유형별 운용정보

W-Robo Fund Selection 알고리즘의 목표수익률은 연간 5~10% 전후의 중위험, 중수익을 목표로 설계되었고, 운용될 것입니다. 그리고 투자자의 Risk(위험)-Return(수익) 성향에 따라 목표수익률은 다소 차이가 있습니다. 투자대상지역은 국내를 포함하여 글로벌 전 지역을 대상으로 하고 있으며, 투자자산은 국내 수익증권을 기본으로 하는 가운데 주식, 채권 둥으로 구성된 ETF를 주요 대상으로 삼고 있습니다. 위험한도를 관리하기 위해서 변동성은 5%($기준) 이내, 월간 최대손실한도는 -5% 이내로 관리할 계획입니다. 금융시장에서는 패러다임이 지속적으로 급속하게 진화하고 있어 더 이상 기본적이고 전통적인 지식과 틀안에서 금융산업을 분석하고 이해할 수 없습니다. 변화의 흐름에 대응하고 적절한 인사이트(Insight)와 과학적 분석 기법들이 조화를 이룰 때에 더욱 공고한 수익 모델이 탄생할 것입니다. W-Robo Fund Selection 알고리즘은 전통적으로 검증된 가치평가모델 기반의 토대에서 최근 부각되고 있는 빅데이터 및 인공지능의 과학적 분석 기법을 적용할 수 있도록 투자전략 및 분석모델을 설계하였습니다. 투자전략 및 분석모델은 투자의 정석이라 할 수 있는 절대적모델(RIM, DCF, 전이함수(transfer function)모형)과 상대적 모델(Factor Scoring) 등 가치평가 모델을 최적화하여 주 전략으로 삼고 있습니다. 또한 인공신경망, SVM(Support Vector Model) 등 최신 머신러링 및 인공지능 기법들을 테스트하며 활용하고 있습니다. 더불어 글로벌 매크로 환경 변화에 따른 Risk on / off 국면을 분석하여 국면에 따른 투자대상 선정 및 탄력적인 투자비중 조정 등을 실행하고 있습니다