퀀트 투자의 기초

자산 운용(AUM) 관점에서 볼 때, 대부분의 주식 투자는 펀더멘털 분석을 기반으로 이루어지며 포트폴리오 매니저는 이러한 분석을 통해 투자 기회를 발굴하고 이를 포트폴리오로 전환 합니다. 지난 30년간 금융 산업은 더욱 성숙해지고 정교해졌으며 이 과정에서 핵심적인 개념 중 하나로 자리 잡은 것이 바로 팩터 모델링입니다. 『퀀트 투자의 기초(원서 제목: Advanced Portfolio Management』는 리스크 및 금융 분야의 전문가인 지우세페 팔레올로고가 집필한 실용적인 투자 도서로 투자 아이디어와 지식을 실제 수익률로 전환하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 이 책은 성공적인 포트폴리오 매니저들이 실제 시장에서 검증한 이론을 바탕으로 포트폴리오 구성과 리스크 관리의 체계적인 프레임워크를 제시합니다. 이 책에서는 간단하면서도 효과적인 규칙과 함께 자산 규모와 전략의 복잡성이 커짐에 따라 투자자가 직면하는 다양한 도전 과제를 극복할 수 있는 고급 기법들도 소개됩니다. 독자들은 이 책을 통해 개별 종목 수익률 팩터와 시장 팩터를 구분하고, 리스크를 정량화하고 분해하는 방법을 익힐 수 있습니다. 『퀀트 투자의 기초』는 투자 리스크 분석, 포트폴리오 평가, 그리고 유연한 자산 운용 전략 수립에 폭넓게 활용 가능한 팩터 모델링 프레임워크를 제공합니다. 또한 부록에는 현업 퀀트 분석가들을 위한 고급 자료도 수록되어 있어 실무 활용도를 높였습니다. 복잡한 수학 지식이나 리스크 모델에 대한 배경이 없어도 이 책은 실질적인 도움을 줄 수 있는 내용으로 구성되어 있습니다. 『퀀트 투자의 기초』는 바이사이드 투자자와 애널리스트는 물론, 시장을 지속적으로 능가하는 알파(초과 수익)를 추구하는 전문 투자자에게도 필수적인 참고서가 될 것입니다.

지은이 : 지우세페 팔레올로고

지우세페 팔레올로고는 허드슨 리버 트레이딩(HRT)에서 리스크 관리 책임자로 근무했습니다. 팔레올로고는 허드슨 리버 트레이딩에서 근무하는 동안 헤지펀드 업계 내 투자 위험 관리 분야에서 선도적인 인물로 인정받았습니다. 그의 전문성과 통찰력은 널리 인정받았으며 2022년에는 "월스트리트에서 가장 영향력 있는 리스크 전문가 10명"에 선정되기도 했습니다. 지우세페는 스탠퍼드 대학교에서 수학 연구원으로 근무했으며 코넬 대학교의 금융 공학 석사 프로그램에서 교수로 활동했습니다.

옮긴이 : 존 최

존 최는 인디애나 대학교 켈리 비즈니스 스쿨에서 금융 MBA를 취득했으며, 14년간 미국과 캐나다에서 건설 및 부동산 개발 프로젝트를 이끌어왔 습니다. 스탠퍼드 대학교 산하의 미 연방 에너지부 연구소에서 엔지니어와 프로젝트 매니저로 근무했으며 대규모 공공 프로젝트의 실무 경험과 리더십을 겸비하고 있습니다. 2022년에는 국내에서 쉽게 접하기 어려운 고급 경제·투자 지식을 소개하고자 투자·금융 교육 전문 출판사인 BUSINESS 101 PUB을 설립했고, 지금까지 수천 명의 독자에게 깊이 있는 콘텐츠를 전달해 왔습니다. 현재 그는 투자 심리와 데이터 기반 의사결정을 접목한 핀테크 기업 SigmaPlay Inc.의 공동대표로서 AI와 행동재무학을 융합한 투자 보조 기술 개발에 힘쓰고 있습니다.

