2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

리스크 관리 기반 ETF 추천 시스템은 투자자가 시장 변동성과 리스크를 최소화하면서도 안정적인 수익을 기대할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 단순히 투자자의 선호도나 성향에 따른 추천을 제공하는 것이 아니라, 시장의 변동성, ETF의 수익률, 거래량, 자산 구성 등을 종합적으로 분석하여 투자자가 최적의 선택을 할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 시장이 불안정할 때는 변동성이 낮은 ETF를 추천하고, 상대적으로 안정적인 시장에서는 수익률이 높은 ETF를 추천하는 방식으로 작동합니다.

이 시스템은 샤프 비율, 알파, 베타 등 금융 지표를 활용해 위험 대비 수익률을 평가하고, 장기적으로 안정적인 포트폴리오를 구축할 수 있는 추천을 제공합니다. 과거 성과 분석뿐만 아니라 미래의 시장 동향과 산업 전망까지 반영하여, 장기적으로 지속 가능한 투자 전략을 제안하는 것이 목표입니다.

시스템은 투자자의 포트폴리오를 분석하고, 분산 투자 전략을 통해 특정 산업에 치우치지 않고 다양한 자산에 걸쳐 리스크를 분산시키며, 투자자가 위험을 관리할 수 있도록 돕습니다. 또한 거래량과 유동성을 고려하여 투자자가 원하는 시점에 쉽게 매수·매도할 수 있는 유동성 높은 ETF를 추천함으로써, 시장의 급격한 변화에도 빠르게 대응할 수 있는 능력을 제공합니다.

이 시스템은 데이터 분석과 머신러닝 기술을 결합해 투자자의 과거 투자 패턴과 보유 자산을 분석하여 개인 맞춤형 ETF 추천을 제공하며, 미래의 투자 성과까지 고려해 투자자에게 장기적인 안정성과 수익성을 동시에 제공할 수 있습니다.