“연평균 30퍼센트의 수익률을 달성하는 퀀트투자의 비밀을 배우다!”
불확실성과 위기에서도 안정적 수익률을 올리는 퀀트투자의 정석!
월스트리트 최고 투자회사에서 15년간 쌓은 퀀트 비법을 단 한 권으로 배워라!

연평균 30퍼센트라는 놀라운 수익률,
퀀트투자에서 답을 찾아라!

2008년 금융위기 이후 세계 금융시장의 트렌드는 수학과 통계에 기반해 투자 모델을 만들고 금융시장 변화를 예측해 인간의 심리가 투자에 끼어드는 위험을 방지하는 퀀트투자로 바뀌고 있다. 방대한 데이터 분석을 거쳐 컴퓨터 알고리즘을 설계해 투자에 활용하는 방식이다. 퀀트투자는 근거 없는 소문이나 정보에 흔들리기 쉬운 인간의 심리가 투자에 마이너스 요소로 작용하는 단점을 차단하며 미리 정해놓은 규칙과 목표를 향해 움직일 수 있도록 돕는다. 실제로 블랙록을 비롯해 세계 최고의 투자 기관 등에서 퀀트투자를 차세대 생존으로 생각하고 각종 연구를 통해 보다 완벽한 시스템을 구축하기 위해 고군분투하고 있다.
그렇다면 개인 투자자가 퀀트투자를 활용하는 방법은 무엇일까? 지난 15년 동안 세계 금융시장의 중심 월스트리트에서 퀀트투자로 엄청난 수익률을 올린 최고의 퀀트투자 전문가 영주 닐슨이 개인이 접근할 수 있는 퀀트투자의 모든 것에 대해 낱낱이 알려준다. 퀀트투자에 있어 가장 중요한 재료가 되는 데이터에는 어떤 종류가 있는지, 저비용으로 좋은 데이터를 구하는 방법은 무엇인지, 데이터의 오류를 잡아내는 데이터 클리닝의 방법까지 퀀트투자에서 가장 기본이 되는 기초 과정부터 시작해서 개인투자자들이 자신의 포트폴리오에 맞춰 퀀트투자를 활용하는 심화 과정까지 모두 만나볼 수 있다. 또한 전 세계에서 활용되는 다양한 퀀트투자 기법을 소개하고, 지금까지 좋은 수익률을 낸 투자 기법을 활용해 개인이 어떻게 자신의 투자에 활용할 것인지 알려준다.

