반응형 로보어드바이저6 AI 알고리즘 트레이딩: 주식 자동매매의 미래와 적용 사례 AI 알고리즘 트레이딩의 심층 분석과 주식 자동매매의 미래주식 시장의 변동성과 데이터의 폭증은 투자 전략의 자동화와 인공지능(AI) 알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)의 발전을 가속화하고 있습니다. 본문에서는 AI 알고리즘 트레이딩의 개념과 기술적 기반, 주요 사례 및 투자 리스크 관리까지 학문적으로 정리합니다.목차AI 알고리즘 트레이딩의 개념과 기술 토대주요 기술: 머신러닝과 딥러닝대표 사례 및 실제 응용투자 리스크와 윤리적 쟁점맺음말 및 다음 회차 예고 AI 알고리즘 트레이딩의 개념과 기술 토대AI 알고리즘 트레이딩은 컴퓨터 프로그램이 사전에 정의된 규칙과 AI 기반 모델을 통해 자율적으로 매매를 수행하는 전략입니다. 알고리즘 트레이딩은 기존의 수리·통계 기반의 퀀트 전략과 결합해.. 2025. 6. 20. 파이썬 없이 퀀트 전략 자동화? 누구나 쓸 수 있는 백테스트 시각화 툴 완전 분석 퀀트 전략 자동화에 필요한 실전 Python 코드 없이 활용 가능한 시각화 툴퀀트 투자는 데이터 기반의 전략 구현이 핵심이지만, 대부분의 일반 투자자는 Python이나 R 같은 프로그래밍 언어에 익숙하지 않습니다. 하지만 최근에는 코드 없이도 사용 가능한 강력한 시각화 툴들이 등장하며, 퀀트 투자에 대한 접근성이 급격히 향상되고 있습니다.이 글에서는 전문 연구자 및 기관도 활용하는 퀀트 전략 시각화 툴 중 Python 코드 없이도 실전 전략 검증이 가능한 플랫폼을 중심으로, 기능, 활용법, 실제 사례까지 단계별로 정리합니다. 데이터 기반 투자에 관심 있는 일반 투자자라면 전략 설계와 검증, 포트폴리오 최적화를 누구나 시도할 수 있습니다. 1. 코드 없는 퀀트 분석 도구가 필요한 이유퀀트 투자에서 가장 중.. 2025. 5. 9. ETF 투자 시작 전 꼭 알아야 할 나만의 전략 유형 찾기 초보 투자자를 위한 ETF 전략 입문서: 나는 어떤 전략형인가?ETF 투자는 과거보다 훨씬 접근성이 높아졌지만, 모든 투자자가 동일한 전략을 택해야 하는 것은 아닙니다. 패시브, 액티브, 퀀트 전략은 각각의 리스크 감수 태도, 투자 목적, 분석 방법론이 다르기 때문에 자신에게 적합한 전략 유형을 선택하는 것이 장기 성과에 핵심적인 영향을 미칩니다. ETF 전략 유형 분류의 이론적 배경경제학자 Harry Markowitz의 포트폴리오 이론(1952년)은 '기대수익률과 리스크 간의 균형'을 추구하는 투자 전략의 기초를 제공합니다. 이 이론은 투자 성향이 서로 다른 투자자들이 위험 회피 수준에 따라 서로 다른 최적 포트폴리오를 구성하게 된다는 점을 설명합니다. 이 철학은 오늘날 ETF 투자 전략의 구분에도 그.. 2025. 5. 8. 패시브 vs 액티브 vs 퀀트: 투자 전략별 수익률과 리스크 차이 전면 비교 패시브, 액티브, 퀀트 투자 전략 수익률과 리스크 비교: 어떤 방식이 유리한가?최근 개인 투자자부터 기관 자산운용사까지 다양한 전략이 혼재하는 가운데, 패시브, 액티브, 퀀트 세 가지 대표 투자 방식이 장기 수익률과 리스크 측면에서 어떠한 차이를 보이는지에 대한 객관적 분석은 투자 전략 수립의 핵심 기준이 됩니다.1. 전략 비교 기준 설정: 무엇을 비교할 것인가?세 가지 전략은 운용 방식과 수익률 추구 방향성에서 큰 차이를 보입니다. 본 비교에서는 다음의 기준을 적용합니다.수익률(Annualized Return): 연환산 기준 복리 수익률변동성(Standard Deviation): 연간 수익률의 표준편차리스크 조정 수익률(Sharpe Ratio): 무위험 수익률을 반영한 초과 수익률 효율성최대 낙폭(Ma.. 2025. 5. 8. 이전 1 2 다음
