[Quant] 퀀트 모델 - 1. 시계열 모멘텀 모델 (Time-Series Momentum Models)

시계열 모멘텀 모델은 추세에 집중하는 모델입니다. 

특정 자산의 가격이 과거에 올랐던 추세를 기반으로, 현재 추세에서 앞으로도 계속 오를지 내릴지 가정하고 베팅하는 식입니다.

 

시계열 모멘텀의 가장 큰 특징은 다른 자산과 비교하는 것이 아니라, 해당 자산의 과거 자신과 비교한다는 점입니다.

보통 다음과 같은 단계를 거쳐 모델을 구축합니다.

 

1. Look-back Period (회고 기간) 설정

2. 신호 생성

3. 포지션 진입

 

이는 단순하지만 시장의 심리적인 이유를 기반으로 수익을 내기 적절합니다.

 

간단한 파이썬 로직은 다음과 같습니다.

# 12개월 시계열 모멘텀 계산 예시

# 수익률 계산
df['return_ly'] = df['close'] / df['close'].shift(252) -1

# 매수 신호 제공
df['signal'] = np.where(df['return_ly'] > 0, 1, -1)
# 0보다 크면 롱(1), 작으면 숏(-1)

 

장점은 하락장에서 숏 포지션을 통해 수익을 내거나 현금화하여 방어력이 뛰어나다는 점을 들 수 있지만, 횡보장에서는 오히려 잦은 매매 비용이 발생하는 식의 손실을 볼 수 있다는 단점을 가지고 있습니다.