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초과 수익을 찾아서 2/e [계량적 접근법을 활용한 포트폴리오 운용]

  • 원서명Finding Alphas, 2nd Edition: A Quantitative Approach to Building Trading Strategies (ISBN 9781119571216)
  • 지은이이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky)
  • 옮긴이이기홍, 하석근
  • ISBN : 9791161754826
  • 30,000원
  • 2020년 12월 30일 펴냄
  • 페이퍼백 | 392쪽 | 152*228mm

책 소개

요약

월드퀀트(WorldQuant)의 전•현직 리서치 연구원들이 작성한 보고서를 한 권으로 묶은 책이다. 퀀트 기법에 기반한 투자 전략은 연구 및 조사 과정에서 투자 아이디어를 창출한다. 해당 아이디어를 다양한 금융 데이터과 백테스팅 기법을 활용해 검증한다. 포트폴리오 구축 및 거래 실행 과정을 활용해 검증된 투자 아이디어를 실제 금융 솔루션으로 구현한다. 퀀트 전문 운용사는 투자를 실행하는 과정에서 당면하는 현실적 문제를 사내 보고서 형태로 발간해 문제를 해결하고 지적 재산을 축적하는 수단으로 활용한다. 이 책에는 이런 현실적 고민이 고스란히 담겨 있어 가치가 있다.

이 책에서 다루는 내용

■ 퀀트 트레이딩 전략을 설계, 평가, 실행하는 방법
■ 알파, 모멘텀 알파, 선물계약 및 선도계약 활용, 알파 개발의 제도적 연구
■ 월드퀀트가 제공하는 인터넷 기반 시뮬레이션 플랫폼인 웹심(WebSim)의 사용법

월드퀀트 소개

월드퀀트(WorldQuant)는 금융상품의 가격을 예측하는 퀀트 수학 모델인 ‘알파(alpha)’를 설계하고 개발한다. 수학적 표현, 컴퓨터 소스 코드, 구성 파라미터, 알파 알고리즘은 여러 데이터를 포지션 혹은 트레이딩 전략으로 변환한다. 알파는 시장의 잡음을 뚫고 시그널을 식별하고 분리하는 예측 트레이딩 모델의 핵심이다.
이 책에서는 지속적으로 증가하는 시장 데이터의 양과 다양성, 컴퓨터 기술의 진보, 알파의 설계와 배치를 목적으로 하는 첨단 기술을 반영하는 새롭게 업데이트된 정보를 제공한다. 월드퀀트의 설립자이자 회장, CEO인 이고르 툴친스키와 전•현직 월드퀀트 연구원, 포트 폴리오 매니저, 기술자가 심도 있게 작성한 각 장은 머신러닝, 알파 상관관계, 일중 거래, ETF, 이벤트 기반 트레이딩 등 다양한 주제에 관한 새로운 통찰력을 제공한다. 이 책을 읽고 나면 ‘예측 시그널 유니버스(the universe of predictive signals)’를 탐험하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있다.

이 책의 구성

초과 수익에 관한 연구를 담아낸 책이다. 에세이 모음집으로서 계량 투자 트레이딩 분야에서 성공적인 계량 투자 방법을 다양한 관점으로 제공한다. 초과 수익의 존재부터 초과 수익의 구체적이고 기술적인 측면에 이르기까지 다양한 주제를 다룬다.
1부. ‘개론’에서는 초과 수익 창출에 관한 일반적 개론이며, 초과 수익의 일반적 주기와 손실을 최소화하는 혜안을 설명한다.
2부. ‘알파 설계 및 평가‘에서는 초과 수익에 관한 기술적 측면을 다룬다. 연구(research) 단계에서 해야 할 일과 하지 말아야 할 일, 초과 수익 전략을 개발하는 주요 단계, 초과 수익을 평가하고 향상하는 일 등을 설명한다. 여기서 핵심으로 다루는 주요 기술적 측면은 매매회전율(turnover), 백테스팅, 거래량, 통계적 차익거래, 과적합, 초과 수익 분산이다.
3부. ‘추가 토픽’에서는 파생상품 선물과 통화 같은 다양한 자산 클래스의 초과 수익 찾기, 모멘텀 초과 수익 개발, 뉴스와 소셜 미디어가 주식 수익률에 미치는 영향 등 초과 수익 전략 개발을 다룬다.
4부. ‘새로운 지평 – 웹심’에서는 웹 기반 초과 수익 개발 도구인 웹심을 소개한다. ‘퀀텀 마니아(quant enthusiast)’들이 초과 수익 백테스팅(초과 수익 시뮬레이션이라고도 함)을 배울 수 있도록 이 도구를 무료로 제공하는데, 궁극적으로는 자신만의 초과 수익 트레이딩 전략을 개발해본다.
마지막으로 5부. ‘마지막 논평’에서는 퀀트 트레이딩(quantitative trading) 세계를 탐험할 준비가 된 모든 이에게 영감을 주는 에세이가 들어 있다.

