본문 바로가기

분류 전체보기119

파생상품 시장에서의 금융공학 실전 적용 사례 파생상품 이해를 시작하세요파생상품 시장에서의 금융공학 실전 적용 사례를 이해하기 위해서는 먼저 파생상품이 무엇인지 정확히 아는 것이 중요합니다. 파생상품은 기본 자산의 가치에 따라 가격이 결정되는 금융 상품으로, 위험 관리 및 투자 전략 수립에 유용하게 사용됩니다.파생상품은 주식, 채권, 통화 및 원자재와 같은 다양한 기본 자산에 기반하여 거래됩니다. 이러한 기본 개념을 통해 파생상품의 전반적인 구조를 이해하는 것이 매우 중요합니다.주요 특징파생상품의 주요 특징 중 하나는 레버리지입니다. 이는 작은 투자로 큰 자산을 운용할 수 있도록 하여 투자자의 수익을 극대화할 수 있게 합니다. 그러나 동시에 손실 위험도 증가시키므로 신중한 접근이 필요합니다.비교 분석파생상품 유형유형설명선도계약(Forward)미래의 .. 2025. 4. 30.
자산가격 거품을 진단하는 금융공학 모델들 예측 모델의 비교 분석자산가격 거품을 진단하는 금융공학 모델들은 각기 다른 방식으로 시장의 비정상적인 가격 상승을 분석합니다. 본 분석에서는 주요 모델들의 특징과 성능을 비교합니다.주요 특징각 모델은 자산가격의 본질적 가치와 시장 가격 간의 차이를 평가하여 거품 여부를 진단합니다. 이 과정에는 다양한 수학적 및 통계적 기법이 사용됩니다.비교 분석세부 정보모델주요 기법장점단점CAPM (자본자산가격결정모형)위험 프리미엄간단하고 직관적시장 효율성 가정Fama-French 3-Factor Model규모, 가치 프리미엄 추가다양한 자산 설명 가능모델 복잡성 증가ARIMA (자기회귀 적분 이동평균)시간적 패턴 분석과거 데이터 기반 대예측비선형성 고려 부족HODL기준 위기신호모델극단적 가격 변화 모니터링빠른 경고 가.. 2025. 4. 30.
고빈도 거래(HFT)에 사용되는 알고리즘 기초 어떤 알고리즘이 있을까?고빈도 거래(HFT)에 사용되는 알고리즘은 다양하며, 그 목적에 따라 여러 가지 방식으로 분류됩니다. 이번 섹션에서는 주로 사용되는 알고리즘을 살펴보겠습니다.주요 알고리즘 종류고빈도 거래의 핵심은 빠른 실행 속도와 정확한 데이터 분석입니다. 다음은 이러한 목표를 달성하기 위해 사용되는 주요 알고리즘입니다:비교 분석세부 정보알고리즘설명예시 사용시장 만들기 알고리즘지속적으로 매수 및 매도 호가를 제시하여 유동성을 제공주식, 선물 거래스캐너 알고리즘가격 장세의 변화를 모니터링하고 신속하게 거래 실행단기 가격 변동성 이용통계적 차익 거래상관 관계가 있는 여러 자산 간의 가격 차이를 활용여러 자산 간의 가격 비교알고리즘 거래 전략사전 정의된 규칙에 따라 자동으로 거래 실행트렌드 기반 거래각.. 2025. 4. 29.
퀀트 전략에 적합한 금융 데이터 수집법 데이터 수집의 기초 이해퀀트 전략에 적합한 금융 데이터 수집법은 성공적인 투자 결정의 초석이 됩니다. 금융 데이터의 종류와 수집 방법을 이해하는 것은 매우 중요합니다.정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 확보는 퀀트 전략의 핵심입니다.주요 데이터 유형데이터 유형설명가격 데이터주식, 채권 등 자산의 역사적 가격 정보거래량 데이터각 자산의 거래 횟수 및 양재무 데이터기업의 재무제표, 수익 등 중요한 재무 정보경제 지표GDP, 실업률 등 국가의 경제적 상황을 나타내는 데이터이렇게 다양한 데이터 유형들을 수집함으로써 투자 분석의 기초를 탄탄히 할 수 있습니다.주요 데이터 소스 비교퀀트 전략에 성공하기 위해서는 적합한 금융 데이터 수집법이 필수적입니다. 여기에서는 주요 데이터 소스를 비교하여 효율적으로 데이터를 수집하.. 2025. 4. 29.
포트폴리오 최적화 알고리즘을 직접 구현해보기 알고리즘 구동 원리 탐구포트폴리오 최적화 알고리즘은 투자 포트폴리오의 위험과 수익을 고려하여 자산 배분을 최적화하는 과정을 포함합니다. 이 알고리즘은 주식, 채권 및 기타 자산을 어떻게 조합할지 결정하여 전체적인 투자 수익을 극대화하는 데 목적이 있습니다.포트폴리오 최적화는 수익을 최대화하며, 위험을 최소화하는 방식으로 이루어집니다. 이를 위해 Monte Carlo 시뮬레이션, 평균-분산 최적화 등의 기법이 사용됩니다.주요 특징포트폴리오 최적화 알고리즘은 다음과 같은 주요 요소에 의해 구동됩니다:자산의 기대 수익률자산 간의 상관관계위험 회피 선호도비교 분석세부 정보알고리즘장점단점평균-분산 최적화간단하고 이해하기 쉬움정확한 기대수익률 예측 필요몬테 카를로 시뮬레이션위험과 수익의 시뮬레이션 가능계산 비용이 .. 2025. 4. 29.
데이터 마이닝이 금융시장에 미치는 영향 과거 vs 현재의 데이터 활용과거의 금융 시장에서 데이터 활용은 기본적으로 단순한 수치 분석에 국한되었습니다. 현재는 데이터 마이닝 기술 덕분에 복잡한 패턴과 트렌드를 예측할 수 있게 되었습니다.주요 특징과거에는 주식의 가격 변동과 거래량 같은 정량적 데이터에 의존했습니다. 그러나 현대의 데이터 마이닝 기법은 이러한 데이터를 활용하여 더 깊은 인사이트를 제공하며, 시장의 비정형 데이터(예: 뉴스, 소셜 미디어 의견 등)까지 분석할 수 있습니다.비교 분석세부 정보항목과거의 데이터 활용현재의 데이터 활용데이터 종류정량적 수치 (가격, 거래량)정량적 + 정성적 데이터 (뉴스, 트렌드)분석 기법기본 통계 분석데이터 마이닝, 기계 학습 알고리즘예측 정확도제한적상대적으로 높은 정확도이러한 변화는 금융 시장의 의사결.. 2025. 4. 29.

티스토리툴바