금융 위험 관리 지표
샤프 지수
- 수익률을 변동성으로 나눈 값으로, 변동성 대비 초과수익률을 측정한다.
- 분산투자를 하면 샤프 지수가 자연스럽게 높아진다.
멀티모드 리스크
- 예측 분포와 실제 분포 간 차이가 발생할 때 여러 개의 모드(봉우리)가 생기며, 이로 인해 위험성이 커진다.
- 금융에서는 결과를 단일 값으로 제시하기 어렵기 때문에 분포 형태로 결과를 제시한다.
투자 전략 모델링
확률론적 접근법
- 몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 분포 기반 예측을 하며, 기울기 소실 문제를 예방할 수 있다.
- 베이지언 딥러닝은 값의 범위와 그 확률을 동시에 추정한다.
포트폴리오 최적화
- 로그샤프(수익/변동성)를 극대화하는 것이 목표다.
- 현대포트폴리오 이론에 따르면 자산을 충분히 분산하면 리스크 대비 기대수익률이 최적화된다.
실전 투자 기법
켈리 공식
최적 투자비율 공식:
f* = (bp - q) / b
f* = 가진 돈의 몇 %를 투자해야 하는가
b = 승리할 때, 얻게 되는 금액
p = 이길 확률
q = 질 확률
인간지능 투자 전략
- 투자 자료를 철저히 학습한다.
- 수면을 통해 정보를 체화한다.
- 각 종목별로 오를 것 같은 확신 정도를 점수로 나타낸다.
- 그 점수에 비례해 투자자금을 여러 가격에 나눠 집행한다.
AI 기술 적용
생성형 AI 아키텍처
- 인코더(CNN, Transformer) → 디코더(DSSM, FLOW, CNSF) → 역디코더 → 멀티모드 출력
- 금융 시계열 데이터 처리에 적합한 구조다.
데이터 전처리 및 예측
- 로그 노말 변환을 통해 비정규 분포 데이터를 정규분포로 조정한다.
- 자기상관성(직전 값이 예측에 큰 영향)을 반드시 고려한다.
추천 도서
《목적으로 승리하는 기업》
《기브앤테이크》
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