트레이딩 전략 연구 방향에 대한 고민🤔

안녕하세요, 저는 2~3년간 트레이딩 모델을 개발해 왔고, 지금은 장기 추세 추종 전략을 운용 중입니다. 특별히 대단하지는 않지만 백테스트와 거의 비슷한 성과를 보여 몇 달째 운영 중입니다.

하지만 전략을 다양화하고 싶은데, 단일 자산 전략에서 파라미터가 많아지고 약해지는 문제와 싸우면서 방향을 잡기가 어렵네요. 사실 포트폴리오 다변화를 통해서 어느 정도 위험 분산은 하고 있지만, 다양한 트레이딩 전략을 활용하는 건 아니에요.

어떤 연구 방향이 좋을지 조언 받고 싶습니다. 이제 현실적인 선택지는 교차 섹션이나 다중 자산 전략으로 가는 것 같은데, 아니면 단일 자산에 집중하며 대체 데이터 연구를 계속하는 편이 나을지 고민입니다. 실제로 저는 LLM 점수를 이용해 기사에서 감성 데이터를 모았는데, 시장에 너무 빨리 반영돼 신호로서의 유용성은 떨어지는 것 같더군요.

다른 아이디어가 있으시면 알려주세요. 만약 교차 섹션이나 다중 자산 전략이 낫다면, 어디서부터 시작하는 게 좋을까요? 공적분, 교차 섹션 모멘텀, 아니면 추가적인 인프라 구축인가요?

현재는 자체 인프라로 연구부터 실행까지 통합해 운영하고 있는데, 교차 섹션 전략에는 아직 조금 미흡합니다. 연구 과정을 빠르게 만들려면 우선 교차 섹션 기능을 강화하는 게 맞을 것 같은데, 그렇지 않으면 계속 코드 중복이 생겨서요.

한번 교차 섹션 접근을 시도해봤지만 테스트가 느리고 인프라도 부족해 만족스럽지 않았고, 초기 결과도 그리 좋지 않아 포기했던 경험이 있습니다.

생각이나 조언, 참고할 수 있는 자료와 커뮤니티 추천도 환영합니다. 솔직히 리테일 투자자로서 알파를 만들기 쉽지 않다는 자괴감이 들 때도 있지만, 아직 포기하기에는 아쉬워서요.