AI와 금융 수학 기반으로 포트폴리오 최적화 툴 하나 만들어봤습니다.
트레이딩하면서 항상 느꼈던 게, 감에 의존하는 매매보다는 데이터에 근거한 접근이 필요하다는 점이었어요. 그래서 이번에 만든 건 현대 포트폴리오 이론(MPT), 몬테카를로 시뮬레이션, 그리고 AI 기반의 시장 심리 분석을 결합한 전략 구성 도구입니다.
특히 외환(FX) 트레이더한테 맞춰 개발했고, 리스크를 체계적으로 측정하고 최적화하는 데 중점을 뒀습니다. 요즘 툴이나 커뮤니티 시그널에만 의존하지 않고, 오히려 펀드처럼 접근하고 싶은 분들께 맞을 것 같아요.
아래 링크에서 체험해보실 수 있습니다.
🧐 배경 설명 및 요약
이 글은 한 트레이더가 자신이 만든 트레이딩 보조 툴을 소개하기 위해 작성한 것입니다. 그는 일반 개인 투자자도 헤지펀드처럼 포트폴리오를 구성하고 리스크를 관리할 수 있게 하고 싶다는 목표를 갖고 있습니다.
언급된 기술들 — '현대 포트폴리오 이론(MPT)', '몬테카를로 시뮬레이션', 'AI 심리 분석' — 은 모두 투자 전략을 수치화하고 시뮬레이션할 때 쓰이는 기법입니다. 특히 MPT는 자산 간 상관관계를 기반으로 수익률과 리스크를 최적화하는 모델이고, 몬테카를로 시뮬레이션은 다양한 시장 시나리오를 무작위로 생성해 결과를 예측하는 방식입니다.
이 글에서 중요한 포인트는, ‘전문가의 직감이나 친구의 말’ 같은 불확실한 신호 대신, 수학적 모델과 AI로 전략을 세우는 접근을 개인 투자자도 써볼 수 있도록 도구화했다는 점입니다.
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