스웨덴 예테보리대학교에서 금융학 강의를 하고 있다. 2015년부터 2018년까지 성균관대학교 경제학과 교수로 재직했으며 2015년 상반기까지 뉴욕의 헤지펀드 퀀타비움의 최고투자책임자로 활동했다. 또한 2012년 상반기까지 미국 씨티그룹 뉴욕에서 G10 채권 퀀트 트레이딩 대표를 지냈으며, JP모건과 월스트리트의 5대 투자은행 중 하나였던 베어스턴스 뉴욕 본사에서 매니징 디렉터로 채권 퀀트 트레이딩 프랍 데스트를 이끌었다. 그전에는 블랙록(전 바클레이스 글로벌 인베이터)에서 시장 분석을 통한 투자 방향을 결정하는 리서치 오피서로 활동했고, 알리안츠 자산운용의 퀀트투자 리서치 헤드를 역임했다.
데이터 분석을 통한 투자 전략을 세우는 퀀트투자법을 통해 6조 원 이상의 펀드를 운용하면서 세계 금융시장 한가운데서 글로벌 투자에 대한 자신만의 안목과 노하우를 쌓은 그는 월스트리트 포트폴리오 매니저 겸 트레이더 경력 이외에도 다양한 프로페셔널 논문을 발표했다. 2000년 이후 미국과 유럽의 권위 있는 컨퍼런스인 ‘The Global Derivative Conference’와 ‘Risk Conference’ 등에 참석하여 강의를 진행하기도 했으며, 2006년에는 캘리포니아대학교 버클리경영대학원에서 금융공학을 위한 통계학을 강의했다.
이밖에도 2013년부터 2019년까지 <주간조선>과 <주간동아>에 ‘영주 닐슨의 월스트리트 리포트’, ‘영주닐슨의 글로벌 경제 읽기’ 등의 칼럼을 연재했다. 2016년 5월 삼성 사장단에 ‘금융환경 변화와 글로벌 금융사들의 경쟁 전략’을 주제로 강연하여 많은 언론으로부터 주목 받았다. 저서로는 《서울에서 월스트리트로》, 《글로벌 투자 전쟁》, 《그들이 알려주지 않는 투자의 법칙》 등이 있다. 연세대학교 경제학과를 졸업하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리에서 금융공학 석사, 미국 피츠버그대학교에서 주식시장 분석을 위해 인공지능 알고리즘을 훈련하고 향상시키는 방법을 연구한 논문으로 석사와 박사학위를 받았다.
연세대학교 경제학과를 졸업하고, 미국 캘리포니아대학교에서 금융공학 석사, 미국 피츠버그대학교에서 통계학 석사 학위를 받은 후 주식시장 분석을 위해 인공지능 알고리즘을 발달시키는 방법을 연구한 논문으로 박사 학위를 받았다. 2000년 이후부터 리스크 컨퍼런스(Risk Conference), 글로벌 파생상품 컨퍼런스(Global Derivative Conference) 등 미국과 유럽의 권위 있는 프로페셔널 학회에서 발표했으며, 최근 학자로 커리어 전환을 한 후로는 국제 경제 학술지에 논문을 발표하는 등 활발한 학술 활동을 펼치고 있다. 2006년에 캘리포니아대학교 버클리경영대학원에서 통계학 강연을 했고, 2015년 성균관대학교에서 월가 투자 전문가 6명을 초빙한 경제학 특강을 주관해 화제를 모았다. 2016년 5월 삼성 사장단에게 ‘금융환경 변화와 글로벌 금융사들의 경쟁 전략 ’을 주제로 강연하여 국내 언론의 주목을 받았다.
2014년부터 "주간조선"에 ‘영주 닐슨의 월스트리트 리포트’를 연재했으며 현재 "주간동아"에 ‘영주 닐슨의 글로벌 경제 읽기’ 칼럼을 연재하는 한편 SBS CNBC ‘경제와이드 모닝벨’에 출연하고 대중 강연을 하는 등 다양한 활동으로 국내 투자자들에게 글로벌 투자에 대한 통찰을 전달하고 있다. 지은 책으로는 《서울에서 월스트리트로》, 《글로벌 투자 전쟁》이 있다.

프롤로그_ 감정에 흔들리지 않고 현명하게 투자하라!

PART 1. 퀀트투자를 이해하는 기본 과정
CHAPTER 1. 퀀트투자란 무엇인가
01. 인간의 심리적 한계를 극복하는 퀀트투자의 힘
시장의 80퍼센트는 심리다 | 어려운 투자를 더 어렵게 만드는 것은 당신이다 | 자주 발생하는 이상 현상이 행동재무학을 부추겼다 | 스타 매니저도 결국 인간이다 | 모든 것을 숫자로 말하는 퀀트투자 | 월스트리트를 점령한 퀀트 | 기계라고 완벽한 것은 아니다 | 인간 vs. 기계의 대결 구도는 지워라
02. 생각보다 오래된 퀀트투자의 역사와 미래
위대한 업적은 하루아침에 이뤄지지 않는다 | 수학의 강자는 프랑스 | 퀀트의 아카데믹 역사 | 퀀트 인더스트리의 역사 | 주요 퀀트 헤지펀드
03. 당신은 이미 퀀트투자를 하고 있다
셀 사이드 퀀트 vs. 바이 사이드 퀀트 | 빛의 속도로 사고파는 초단타 거래 | 자산운용사와 헤지펀드의 퀀트 | 그 이외의 퀀트 | 부상하는 로봇 | 누가 퀀트가 되는가
04. 개인투자자도 할 수 있다! DIY 퀀트
인공지능을 도입한 세계의 빅 플레이어 | 월가 최고 회사의 퀀트가 될 수 없다면 | 프로페셔널 퀀트를 이길 수 있을까 | 이 모든 것이 귀찮다면
05. 당신도 퀀트가 될 수 있다
퀀트는 같은 일을 하고, 하고 또 한다 | 당신은 어떤 퀀트가 될 것인가