저자/역자 소개

편저자의 말

2015년 『Finding Alphas』 초판을 출간한 이후 많은 것이 달라졌다. ‘트레이딩의 미래(the future of trading)’로 간주했던 전략이 초판의 큰 전제였는데, 지금의 시점에서 살펴보면 더욱 현실화되고 있다. 지난 4년 동안 월드퀀트(WorldQuant)에서는 계량 트레이딩(quantitative trading) 알고리즘(‘알파(alpha)’라 명명) 개발이 주목할 만큼 많이 이뤄졌다. 이는 지속적으로 증가하는 거래량과 다양한 가용 데이터, 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어 역량의 폭발적 증가, 수많은 알파를 창출할 수 있도록 도움을 주는 점점 더 정교한 기술의 진보 때문이다. 오늘날 월드퀀트에서는 2,000만 개 이상의 알파 창출 전략을 개발했는데, 점점 더 약해지는 예측 시그널을 찾아가면서 기하급수적으로 증가하고 있다.
2015년 이후, 월드퀀트는 새롭고 다양하게 활동 범위를 꾸준히 확장하고 있다. 전 세계에 고루 위치한 28개 사무소에서 전임 연구원, 포트폴리오 매니저, 모델 개발자와 크게 성장한 연구 컨설턴트 그룹 등 총 2,000명 이상이 현재 활동하고 있다. 월드퀀트의 연구 컨설턴트 중 상당수가 가상연구센터(Virtual Research Center, VRC)와 월드퀀트 챌린지(WorldQuant Challenge), WWQ(Women Who Quant), 국제 퀀트 챔피언십(International Quant Championship)과 같은 세계적인 규모의 경진 대회를 통해 발굴됐다.
참가자들은 월드퀀트 연구원들이 사용하는 것과 동일한 데이터셋을 포함해 교육, 연구, 백테스팅 도구를 제공하는 온라인 포털인 웹심(WebSim)으로 새로운 알파를 창출하고 있다. 가상연구센터는 월드퀀트에서 체계적인 투자 전략으로 활용 가능한 고품질 알고리즘을 구축할 수 있도록 도와준다. 연구 컨설턴트는 근무 시간과 근무지에 크게 구애받지 않으며 결과물에 기반해 보상을 받는데, 알고리즘의 성과에 따라 추가 보상을 받을 수 있다. 궁극적으로는 정규직 전환도 가능하다.
47명의 전•현직 월드퀀트 직원들의 기고를 바탕으로 구성된 이 책은 알파전략을 개발하는 과정에서 배운 내용을 요약하고 있다. 이번 개정판은 모든 장을 광범위하게 다시 검토하고 수정했다. 개정판은 구버전에서 새롭게 아홉 개의 장(특히 ETF, 인덱스 알파, 일중 데이터, 이벤트 투자)을 추가했고, 기존 장 대부분에 내용을 추가했다. 또한 머신러닝이나 자동 검색과 같은 주제가 훨씬 더 중요해졌으므로, 깊이 연구해서 해당 내용이 좀 더 접근하기 쉽고 유용하게 쓰일 수 있도록 작업했다.
아직은 단지 알파 전략의 가능성과 ‘예측변수 유니버스(the universe of predictive signals)’의 연구를 시작한 것에 불과하며, 앞으로 몇 년은 신규 도전, 새 데이터, 신기술로 가득할 것이다. 이로 인해 지금 익숙한 것이 반드시 내일 여기에 있지 않을 수 있다. 2018년에 출간한 책인 『The UnRules: Man, Machines and the Quest to Master Markets』(Wiley)에서 나는 예측의 시대가 곧 닥칠 것으로 확신하면서 내용을 서술했다. 알파 전략을 더 많이 보유할수록 현실을 더 잘 묘사할 수 있고 예측력도 더 높아질 수 있다. 변화는 상수이고, 이러한 작업은 끝없이 진행될 것이다.

