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포트폴리오가 좋아 보일수록 비중은 한쪽으로 기울었습니다.  승자가 더 커지고, 위험은 조용히 커졌죠. 그래서 저는 매주 같은 시간에 자동 조정 이 돌아가게 했습니다. 편차를 계산하고(드리프트), 밴드와 한도를 적용해 필요한 만큼만 주문이 나가도록요. 그 순간부터 그래프의 요동 이 줄었습니다. 이번 글은 그 방법을 한 편에 정리합니다. 드리프트 계산 → 밴드/한도 적용 → 주문 사이징 → 실행·비용 → 운영 루틴 순서로, 바로 붙여 넣어 쓸 수 있는 템플릿과 의사코드를 제공합니다. 핵심 개념 정리 목표 비중 w target : 전략이 원하는 자산 비율(예: 주식 50/채권 40/현금 10). 현재 비중 w now : 실시간 평가금액 기준 현재 비율. 드리프트 : drift = (w_now − w_target) / max(ε, w_target) (상대 편차). 밴드 : 조정 임계치(예: ±20% 상대 밴드) 밖일 때만 주문. 노출 한도 : 종목 1R, 섹터 2R, 고상관쌍 합산 25% 등 위험 캡. 사이징(R) : 1R=계좌 손실 1% 등 위험 단위로 주문 규모 제한. 리밸런싱의 목적은 수익 극대화 가 아니라 위험과 행동의 일관성 유지입니다. 엔진 흐름(One-Pager) 입력: 보유목록, 가격, 목표비중, 밴드, 한도(R), 비용(수수료·슬리피지) 로직: 드리프트 계산 → 밴드 밖 자산 선별 → 한도/상관 체크 → 주문 사이징 출력: 주문 초안(수량·가격정책) + 로그 + 리포트(편차/노출/비용) 스케줄: 화·금 21:00 정기 실행 + 입출금/배당 시 보조 실행 수식 & 의사코드 # 드리프트 계산 for asset in universe: w_now = value(asset)/portfolio_value drift = (w_now...

“지표를 이렇게 바꿨더니 백테스트 성과가 확 좋아졌어요.”  그런데 실거래에선 숫자가 달랐습니다. 문제는 전략이 아니라 데이터 였죠. 그때 깨달았습니다. 성과를 좌우하는 건 ‘얼마나 많이 모았나’가 아니라 ‘얼마나 정확히 모았나’ 라는 사실을요. 이번 글에선 제가 현장에서 부딪히며 정리한 데이터 수집 전략 을 공유합니다. 원칙→소스 지도→품질 관리→파이프라인→대시보드까지, 실전에서 바로 쓰는 체크리스트와 템플릿을 드릴게요. 왜 수집 전략이 성과를 바꾸는가 시점 오류 하나면 백테스트는 과장이 되고, 실거래는 손실이 됩니다. 서바이버십 바이어스 (퇴출 종목 제외)는 ‘좋아 보이는’ 전략을 만들어냅니다. 정의 불일치 —예: ‘거래대금’ 단위가 다르면 필터가 엇나갑니다. 즉, 데이터는 전략의 연료이자 브레이크입니다. 품질이 낮으면 속도를 내도 더 멀리 가지 못합니다. 수집 원칙 5가지(핵심) 목표 우선 : “무엇을 예측/판단할 건가?”를 먼저 정의합니다(모멘텀/가치/변동성/이벤트 등). 지표 사양서 : 지표마다 정의·단위·윈도우·리샘플링 규칙 을 문서로 고정. 한 소스=한 진실(SSOT) : 동일 지표는 가능한 한 하나의 공식 소스 에서만 공급. 변환은 코드로 : 수동 엑셀 편집 대신 재현 가능한 스크립트 로 ETL. 로그와 버전 : “언제/어디서/무엇을/얼마나”를 남기고 데이터셋에 버전 태그 를 부여. 데이터 소스 지도(현실적 분류) 시세/체결 : OHLCV, 틱/분/일. 거래소/브로커/데이터 벤더. 기초재무/밸류 : 재무제표, 컨센서스, 배당·분할 이력. 뉴스/공시/캘린더 : 실적 발표, 거시지표, 배당락/권리락. 대체데이터 : 검색 트렌드, 웹 트래픽, 위성·물류, 소셜 ...