CHAPTER 2. 퀀트를 시작하기 전에
06. 데이터는 퀀트의 주재료
첫단추는 데이터 클리닝 | 어떤 종류의 데이터가 있을까 | 무료로 데이터 구하기 | 유료로 데이터 구하기 | 데이터 클리닝 방법
07. 필요한 기능을 제공하는 브로커를 찾아라
수수료는 중요하지만 전부는 아니다 | 퀀트 전략은 반드시 테크놀로지를 고려해야 한다 | 브로커도 망할 수 있다
08. 거의 모든 퀀트투자가 바탕으로 하는 것
가치투자의 아버지, 벤저민 그레이엄도 퀀트였다 | 어디에서 데이터사이언스 과학자인 퀀트의 역할이 필요할까 | 이론에서 실제로 | 가장 중요한 2가지 콘셉트 | 퀀트가 자주 사용하는 용어
09. 퀀트의 필수요소, 백테스팅
백테스팅을 할 수 있는 플랫폼 | 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 | 백테스팅의 결과물 | 백테스팅을 하는 방법 | 백테스팅 결과물로 퀀트 전략 평가하기 | 쉬워 보이지만 결코 쉽지 않은 백테스팅 | 거래비용을 빼놓고 말할 수 없다 | 세계 정상급 퀀트들이 하는 일 | 최고의 백테스팅, 페이퍼 트레이딩
10. 퀀트는 투자를 위한 프로세스이자 잘 짜여진 시스템이다
시작은 아이디어 | 퀀트투자 자체는 시스템이고 프로세스다 | 퀀트는 투자회사에는 문화, 개인투자자에게는 습관 | 퀀트를 오해하지 말자 | 최고의 퀀트가 갖춘 3가지

CHAPTER 3. 퀀트의 기본 요소 하나, 수익률 예측
11. 과거 성과는 미래 성과를 보장하지 않는다
만약 과거가 우리가 가진 모든 것 중 가장 나은 것이라면 | 과거수익률을 측정하는 3가지 측면 | 과거 데이터를 쓰기 전에 한 번 더 생각해야 할 것 | 사전적 수익과 사후적 수익
12. 미래수익률을 예측하는 요소
배당수익률은 가장 오래 사용해온 요소다 | 밸류를 예측하는 주가수익률 | 적당한 시점을 알려주는 기술지표 | 미래예측지표의 잠재력을 측정하는 IC | 항상 수익률을 정확히 예측하는 미래예측지표는 없다 | DIY-엑셀을 이용해 IC 구하기
13. 서베이를 바탕으로 한 수익률 예측
의견을 문자화해서 보는 센티먼트 분석 | 일반소비자를 대상으로 한 소비자동향지수 | 프로페셔널 투자자나 CEO 등을 대상으로 한 서베이 | 애널리스트의 장기 수익 예측 | 한국의 서베이 데이터 | 서베이 데이터의 함정 | 시장에 영향을 주는 서베이
14. 투자에서 중요한 숫자, 리스크 프리미엄
주식 리스크 프리미엄이란 무엇일까 | 미래의 리스크 프리미엄을 어떻게 계산할 것인가 | 주가수익률에 영향을 미치는 것 | 리스크 프리미엄에 영향을 주는 요소 확인하기

CHAPTER 4. 퀀트의 기본요소 둘, 위험 예측
15. 퀀트는 리스크도 예측한다
알파가 좋은 이유 | 팩터는 리스크다, 팩터 리스크 모델 | 설명하지 않은 엡실론 | 팩터의 위험 | 왜 이렇게 팩터를 써서 리스크를 설명할까 | 최초로 리스크 모델을 상용화