금융 데이터 분석의 필요성

주식 시장에서 투자자는 개인, 기관, 외국인 등이 있습니다. 이 포스트를 보고 계신 대부분은 개미라 부르는 개인들일 것입니다. 그렇다면 개인, 기관, 외국인의 투자 수익률은 어떨까요?

개인 vs. 기관 vs. 외인 수익률?

아래 그래프는 2014년~2018년 동안의 개인, 기관, 외인의 주식 투자 수익률 입니다.

5년 동안 개인, 기관, 외인 수익률을 비교해 보면 개인들이 주식 시장에서 얼마나 고통받고 있는지 알 수 있습니다.

여러 이유들이 있겠지만 정보의 비대칭성을 하나로 들 수 있습니다. 개인들은 국내외 금융권 종사자들에 비해 고급 정보를 접하기 어려울 수밖에 없는 것이 현실입니다. 이러한 불리함을 가지고 있기에 개인들이 주식시장에서 이기기 어려운 것입니다.

그래도 다행인 것은 최근에는 많은 정보들이 인터넷 상에 공개되어 있습니다. 대부분의 금융 데이터들은 인터넷 상에서 구할 수 있습니다. 이러한 데이터들을 모두 모아보면 투자 판단에 도움이 될 방대한 양의 데이터가 생길 것입니다.

그러나 이러한 방대한 양의 데이터를 사람이 일일이 쳐다보며 분석해 내기란 거의 불가능 합니다. 그러므로 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 통해 데이터를 처리 및 분석해야 합니다.

분석한 데이터를 보고 사람이 다시 투자판단을 내리기도 사실 어려운 일입니다. 그래서 기계학습을 통해 투자 판단 모델을 구축해서 보다 다양한 상황을 고려하고 객관적인 판단을 내리는 것이 좋다고 생각합니다.

퀀티랩은...

개인이 이러한 분석 시스템을 개발하는 것은 매우 어려운 일일 것입니다. 퀀티랩은 위의 주식 분석 방법들을 수행하며 지속적으로 고도화해 나가고 있습니다.

퀀티랩은 주식 종목, 주식 시장, 산업, 경제 등의 전반에 대한 고도의 주식 분석 결과를 퀀티랩 서비스와 블로그 및 각종 채널에서 공유할 것입니다. 퀀티랩이 공유하는 주식 분석 결과가 개인들의 투자에 도움이 되기를 희망합니다.