이야기보다 근거
설득력 있는 설명보다 다시 확인할 수 있는 증거를 우선합니다.
Research · Technology · Investment
투자를 연구하고,
투자를 연구하고,
시스템으로 구현합니다.
퀀트폴리오는 금융시장과 데이터를 연구하고, AI와 소프트웨어로 모델과 도구를 만듭니다. 투자·기술·연구를 따로 두지 않고 하나의 과정으로 연결합니다.
ResearchQuantitative
TechnologyData · AI · Software
ApplicationInvestment
Company투자, 기술, 연구를
투자, 기술, 연구를
분리하지 않습니다.
시장에서 질문을 발견하고, 데이터로 가설을 검증하고, 소프트웨어로 반복 가능한 형태를 만듭니다. 실제 결과는 다시 다음 연구의 입력이 됩니다.
퀀트폴리오는 투자회사이자 기술회사이며 연구조직입니다. 세 가지의 공통점은 근거를 남기고, 다시 확인할 수 있어야 한다는 것입니다.
01 / RESEARCH
질문을 구조화합니다.
관찰을 가설로 바꾸고, 데이터가 무엇을 말하는지보다 어디까지 말할 수 있는지를 구분합니다.
02 / TECHNOLOGY
과정을 구현합니다.
데이터, AI, 소프트웨어를 이용해 연구를 더 빠르게 반복하는 것이 아니라 더 정확하게 재현합니다.
03 / INVESTMENT
현실에서 검증합니다.
모델이 실제 제약과 비용을 만났을 때 어떻게 달라지는지 기록하고, 그 차이를 다시 연구에 반영합니다.
Research확신보다 검증의 질을
확신보다 검증의 질을
더 중요하게 봅니다.
데이터는 쉽게 설명을 만들어냅니다. 중요한 것은 그 설명이 맞아 보이는지가 아니라, 다른 조건에서도 살아남는지 확인할 수 있는 연구 구조입니다.
01
Observe
현상을 먼저 봅니다. 기존의 이야기나 익숙한 분류보다 관찰 가능한 데이터에서 출발합니다.
02
Formulate
아이디어를 모호한 직감으로 남겨두지 않고, 틀릴 수 있는 가설과 명시적인 조건으로 바꿉니다.
03
Test
표본 밖의 데이터와 실제 제약을 포함해 검증합니다. 복잡성은 성능이 아니라 필요성으로 정당화되어야 합니다.
04
Revise
실패를 예외로 처리하지 않습니다. 예상과 다른 결과를 기록하고 모델과 가정을 수정합니다.
Technology
AI를 앞세우지 않습니다.
AI를 앞세우지 않습니다.
필요한 곳에 씁니다.
기술은 회사의 정체성을 설명하는 수식어가 아니라 연구의 기반입니다. 데이터가 들어오는 순간부터 모델이 검증되고 기록되는 과정까지 하나의 시스템으로 설계합니다.
DATA
일관된 데이터
수집과 정제 과정을 표준화해 같은 질문을 다시 던졌을 때 같은 출발점에서 시작할 수 있게 합니다.
AI
확장된 연구 능력
탐색, 코딩, 검토, 문서화에 AI를 사용합니다. 판단을 대신하기보다 검토할 수 있는 범위를 넓히는 데 초점을 둡니다.
SOFTWARE
재현 가능한 과정
반복되는 작업과 의사결정 절차를 코드와 도구로 옮겨 개인의 기억이나 감각에 덜 의존하도록 만듭니다.
RECORD
남는 지식
가설, 결과, 실패 이유를 기록해 한 번의 실험이 다음 연구에 연결되도록 합니다.
Investment
투자는 연구의 한 응용입니다.
시장에 대한 전망을 만드는 것보다, 불확실한 환경에서 반복 가능한 판단 구조를 만드는 데 관심이 있습니다. 데이터와 모델은 그 구조를 검증하기 위한 도구입니다.
직감보다 규칙
개인의 확신이 아니라 미리 정한 기준과 검증 절차를 중심에 둡니다.
성과보다 지속성
한 번의 좋은 결과보다 오래 개선될 수 있는 체계를 더 중요한 자산으로 봅니다.
Occam Labs
복잡한 문제일수록,
불필요한 것을 먼저 걷어냅니다.
Occam Labs는 퀀트폴리오의 실험 조직입니다. AI와 소프트웨어를 이용해 새로운 문제를 탐색하되, 기술 자체보다 문제의 정의와 실제 사용 가치를 먼저 봅니다.
Define clearly
문제를 작고 명확하게 정의합니다.
Test cheaply
큰 계획보다 검증 가능한 실험으로 시작합니다.
Keep what works
유행보다 실제로 남는 효용을 선택합니다.
Careers
좋은 질문을 오래 붙잡을 수 있는 사람과 일합니다.
퀀트폴리오는 작은 조직을 지향합니다. 직함이나 말의 크기보다 문제를 정확히 이해하고, 근거를 남기고, 필요한 도구를 스스로 익히는 능력을 중요하게 봅니다.
채용 공고가 있을 때 외부 채용 플랫폼을 통해 안내합니다.
01
깊이 생각하고, 짧고 명확하게 기록합니다.
02
의견보다 데이터·코드·논리로 검증합니다.
03
AI와 소프트웨어를 기본 연구 도구로 사용합니다.
04
틀렸을 때 빠르게 수정할 수 있는 태도를 중요하게 봅니다.
Founder's Note
회사는 무엇을 맞혔는가보다, 어떻게 틀렸음을 발견하는가에서 더 오래 차이가 난다고 생각합니다.
퀀트폴리오는 모델보다 검증 체계, 결과보다 과정의 재현성을 더 오래 남는 자산으로 봅니다. 데이터와 기술은 그 과정을 더 정확하게 만들기 위한 수단입니다.
김정일 · 대표이사