스스로 최적화하는 주식 포트폴리오 전략 시스템을 만들었습니다 🤖

저는 직접 만든 에이전트 시스템을 통해 주식 포트폴리오 전략을 스스로 최적화하도록 설계했습니다.

시스템은 가설을 세우고, 과거 데이터(2010-2016)를 기반으로 여러 번 실험한 뒤, 검증 구간(2017-2018, 2019-2021)을 통해 전략의 타당성을 평가합니다.

그 후부터는 하이퍼파라미터를 조정하지 않고 연구자의 태도로 전략을 유지합니다.

약 4시간의 테스트 끝에 에이전트는 거래량 추세(60일과 200일 비율) 신호와 역변동성 가중치를 결합해 상위 20%를 동일 가중으로 매수하며 거래 회전율을 부드럽게 조절하는 전략을 찾아냈습니다.

검증 결과(2022~2025년 예상)는 샤프지수 0.86으로 벤치마크 0.67보다 좋고, 28.1% 거래 회전율과 최대 손실 11.4%를 기록했습니다.

물론 바로 투입할 수 있는 완성된 전략은 아니지만 흥미로운 신호라 생각하며, 다음 단계로 데이터 파이프라인도 자동으로 개선할 수 있도록 할 계획입니다.

여러분의 의견도 궁금합니다!

https://github.com/arteemg/AutoHypothesis