[속보]지난해 12월 수출 5.1%↑…3개월 연속 플러스
https://n.news.naver.com/article/277/0005361306?sid=101
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[속보]지난해 12월 수출 5.1%↑…3개월 연속 플러스
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딥러닝으로 알파 찾기?
상기 이미지는 딥러닝을 활용하여 스타일 배분을 시도했을 시의 백테스팅 결과입니다(미국 기준, 로그 스케일). 재작년 10월 자료를 통해 발간한 내용과 유사한 모델의 업데이트입니다.
결과를 해석하자면 추가학습을 진행하지 않은 경우는 팩터 동일가중과 유사한 성과이니, 변화하는 시장 환경에 맞게 롤링으로 학습할 시 성과가 크게 개선되는 것을 알 수 있습니다. 특히 2023년 성장에 가중치를 높게 유지하며 상대적으로 우수한 성과를 가져오게 됩니다.
이를 통해 알 수 있는 점은 과거의 특정 구간에 맞춰 모델링을 하는 것은 오버피팅에 가까울 수 있다는 사실입니다. 변화하는 비선형적 패턴을 감지하는 데는 어쩌면 기계의 도움이 필수적일 수도 있을 것 같습니다.
상기 이미지는 딥러닝을 활용하여 스타일 배분을 시도했을 시의 백테스팅 결과입니다(미국 기준, 로그 스케일). 재작년 10월 자료를 통해 발간한 내용과 유사한 모델의 업데이트입니다.
결과를 해석하자면 추가학습을 진행하지 않은 경우는 팩터 동일가중과 유사한 성과이니, 변화하는 시장 환경에 맞게 롤링으로 학습할 시 성과가 크게 개선되는 것을 알 수 있습니다. 특히 2023년 성장에 가중치를 높게 유지하며 상대적으로 우수한 성과를 가져오게 됩니다.
이를 통해 알 수 있는 점은 과거의 특정 구간에 맞춰 모델링을 하는 것은 오버피팅에 가까울 수 있다는 사실입니다. 변화하는 비선형적 패턴을 감지하는 데는 어쩌면 기계의 도움이 필수적일 수도 있을 것 같습니다.
동일한 approach를 국내 시장에도 적용해 보고 싶은데, 안타깝게도 국내 시장 분석에 활용할 수 있는 적절한 스타일 지수를 아직 찾지 못했습니다. 참고로 미국 스타일의 경우 msci 기준 value, growth, dividend, low vol, momentum, quality 팩터를 활용했습니다. 국내에서 활용가능한 스타일 지수 소스를 아시는 분은 제보 부탁드리겠습니다
* 11월 JOLTs 채용건수 감소
이론적으로,
비농업 취업자 증감 = JOLTs 채용건수 - 퇴사건수
신규 채용이 2017년 수준인데 실업률이 올라오지 않는 건 기업들이 아직까지 해고에 나서지 않고 있기 때문입니다. 현재 추세가 이어진다면 결국에는 해고가 동반되겠지만, 과거 대비 적은 수준으로 증가할 것으로 보고 있습니다.
이론적으로,
비농업 취업자 증감 = JOLTs 채용건수 - 퇴사건수
신규 채용이 2017년 수준인데 실업률이 올라오지 않는 건 기업들이 아직까지 해고에 나서지 않고 있기 때문입니다. 현재 추세가 이어진다면 결국에는 해고가 동반되겠지만, 과거 대비 적은 수준으로 증가할 것으로 보고 있습니다.
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<미국 고용 - 인하는 3월 말고 2분기>
- 12월 고용 호조를 보였으나 JOLTs나 ISM PMI 등 여러 지표를 함께 고려하면 전반적인 노동시장은 둔화되고 있음
- 그러나 고용 시장이 단기간에 급락할 조짐도 없음. 이번 발표로 3월 인하는 사실상 어려워짐.
- 다만 연준의 피봇 논리는 경기 하방압력 대응이 아닌 '실질금리의 과도한 상승'을 막고자 하는 것. 인플레가 잘 둔화된다면 2분기 인하 기대는 아직 유효
- 12월 고용 호조를 보였으나 JOLTs나 ISM PMI 등 여러 지표를 함께 고려하면 전반적인 노동시장은 둔화되고 있음
- 그러나 고용 시장이 단기간에 급락할 조짐도 없음. 이번 발표로 3월 인하는 사실상 어려워짐.
