오늘날의 디지털 시대에는 금융시장의 복잡성과 변화 속도가 증가하고 있으며, 전통적인 분석 방법은 더 이상 효율적인 의사결정에 대한 투자자의 요구를 충족시킬 수 없습니다. 그래서 양적 재무 분석가가 탄생했습니다. 정량적 금융 분석가는 컴퓨터 기술과 결합된 수학적, 통계적 방법을 사용하여 금융 시장을 분석하고 예측하는 직업입니다. 이들은 모델 구축, 대량의 데이터 수집 및 분석, 투자자의 전략 수립 및 리스크 관리 지원 등을 통해 시장에서 없어서는 안 될 역할이 되었습니다.
정량적 재무분석가의 작업 단계
정량적 재무분석사의 업무 프로세스는 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다.
1. 데이터 수집 및 구성
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정량적 재무분석가는 주가, 거래량, 재무제표 등을 포함한 많은 양의 시장 데이터를 수집하고 정리해야 합니다. 이러한 데이터는 다양한 데이터 제공자, 금융 기관 또는 자체 구축된 데이터베이스에서 가져올 수 있습니다. 데이터의 품질과 정확성은 분석 결과의 신뢰성에 매우 중요합니다.
2. 데이터 전처리
분석을 수행하기 전에 정량적 재무 분석가는 일반적으로 데이터 정리, 이상값 제거, 누락된 값 채우기 등을 포함하여 데이터를 전처리해야 합니다. 이러한 단계를 통해 데이터의 품질과 유용성을 향상하고 분석 중 오류를 줄일 수 있습니다.
3. 모델 구성
정량적 재무 분석가는 시장 특성과 투자자의 요구에 따라 적절한 모델을 선택합니다. 일반적으로 사용되는 모델에는 시계열 모델, 회귀 모델, 기계 학습 모델 등이 있습니다. 모델을 선택할 때는 데이터의 특성, 모델의 해석 가능성, 정확성과 같은 요소를 고려해야 합니다.
4. 모델 검증 및 최적화
모델을 구축한 후 정량적 재무 분석가는 모델을 검증하고 최적화해야 합니다. 검증의 목적은 모델의 정확성과 안정성을 테스트하는 것이고, 최적화는 모델의 예측 능력과 적응성을 향상시키는 것입니다. 일반적으로 사용되는 검증 방법에는 백테스팅, 교차 검증 등이 있습니다.
5. 전략 수립 및 실행
모델의 예측 결과를 바탕으로 정량 재무 분석가는 매수, 매도, 포지션 조정의 시기와 비율을 포함한 투자 전략을 수립할 수 있습니다. 전략 수립에는 실제 시장 상황뿐만 아니라 투자자의 위험 허용 범위와 투자 목표도 고려해야 합니다. 전략이 결정되면 정량 재무 분석가는 자동화된 거래 시스템을 통해 전략을 실행할 수 있습니다.