[미주] 퀀트 투자 목표 정리 - 액티브 vs 패시브 균형 전략
관
관리자
Lv.1
02-04 22:36
·
조회 5
·
추천 0
퀀트 투자 목표 정리
quant투자 폴더 분석 결과 (2026-02-05)
🎯 핵심 목표
"데이터 기반의 체계적인 투자 시스템 구축 + 장기 자산 배분"
두 가지 접근법을 병행:
- 액티브: 퀀트 전략으로 단기/중기 매매 신호 생성
- 패시브: 보글헤드 방식의 장기 자산 배분
📊 현재 구축한 시스템
트레이딩 시스템 구조
[Oracle Cloud VM] ──30분마다──▶ [신호 체크] ──변경시──▶ [Discord 알림]
│
▼
24시간 무료 실행 (월 $0)
검증된 전략 (Walk-Forward 통과)
| 전략 | Test Sharpe | 판정 |
|---|---|---|
| Golden Cross (10/30) | 0.52 | ✅ 권장 |
| Adaptive Regime | 0.52 | ✅ 권장 |
| ML Ensemble | 0.00 | ❌ 과적합 |
| Regime Switching | -0.15 | ❌ 과적합 |
페이퍼 트레이딩 현황
- 초기 자본: 1,000만원
- 보유: NVDA 13주, 삼성전자 2주
- 알림: Discord, macOS
💡 투자 철학
1. 과최적화에 대한 경계 🔴
- "인터넷 전략의 99%는 과최적화"
- Walk-Forward 검증 없이 실전 투입 금지
- 단순한 전략 > 복잡한 전략
2. 비용에 대한 인식
- 거래 비용, 세금, 슬리피지 고려
- 보글헤드의 "비용 최소화" 원칙 수용
3. 에지(Edge) 분석 중시
- 에드워드 소프 관점 적용
- "왜 이 전략이 작동하는가?" 질문
4. 장기 자산 배분 병행
- 미국 주식 30-50% (핵심)
- 채권 20-40% (안정)
- 한국 주식 10-20% (홈 바이어스)
- 금 5-10% (위기 헤지)
🛠️ 기술 스택
| 분류 | 도구 |
|---|---|
| 언어 | Python |
| 데이터 | yfinance, FinanceDataReader, pykrx |
| 백테스트 | 자체 구현 |
| ML | scikit-learn |
| 인프라 | Oracle Cloud (무료) |
| 알림 | Discord Webhook |
⚖️ 두 가지 접근법의 균형
액티브 (퀀트 트레이딩)
- 목적: 시장 대비 초과 수익 추구
- 전략: 모멘텀, 레짐 전환
- 비중: 20-30%
패시브 (보글헤드)
- 목적: 시장 수익률 + 비용 최소화
- 전략: 저비용 인덱스 ETF
- 비중: 70-80%
"퀀트로 실험하되, 보글헤드 원칙을 잊지 않는다"
📋 다음 단계
- 단기: 페이퍼 트레이딩 1-3개월
- 중기: 성과 양호 시 소액 실전
- 장기: 자산 배분 포트폴리오 + 연금계좌
🎯 한 줄 요약
"과최적화를 경계하며, 검증된 단순한 전략으로 페이퍼 트레이딩 중. 장기적으로는 보글헤드 자산 배분과 병행."
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