퀀트 투자 전략의 핵심 – 정량지표 기반 펀더멘털 스크리닝 방법 정리

 

퀀트 기반 펀더멘털 필터링 전략 – 정량 지표로 종목을 고르는 방법

퀀트 투자는 감정에 의존하지 않고, 수치화된 데이터를 바탕으로 투자 의사결정을 내리는 전략입니다. 특히 펀더멘털 데이터를 기준으로 종목을 선별하는 전략은 장기 성과의 기반이 되는 경우가 많습니다. 본 글에서는 정량적 기준에 따라 종목을 걸러내는 퀀트 필터링 전략의 구조와 주요 지표, 모델 설계 방식까지 상세히 설명합니다.

목차

• 펀더멘털 퀀트 전략의 기본 개념
• 대표적인 필터링 지표군
• 다중 팩터 조합 전략의 구조
• 백테스트 설계의 핵심 원칙
• 퀀트 필터링의 한계와 보완 방안

 

펀더멘털 퀀트 전략의 기본 개념

펀더멘털 기반 퀀트 전략은 전통적인 가치투자나 성장투자에서 사용되던 재무 지표를 정량화하여 일관된 규칙으로 종목을 추출하는 전략입니다. 의사결정 과정은 다음과 같은 단계로 구성됩니다:

• ① 분석 대상 유니버스 설정 (예: KOSPI200, S&P500)
• ② 필터링 지표 기준 설정 (예: PER < 10, ROE > 10%)
• ③ 스코어링 및 랭킹화 (종합 점수 계산)
• ④ 상위 n개 종목 포트폴리오 구성

이 전략은 인간의 직관보다 일관성과 재현성을 중시하는 것이 특징입니다.

 

대표적인 필터링 지표군

퀀트 전략에서 자주 사용되는 정량 지표는 크게 아래와 같이 분류됩니다.

지표군	설명	대표 지표
밸류에이션	저평가 여부 판단	PER, PBR, EV/EBITDA, PEG
수익성	자본 효율성 판단	ROE, ROIC, Gross Margin
재무 건전성	위험 회피 지표	부채비율, 유동비율, 이자보상배율
현금흐름	지속 가능성 평가	FCF Yield, CFO/자산 비율

지표 간 상충 관계가 있을 수 있기 때문에, 단일 지표보다는 다중 지표 조합이 권장됩니다.

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다중 팩터 조합 전략의 구조

퀀트 전략에서는 2~5개 지표를 동시에 조합하는 Multi-Factor 전략이 일반적입니다. 예:

예시 전략: “저PBR + 고ROE + 저부채비율” - PBR이 하위 30% - ROE가 상위 30% - 부채비율이 하위 30% → 이 조건을 모두 만족하는 기업만 추출 → 랭킹 점수 합산 후 상위 10개 기업 선정

이러한 방식은 저PBR+고ROE 전략 실전 예시에서도 응용할 수 있습니다.

 

백테스트 설계의 핵심 원칙

퀀트 전략의 성과는 과거 데이터를 기준으로 한 백테스트(Backtest)를 통해 검증할 수 있습니다. 하지만 다음과 같은 원칙을 반드시 고려해야 합니다.

• ① 과최적화(Overfitting) 방지: 너무 많은 조건은 의미 없는 우연을 만들어냄
• ② 거래비용, 슬리피지 고려: 이론 수익률과 실전 차이 존재
• ③ 리밸런싱 주기 명확화: 월/분기/연 단위에 따라 결과가 달라짐
• ④ 데이터 시차 고려: 공시일 기준의 지연 반영 문제

실제로 가능한 전략인지를 판단하는 것이 퀀트 검증의 핵심입니다.

 

퀀트 필터링의 한계와 보완 방안

정량 모델은 강력하지만, 모든 상황에서 절대적인 것은 아닙니다. 다음과 같은 보완이 필요합니다:

• 정성 분석 보완: CEO 리스크, 시장 트렌드 등 숫자로 보이지 않는 변수 존재
• 산업/경기 분석 병행: 펀더멘털 수치가 같은 기업도 산업 사이클에 따라 수익률 다름
• 데이터 클렌징 필요: 오류·지연된 공시자료를 제거한 클린데이터 활용

이러한 한계에도 불구하고, 퀀트 전략은 대규모 종목군에서 일관된 전략을 반복 수행할 수 있는 구조적 강점이 있어, 장기적으로는 수익률 안정화에 매우 효과적입니다.

 

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