[알고리즘 트레이딩] 퀀트는 펀더멘탈 분석을 어떻게 할까? | 구현 가능한 영문 도서 추천
요즘 투자에 관심 있는 분들이라면 한 번쯤 “퀀트”라는 단어를 들어보셨을 겁니다. 퀀트(Quant)는 숫자와 알고리즘을 기반으로 투자 결정을 내리는 방식인데요, 그렇다면 퀀트는 기업의 펀더멘탈 분석을 어떻게 바라볼까요?
이 글에서는 퀀트의 관점에서 펀더멘탈 데이터를 어떻게 다루는지 살펴보고, 실제 구현에 도움 되는 영문 도서 6권도 함께 추천드립니다.
🧠 퀀트 입장에서의 펀더멘탈 분석
전통적인 펀더멘탈 분석은 분석가의 판단과 경험이 중요한 요소지만, 퀀트는 오직 데이터와 수학으로 움직입니다.
🔹 재무제표 수치화
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PER, PBR, ROE, 부채비율, 매출 성장률 등
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모두 정제된 숫자로 처리되어 모델에 투입
🔹 팩터 모델 기반 전략
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특정 지표가 수익률에 미치는 영향 분석
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Value, Quality, Growth, Momentum 팩터 등을 조합
🔹 자동화된 시스템 트레이딩
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분기마다 재무제표 기준 종목 선정
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백테스트로 전략 검증 → 실제 운용에 적용
🔹 기술적 지표와 결합 가능
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펀더멘탈 + 기술적 분석 + 수급 데이터로 종합 전략 구성
📚 퀀트 펀더멘탈 분석 관련 영문 도서 6선
퀀트 스타일로 펀더멘탈 분석을 배우고 싶다면 아래 도서들을 추천드립니다. 각 책마다 강조점이 다르니 목적에 맞게 선택해보세요.
1. Quantitative Value
by Wesley R. Gray & Tobias Carlisle
✔ 퀀트 가치투자 전략의 고전
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PER, PBR 같은 지표로 알파를 찾아내는 전략
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통계 기반으로 우량 종목을 선별하는 방법을 배울 수 있어요
2. Financial Statement Analysis and Security Valuation
by Stephen H. Penman
✔ 정통 재무제표 분석의 퀀트적 접근
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기업 가치를 계산하고 예측하는 방법 집중
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정성적 분석보다는 숫자 기반의 사고 방식 훈련에 적합
3. Quantitative Equity Portfolio Management
by Ludwig Chincarini & Daehwan Kim
✔ 실전 퀀트 펀더멘탈 전략서
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다양한 팩터 조합으로 포트폴리오 구성
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트랜잭션 비용, 리스크 모델, 백테스트까지 체계적으로 설명
4. Machine Learning for Asset Managers
by Marcos López de Prado
✔ 퀀트 + 머신러닝의 만남
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펀더멘탈 데이터를 ML에 활용하는 고급 기법
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전통적인 분석을 넘어서고 싶은 중급자 이상에게 추천
5. Python for Finance
by Yves Hilpisch
✔ 실전 구현을 위한 Python 실습서
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Pandas로 재무데이터 처리, 백테스트 등 실전 중심
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구현이 목표라면 최고의 입문서
6. The Econometrics of Financial Markets
by John Y. Campbell
✔ 퀀트 분석의 이론적 백본
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수익률 예측, 가격 결정 이론 등 계량 분석의 정수
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수학과 이론에 관심 있다면 도전해볼 가치 있음
✅ 마무리: 어떤 책부터 시작할까?
목적 | 추천 도서 |
---|---|
전략 설계 | Quantitative Value, Quantitative Equity Portfolio Management |
재무제표 해석 | Financial Statement Analysis and Security Valuation |
구현 실습 | Python for Finance |
머신러닝 확장 | Machine Learning for Asset Managers |
이론 학습 | The Econometrics of Financial Markets |
펀더멘탈 분석도 퀀트의 손을 거치면 훨씬 객관적이고 체계적인 투자 전략으로 바뀔 수 있습니다. 단순히 수치만 보는 것이 아니라, 그 수치들이 실제로 수익과 어떤 관계가 있는지를 수학적으로 검증하고 자동화하는 것이 퀀트의 핵심이죠.
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