“시장을 볼 시간이 부족한데도 꾸준히 실행할 방법 없을까?”  자동매매 프로그램은 사전에 정한 규칙 을 코드/툴에 맡겨 반복 가능한 의사결정 을 실행하게 해주는 장치입니다. 핵심은 ‘무엇을 살까’보다 언제·얼마나·어떻게 를 일관되게 수행하는 구조예요. 자동매매의 구성요소 데이터 : 시세·체결·재무·이벤트(캘린더). 지연/실시간 여부와 비용을 구분. 시그널 : 진입/청산 규칙(추세·가치·모멘텀 등)을 if–then 문장으로 명문화. 집행 : 주문 라우팅(지정가/시장가/조건부), 슬리피지/수수료 반영. 리스크 : 1R 정의(계좌%), 섹터/종목 분산, 일·월 손실 한도. 저널/리뷰 : 체결·감정·실수 기록 → 월간 리포트로 개선. 동작 흐름(보이는 그대로) 데이터 수집 → 시그널 판정 → 주문 생성(사이징 반영) → 체결/검증 → 로그/저널 → 주간·월간 리뷰(규칙은 장외에서만 수정) 브로커 API(예: 글로벌 IBKR TWS/Client Portal API, API-first 브로커 등) 또는 노코드 웹훅을 통해 자동화가 이뤄집니다. 일부 증권사는 별도 오픈API 를 제공합니다. 실제 지원 범위·약관은 각사 문서를 확인하세요. :contentReference[oaicite:0]{index=0} 장단점 한눈에 장점 : 일관성·속도·기록 용이·테스트 가능성 ↑ 단점 : 모델 미스매치·과최적화 위험, 초기 세팅/모니터링 비용, 약관/규제 준수 필요 가상의 사례 직장인 A는 주 2회 리밸런싱만 가능한 상황. 추세 돌파(20일 고가+거래대금 상위 30%)에 1R로 진입, -1.5R 손절·+3R 절반익절 규칙을 자동화합니다. 한 달 뒤 승률은 45%지만 손익비 가 2이상이라 기대값이 플러스가 됩니다. 핵심은 ...

"수익이 나도 마음이 불안하고, 손실이 나면 계획이 사라진다"—많은 개인 투자자가 겪는 공통된 장면입니다. 문제는 '지식'보다 일관성 에 있고, 그 일관성을 가능하게 만드는 것이 바로 투자 시스템 입니다. 이 글에서는 투자 시스템의 개념을 한 문장으로 정의하고, 핵심 구성 요소와 만들 때의 체크리스트를 순서대로 안내합니다. 복잡한 수식보다 현실적인 실행 에 초점을 맞춰 볼게요. 투자 시스템의 한 문장 정의 투자 시스템 은 사전에 정한 규칙 에 따라 위험을 통제 하면서 반복 가능한 의사결정 을 하도록 돕는 프로세스 세트 입니다. 감정이 강하게 작용하는 순간에도 같은 품질의 결정을 내리게 만드는 장치죠. 핵심 구성 요소 6가지 목표와 제약 : 연간 기대수익률·허용 최대 낙폭(DD)·투입 가능한 시간/자본을 명시. 우주(Universe) : 거래 대상(지수·섹터·개별주·채권·현금·대체자산)과 제외 기준을 정의. 시그널 규칙 : 진입/추가/청산 조건을 if-then 문장으로 문서화. 포지션 사이징 : 종목당 위험(R)과 총 노출 한도. 예) 계좌 대비 1R=1% 손실, 동시 보유 5종목 이내. 실행과 비용 : 체결 방식(시장가/지정가), 수수료·세금 고려, 재밸런싱 주기. 기록과 리뷰 : 거래 저널, 주간/월간 리포트, 규칙 수정 절차(변경은 장외에서 만). 왜 시스템이 필요한가 감정 완충 : 공포/탐욕이 극대화될 때도 규칙이 우선순위를 결정합니다. 재현 가능성 : 운이 아닌 프로세스 로 결과를 설명할 수 있습니다. 리스크 일관성 : 계좌 규모와 변동성에 맞춰 위험을 표준화합니다. 학습 속도 향상 : 기록-피드백-개선의 루프가 돌아갑니다. 가상의 사례: 두 투자자의 30일 A 는...