편저자 소개

이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky)

글로벌 퀀트 자산운용사인 월드퀀트(WorldQuant)의 창업자, 회장, CEO이며 코네티컷주 올드 그리니치에 본사를 둔 이 회사를 2007년에 설립했다. 밀레니엄 매니지먼트(Millennium Management)의 통계적 차익거래 포트폴리오 매니저로 12년간 근무했으며, 밀레니엄에 입사하기 전에는 벤처 투자가, AT&T 벨 연구소 과학자, 비디오 게임 프로그래머, 작가로 활동했다. 텍사스 대학교 오스틴(University of Texas at Austin)에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 9개월 만에 획득했으며, 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania)의 와튼 스쿨(Wharton School)에서 재무와 기업가 정신으로 MBA를 수료했다. 교육의 신봉자로서 퀀트 대학교(Quant University)를 설립했으며, 금융공학 분야의 온라인 석사 학위와 응용 데이터 과학 모듈을 완전히 무료로 제공한다.

옮긴이의 말

이 책은 월드퀀트의 전•현직 연구원들이 작성한 보고서를 한 권으로 묶어낸 것이다. 퀀트(Quant) 기법을 활용하는 자산운용사인 월드퀀트는 계량 투자 아이디어를 창출하고 이를 실제 투자 솔루션으로 구현하는 색깔 있는 리서치 및 자산운용 전문 회사다.
퀀트 기법에 기반한 투자 전략은 연구 및 조사 과정에서 투자 아이디어를 창출한다. 해당 아이디어를 다양한 금융 데이터와 백테스팅 기법을 활용해 검증하고, 검증된 투자 아이디어를 포트폴리오 구축과 거래 실행 과정을 활용해 실제 금융 솔루션으로 구현한다. 퀀트 전문 운용사는 투자를 실행하는 과정에서 당면하는 현실적 문제를 사내 보고서 형태로 발간해 해결하고, 지적 재산을 축적하는 수단으로 활용한다. 이 책은 이런 현실적 고민들을 고스란히 담고 있어 가치가 있다.
국내 자산운용업계의 현실을 들여다보면, 안타까운 점이 여럿 있다. 그중 하나가 투자 철학의 부재다. 색깔 있는 운용사가 드물고 운용 스타일도 매우 한정적이며, 펀더멘털(fundamental) 분석에 의거한 전통적 액티브 운용사가 대부분이다. 해외로 잠시 눈을 돌려 보면, 계량 투자(퀀트)를 전문적으로 구현하는 운용사가 많을 뿐만 아니라 전체 운용 규모도 매우 크다. 불균형한 국내 자산운용업의 현실을 고려해보면, 이 책이 국내 투자자와 시장 참여자들에게 새로운 관점에서 포트폴리오를 운용하는 지적 체험을 간접적으로 제공하고, 그로 인해 변화가 일어나길 기대한다.
역자들은 국내외 유수 운용사와 기관투자가에서 글로벌 포트폴리오를 운용한 경험이 있으며, 당시 경험을 회상하면서 이 책의 국역에 참여했다. 따라서 역자들이 몸담았던 조직에서 현실적으로 고민하던 내용을 이 책에서도 발견할 수 있다. 유수의 글로벌 운용사들이 현재 고민하는 공통의 과제를 개괄적으로 다루고 있으므로, 국내 자산운용업에 종사하는 실무자들이 고객의 돈을 운용하는 과정에서 발생하는 여러 현실적 문제에 혜안을 제공해줄 것이다. 계량 투자는 지금도 끊임없이 진화를 거듭하며 발전하고 있다. 빅데이터 시대에는 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 이용 가능하며, 퀀트 운용사뿐 아니라 개인도 이를 적극적으로 활용해 투자에 접목할 수 있다. 머신러닝은 이러한 시대적 요구에 부합할 수 있는 매우 강력한 수단이다. 이 책은 해당 내용도 다루고 있어 새로운 영역으로 항시적으로 진화하는 계량 투자 세계에서 나침반 역할을 할 것이다.