머리말 8

1장 누가 어떻게 왜 이 책을 읽어야 하는가? 13

1.1 이 책에서 배울 수 있는 내용 14

1.2 별표★의 의미와 이 책을 읽는 방법 16

2장 투자 아이디어를 수익으로 연결하기 17

2.1 당신의 강점에 투자하고 나머지는 헤지하는 방법 20

2.2 포지션 규모 결정 방법 22

2.3 과거에서 배우는 방법 22

2.4 효율적인 트레이딩 방법 23

2.5 팩터 리스크를 제한하는 방법 24

2.6 최대 손실을 통제하는 방법 24

2.7 레버리지 결정 방법 25

2.8 새로운 데이터 소스를 분석하는 방법 25

3장 리스크와 성과에 대한 분석 27

3.1 들어가며 28

3.2 알파와 베타 31

3.3 알파는 어디에서 오는가? 34

3.4 위험을 사전에 추정하기 38

3.4.1 리스크란 무엇인가? 38

3.4.2 리스크와 성과 측정 43

3.5 리스크 분해를 위한 첫 번째 단계 52

3.6 간단한 헤징 54

3.7 관심사의 분리 57

3.8 핵심 정리 60

4장 멀티 팩터 모델의 기초 61

4.1 단일 팩터에서 다중 팩터로 62

4.2 ★ 자주 묻는 질문 - 리스크 모델 70

4.3 ★ 리스크 모델의 구조 79

4.4 핵심 정리 83

5장 팩터 이해하기 84

5.1 경제 환경 88

5.1.1 국가 88

5.1.2 산업 90

5.1.3 베타 93

5.1.4 변동성 98

5.2 거래 환경 101

5.2.1 공매도 잔량 102

5.2.2 액티브 매니저 보유 현황 106

5.2.3 모멘텀 111

5.3 기업 - 밸류에이션 팩터 119

5.3.1 가치 120

5.4 핵심 정리 128

6장 알파 사이징을 위한 효과적인 경험 법칙 적용 129

6.1 샤프비율 132

6.2 기대수익률 추정 136

6.3 위험 기반 비중 결정 140

6.4 ★ 포지션 크기 결정 규칙에 대한 실증 분석 144

6.5 아이디어를 포지션으로 전환하기 154

6.6 시계열 리스크를 활용한 포트폴리오 비중 조절 전략 157

6.7 ★ 성과에 대해 자주 묻는 질문 164

6.8 핵심 정리 166

7장 팩터 리스크 관리 168

7.1 전술적 팩터 리스크 관리 169

7.1.1 꼭 필요하면 최적화하라 178

7.2 전략적인 팩터 리스크 관리 182

7.2.1 팩터 리스크의 상한선 설정 182

7.2.2 시장 익스포저 한도 설정 188

7.2.3 단일 종목 투자 비중 한도 설정 192

7.2.4 단일 팩터 익스포저 한도 설정 198

7.3 체계적 헤징과 포트폴리오 관리 202

7.4 핵심 정리 207

8장 나의 투자 성과 이해하기 209

8.1 팩터 210

8.1.1 성과 분석 210

8.2 개별 종목 수익률 214

8.2.1 종목 선정, 비중 조정, 타이밍 215

8.2.2 성과와 분산 투자의 관계 228

8.3 이벤트를 효율적으로 거래하기 232

8.4 ★ 대체 데이터를 활용하라 238

8.5 ★ 성과에 대해 자주 묻는 질문 245

8.4 핵심 정리 247

9장 손실 관리하기 249

9.1 손절매가 작동하는 법 250

9.2 왜 손절매 규칙이 필요한가? 253

9.3 손절매의 비용과 이점 258

9.4 핵심 정리 265

10장 ★ 지속 가능한 운용을 위한 레버리지 비율 설정 266

10.1 레버리지 결정 프레임워크 268

10.2 핵심 정리 276

11장 ★★ 부록 277

11.1 핵심 리스크 모델 공식 277

11.2 분산 투자 281

11.3 평균-분산 최적화 공식 283

11.4 비례 감소 규칙 공식 288

11.5 커스텀 팩터 생성 290

11.6 최적화 공식 297

11.7 전술적 포트폴리오 최적화 299

11.8 헤지 공식 302

11.9 이벤트 기반 최적 매매 전략 309