자주 묻는 질문

AiLA-X는 싱가포르에 본사를 둔 투자 전략 제공업체입니다. AiLA-X는 일반적인 은행 제공 QIS 또는 CTA 전략과 상관관계가 없는 절대 수익률 전략을 제공합니다. 이러한 전략은 5년 이상의 실운용 실적을 보유하고 있습니다.

알파는 세 부분, 즉 a) 언제 투자할지, b) 얼마나 투자할지, c) 어떤 자산에 투자할지에서 창출됩니다. 이 세 가지 결정은 매일 구성 자산에 대한 투자자들의 배분을 포함한 시장 행태에 따라 달라집니다. 머신러닝은 a와 c의 질문을 다루고, 일별 리밸런싱 방법론은 b의 질문을 다룹니다. 매일 장 마감 후 체계적 프로세스가 투자의 방향, 규모 및 기간을 결정하며, 여기서 머신러닝이 우위를 제공합니다.

RBOB의 H/J 스프레드를 예로 들어 보겠습니다. RVP 변화는 이 스프레드에 영향을 미치며 여름철 수요를 견인하는 선행 지표가 되고, 이는 다시 M-Z 스프레드에 반영됩니다. 이 정보를 포착하고 정규화하여 시스템에 학습시킴으로써 RBOB 자산의 배분 방향을 결정합니다. 자세한 내용은 당사의 Perspectives 페이지 https://aila-x.com/perspectives에서 확인할 수 있습니다.

실운용 성과는 고정된 하이퍼파라미터 세트를 가진 모델 세트로 운용되고 있습니다. 이 성과는 표본 외 성과이며, 독립적인 계산 대행 기관이 기록하고 계산합니다. 당사가 과적합에 어떻게 대응하는지에 대한 자세한 내용은 당사의 연구 자료 https://aila-x.com/perspectives/analysing-overfitting를 참조하십시오.

AiLA 상품은 설계상 기회주의적이며 시장 중립적일 수 있습니다. 대부분의 표준 원자재 지수는 롱 온리이며 상시 투자되어 있습니다. AiLA는 방향과 타이밍 모두에서 배분의 유연성을 제공합니다.

예, AiLA 상품은 대규모 컴퓨팅 환경에서 복제할 수 있으며, 엑셀 시트용으로 설계되지 않았습니다. AiLA 상품은 IOSCO 원칙을 준수하며 상품 개발에 엄격한 접근 방식을 따릅니다.

AiLA도 팩터 기반 접근 방식을 사용할 수 있지만, 당사는 배분 타이밍에 초점을 맞춥니다. 당사는 유리한 위험/수익 기회를 인식하고 그러한 기회가 발생할 때 거래하도록 모델을 학습시킵니다. 마찬가지로 이러한 기회가 더 이상 존재하지 않으면 포지션을 청산합니다. 이 방법론은 일별 리밸런싱으로 이어지며, 이러한 동적 비중이 차별화된 수익률을 창출합니다. 자세한 내용은 https://aila-x.com/design/aila-investment-strategies에서 확인할 수 있습니다.

AiLA는 다양한 고객에게 상품을 제공합니다. 여기에는 i) 자산운용 고객에게 AiLA 전략에 대한 스왑을 제공하는 투자은행, ii) AiLA 상품을 추종하는 ETF를 출시하는 ETF 발행사, iii) 당사 상품을 직접 조달하는 헤지펀드, iv) 당사 전략에 투자하는 기업의 트레이딩 데스크가 포함됩니다.

당사는 상품에 사용되는 각 자산에 대해 독립적인 매수 모델과 매도 모델을 보유하고 있습니다. 당사는 원자재의 각 만기물을 하나의 자산으로 정의합니다. 예를 들어 CLZ(12월물 WTI)는 하나의 자산입니다. 따라서 여러 구성 자산으로 이루어진 특정 상품은 다수의 기초 모델에 의해 움직일 수 있습니다. 이러한 분산된 접근 방식은 독립적이고 상관관계가 없는 수익률을 제공합니다.

AiLA는 각 모델을 학습시키는 데 거시 팩터와 미시 팩터를 혼합하여 사용하며, 자산마다 서로 다른 팩터 세트를 사용합니다. 자세한 내용은 이 문서의 5페이지를 참조하십시오.

당사는 AiLA 상품과 원자재 분야의 다른 표준 상품 간 일별 수익률의 상관관계가 매우 낮다는 것을 확인했습니다. 여기에서 로그인 계정을 만들어 분석용 상관관계와 데이터를 확인하십시오.

거래소에 상장된 ETF, 투자은행이 제공하는 스왑 또는 당사 상품을 추종하는 펀드를 통해 접근할 수 있습니다. 당사의 파트너와 관련 티커를 알아보시려면 support@aila-x.com으로 문의해 주십시오.