암호화폐와 NFT 시장은 고수익 을 노릴 수 있지만, 그만큼 리스크 도 큽니다.   가격 변동성, 해킹, 프로젝트 실패 등 다양한 위험이 잠재되어 있죠.   오늘은 디지털 자산 투자자가 반드시 알아야 할 리스크 유형 과 실전 대응 전략 을 정리했습니다. 디지털 자산의 주요 리스크 유형 가격 변동성 리스크 : 하루에 20% 이상 오르내릴 수 있어, 잘못된 타이밍 진입 시 큰 손실 발생. 보안 리스크 : 지갑 해킹, 피싱 사이트, 가짜 에어드롭 등으로 자산 탈취 가능. 유동성 리스크 : 거래량이 적은 코인은 매매가 어려워 갑작스러운 가격 폭락 위험. 프로젝트 리스크 : 운영팀의 잠적(러그풀), 로드맵 불이행, 기술 개발 중단. 규제 리스크 : 각국의 법률·세금 변경으로 거래 제한 및 가치 하락 가능. 리스크별 실전 대응 전략 리스크 유형 예방 방법 대응 전략 가격 변동성 분할 매수·매도, 목표 수익률·손실률 사전 설정 트레일링 스탑 활용, 변동성 낮은 자산 일부 편입 보안 위협 하드월렛 사용, 2FA 인증, 공식 링크만 접근 승인내역 주기적 철회, DM·의심 링크 절대 클릭 금지 유동성 부족 거래량 상위 종목 위주 투자, 보유 비중 제한 매수·매도 분할 진행, 시장가 거래 최소화 프로젝트 부실 팀 이력·커뮤니티 활동성·로드맵 검증 이상 징후 시 신속 매도, 분산 투자 원칙 준수 규제 변경 법률·세금 동향 모니...

“삼성전자 주가만 떨어졌는데, 전체 수익률이 마이너스가 됐어요…” 이런 경험, 혹시 있으신가요? 특정 종목 하나가 떨어졌는데 전체 포트폴리오가 크게 흔들린다면, 리스크 관리가 제대로 되지 않은 상태 일 가능성이 높습니다. 이번 글에서는 포트폴리오의 안정성을 높이는 구체적인 리스크 관리 전략 을 소개해 드릴게요. ① 리스크는 없앨 수 없지만, ‘분산’할 수 있다 투자는 본질적으로 리스크를 수반합니다. 중요한 건, 리스크를 줄이는 게 아니라 잘 나누는 것 이에요. ✔ 업종 분산 : IT, 금융, 소비재, 헬스케어 등 서로 다른 업종 분산 ✔ 국가 분산 : 한국, 미국, 신흥국 ETF 혼합 ✔ 자산 유형 분산 : 주식 + 채권 + 현금 + 금(Commodity) ② 리스크 관리 중심 포트폴리오 예시 아래는 리스크를 낮추기 위해 업종, 국가, 자산을 혼합한 포트폴리오 예시입니다. 자산 구성 비중 투자 성격 비고 국내 대형 우량주 30% 중장기 보유 배당 포함 미국 ETF (S&P500) 30% 글로벌 분산 환헤지 고려 채권형 펀드 20% 리스크 헷지 안정성↑ 현금 및 CMA 10% 비상금 시장 급변 대응 금 ETF 10% 인플레이션 방어 변동성 완화 이런 구성은 단기 수...

