞여 있다 |
| ⑧ | 위험 지표 완전 정복 | 변동성, MDD, 샤프비율, 칼마비율. 수익률 하나로 전략을 고르지 않는 법 |
| ⑨ | 미래 참조 편향의 여러 얼굴 | shift(1) 하나로 끝나지 않는다. 시점이 어긋나는 다섯 가지 경로 |
| ⑩ | 생존 편향, 사라진 종목들이 만드는 착시 | 지금 살아남은 종목으로 과거를 돌리면 왜 성과가 부풀려지는가 |
자산 배분 — 섞는 이유를 숫자로
| 글 | 한 줄 | |
|---|---|---|
| ⑪ | 자산 배분 기초 | 주식과 채권을 섞으면 위험이 비중에 비례해서 줄지 않는다. 훨씬 더 준다 |
| ⑫ | 리밸런싱은 정말 효과가 있을까 | 매월이 최선이 아니었다. 밴드 방식과 빈도별 결과 |
| ⑬ | 상관관계와 분산투자의 수학 | 항이 세 개뿐인 식. 상관계수가 낮을수록 왜 변동성이 줄어드는가 |
팩터 — 어떤 주식이 더 벌었나
| 글 | 한 줄 | |
|---|---|---|
| ⑭ | 밸류 팩터 | 94년치 평균은 통했지만 2007~2020년 13년은 무너졌다 |
| ⑮ | 퀄리티 팩터 | 좋은 회사와 좋은 주식은 다르다. 밸류가 무너진 구간에서 퀄리티는 버텼다 |
| ⑯ | 저변동성 팩터 | 베타 2.2배에 수익은 오히려 낮았다. 증권시장선이 평평한 이유 |
| ⑰ | 사이즈 팩터 | 1981년 발표 후 40년은 연 0.28%. 프리미엄의 대부분은 1월에서 나왔다 |
| ⑱ | 멀티팩터 | 다섯 팩터 균등 혼합으로 샤프 0.55 → 0.89. 최적화한 비중은 균등에 졌다 |
배분 전략 — 두 개의 극단
| 글 | 한 줄 | |
|---|---|---|
| ⑲ | 듀얼 모멘텀 | 주식과 같은 수익에 절반의 낙폭. 그러나 코로나에서는 주식보다 더 잃었다 |
| ⑳ | 올웨더 포트폴리오 뜯어보기 | 60/40 위험의 87%는 주식이다. 위험을 고르게 나누면 올웨더처럼 채권이 많은 비중이 나온다 |
스무 편에서 확인한 것 다섯 가지
1. 어느 팩터도 항상 통하지 않았다. 밸류는 2007~2020년에 무너졌고, 저변동성은 2000년 이전에는 뚜렷하지 않았으며, 사이즈는 논문 발표 이후 사실상 사라졌습니다. 전체 기간 평균은 언제나 특정 구간이 만든 결과였습니다.
2. 섞으면 수익이 늘어나는 게 아니라 흔들림이 줄어든다. 다섯 팩터를 균등하게 섞었을 때 산술 평균 수익률은 개별 팩터의 평균(연 3.94%) 그대로였고, 변동성은 평균 9.9%에서 4.4%로 줄어서 샤프가 올랐습니다. 연복리(CAGR) 수익률도 3.92%로 산술 평균과 거의 같았습니다. 변동성이 크면 복리 수익률이 산술 평균보다 낮아지는데(대략 분산의 절반만큼), 섞어서 흔들림이 줄면 그 손실도 함께 줄기 때문입니다. 분산투자가 주는 것은 항상 이것입니다.
3. 과거 데이터로 고른 최적값은 대개 단순한 규칙에 진다. 워크포워드로 매년 다시 계산한 최적 비중이 5분의 1씩 나눈 것보다 성과가 낮았습니다. 룩백 3개월이 12개월보다 좋아 보이는 표도 일곱 개 중 가장 좋은 것을 고른 결과입니다.
4. 방어 전략은 자신이 전제한 계절에서만 방어한다. 듀얼 모멘텀은 몇 달에 걸친 하락을 세 번 피했지만 1987년 블랙먼데이에는 주식과 거의 같이 잃었고(-25.2%) 한 달 만에 끝난 코로나에서는 주식보다 더 잃었습니다. 올웨더는 네 번의 위기에서 플러스였지만 주식과 채권이 같이 떨어진 2022년에 -17.6%였습니다.
5. 백테스트에서 빠진 현실은 대개 성과를 깎는 쪽으로 작용한다. 거래 비용을 넣자 모멘텀의 CAGR이 5.91%에서 5.37%로 줄었고, 생존 편향과 미래 참조는 걸러내지 않으면 성과를 부풀립니다. 첫 백테스트에서 0으로 둔 현금 이자처럼 반대로 작용하는 것도 있었지만 드물었습니다.
다루지 못한 것
이 시리즈는 미국 공개 데이터(실러, 파마-프렌치, LBMA)와 코스피 지수로만 돌렸습니다. 팩터 글(⑭~⑱)과 듀얼 모멘텀은 2020년 7월에서 끝나는 Fama-French 파일 사본을 썼고, 실러 데이터를 쓴 자산 배분 글들도 2023년에서 끝나므로 그 뒤 구간은 이 글들에 없습니다. 한국 개별 종목의 재무 데이터, 실제 매매로 이어지는 파이프라인, 세금도 손대지 않았습니다. 그것들은 다음 시리즈 퀀트 실전에서 다뤘습니다. 첫 글은 pykrx로 한국 종목 재무 데이터를 받아오는 방법이고, 열 편 전체는 퀀트 실전, 10편 정리에 모아 두었습니다.
2026-09-28 수정: 멀티팩터 요약을 수익률 하락이 아니라 개별 팩터 평균 수익 유지와 변동성 감소로 바로잡고, 빠진 현실은 성과를 깎는 쪽으로만 작용한다고 단정했던 다섯째 항목을 거래 비용 사례(CAGR 5.91%에서 5.37%)와 예외를 담아 고쳤습니다.
2026-10-22 수정: 넷째 항목의 듀얼 모멘텀 요약에 전략의 최대 낙폭(-25.2%)이 나온 1987년 블랙먼데이 구간을 더했고, ⑳ 올웨더 요약의 ‘올웨더의 비중은 그 계산에서 나온다’를 올웨더 글의 수정에 맞춰 ‘위험을 고르게 나누면 올웨더처럼 채권이 많은 비중이 나온다’로 고쳤습니다.
이 글은 학습과 정보 공유 목적으로 작성되었으며, 특정 종목이나 상품에 대한 투자 권유가 아닙니다. 투자의 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.