퀀트투자 처음공부

| 추천사 | 퀀트투자의 관점을 만드는 표본 같은 책 004
| 들어가는 글 | 시행착오 없는 퀀트투자를 위한 길잡이 008
| 이 책은 어떻게 구성되었는가 | 012

[CHAPTER 1] 퀀트투자 이해하기

01 퀀트투자란 무엇인가
① 퀀트투자, 어렵지 않아요
② 퀀트투자와 백테스트
③ 퀀트투자를 해야 하는 이유
④ 퀀트투자에서 경계해야 할 것들
<한걸음더레벨UP> 책을 이해하기 위한 용어와 개념

02 백테스트 툴의 사용
① 스스로 백테스트를 한다는 의미
② 백테스트 소프트웨어를 사용할 때 확인사항

[CHAPTER 2] 시장을 이길 수 있는 방법

03 시가총액가중 방식 vs. 동일가중 방식
① 시가총액가중 방식의 이해
② 동일가중 방식의 수익률
③ 전략의 유용성 판단에 필요한 동일가중 수익률

04 흑자종목만 골라서 투자한다면
① 당기순이익 흑자와 적자
② 영업이익 흑자와 적자
③ 당기순이익과 영업이익의 4가지 유형

05 가장 좋은 현금흐름표의 모습
① 현금흐름표 이해하기
② 현금흐름표 8개 유형의 백테스트

06 마음 편한 배당주 투자
① 고배당주 투자의 장점
② 고배당주 투자에 대한 서로 다른 생각
③ 전년도 배당 유무에 따른 백테스트
④ 배당수익률 백테스트

07 영업이익률이 높은 종목이 수익률도 높을까
① 영업이익률 이해하기
② 영업이익률 백테스트
<한걸음더레벨UP> 무작위 시뮬레이션① 집중투자 vs. 분산투자

[CHAPTER 3] 초과수익 지속성 분석을 위한 사전지식

08 초과수익은 영원히 지속될까
① 퀀트투자자와 초과수익에 대한 믿음
② 인기 없는 초과수익 감소론
③ 우리가 살펴볼 팩터에 대해서

09 적합한 벤치마크 설정하기
① 초과수익과 벤치마크
② 올바른 벤치마크 설정하기

10 초과수익 판단에 유용한 그래프
① KOSPI 지수의 롤링 수익률 그래프
② KOSPI 지수의 5년 롤링 수익률 그래프
③ 롤링 수익률 그래프의 활용

[CHAPTER 4] 초과수익의 지속 여부 확인하기

11 가치지표의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가
① 밸류 팩터의 이해
② PER 지표의 초과수익 검증
③ PBR 지표의 초과수익 검증
④ PSR 지표의 초과수익 검증
⑤ PCR 지표의 초과수익 검증
⑥ 가치혼합 지표의 초과수익 검증
⑦ 밸류 팩터의 희망을 찾는다면
<한걸음더레벨UP> 실습① 백테스트와 롤링 수익률 그래프 만들기

12 저변동성 투자의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가
① 저변동성 팩터에 대한 이해
② 저변동성 팩터의 초과수익 검증
③ 롱숏 전략의 유용성은 충분하다

13 모멘텀 투자의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가
① 상대 모멘텀 효과의 이해
② 상대 모멘텀 전략의 초과수익 검증
③ 미국 시장 상대 모멘텀 효과 살펴보기

14 소형주 투자의 초과수익은 어떻게 흘러왔는가
① 소형주 효과의 이해
② 소형주 효과를 바라보는 3가지 관점
③ 사이즈 팩터의 초과수익 검증
④ 미국 시장의 소형주 효과 살펴보기
⑤ 미국에서 소형주 효과가 사라진 과정

15 초과수익의 지속성에 대한 생각
① 초과수익 지속 여부에 대한 논쟁
② 초과수익 지속 여부를 판단하기 위한 고려 사항
<한걸음더레벨UP> 퀀트 투자에 인내심만 있으면 될까

[CHAPTER 5] 과적합을 피하기 위한 아웃 오브 샘플 테스트

16 단순한 백테스트는 그만! 아웃 오브 샘플 테스트
① 전략 검증하기와 전략 만들기의 차이
② 아웃 오브 샘플 테스트 알아보기
<한걸음더레벨UP> 무작위 시뮬레이션② 투자에서 운은 얼마나 작용할까

