GHTS

1. 주식 투자 경험이 전무한 백지 상태.

   : 다른 방식의 투자 방법론을 모르고, 시도할 의사도 없는 경우에는 대안이 없어서 퀀트 전략을 유지하게 되거나, 중도 포기하더라도 아예 주식 투자 자체를 접어버려서 더 큰 손해를 입지는 않게 된다.

2. 본업이 바쁜 사람.

   : 퀀트는 매수, 손절매, 리밸런싱등의 해야할 일을 제때 하는 것만큼이나

     그 이외의 시간에는 개입하지 않고 가만히 놔 두는 것이 중요한 투자법이다.

     투자 관련 유튜브나 블로그에 넘쳐나는 핫한 업종과 종목등의 유혹과,

     매크로 경제 환경 변동성의 공포에 많이 노출되는 경우

     퀀트 전략을 원래 계획대로 가만히 놔두기 너무나 어렵게 되고,

     수동 개입을 하게 되면서 애초에 정한 전략에서 벗어나서 산으로 가게 된다.

     그런데, 본업이 바쁜 사람들은 그런 정보를 찾아볼 시간이 없어서,

     판단을 흐리고, 멘탈을 뒤흔드는 노이즈에 노출이 적어져서 퀀트 전략을 유지하기 편해진다.

3. 업종, 종목에 관심이 없거나, 조사하기 귀찮은 사람.

   : 미래 전망이 밝은 업종과 종목에 대한 이야기를 들을 때 가슴이 두근대는 사람은 퀀트 투자 전략을 유지하는 데 많은 애로사항이 꽃핀다.

    종목에 대해서 분석하거나 조사하는 게 귀찮고 업종과 종목 이야기 나오면 아예 듣기 귀찮아 하는 사람은 보유하는 종목들이 하나같이 미래 전망도 잘 모르겠고, 가슴 뛰는 스토리 따위는 전혀 없고, 태어나서 처음 들어보는 쌩 개잡주 종목들인데, 거기에 큰 돈을 걸고 세월아~ 네월아~ 기다리는 퀀트 투자를 한결 수월하게 견딜 수 있다.

4. 불확실성, 확률, 통계의 개념을 이해한 사람

  : 정답이 있는 한국 교육에 길들여지고, 흑백 논리에 익숙한 사람은 불확실한 환경에서 확률통계적으로 접근하는 퀀트 투자의 기법을 납득하기 힘들다.

   기대수익율이라는 통계값이 현실화 될 확률도 있는 만큼이나, 엇나갈 확률도 있다는 것을 이해하지 못하는 경우에 퀀트 전략이 부진한 구간을 견뎌내기 힘들다.

   그리고, 납득하지 못하는 전략은 오래 유지할 가능성이 낮다.

즉, 퀀트 투자의 목적을 이해하고 방치하다시피 기다릴 수 있는 사람에게 잘 맞다.

자기가 뭔가 조사를 하고 연구를 해서 종목을 발굴하려는 사람에게는 맞지 않다.

국가 평생 교육원에서 대학 기관에서 강의 동영상을 공급받아서 무료로 배포하는 K-MOOC라는 사이트에 R언어 강의가 무료로 공개되어 있다.

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:DKUK+DKUK0003+2019_T1/video 

회원 가입 후 청강을 선택하면 강의 동영상을 무료로 시청할 수 있다.

https://www.amazon.com/dp/B0BPTK9Z37

파이썬, R과 더불어서 데이터 분석에 많이 사용되는 줄리아(Julia) 언어로 하는 데이터 분석 관련 서적이다.

이 책의 저자는 DataFrames.jl의 메인 개발자이다.

이 분야의 진정한 실력자 중 한 명이라는 의미이다.

파트 1은 Julia언어에 대한 소개이고, 

파트 2의 DataFrames.jl을 이용한 데이터 분석에 대한 내용이다.

이 책의 장점은 Julia언어로 하는 데이터 분석에 대한 거의 모든 내용이 다 포함되어 있다는 점이다.

이 책의 단점은 사소한 디테일, 잘 안 쓰는 편의 문법들, 실제 데이터 분석 작업에 불필요한 내용등이 혼재되어 있어서 실제 데이터 분석 작업에 많이 쓰고, 중요한 내용에 대한 초점이 흐려지는 부작용이 있다는 점이다.

이 문제는 특히, 파트 2에서 심각하다. (어쩌면 가장 중요한 게 파트 2인데...)

저자의 의도는 제한된 분량 안에 최대한 많은 내용을 집어넣어서, 독자에게 최대 효용을 선사하려는 의도였던 것 같은 데, 읽고 있노라면 빽빽하게 나열된 온갖 디테일과 과도한 곁가지들 때문에 정작 중요한 내용은 기억이 안 난다.

(챕터 말미마다 요약 정리해 주는 데, 이런 단점을 보완하는 데 어느 정도 도움이 되기는 한다.)

예를 들면, 12장에서 가장 중요한 내용은 DataFrame의 내용을 수정/변경하는 방법인데,  챕터 초반에 Zip압축파일 해제법, SHA256해쉬 함수 사용법, Graph.jl사용법, 함수 쪼개기를 이용한 성능 최적화 기법, 그래프 예쁘게 만드는 기법등이 뒤섞여 있어서, 챕터 끝날 때 즈음에야 DataFrame 수정/변경에 대한 내용이 정리되어 있다.

12장 DataFrame 수정/변경에 대한 정리된 내용에 도달하기 전에 이미 멘탈이 탈탈 털려서 책을 덮기 쉽상이다.

많이 쓰고 중요한 내용과 잘 안 쓰는 사소한 디테일을 구분하는 판단력을 가지고,  우선 다른 입문서로 Julia언어와 데이터 분석에 대해서 어느 정도 익숙해 진 이후에 읽는 게 좋은 것 같다.

기본적인 것은 익숙해 진 후, 좀 더 깊이, 좀 더 디테일하게, 속속들이 모든 것을 알아보고 싶을 때는 이만한 책이 없을 것 같다.

또한, DataFrame 기본 사용법에 익숙해 진 이후, 데이터 분석 작업에서 어떻게 사용되는지 실제 사례를 알고 싶을 때 좋을 것 같다.

Julia언어 자체 입문서로는 '줄리아 프로그래밍'이 좋은 것 같고,

Julia언어로 하는 데이터 분석 입문서는 'Julia Data Science'가 괜찮은 것 같다.

(다만, Julia Data Science는 한글 번역이 안 되어 있으며,  한글로 된 Julia언어 데이터 분석 입문서는 아직 마땅한 게 없다.)

결론적으로, 이 책은 입문서로 추천하지는 않는다.

하지만, Julia언어 데이터 분석에 어느 정도 익숙해진 후 언젠가 한 번은 읽어볼 만한 책이다.