대표 전략으로 입문하는 미국 주식 퀀트 투자

나도 실제 퀀트들처럼, 제대로 분석하고 합리적으로 투자할 수 있다!
『미국 주식 퀀트 투자』와 '진지한' 공부 자세를 겸비한다면

이 책은 미국 주식 투자와 퀀트 투자 전략을 체계적으로 배우고자 하는 투자자들을 위한 실용적인 안내서입니다. 주식 시장의 기초 개념부터 파이썬을 활용한 데이터 분석, 다양한 퀀트 투자 전략의 구현까지 단계별로 상세하게 다루고 있습니다. 특히 추세 추종, 모멘텀, 평균 회귀 전략부터 포트폴리오 이론까지 실전에서 활용 가능한 투자 전략들을 파이썬 코드와 함께 제시하여, 독자들이 직접 전략을 구현하고 검증할 수 있도록 도와줍니다.

장별 내용을 더 자세히 보자면, 우선 1장은 미국 주식 시장과 그 특성을 이해하고, 장단점을 분석해 투자 기초를 다집니다. 이어서 2장에서는 퀀트 투자의 기본 개념과 가치 분석, 통계적 성질에 기초한 다양한 전략을 소개하며, 장단점을 객관적으로 평가합니다. 단순한 이론 설명을 넘어 파이썬 활용법(4장)과 데이터 분석 라이브러리들(넘파이, 판다스, 맷플롯립)을 통해 실제 데이터를 다루는 방법을 친절히 설명합니다.

후반부에서는 초보자도 할 수 있는 정통 투자 전략 구현과 검증에 중점을 둡니다. 6장에서 추세 추종 전략과 백테스트 기법을 배우고, 7장에서는 하락장에서 수익을 낼 수 있는 양방향 매매 전략을 심도 있게 다룹니다. 8장에서는 이를 심화한 모멘텀 투자 전략의 모든 것을 다룹니다. 9장부터 11장은 평균 회귀 전략과 포트폴리오 이론으로 투자 안정성과 수익성을 균형 있게 설계하는 방법을 제시합니다.

이 책의 가장 큰 특징은 이론과 실습이 조화롭게 구성되어 있다는 점입니다. 접근성이 좋고 부분 실행이 가능한 주피터 노트북을 활용한 실습 환경에서, 독자들은 실제 미국 주식 데이터를 분석하고 각 전략의 백테스트를 수행하며 투자 성과를 검증할 수 있습니다. 또한 필요한 수식과 개념들을 생략 없이 상세한 예시와 함께 설명하여, 퀀트 투자에 익숙하지 않은 독자들도 쉽게 따라 할 수 있습니다. 더욱이 각 전략의 소스 코드 역시 전체 제공되기 때문에, 스스로 라인 바이 라인으로 실행해 보고, 보완해 가며 이해를 확장할 수 있습니다.

감정적 투자가 아닌 데이터에 기반한 합리적인 투자 의사결정을 통해 체계적이고 성공적인 주식 운용을 목표로 하는 퀀트 투자. 이 책과 함께라면 초보자부터 실전 투자자까지 누구나 증권사의 '퀀트'들처럼 튼튼한 주식 포트폴리오에 제대로 된 퀀트 투자를 구현해낼 수 있게 되리라 믿습니다.


정통 퀀트 투자 전략 적용을 위한 체계적인 파이프라인!

[STEP1 투자 전략 수립] "어떻게 사고팔 것인가?"
● 추세 추종 전략
● 평균 회귀 전략
● 포트폴리오 전략

[STEP2 백테스트 수행] "과거에 이 전략은 유효했는가?"
● 파이썬을 이용한 백테스팅 코드 작성
● 과거 데이터 기간 선정 및 파라미터 최적화

[STEP3 전략 성능 평가] "이 전략은 미래 투자에도 유효할 것인가?"
● 전략 성능 지표를 통한 성능 비교
● 과적합 여부 판단
● 벤치마크 비교로 전략 검증

이런 분께 추천!
● 퀀트 투자에 관심이 있어 체계적으로 배우고자 하는 투자 입문자
● 파이썬을 활용한 투자 전략 개발과 백테스트 방법을 배우고자 하는 투자자
● 퀀트 투자나 자동매매를 공부한 적 있지만, 자기만의 전략 설계에 어려움을 겪는 투자자

추천사
들어가며
이 책의 구성


CHAPTER 1. 미국 주식 투자 시작하기
1.1 미국 주식 시장 이해하기
1.2 미국 주식 투자의 장단점
1.2.1 미국 주식 투자의 장점
1.2.2 미국 주식 투자의 단점

CHAPTER 2. 퀀트 투자 이해하기
2.1 퀀트 투자의 개념
2.2 퀀트 투자 전략의 종류
2.2.1 가치 분석에 기초한 전략
2.2.2 데이터의 통계적 성질에 기초한 전략
2.3 퀀트 투자의 장단점
2.3.1 퀀트 투자의 장점
2.3.2 퀀트 투자의 단점