17 기술적 분석 전략의 아웃 오브 샘플 테스트
① 기술적 분석 전략과 과적합
② KOSPI 지수 투자에 가장 좋았던 이동평균선 크로스 전략은?
③ 2013년 영희가 이동평균선 크로스 전략으로 투자를 시작하다
④ 2001년 철수가 이동평균선 크로스 전략으로 투자를 시작하다
⑤ 워크포워드 테스트의 이해
⑥ 홀드아웃 테스트와 워크포워드 테스트 비교
⑦ 앵커드 워크포워드와 롤링 워크포워드

18 재무 전략의 아웃 오브 샘플 테스트
① 재무 퀀트 전략에도 과적합 문제가 있을까
② 2016년 6월 말 영희가 퀀트투자를 시작하다
③ 영희의 수익률이 과거 백테스트 결과에 못 미치는 이유
④ 2012년 6월 말 철수가 퀀트투자를 시작하다
⑤ 철수의 10년 6개월 동안의 계좌 모습
⑥ 과적합에 대한 분석
<한걸음더레벨UP> 실습② 홀드아웃 테스트하는 법

19 효과적인 접근과 고려 사항
① 전체 데이터에서 30%를 떼어놓고 전략을 만들자
② 항상 아웃 오브 샘플 테스트를 해야 할까
③ 아웃 오브 샘플 테스트를 할 때 주의사항
④ 많은 양의 백테스트를 대하는 올바른 자세

| 나오는 글 | 신뢰성 있는 퀀트전략으로 높은 수익을 얻기를

퀀트투자자의 입장에서 봤을 때 수년 사이에 가장 눈에 띄는 것은 백테스트 소프트웨어의 발전입니다. 2013년 제가 퀀트투자를 시작할 당시에는 백테스트 소프트웨어가 이렇게 빠르게 대중화되리라고 생각하지 못했습니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 백테스트는 신뢰도가 높은 로우 데이터(Raw Data)를 가지고 있고, 엑셀을 잘 다루거나 파이썬 등의 코딩을 쉽게 다룰 수 있는 사람들의 전유물이었습니다. 하지만 이제 백테스트 소프트웨어를 통해 간단한 전략 정도는 누구나 쉽게 백테스트 결과를 얻을 수 있는 세상이 되었습니다.
백테스트의 용이성 증가로 많은 투자자들이 다양한 방법으로 백테스트를 활용하고 있습니다. 기존에 사용하던 투자 전략의 유용성을 백테스트를 통해 확인할 수 있습니다. 이것은 매우 좋은 백테스트 활용 방법입니다. 그러나 백테스트를 통해 투자 전략을 개발할 때는 주의해야 합니다. 백테스트상 우수한 수익률이 나오는 전략을 찾기 위해 조건을 변경하며 수백, 수천 번의 백테스트를 반복하다 보면, 당연히 원하는 결과를 손에 넣을 수 있습니다. 하지만 이렇게 만들어진 전략을 실전에서 활용할 경우 백테스트의 성과와 크게 차이가 날 가능성이 높습니다. 과적합(Overfitting) 때문입니다.

오늘날 많은 퀀트투자자가 각자의 방법으로 종목을 선정하여 동일가중으로 투자하는 전략을 사용하고 있습니다. 그러나 전략의 유용성을 판단할 때는 시가총액가중 방식인 KOSPI 지수나 KOSDAQ 지수의 수익률과 비교하는 경우가 많습니다. 실제로는 동일가중으로 투자하는 전략의 유용성을 평가할 때는 전 종목 동일가중 수익률과 비교하는 것이 더 적절할 것입니다. 그러나 전 종목 동일가중 수익률을 구하는 것은 쉽지 않은 과정입니다. 이를 고려할 때 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 KOSPI 지수나 KOSDAQ 지수의 수익률을 사용하는 것이 경제적일 수 있습니다. 다만, 가능하다면 전 종목 동일가중 수익률을 확보하여 이를 기반으로 전략의 유용성을 더 정확하게 평가하는 것이 좋습니다.