1.샤프 지수 : 뮤추얼 펀드 평가 지수에 대한 쉬운 설명이 되어 있었다
2. 오버피팅 헌상 방지를 위한 백테스트와 최적화 단계에 대한 실무적인 접근법을 알 수 잇다.
3. 인공지능 퀀트 알고리즘을 개발하기 이해 통게학(상관분석, 회귀분석,주성분분석, 요인분석 등), 컴퓨터공학(빅데이터 DBMS HDF5, 계열데이터베이스 KDB, 병령처리 프로그램, 파이썬, R, C++ 등) , 금융공학, 금융수학, 통신기술(전자파 통신) , 플랫폼 구축 등 너무나 많은 전문적인 지식들을 이용하고 활용한다.
이런 전문가들이 금융가에서 그 만큼의 대가를 받지 못하는 듯해서 안타깝다.
샤프 지수가상당히 높을 것이다. 일반적인 뮤추얼 펀드에서는 샤프 지수가 05 이상이면 괜찮은 편이고, 2 정도면 상당한 실력의 헤지펀드다. 그러나 퀀트전에선 개별 거래의 수익률이 아주 적기 때문에 3-5 정도는 되어야 하고 기계 비용이 엄청난 초단타매매 같은 경우에는 8~10까지 가야 어느정도 수익성이 나온다고 본다. 샤프가 10 정도면 거의 모든 거래에서 수익이 난다고 보면 될 것이다. - P235
사프 지수의 계산법앞서 말한 것처럼 샤프 지수는 펀드의 평가 지수로 오랜 기간 사용된 방법이다. 샤프 지수의 계산법은 다음과 같다.
수익률 / 수익률의 표준편차
예를 들어 4일간의 수익률이 0, 0, 100, 0인 펀드와 20, 40, 20, 40이 있다고하자. 두 펀드 모두 수익이 100으로 같지만 첫 번째 펀드의 표준편차는 500므로 샤프 지수는 100 / 50 = 2가 된다. 반면에 두 번째 펀드는 표준편차가11,55이므로 샤프 지수가 8.6이 된다. 즉, 수익률 자체가 크게 요동치지 않고안정적인 펀드(알고리즘)일수록 적은 위험으로 고수익을 얻는 것이다. 그러나 이 샤프 지수도 항상 옳은 평가 방법인 것은 아니다. 이벤트 중심 전략이나 모멘텀 전략처럼 평소에 아무 일이 없다가 한번에 큰 수익을 내는 경우 사프 지수는 매우 낮을 수 있지만 좋은 전략인 경우도 많다. 그렇기 때문에 알고리즘의 특성에 다양한 평가 방법을 사용해야 한다. - P240
수많은 백테스트를 통해 어느 정도 알고리즘을 완성하였다. 과거 데이터에 지나치게 맞춰서 설정을 바꾸는 오버피팅 현상도 주의해야 한다.
과거 데이터는 이미 결정돼있는 사항이기 때문에 그에 맞춰서 모델을 맞추면 수익률은 당연히 좋아진다. 그러나 앞으로도 똑같은 양상으로 흘러간다는 보장이 없어서 실제론 엉망인 경우가 많다. 과거 데이터에 맞춘알고리즘이 아닌, 객관성을 유지하면서 최적화시키는 작업은 쉽지 않다.
그렇기 때문에 데이터를 전부 입력하는 게 아니라 일부만 입력하면서 알고리즘을 고쳐나가는 인샘플 아웃 샘플 기법을 종종 이용한다. 데이터를전부 입력해 인공지능을 훈련시키면 그 데이터 자체를 배워버리기 때문이다.
이러한 백테스트 및 최적화 단계에 학교에서 배웠던 여러 가지 인공지등 기술을 사용해보았다. 요즘은 딥러닝이 가장 핫하지만 퀀트 업계에선크게 각광받지 않는다. 요인 자제를 알아서 선택해주는 딥러닝은 권트에겐 굉장히 위험한 발상일 수 있기 때문이다. 다른 인공지능과 다르게 딥러닝은 어떤 요인을 이용해 판단을 내렸는지 퀀트가 직접 알기가 힘들다.
데이터가 오류가 있거나 엉뚱한 패턴을 발견한 상태로 거래를 시작하면끔찍한 손실을 가져올 것이다.
그렇기 때문에 자신의 철학을 명확히 정한 뒤에 학습하는 인공지능 방식인 일반적인 뉴럴네트워크 방식을 좀 더많이 사용했다. - P324
퀀트의 종류 또한 많아져서 데스크 퀀트(Desk Quant), 모델 검증 퀀트(Model Validation Quant), 리스크 매니지먼트 퀀트(Risk ManagementQuant), 퀀트 애널리스트(Quant Analyst), 알고 트레이더(Algo Trader),
퀀트 트레이더(Quant Trader), 퀀트 개발자(Quant Developer) 등 지금도 계속해서 다양해지고 있다.
먼저 퀀트를 크게 두 가지로 나눈다면 적정 가격을 계산하고 상품 합성을 하는 셀사이드(sell side) 퀀트와 직접적인 투자로 수익을 나는 바이 사이드(buyside) 퀀트가 있다. - P344
<셀사이드 퀀트, 바이 사이드 퀀트>
예를 들어, 시장에서 고객이 보라색 페인트를 원한다. 하지만, 보라색 페인트가 시중에 없다. 셀사이드 퀀트는 고민하다 기발한 생각을 해낸다. 시장에 있는 빨간 페인트와 파란 페인트를 이용하여 보라색을 만들자. 자 빨간색 페인트가 1통에 4,500원, 파란색 페인트가 1통에 6,200원이네. 일단 두개를 섞으면 보라색 2통을 얻을 수 있다.
자, 가격을 보자 4,600원 + 5,200원은 10,800원이다. 한 통에 5,400원에 팔면 된다.
아니지, 페인트 원료비, 페인트 섞는 솥단지가 있는 공장까지 운임비, 내 옷에 다 튀머서 못이 엉망이 되면 세탁비까지 따져서 한 통에 7,000원에 팔자. 하나 팔면 7,500원씩 이익이다. 두 통을 파니 3,200원의 수익을 냈다. 신난다. 이것이 셀사이드 퀀트다.
바이사이드는 어떤가?
수많은 셀사이드가 보라색 페인트를 팔기 시작했다. 시장엔 보라색 페인트가 대유행이다. 보라색 페인트 가격은 쉽게 구할 수 있다. 인터넷을 조회해 보니 보라색 페인트 시세는 한 통에 7,000원이다. 바이사이드 친트는 고민한다. 이 보라색 페인트가 나중에 가격이 오를까? 지금 사둘까? 역사적 연구를통해 발견한 것은 가을이 되면 보라색 수요가 크다는 것이다. 단언컨대 보라색 페인트 가격은 오를 것이다. 미칠 후 보라색 페인트 가격은 10, 200원이 되었다. 바로 되파니 3,200원의 수익을 냈다. 셀사이드, 바이사이드 똑같은 3,200원의 수익이다. 하지만 비즈니스 구조가 다르다. 퀀트에게 요구하는 능력도 당연히 다르다.
** http://m.blog.naver.com/namore bet/70184174191 - P345
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