DIVA Quantizer 소개

DIVA Quantizer

DIVA Quantizer는 학계에서 검증된 계량 모델 — Markowitz의 평균-분산 최적화, Fama–French 3·5 팩터 회귀 분석, López de Prado의 계층적 위험 분산(HRP) — 을 비전공자도 사용할 수 있도록 풀어 놓은 교육용 포트폴리오 분석 도구입니다.

포트폴리오의 자산 구성과 과거 가격 데이터를 입력하면, 위험·기대수익·팩터 노출도 등을 한 화면에서 시각적으로 확인할 수 있습니다. 모든 분석은 무료이며 가입 없이 이용할 수 있습니다.

누가 만드나요

DIVA Quantizer는 1인 개발자가 운영하는 프로젝트입니다. 금융공학 모델을 학습 중이거나 실제 자산 배분을 고민하는 사용자를 위해 오픈된 학술 자료를 코드로 옮겨 무료로 제공합니다. 다만, 제작자는 금융업 종사자나 연구자가 아니니, 분석 결과를 맹신하거나, 분석 결과를 그대로 투자에 옮기지 않도록 주의해주세요.

문의 / 피드백 / 오류 제보는 언제든지 s1836373@gmail.com 으로 보내 주세요.

제공하는 모델

• Markowitz 평균-분산 최적화 — 효율적 프론티어, 최소분산 / 최대 샤프 포트폴리오
• Fama–French 3-Factor — 시장(MKT) · 규모(SMB) · 가치(HML) 노출도와 알파
• Fama–French 5-Factor — 위 3개 + 수익성(RMW) · 투자(CMA) 팩터로 확장
• HRP (Hierarchical Risk Parity) — 공분산 행렬 역행렬에 의존하지 않는 계층적 위험 분산 알고리즘

데이터와 분석

분석은 학계에서 표준으로 사용되는 공개 시장 데이터와 팩터 라이브러리를 활용합니다. 가격 시세와 팩터 데이터는 분석 시점에 자동으로 가져오며, 사용자는 종목 티커와 보유 금액만 입력하면 됩니다.

외부 데이터 소스의 가용성·정확성·지연에 대해 본 사이트는 보장하지 않으며, 모든 분석 결과는 과거 데이터에 기반한 통계적 추정치입니다.

기술 스택

백엔드는 Python(Flask · pandas · statsmodels · numpy), 프론트엔드는 React · TypeScript · Vite로 작성되었습니다. 분석 결과 차트는 모두 클라이언트에서 렌더링되며, 입력하신 종목 정보는 분석 요청 시점에만 일회성으로 서버로 전송되고 영구 저장되지 않습니다.