옮긴이 소개

이기홍

카네기멜론 대학교에서 석사 학위를 받았고, 피츠버그 대학교 Finance Ph.D, CFA, FRM이며 금융, 투자, 경제분석 전문가다. 삼성생명, HSBC, 새마을금고 중앙회, 한국투자공사 등과 같은 국내 유수의 금융 기관, 금융 공기업에서 자산운용 포트폴리오 매니저로 근무했으며, 현재 딥러닝과 강화학습을 금융에 접목시켜 이를 전파하고 저변을 확대하는 것을 보람으로 삼고 있다. 저서(공저)로는 『금융공학 프로그래밍』(한빛미디어, 2009)이 있으며, 번역서로는 『포트폴리오 성공 운용』(미래에셋투자교육연구소, 2010), 『딥러닝 부트캠프 with 케라스』(길벗, 2017), 『프로그래머를 위한 기초해석학』(길벗, 2018), 『핸즈온 머신러닝・딥러닝 알고리즘 트레이딩』(에이콘, 2019), 『실용 최적화 알고리즘』(에이콘, 2020) 등이 있다. 누구나 자유롭게 머신러닝과 딥러닝을 자신의 연구나 업무에 적용해 활용하는 그날이 오기를 바라며 매진하고 있다.

하석근

금융경제학 이론을 연구해 실제 투자 운용에 접목하고 있으며, 과학적 투자 방법이 주된 관심 분야다. 현재 하나UBS 자산운용에서 펀드 매니저로 일하고 있다. 디멘셔널 펀드 어드바이저(Dimensional Fund Advisors, DFA) 미국 본사 및 싱가포르 법인에서 글로벌 주식 포트폴리오 매니저 및 부사장으로 팩터 투자를 실시했으며, 한국투자공사(KIC)에서 국부를 운용했고, 모건스탠리(Morgan Stanley)와 현대증권에서 근무했다. 학성고를 졸업하고 한국외대 경영학 학사, 미국 컬럼비아대학교(Columbia University) 산업공학 석사를 거쳐 프랑스 에드헥 경영대학원(EDHEC Business School)에서 프랭크 파보지(Frank J. Fabozzi) 교수의 지도하에 「Essays on Human Capital and on Momentum」이라는 제목의 논문으로 경영학(재무) 박사 학위(PhD in Finance)를 받았다. 지도 교수와 연구를 계속 수행 중이며 주요 학술지에 논문을 발표하고 있다. CFA 및 FRM이다.

목차

# 차례 #

**1부. 개론**

1장. 알파 설계 소개_이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky)
2장. 알파 리서치에 관한 연구_제프리 로프리트(Geoffrey Lauprete)
3장. 손절매_이고르 툴친스키(Igor Tulchinsky)


