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khuda-data/9th_FINANCE_team1

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KHUDA 금융 퀀트 리서치 > KHUDA 9기 · 정기학술제

소개

한국·미국 주식시장 팩터 설명력, 반도체 선행지표, 마코프 국면 전환 모델 중 최종 주제를 선정해 데이터 기반 투자 전략을 검증하는 금융 퀀트 리서치 프로젝트입니다.

팀원

이름 역할
강병오 팀장
남재현 팀원
탁진형 팀원
김형진 팀원
김동규 팀원

대표 사진

Quantitative Trading

후보 주제

1. 한국 vs 미국 주식시장에서 팩터별 수익률 설명력 비교

동일한 팩터가 한국과 미국 주식시장에서 수익률을 설명하는 정도가 다르게 나타나는지 비교합니다.

  • 팩터 후보: 모멘텀, 리버전, PBR, ROE, 금리, 대형주 낙수효과, 제품가격 등
  • 비교 축: 코스피 vs S&P 500, 시총 상위주, 같은 섹터 내 유사 사업구조 기업
  • 기업 분석 예시: SK하이닉스 vs 마이크론

2. 선행지표를 활용한 반도체주 미래 수익률 예측

반도체 주가 수익률을 단독으로 예측하기보다, 반도체 주가에 선행하는 경제 변수들과의 시차적 상호작용을 분석합니다.

  • 선행지표 후보: 메모리 가격, 재고 사이클, 수출입 지표, 금리, 환율, 경기선행지수 등
  • 분석 방향: 시차 상관관계, Granger causality, VAR, 예측 성능 비교
  • 활용 목표: 반도체 업황 변화가 주가에 반영되는 경로와 시차를 정량화

3. 국면 전환 매크로 퀀트: Markov-Switching 모델

시장을 안정 국면과 위험 국면으로 나누고, 거시경제 지표를 활용해 현재 국면의 확률을 추정합니다.

  • 입력 변수 후보: 미국 기대인플레이션, 장단기 금리차, VIX 지수 등
  • 모델 방향: Markov-Switching 모델로 안정 국면과 위험 국면 확률 추정
  • 활용 목표: 위험 국면 확률이 일정 수준을 넘으면 주식 비중을 줄이고 현금·달러·채권 비중을 늘리는 동적 자산 배분 트리거 설계

주제 선정 기준

  • 데이터 수집 가능성과 재현성
  • 한국·미국 비교 또는 섹터 비교의 차별성
  • 모델 결과의 해석 가능성
  • 백테스트 및 시각화 가능성
  • 정기학술제 발표에서의 설득력

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