도구
백테스팅의 함정: 대부분의 백테스트가 거짓말하는 이유
대부분의 백테스트는 사실이라고 하기엔 너무 좋습니다. 생존편향, 선행편향, 데이터 스누핑이 성과를 부풀리고, 비용과 유동성에 대한 비현실적 가정이 치명적 결함을 숨깁니다. 디플레이티드 샤프 비율과 워크포워드 분석으로 정직한 백테스트를 구축하는 방법을 배워보세요.
포트폴리오 관리에서의 몬테카를로 시뮬레이션
몬테카를로 시뮬레이션은 수천 개의 가능한 포트폴리오 경로를 생성하여 재무 목표 달성 확률을 추정합니다. 팻테일, 상관관계 붕괴, 경로 의존적 위험을 모델링함으로써 단순한 평균 수익률 가정이 놓치는 것을 밝혀내며, 은퇴 설계와 기관 자산 배분에 필수적인 도구입니다.
거래 비용과 슬리피지: 퀀트 전략의 숨겨진 저항
거래 비용은 이론적으로 수익성 있는 퀀트 전략이 실전에서 부진한 가장 큰 이유입니다. 실행 비용의 구성 요소 — 수수료, 매수-매도 스프레드, 시장 충격 — 를 이해하고 Almgren-Chriss 같은 최적 실행 모델을 적용하는 것은 모든 진지한 퀀트 투자자에게 필수적입니다.
최대 낙폭(MDD): 투자자가 가장 두려워하는 위험 지표
변동성은 일반적인 등락을 알려주지만, 최대 낙폭은 최악의 고통을 보여줍니다. MDD는 포트폴리오 가치의 고점 대비 저점까지의 최대 하락을 포착합니다. 칼마 비율과 조건부 낙폭위험(CDaR) 같은 낙폭 지표의 이해는 현실적인 전략 평가에 필수적입니다.
파마-프렌치 5팩터 모델 완전 해설
파마-프렌치 5팩터 모델은 포트폴리오 수익률의 동인을 이해하기 위한 표준 프레임워크입니다. CAPM에서 3팩터 모델, 현행 5팩터 모델까지의 발전 과정과 각 팩터의 의미, 포트폴리오 분석 활용법, 비판을 설명합니다.
샤프 비율: 위험 조정 수익률 측정
샤프 비율은 금융에서 가장 널리 사용되는 위험 조정 성과 측정 지표이지만 자주 오해되고 잘못 적용됩니다. 구성, 가정, 한계 및 대안을 설명합니다.