**2부. 알파 설계 및 평가**

4장. 알파 설계_스콧 벤더(Scott Bender), 용펭 히(Yongfeng He)
5장. 알파를 개발하는 방법: 케이스 스터디_판카지 바클리왈(Pankaj Bakliwal), 홍지 첸(Hongzhi Chen)
6장. 데이터와 알파 설계_웨이지아 리(Weijia Li)
7장. 매매회전율_프라틱 파텔(Pratik Patel)
8장. 알파 상관관계_친 당(Chinh Dang), 크리스핀 부이(Crispin Bui)
9장. 백테스팅 – 시그널 혹은 과적합?_장시 팡(Zhuangxi Fang), 펭 얀(Peng Yan)
10장. 편향 통제_아난드 이이어(Anand Iyer), 아디트야 프라카시(Aditya Prakash)
11장. 세 개 축 계획_니티쉬 마이니(Nitish Maini)
12장. 알파 강건성 향상을 위한 기법_마이클 코즐로프(Michael Kozlov)
13장. 알파와 리스크 팩터들_펭 완(Peng Wan)
14장. 리스크와 손실율_하마드 칸(Hammad Khan), 레베카 리먼(Rebecca Lehman)
15장. 자동화 검색에서 찾은 알파_유 후앙(Yu Huang), 바라트 인타라프라손크(Varat Intaraprasonk)
16장. 머신러닝으로 알파_마이클 코즐로프(Michael Kozlov)
17장. 알고리즘 사고_써니 마하잔(Sunny Mahajan)


**3부. 추가 토픽**

18장. 주식 가격과 거래량_콩 리(Cong Li), 후아이유 저우(Huaiyu Zhou)
19장. 재무제표 분석_폴 그리핀(Paul A. Griffin), 써니 마하잔(Sunny Mahajan)
20장. 기본적 분석과 알파 리서치_신예 탕(Xinye Tang), 카일린 치(Kailin Qi)
21장. 모멘텀 알파 소개_즈위 마(Zhiyu Ma), 아피트 아가왈(Arpit Agarwal), 라즐로 보르다(Laszlo Borda)
22장. 뉴스와 소셜 미디어가 주식 수익률에 미치는 영향_완쳉 장(Wancheng Zhang)
23장. 주식옵션시장으로부터의 주식 수익률 정보_스와스틱 티와리(Swastik Tiwari), 하르딕 아가왈(Hardik Agarwal)
24장. 기관투자가 리서치 101 - 애널리스트 분석 보고서_벤자민 이(Benjamin Ee), 하르딕 아가왈(Hardik Agarwal), 슈브함 고얄(Shubham Goyal), 아비쉐크파니그라히(Abhishek Panigrahy), 아난트 푸시카르(Anant Pushkar)
25장. 이벤트 주도 투자_프라틱 스리바스타바(Prateek Srivastava)
26장. 일중 데이터와 알파 리서치_두산 티모티티(Dusan Timotity)
27장. 일중 거래_로힛 쿠마르 자(Rohit Kumar Jha)
28장. 인덱스 알파의 발견_글렌 드수자(Glenn DeSouza)
29장. ETF와 알파 리서치_마크 이크춘 찬(Mark YikChun Chan)
30장. 선물 및 선도 거래의 알파 발견_로힛 아가왈(Rohit Agarwal), 레베카 리먼(Rebecca Lehman), 리처드 윌리엄스(Richard Williams)


**4부. 새로운 지평 – 웹심**

31장. 웹심 소개_제프리 스콧(Jeffrey Scott)


**5부. 마지막 논평**

32장. 매우 성공적인 퀀트들의 일곱 가지 습관_리처드 후(Richard Hu), 찰리 아스와티라탐(Chalee Asavathiratham)

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퀀트 수학 모델을 개발하는 트레이딩 전문가의 가이드

퀀트 수학 모델을 개발하는 트레이딩 전문가의 가이드
『초과 수익을 찾아서 2/e』을 소개합니다.


초과 수익에 관한 연구를 담아낸 에세이 모음집으로, 
계량 투자 트레이딩 분야에서 성공적인 계량 투자 방법을 다양한 관점에서 보여준다. 
초과 수익의 존재부터 초과 수익의 구체적이고 기술적인 측면에 이르기까지 다양한 주제를 다룬다.


퀀트 투자(계량 투자)란,
수학적, 통계적인 기법을 활용해
시장 현상 분석이나 주식을 수치화해서 기계적으로 투자하는 것을 이르며,
오로지 ‘숫자’에만 기반해 투자 결정을 내리는 방식이다.


