머신러닝 기반 투자법 (피처추출, 훈련, 성능평가)
머신러닝은 데이터 기반의 예측과 의사결정을 가능하게 하며, 최근 금융투자 분야에서도 널리 활용되고 있습니다. 특히 퀀트 투자 전략에 머신러닝 알고리즘을 접목하면, 보다 정교한 수익 예측과 리스크 관리가 가능해집니다. 본 글에서는 머신러닝 기반 투자법의 핵심 요소인 피처 추출, 모델 훈련, 성능 평가 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.피처추출: 투자 성과를 좌우하는 핵심머신러닝 기반의 투자에서 가장 중요한 단계 중 하나는 바로 피처 추출입니다. 피처(Feature)란 예측하고자 하는 대상과 관련된 다양한 입력 변수들을 의미하며, 이는 모델의 성능에 직접적인 영향을 줍니다. 예를 들어 주가 예측 모델을 설계할 때, 사용되는 피처로는 거래량, 이동평균선, RSI, MACD, 볼린저 밴드, 업종 흐름 등 다양한..
2025. 5. 10.
공매도 완전정복 (정의, 메커니즘, 영향분석)
공매도는 주식 시장에서 자주 등장하는 용어이지만, 일반 투자자들에게는 다소 어렵고 생소하게 느껴질 수 있습니다. 특히 최근 몇 년간 한국 증시에서 공매도가 논란의 중심에 서며 많은 투자자들의 관심을 받고 있죠. 이번 글에서는 공매도의 기본 개념부터 실제 작동 방식, 그리고 시장에 미치는 다양한 영향까지 체계적으로 알아보며, 공매도에 대한 오해와 진실을 명확히 파헤쳐 보겠습니다.공매도의 정의공매도란 자신이 보유하지 않은 주식을 빌려서 파는 투자 기법을 말합니다. 일반적으로는 주가 하락이 예상될 때 수익을 얻기 위한 전략으로 사용됩니다. 예를 들어 A라는 종목이 현재 10,000원인데 향후 8,000원까지 하락할 것으로 예상된다면, 투자자는 A주식을 빌려서 10,000원에 팔고, 이후 실제로 8,000원에 ..
2025. 5. 5.