퀀트 투자
시장의 국면 변화에 반응하는 코어 전략 위에 상관관계가 낮은 알파를 하나씩 쌓아 갑니다.
Systematic Investing
Quantitative Investment Company
시장을 예측하지 않습니다.
시장을 예측하지 않습니다.
반응합니다.
퀀트폴리오는 데이터와 AI로 시장의 국면 변화를 포착하고, 서로 다른 알파를 축적해 장기적인 복리 성장을 추구하는 퀀트 투자회사입니다.
Strategy lifecycle예시
표본 외 검증PASSED
모의운용PASSED
소액 실전RUNNING
본운용QUEUED
모든 전략은 네 단계를 차례로 통과해야 자본을 배분받습니다.
Universe미국 주식 · ETF
Real assets금 · 원자재 연계 상품
Horizon일간 이상 리밸런싱
Base서울 · 서울파이낸스센터
About Quantfolio
데이터로 흐름이 바뀌는 지점을 읽고, 검증된 알파로 복리를 만듭니다.
미국 주식과 ETF, 금·원자재 연계 금융상품을 대상으로 체계적인 투자 전략을 연구하고 운용합니다. 투자 과정에서 축적한 데이터와 소프트웨어 역량은 AI 시대의 새로운 사업을 실험하는 기반이 됩니다.
리서치 인프라
데이터 수집부터 백테스트, 모의운용, 실행까지 리서치 파이프라인을 직접 만들고 다듬습니다.
Data & SoftwareLabs
투자에서 축적한 기술을 바탕으로 AI 시대의 새로운 사업 모델을 탐색합니다.
New VenturesMission
시장에 반응하는 시스템을 만든다
시장의 흐름이 바뀌는 지점을 데이터로 포착하고, 검증을 통과한 알파에만 자본을 배분합니다. 생존을 우선하고, 그 위에서 복리로 성장합니다.
Vision
투자에서 시작해, 새로운 시도로
투자로 축적한 자본·데이터·소프트웨어 역량이 신사업으로 확장되는 구조를 만듭니다. 사람이 함께 성장하며 조직을 키웁니다.
How We Invest
생존이 복리에 선행합니다.
여섯 가지 원칙은 견고한 코어 위에 분산된 알파를 축적한다는 하나의 구조로 이어집니다.
Reactive, not predictive
예측보다 반응
전환 시점의 예측이 아닌, 확인된 신호에 따른 포지션 조정
Survival first
생존 우선
기대수익보다 영구적 자본 손실의 회피. 사전에 정한 낙폭 한도와 포지션 사이징 규칙
Diversified alpha
알파 원천의 분산
상관관계가 낮은 복수 전략의 병행 운용. 개별 알파의 감쇠에도 유지되는 포트폴리오
Parsimony
모델의 간결성
동일한 설명력이면 자유도가 낮은 모델. 불필요한 복잡성은 과최적화의 징후
Robustness over backtest
백테스트보다 견고성
단계별 검증을 통과한 전략에만 자본 배분
Iterate, document, retire
검증·기록·폐기의 순환
빠른 가설 검증, 리서치 노트로의 기록, 기준 미달 전략의 즉시 제외
Validation Process
아이디어에서 운용까지, 다섯 단계를 거칩니다.
백테스트는 가설일 뿐입니다. 각 단계에서 기준을 넘지 못한 전략은 다음 단계로 넘어가지 않습니다.
01
가설과 리서치
데이터에서 관찰한 현상을 검증 가능한 가설로 정리
02
표본 외 검증
학습에 쓰지 않은 기간에서 재현되는지 확인
03
모의운용
실시간 데이터로 신호와 실행 과정을 점검
04
소액 실전
체결과 비용을 포함한 실제 환경에서 확인
05
본운용
낙폭 한도와 사이징 규칙 안에서 자본 배분
Universe미국 주식 · ETF
유동성이 충분한 종목과 ETF 중심
Real assets금 · 원자재 연계 상품
주식과 다른 국면에서 움직이는 자산
Horizon일간 이상 리밸런싱
초단타가 아닌 규칙 기반 비중 조정
Quantfolio Labs
투자에서 만든 기술로 새로운 것을 실험합니다.
데이터 수집, 리서치 자동화, 포트폴리오 관리를 위해 직접 만든 소프트웨어는 투자 밖에서도 쓰일 수 있습니다. Labs는 이 역량을 바탕으로 새로운 사업 모델을 탐색합니다.
HUME LABS
경험과 데이터에서 출발하는 리서치
관찰할 수 있는 것에서 시작해, 검증된 만큼만 믿는 연구 방식을 투자 밖의 문제에도 적용합니다.
OCCAM LABS
가장 단순한 해법을 찾는 제품 실험
복잡한 문제를 단순한 도구로 푸는 AI 기반 소프트웨어와 서비스를 만들어 봅니다.
Careers
오래 일하기보다 깊이 일합니다.
금융, 데이터, AI, 소프트웨어를 하나의 투자 시스템으로 연결합니다. 좋은 질문을 던지고 근거로 답하는 사람과 함께 일하고 싶습니다.
코어타임
매일 2~3시간 함께 리뷰하고 논의합니다. 나머지는 각자 집중 작업.
문서와 코드
회의보다 리서치 노트, 설계 문서, 코드 리뷰로 소통합니다.
AI는 기본 도구
리서치, 코딩, 검증에 AI 툴을 적극적으로 씁니다.
좋은 질문
근거를 확인하고, 틀렸을 때 판단을 고칠 수 있는 태도를 봅니다.
하는 일
- 시장·재무 데이터 수집과 정제
- 팩터·시그널 설계와 백테스트
- 전략 성과 분석과 리서치 노트 작성
- 검증·모의운용 파이프라인 개선
찾는 사람
- AI 툴을 실제 문제 해결에 능숙하게 쓰는 분
- 관련 전공자 또는 관련 부트캠프 수료자 (신입 환영)
- 투자에 대한 관심과 경험이 많은 분
- 자신의 판단을 데이터로 검증할 수 있는 분
Founder's Note
과거가 미래를 보증하지 않는다는 사실에서 출발합니다.
흄은 해가 내일도 뜰 것이라는 믿음조차 논리로 증명할 수 없다고 했습니다. 백테스트도 마찬가지입니다. 과거에 잘 작동한 전략이 내일도 작동한다는 보장은 없습니다.
그래서 우리는 미래를 맞히는 데 힘을 쓰지 않습니다. 틀렸을 때 빨리 알아채고 작게 잃는 구조를 만드는 데 집중합니다. 단순한 모델을 선호하는 것도 같은 이유입니다. 설명할 수 있는 만큼만 믿습니다.
흄, Founder
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