CHAPTER 3. 주식 시장의 작동 원리
3.1 호가창과 체결 규칙
3.2 주문 방식의 종류
3.3 시장 참여자의 종류

CHAPTER 4. 파이썬 기초
4.1 파이썬과 기초 환경 설정
4.1.1 기본 라이브러리 설치
4.1.2 주피터 노트북 살펴보기
4.2 파이썬 기초
4.2.1 변수와 자료형 그리고 기초 연산
4.2.2 제어문
4.2.3 함수
4.3 파이썬 데이터 분석 라이브러리
4.3.1 넘파이
4.3.2 판다스
4.3.3 맷플롯립: 데이터 시각화

CHAPTER 5. 주식 데이터 분석
5.1 넘파이 및 판다스 심화
5.1.1 넘파이와 고차원 배열 & 함수들
5.1.2 판다스와 데이터프레임
5.2 데이터 시각화
5.2.1 산점도
5.2.2 다중 그래프
5.3 미국 주식 데이터 구하기
5.3.1 주가 데이터 구하기
5.3.2 재무제표 데이터 구하기
5.4 주식 데이터 분석
5.4.1 일간 수익률 분석
5.4.2 이동평균 계산
5.4.3 기술적 지표 계산

CHAPTER 6. 추세 추종 전략
6.1 이동평균선 교차 전략
6.1.1 투자 전략
6.1.2 백테스트
6.1.3 파라미터 최적화
6.1.4 전략의 성과 지표
6.2 손절 추가하기
6.2.1 추적 손절법
6.2.2 손절이 적용된 Vectorized Backtest
6.3 수수료 적용하기
6.4 전략 검증

CHAPTER 7. 양방향 추세 추종 전략
7.1 하락장에서도 수익 내는 방법
7.1.1 공매도
7.1.2 선물
7.1.3 옵션
7.1.4 인버스 ETF
7.2 공매도를 활용한 양방향 매매 전략
7.2.1 양방향 MAC 전략 백테스트
7.2.2 추적 손절법 적용하기
7.2.3 전략 검증
7.3 인버스 ETF를 활용한 양방향 매매 전략
7.3.1 전략 백테스트
7.3.2 전략 검증

CHAPTER 8. 모멘텀 전략
8.1 모멘텀의 정의
8.1.1 절대 모멘텀
8.1.2 상대 모멘텀
8.2 모멘텀 추세 추종 전략 1
8.2.1 모멘텀 지표 분석
8.2.2 전략 백테스트
8.3 모멘텀 추세 추종 전략 2 : 보조 지표 활용
8.3.1 Money Flow Index
8.3.2 전략 백테스트
8.3.3 전략 검증

CHAPTER 9. 평균 회귀 전략
9.1 볼린저 밴드를 활용한 평균 회귀 전략
9.1.1 볼린저 밴드 관찰하기
9.1.2 전략 백테스트
9.2 볼린저 밴드를 활용한 결합 전략
9.2.1 결합 전략 아이디어
9.2.2 전략 백테스트
9.3 페어 트레이딩 이론
9.3.1 상관관계 분석
9.3.2 공적분 분석
9.3.3 페어 트레이딩 전략
9.4 페어 트레이딩 전략 구현
9.4.1 페어 트레이딩 전략 구현 1
9.4.2 페어 트레이딩 전략 구현 2 : 미래 참조 제거

CHAPTER 10. 포트폴리오 이론
10.1 위험의 종류
10.2 분산 투자에 의한 위험 감소 효과
10.3 현대 포트폴리오 이론
10.3.1 효율적 투자선
10.3.2 최적 포트폴리오
10.4 자산 가격 결정 모형
10.4.1 증권 시장선
10.4.2 자본 시장선
10.4.3 무위험 자산을 포함한 최적 포트폴리오

CHAPTER 11. 모멘텀 포트폴리오 투자 전략
11.1 주식의 수익률에 영향을 미치는 요인
11.2 팩터 투자 전략
11.3 모멘텀 포트폴리오 투자 전략
11.3.1 투자 유니버스
11.3.2 수익률 계산과 종목 선정
11.3.3 리밸런싱 구현과 백테스트
11.3.4 모멘텀 포트폴리오 투자 성과
11.4 모멘텀 포트폴리오 투자 최적화

이용환 전산물리(Computational Physics)를 전공한 물리학 박사(서울대학교, 워털루 대학교)로, 복잡계에 대한 첨단 몬테카를로(Monte Carlo) 알고리즘 연구 경험을 바탕으로 또 다른 복잡계인 금융에서 다양한 퀀트 투자 전략을 연구하고 있다. 금융 인공지능과 강화학습 분야에서 높은 수준의 연구를 진행해 왔으며, 현재는 모두의연구소 PISTAR LAB 랩장으로서 강화학습 트레이딩 에이전트 개발을 이끌고 있다.

● 서울대학교 물리학과 졸(학사, 석사)
● 캐나다 워털루 대학교 대학원 졸(전산물리 박사)
● 인공지능 스타트업 (주)루미네움 대표이사 역임
● 모두의연구소 DAT(Deep Algo Trading) Lab 랩장 역임
● 현 모두의연구소 PISTAR LAB(강화학습 투자 에이전트 개발) 랩장