파운트는 간단합니다.
파운트는 직관적인 UI와 심플한 디자인으로
간편한 투자와 투명한 계좌관리가 가능합니다.
내 포트폴리오가 어떻게 운용되고 있는지 언제든 쉽게 확인할 수 있습니다.
단순하다
Simple

정확하다
Exact

투명하다
Clear

파운트 알아보기
로보어드바이저가 뭐야?
미국에선 약 1,000조 원 이상이 운용된다는데…
아직은 우리에게 조금 낯선
‘로보어드바이저’ 파운트가
알려드립니다
공부하지 마세요.
하루에도 수백번, 금융시장에는 투자자가 확인할 수 없는 어려운 변수들이 발생합니다. 파운트 알고리즘은 금융시장의 미세한 변수들을 모두 분석, 파악하고 있습니다.
파운트가 알아서 할테니 걱정마세요.
예적금 2% 시대를 살고 있는 지금.
고수익보다 중요한 것은 오래토록 안정적 투자를 이어가는 것입니다. 파운트는 고수익률을 약속하지 않습니다. 하지만, 장이 좋을때는 씩씩하게 뻗어가고, 위기 상황에서는 안정적으로 지켜나가는 그래프를 약속하겠습니다.
파운트에서 사용하는 알고리즘 BlueWhale.
BlueWhale은 RA테스트베드 사무국에서 진행하고 있는 ‘로보어드바이저 테스트베드’에 참가하여 높은 성적으로 통과했습니다.
검증된 알고리즘으로 최적의 투자 포트폴리오를 구성해 자문하겠습니다.
파운트는 기본보수가 없습니다.
타 로보어드바이저 자문 서비스처럼 투자금에 비례하여 보수를 받는 구조가 아닌
포트폴리오에 의해 얻게되는 수익을 기준으로 성과보수를 받습니다.
수익이 없다면?
당연히 보수도 없습니다.
수익률이 좋을땐 함께 웃고, 시장 위기 상황에서는 함께 헤쳐나가겠습니다.
걱정말고 투자를 시작하세요.
Bluewhale은 금융 데이터 분석 기술과
자산 배분 이론을 결합하여 최적의 자산 조합을
산출해내는 파운트의 인공지능
엔진이름입니다.
금융 시장을 관찰하여 시장의 변화에 따라
자산 배분을 전략적으로 재조정합니다.
Bluewhale Algorithm
Data Vendor의 한국과 미국의 상장된 ETF 및 Fund DB 업데이트후 기준에 적합한 좋은 자산을 분류합니다.
Static Filtering
시간/상황과 별도로 고정적으로 수행하는 분류방법으로 Inverse, Leverage 상품, 아프리카/남아메리카와 같이 위험도 파악이 어려운 지역 상품을 필요에 따라 제외
Dynamic Filtering
시간/상황에 따라 가변적으로 적용되는 분류방법으로, Bid-Ask Spread가 높은 ETF 제외, AUM 필터등 최적의 필터링 구현
머신러닝 기술을 적용하여 전통적 자산군을 해체하고, 상관관계들을 분석하여 분산효과를 최대화 할 수 있는 자산군으로 재분류합니다.
계층적 군집 분석 기반(Hierarchical Cluster Analysis) 자산 재분류
상관관계 거리는 상관성이 높을수록 가까운 거리로 계산하고 기존 군집에 대한 사전 정보 활용없이 시장 데이터 만으로 자산을 재분류 하기 위하여계층적 군집 분석 기법 사용
포트폴리오 분산효과 극대화
자산 간의 상관관계를 활용하여 가능한 낮은 상관관계를 가진 자산군들로 포트폴리오를 구성하여 포트폴리오 분산효과 극대화
마켓 타이밍 로직보다 중장기 성과를 높일 수 있는 변동성/상관성/시장등의 트렌드 및 데이터를 분석하여 각 자산군별 대표 자산을 선정합니다.
포트폴리오 변동성 관리
동일 클러스터에서 변동성/MDD 측면에서 상위 자산을 후보군으로 선정 Commodity처럼 변동성이 큰 자산은 Risk Measure로 Value at Risk를 사용하는 등 Tail Risk의 관리에 집중
포트폴리오 상관성 관리
클러스터링에 의한 자산군 분류로 종목들 간의 상관성 관리
시장 트렌드에 맞게 베타 선택
다양한 섹터 및 테마 ETF들을 활용하여 시장 트렌드에 맞는 베타를 찾아서 투자
글로벌 대형운용사들에 의해 검증된 안정적인 퀀트모델 기반으로 선택 된 자산들에 투자 비율을 할당합니다.
Risk Allocation모델
리스크를 resource로 보고 각 투자대상에 할당하여 관리
목표변동성을 설정하여 맞춤형 관리
고객위험성향에 맞추어 목표변동성을 설정 및 관리, 합리적인 리스크 대비 수익을 추구
상관관계(correlation)에 의한 비중 관리
리스크 또는 변동성의 할당 및 분산에 초점을 맞춘 모델로 리스크 관리에 강점
산출 가능한 가장 빠른날짜를 기준으로 포트폴리오가 생성됩니다.
포트폴리오 위험대비 손실확률의 각 단계에 맞는 최적의 자산 비중을 조합하여 포트폴리오를 추천해드립니다.
시장변화에 대응하기 위해 분석된 주기의 기간마다 또는 포트폴리오 괴리 추적 및 파운트 리스크 인덱스 기준등의 지표에 의한 시그널 발생 시 수시로 포트폴리오의 교체를 수행합니다.
모델 포트폴리오 괴리율
포트폴리오 비율이 모델 포트폴리오 비율과 갭 분석
파운트 리스크 인덱스
시장 리스크 수준을 파악하는 인덱스를 통한 지속적인 모니터링
파운트에게 궁금한 것이 있다면 여기에서 찾아보세요.
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