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초록·키워드
본 연구는 기술적 지표를 활용하여 투자 비중을 동적으로 조정하는 머신러닝 기반 자산 배분전략을 개발하는 것을 목적으로 한다. Bollinger Band와 CCI(Commodity Channel Index)를 기반으로 한 파라메트릭 구조를 통해 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있는 전략을 설계하였다. 전략의 파라미터 최적화를 위해 Differential Evolution(DE), Powell, L-BFGS-B, TNC, COBYLA, TRUST-CONSTR 등 총 6가지 최적화 알고리즘을 적용하였으며, 과거 ETF 데이터를 바탕으로 반복 실험을 수행하였다. 각 알고리즘은 연간 실현 수익률, 수익 안정성, 과적합 지표 등을 기준으로 평가되었으며, 이 중 DE 알고리즘은 모든 기준에서 가장 우수한 성과를 보였다. DE는 탐색 공간을 효과적으로 탐색하고 지역 최적값에 빠지지 않는 특성으로 인해 뛰어난 일반화 성능과 낮은 과적합 수준을 보여주었다. 본 연구 결과는 기술적 지표와 전역 최적화 기법을 결합한 전략이 동적 금융 환경에서도 강건한 투자 전략으로 활용될 수 있음을 시사한다.
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