2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

💪 [분석 배경]  
한국예탁결제원의 외화증권 보관현황에 따르면 10년 전과 비교해 외화증권 투자금액이 10배가량 증가했으며, 그 중 미국주식이 73.6%를 차지하고 있습니다. 하지만 언어 장벽, 정보 접근성 문제로 개별 주식보다 ETF에 대한 관심이 늘고 있다는 것을 알 수 있습니다. 최근 파이어족의 유행과 베이비붐 세대의 은퇴로 인해 배당주에 대한 관심도 높아졌고, 이러한 근거를 바탕으로 배당금을 중심으로 한 미국 ETF 추천 서비스를 만들기 위한 분석을 진행했습니다.

💪 [분석 과정 및 결과]  
우선, ETF 변동성을 기준으로 4분위수 그룹을 나누어 샤프지수를 기준으로 정렬했습니다. 변동성이 클수록 다른 위험 지표에서도 높은 값을 보였고, 위험 대비 수익률이 높은 ETF에 높은 점수를 부여하는 방식으로 추천 전략을 설계했습니다. 또한, 고객의 나이와 자산 규모에 따른 투자 경향을 분석하기 위해 “상대적 투자비율”이라는 새로운 지표를 도입했습니다. 이를 통해 나이와 자산규모에 따라 ETF 보유 패턴이 다름을 확인했습니다.

[노후 대비 배당금 추천 알고리즘 기획]  
고객의 배당 성향에 따라 배당 변동성과 배당 성장률에 각각 가중치를 부여해 ETF 추천 점수를 계산하고, 샤프지수를 반영해 최종 추천 ETF를 선정하는 알고리즘을 개발했습니다. 여기에 추가로 생성형 AI를 활용해 추천 ETF의 장단점과 대안을 제시하며, 고객의 맞춤형 추천을 보완하고자 하였습니다.

💪 [마이데이터 기반 서비스]  
현재 데이터로는 고객의 포트폴리오를 정확히 분석하기 어렵지만, 마이데이터를 활용하면 더욱 개인화된 분석이 가능할 것입니다. 관심종목, 매수/매도 데이터 등을 활용해 보다 정교한 맞춤형 ETF 추천을 제공할 계획입니다.