금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

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3

부

비지도 학습

쌍이 생성되면 쌍 거래 전략을 적용할 수 있다. 쌍의 주가가 확인된 장기 관계에서 벗어날

때, 투자자는 실적이 저조한 주식에서 롱(매수 ) 포지션을 취하고 실적이 우수한 주식에서

숏(매도 ) 포지션을 취하려고 한다. 주식이 과거 관계로 돌아가면 가격 수렴으로 이익이 발

생한다.

7.

결과

이 실전 문제에서는 쌍 거래 전략에 사용할 쌍을 식별할 수 있는 작은 주식 풀을 찾는 군집

화 기법의 효율성을 입증했다. 이 실전 문제의 다음 단계는 주식 그룹의 주식 쌍으로 다양한

롱/숏 거래 전략을 탐색하고 백테스트하는 것이다.

군집화는 주식 및 기타 유형의 자산을 다른 여러 종류의 거래 전략에서 특징이 유사한 그룹

으로 나누는 데 사용할 수 있다. 또한 포트폴리오 구성에 효율적이며, 자산 간 다각화가 충

분히 가능한 자산 풀을 선택하는 데도 유용하다.

8.3

실전 문제

2

: 포트폴리오 관리(투자자 군집화)

자산 관리 및 투자 배분은 투자 관리자가 각 고객 또는 투자자를 위해 맞춤형 접근방식을 설계

해야 하는, 종종 지루하고 시간이 많이 소요되는 과정이다.

이러한 고객을 특정 투자자 프로필이나 그룹으로 구성할 수 있다면, 그리고 각 그룹을 유사한

특징을 가진 투자자로 구성할 수 있다면 어떨까?

유사한 특징을 기반으로 투자자를 군집화하면 투자 관리 과정을 ...