John Bergerat / 프로필

퀀트 트레이더 & 인공지능 기반 시스템 전략가 | 금융학 석사 (HEC 로잔)

간단 소개
저는 스위스를 기반으로 활동하는 퀀트 트레이더로, HEC 로잔에서 금융학 석사 학위를 취득하였으며 정량적 자산 및 리스크 관리(Quantitative Asset & Risk Management)를 전공했습니다. 석사 논문에서는 미국 주식시장의 효율성을 실증적으로 검증하며 그 유효성에 의문을 제기했습니다. 그 이후 주식, 외환, 암호화폐 시장을 대상으로 한 30개 이상의 기관급 알고리즘을 Python으로 개발했으며, 수백만 달러 규모의 운용을 목표로 설계하여 API를 통해 구현했습니다. 저의 강점은 견고한 리스크 관리(자본 보존, 변동성 타깃팅)와 머신러닝 기반 시그널, 거시경제/시장 레짐 모델, 그리고 IBKR(Fix Protocol & IBKR Gateway Docker), Alpaca, MT5, Binance, DAS 플랫폼 상의 프로덕션 수준 자동화를 결합하는 것입니다. 현재 스위스에서 주식회사(SA)와 미국에서 LLC를 설립 중이며, 완전히 규제된 환경에서 활동하기 위해 미국 RIA 등록을 검토하고 있습니다. 저의 최종 목표는 퀀트 헤지펀드를 설립하고 향후 수년 내 약 5천만 달러의 AuM을 유치하는 것입니다.

역량 & 기술
• 시스템 전략: 평균회귀, 돌파, 횡단면/시계열, 팩터 롱/숏
• 리스크 & 포트폴리오: 변동성 타깃팅, 최대낙폭 관리, 워크포워드 및 몬테카를로 테스트
• 머신러닝 & NLP: XGBoost/LightGBM, 거시경제 레짐 분류, 뉴스/심리 분석 파이프라인(예: FinBERT)
• 실행 & 인프라: Python (pandas/NumPy/sklearn), IBKR, DAS, FIX, AWS/VPS, SQL/SQLite, MT5/MT4, Binance
• 시장: 미국 및 글로벌 주식, 주요 외환 통화쌍, 유동성 높은 암호자산

컴플라이언스 & 윤리
윤리와 투명한 문서화를 최우선으로 하며, 항상 규제된 프레임워크 내에서 활동하는 것을 원칙으로 합니다 (스위스 SA와 미국 LLC 설립 진행 중, 미국 RIA 등록 검토 중).

미국 주식시장 효율성을 다룬 논문에서는 백테스트 과적합 확률 프레임워크(Bailey 외, 2015)를 적용했으며, 현재도 엄격한 인샘플/아웃오브샘플 검증, 워크포워드 분석, 1기간 지연, 룩어헤드 바이어스 방지 프로토콜을 활용하여 모델의 견고성과 비과적합성을 보장합니다.

MQL 커뮤니티에서의 저의 역할은 개인 트레이더들이 과적합된 고위험 전략과 과도한 레버리지를 피할 수 있도록 교육하는 데 있습니다.

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