Course Progress
Part of 12 Chapters
Chapter 11
금융 머신러닝 기초: 데이터가 자본을 움직이다
#금융 머신러닝#알고리즘 트레이딩#지도 학습#비정형 데이터
금융 머신러닝: 퀀트의 새로운 무기
블랙-숄즈나 MPT(현대 포트폴리오 이론)가 수학적 가정을 세우고 답을 구하는 연역적 모델링이라면, 머신러닝은 방대한 시장 데이터로부터 스스로 규칙을 찾아내는 귀납적 모델링입니다. 최근의 금융공학은 이 두 세계의 융합으로 나아가고 있습니다.
1. 금융 분야에서의 머신러닝 활용
금융 데이터는 소음(Noise)이 매우 많고 변동성이 심하기 때문에 일반적인 머신러닝보다 더 정교한 접근이 필요합니다.
금융 분야별 주요 머신러닝 활용 사례
| 분야 | 활용 목적 | 주요 알고리즘 |
|---|---|---|
| 트레이딩 | 가격 방향성 예측 및 알파 발굴 | Random Forest, LSTM, XGBoost |
| 리스크 관리 | 이상 거래 탐지(FDS) 및 부도 예측 | SVM, Isolation Forest |
| 포트폴리오 | 자산 간 복잡한 비선형 관계 파악 | Clustering (HRP), 강화학습 |
| 고객 분석 | 신용 점수 산출 및 이탈 확률 예측 | Logistic Regression, Gradient Boosting |
2. 알고리즘 트레이딩의 워크플로우
머신러닝 기반의 투자 전략이 수립되고 실행되는 과정은 다음과 같습니다.
1
데이터 전처리금융 시계열 데이터의 결측치를 처리하고 정상성(Stationarity)을 확보합니다.
2
특성 추출 (Feature Engineering)이동평균, RSI 등 기술적 지표나 대체 데이터(뉴스 등)를 생성합니다.
3
모델 학습 및 백테스팅과거 데이터를 통해 모델을 훈련시키고 가상 수익률을 검증합니다.
4
실행 및 모니터링실제 시장에서 주문을 집행하며 오버피팅 여부를 감시합니다.
3. 전통적 통계 vs 머신러닝
두 방식은 경쟁 관계가 아닌 보완 관계에 있습니다.
현대 자산운용사의 팩터 비중 변화 (예시)
전통적 가치/성장 팩터와 머신러닝 기반의 비정형 팩터가 공존하는 모습입니다.
💡 교수님의 팁
머신러닝의 가장 큰 적은 ‘과적합(Overfitting)‘입니다. 과거 데이터에 너무 완벽하게 끼워 맞춘 모델은 미래 시장에서 처참하게 실패할 수 있습니다. 그래서 금융공학자들은 ‘성능’보다 ‘설명 가능성’과 ‘강건함(Robustness)‘을 더 중요하게 생각합니다.