- 다만 연준의 피봇 논리는 경기 하방압력 대응이 아닌 '실질금리의 과도한 상승'을 막고자 하는 것. 인플레가 잘 둔화된다면 2분기 인하 기대는 아직 유효
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국내 AI 운용사 Qraft가 상장한 ETF 중에 인덱스(ishares s&p500 etf, IVV)와 현금 비중 틸팅을 통해 알파를 꾀하는 일종의 순수 시장 베타 팩터 etf(AIDB)가 있습니다.
AI의 인풋 데이터가 뭔지는 모르겠지만 아직까지 현금 비중은 0%입니다. 현재 제시되는 현금 비중은 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다.
https://www.qraftaietf.com/aidb
AI의 인풋 데이터가 뭔지는 모르겠지만 아직까지 현금 비중은 0%입니다. 현재 제시되는 현금 비중은 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다.
https://www.qraftaietf.com/aidb
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연준 부의장 "은행 비상 대출 프로그램, 3월에 예정대로 종료" < 정책/금융 < 기사본문 - 연합인포맥스
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4294251
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news.einfomax.co.kr
연준 부의장 "은행 비상 대출 프로그램, 3월에 예정대로 종료" - 연합인포맥스
지난해 3월 실리콘밸리 은행(SVB)의 파산 이후 은행들의 도산을 막기 위해 한시적으로 도입한 긴급 대출 프로그램인 '은행기간대출프로그램(BTFP)'이 연장 없이 1년 시한이 끝나는 3월에 종료될 것이라고 마이클 ...
유진 매크로 경제/중국
딥러닝으로 알파 찾기? 상기 이미지는 딥러닝을 활용하여 스타일 배분을 시도했을 시의 백테스팅 결과입니다(미국 기준, 로그 스케일). 재작년 10월 자료를 통해 발간한 내용과 유사한 모델의 업데이트입니다. 결과를 해석하자면 추가학습을 진행하지 않은 경우는 팩터 동일가중과 유사한 성과이니, 변화하는 시장 환경에 맞게 롤링으로 학습할 시 성과가 크게 개선되는 것을 알 수 있습니다. 특히 2023년 성장에 가중치를 높게 유지하며 상대적으로 우수한 성과를 가져오게…
딥러닝으로 알파 찾기: 국내주식편
퀀트 매니저분의 도움으로 (감사합니다-!) 국내 스타일 지수를 받아서 테스트한 결과입니다. KOSPI + KOSDAQ, 시총가중, 대형주 대상으로 모멘텀X3 (UMD), 가치X3 (HML), 총 6개 스타일 지수를 대상으로 액티브하게 틸팅했을 때의 백테스팅 결과입니다(월간 리밸런싱)
국내 주식시장의 스타일 패턴도 딥러닝을 통해 학습시킬 수 있다! 라는 나름 고무적인 결과입니다. 물론 팩터 프리미아가 존재한다는 가정이긴 하지만 애초에 팩터 프리미엄을 가정하지 않으면 스타일로 틸팅할 이유도 없겠죠.
제가 왜 딥러닝을 통해 스타일 틸팅을 시도하는지, 흔하게 발생하는 기존 스타일 투자 접근법의 오류 등은 추후 자료를 통해 말씀 드리도록 하겠습니다.
퀀트 매니저분의 도움으로 (감사합니다-!) 국내 스타일 지수를 받아서 테스트한 결과입니다. KOSPI + KOSDAQ, 시총가중, 대형주 대상으로 모멘텀X3 (UMD), 가치X3 (HML), 총 6개 스타일 지수를 대상으로 액티브하게 틸팅했을 때의 백테스팅 결과입니다(월간 리밸런싱)
국내 주식시장의 스타일 패턴도 딥러닝을 통해 학습시킬 수 있다! 라는 나름 고무적인 결과입니다. 물론 팩터 프리미아가 존재한다는 가정이긴 하지만 애초에 팩터 프리미엄을 가정하지 않으면 스타일로 틸팅할 이유도 없겠죠.
제가 왜 딥러닝을 통해 스타일 틸팅을 시도하는지, 흔하게 발생하는 기존 스타일 투자 접근법의 오류 등은 추후 자료를 통해 말씀 드리도록 하겠습니다.