“주식을 이제 막 시작했는데, 어떤 종목을 몇 개나 사야 할까요?” 처음 투자에 입문하면 누구나 이런 고민을 하게 됩니다. 하지만 생각보다 어렵지 않아요. 이번 글에서는 ‘내 첫 포트폴리오를 어떻게 구성하면 좋은지’ 아주 쉽게 설명드릴게요.  복잡한 이론 없이, 바로 실천할 수 있는 기준으로요! ① 포트폴리오는 왜 필요한가? 단일 종목에만 투자하면 리스크가 집중 됩니다. 포트폴리오는 위험을 분산시키면서 수익 가능성을 높이는 도구 입니다. 마음의 평정 유지 에도 큰 도움이 돼요. 하나 떨어져도 전체가 흔들리지 않으니까요. ② 초보자가 따라할 수 있는 포트폴리오 기본 구조 종목 수 : 3~5개부터 시작 업종 분산 : 너무 비슷한 업종은 피하세요 (예: IT만 몰빵 X) 비중 분산 : 확신이 있어도 한 종목에 50% 이상 넣지 않기 예시 포트폴리오 구성 : 종목명 업종 비중 투자목적 삼성전자 반도체 30% 장기 보유 LG에너지솔루션 2차전지 20% 성장 기대 SK텔레콤 통신 20% 배당 수익 TIGER 미국S&P500 ETF ETF 30% 지수 추종 위와 같은 포트폴리오는 안정성과 성장성을 동시에 고려한 기본 구성입니다. ③ 피해야 할 초보자의 실수 ‘몰빵’ 투자 : 한 종목만 믿고 전재산...

"주가가 떨어졌을 때, 손절해야 할까요? 버텨야 할까요?" 초보 투자자라면 한 번쯤 겪는 고민이죠. 손실은 누구에게나 발생하지만, 그 손실을 어떻게 관리하느냐가 ‘차이’를 만듭니다. 이번 글에서는 주식 초보가 반드시 알아야 할 손실 관리의 3가지 핵심 원칙 을 구체적으로 안내드릴게요. ① 손절 기준을 미리 정하자 투자 전 ‘어디까지 떨어지면 손절할지’ 를 정해두는 것이 가장 효과적인 손실 관리법입니다. 예시 : 매수 후 -10% 하락 시 손절 원칙 : 주가 흐름이 아니라, 자기 기준에 따라 행동 장점 : 감정에 휘둘리지 않게 해줍니다 손절 기준은 미리 세울수록 효과적 입니다. ② 몰빵 대신 분산 투자하자 손실은 한 종목에 집중할수록 치명적 입니다. 2~4개 이상 종목에 분산 하면 위험 완화 산업/시장도 다르게 : 예) IT+금융+헬스케어 포트폴리오 점검 주기 설정하기 (예: 월 1회) 분산은 손실을 예방하는 최고의 전략 입니다. ③ 내 계좌는 ‘학습 도구’입니다 초보 투자자의 첫 1~2년은 수익보다 학습에 집중 하는 시기입니다. 손실 기록하기 : 매수/매도 이유와 결과 정리 회고 루틴 만들기 : 왜 손실이 났는가를 분석 시스템 개선하기 : 손절 기준, 종목 분석법 보완 내 계좌는 실패가 아니라 성장의 데이터 입니다. 💡 마무리 요약 ✔ 손절 기준은 미리 정해야 흔들리지 않습니다 ✔ 분산 투자는 리스크 완화의 기본입니다 ✔ 손실은 학습의 자산이 될 수 있습니다 마무리하며: 손실도 ‘계획’ 안에 있어야 합니다 투자에서 손실을 완전히 피하는 것은 불가능해요. 하지만 계획된 손실, 분석된 손실 이라면 그것은 더 큰 성공...