퀀트 기법에 기반한 투자 전략은 연구와 조사 과정에서 투자 아이디어를 창출한다. 
해당 아이디어를 다양한 금융 데이터백테스팅 기법을 활용해 검증하고,
검증된 투자 아이디어를 포트폴리오 구축거래 실행 과정을 활용해 실제 금융 솔루션으로 구현한다.
퀀트 전문 운용사는 투자를 실행하는 과정에서 당면하는 현실적 문제를 사내 보고서 형태로 발간해 해결하고, 지적 재산을 축적하는 수단으로 활용한다. 

이 책은 드퀀트(WorldQuant)의 전・현직 연구원들이 작성한 보고서를 한 권으로 묶어낸 것이다.
퀀트(Quant) 기법을 활용하는 자산운용사인 월드퀀트는
계량 투자 아이디어를 창출하고 이를 실제 투자 솔루션으로 구현하는 색깔 있는 연구 및 자산운용 전문 회사다.
이 책은 이런 현실적 고민들을 고스란히 담고 있어 가치가 있다.




『초과 수익을 찾아서 2/e』은 알고리즘 기반 알파 개발 프로세스에 관한 여러 에세이를 제공한다. 
각 에세이의 저자는 각각 월드퀀트 설립자와 이사, 매니저, 포트폴리오 매니저, 연구 인력으로, 두 가지 핵심 목표를 지향한다.

하나는 알파를 확인하는 것이고,
다른 하나는 알파를 발견하고 검증하는 방법을 최첨단 식견으로 제시하는 것이다.
월드퀀트에서 최선의 유일한 해답은 존재하지 않으며,
다양한 접근법이 항상 단일 접근법보다 우월하다고 믿는다.


수익성이 높은 투자 기회를 발견하고 자신만의 퀀트 거래 전략(quantitative trading strategy)을 수립하는 데 도움을 주고자
이 책은 퀀트 수학 모델을 개발하는 월드퀀트의 전문 지식을 활용하며, 기초 이론에서 고급 설계 및 분석 기법까지 모든 분야를 다룬다.




이 책은 다음과 같은 연구를 5부에 걸쳐 제공한다. 

퀀트 트레이딩 전략을 설계, 평가, 실행하는 방법
알파, 모멘텀 알파, 선물계약 선도계약 활용, 알파 개발의 제도적 연구
월드퀀트가 제공하는 인터넷 기반 시뮬레이션 플랫폼인 웹심(WebSim)의 사용법

1부. ‘개론’에서는 초과 수익 창출의 개론이며, 초과 수익의 일반적 주기와 손실을 최소화하는 혜안을 설명한다.
2부. ‘알파 설계 및 평가‘에서 다루는 주요 기술적 측면은 매매회전율(turnover), 백테스팅, 거래량, 통계적 차익거래, 과적합, 초과 수익 분산이다.
3부. ‘추가 토픽’에서는 파생상품 선물과 통화 같은 다양한 자산 클래스의 초과 수익 찾기, 모멘텀 초과 수익 개발 등 초과 수익 전략 개발을 다룬다.
4부. ‘새로운 지평 – 웹심’에서는 웹 기반 초과 수익 개발 도구인 웹심을 소개한다. 
초과 수익 백테스팅을 배울 수 있도록 이 도구를 무료로 제공하는데, 궁극적으로는 자신만의 초과 수익 트레이딩 전략을 개발해본다.
5부. ‘마지막 논평’에서는 퀀트 트레이딩 세계를 탐험할 준비가 된 모든 이에게 영감을 주는 에세이가 들어 있다.


















"유수의 글로벌 운용사들이 현재 고민하는 공통의 과제를 개괄적으로 다루고 있으므로,
국내 자산운용업에 종사하는 실무자들이 고객의 돈을 운용하는 과정에서 발생하는 
여러 현실적 문제에 혜안을 제공해줄 것이다."
- 옮긴이의 말 

초과 수익을 찾아서 2/e은 아래 인터넷서점에서 만나실 수 있습니다.
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