자신의 거래 전략 개발

마지막 업데이트: 2022년 2월 8일 | 0개 댓글
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실제로, 거래비용을 고려한 백테스팅과 그렇지 않은 백테스팅 성과간에는 큰 차이가 있으며, 심지어 1~10bps(0.01%~0.1%) 정도의 얼마되지 않는다고 생각하는 거래비용의 차이가 적게는 몇 퍼센트에서 몇 십 퍼센트까지의 누적수익률 차이를 야기하기도 한다. ​

왜 앞서 해보기를 하나요?

“The game has been designed to be able to add new content relatively easy - from new business types and character items to additional products and potential stories - so we want to leverage this through Early Access. Additionally, prior to full launch we want to respond to player feedback in terms of gameplay loop and in-game balancing.”

이 게임의 앞서 해보기 기간은 얼마인가요?

“We will be actively listening to the community during the early access period to implement changes and adapt the game based on player feedback. Based on this, we approximate the early access phase to last around 6 months.”

정식 버전은 앞서 해보기 버전과 어떻게 달라지나요?

“During Early Access, we will slowly roll out new business fronts, product lines and parts of the story. At full launch, the story will finally conclude with the player having access to all businesses, NPCs and product lines available.”

지금 앞서 해보기 버전은 어떤 상태인가요?

“We have multiple business types, products, NPC questlines and the beginning of the campaign story ready to go.”

앞서 해보기 동안과 앞서 해보기 이후의 게임 가격이 다르게 매겨지나요?

“Yes. Early Access players will receive the game at a reduced price, and when launching in 1.0 with new products in game, new features and a concluded story - the price will be raised.”

개발 과정에 어떻게 커뮤니티를 참여시킬 계획이신가요?

“We will be actively in the discussion threads listening to player feedback, as well as on the dedicated Definitely Not Fried Chicken channel on the Merge Games Discord. We will also be running closed-door beta tests throughout early access involving players who would like to test upcoming content.”

북한: 마약, 무기, 그리고 테러…김정은의 북한을 떠나온 군 출신 엘리트

30년 동안 그는 북한 정찰총국 등에서

30년 동안 김 씨는 북한의 강력한 첩보 기관에서 "지도자의 눈과 귀, 두뇌" 역할을 하며 최고위층으로 올라갔다.

그는 자신이 당국을 비판하는 자들에게 암살자들을 보냈으며, 심지어 '혁명 자금'을 모으려고 불법 마약 연구소를 지었다고 주장했다.

정찰총국에서 5년간 대좌(한국에서 대령)로 근무했던 김 씨는 BBC에 입을 열기로 했다.

평양의 고위 장교가 주요 방송사와 인터뷰를 한 것은 이번이 처음이다.

김 씨는 자신이 "빨갱이 중의 빨갱이였다"고 했다.

하지만 계급과 충성심이 북한에선 안전을 보장해주진 않는다.

김 씨는 북한 지도부가 마약 거래에서 중동과 아프리카 무기 판매에 이르기까지 모든 수단을 동원해 현금을 벌려고 필사적이라고 묘사했다.

그는 북한의 전략과 한국 정권을 목표로 한 공격에 관해서 이야기했다. 또한 북한의 스파이와 사이버 네트워크가 전 세계에 도달할 수 있다고 주장했다.

BBC는 김 씨의 주장을 독자적으로 확인할 순 없었지만, 그의 신원은 확인했다.

최대한 그의 주장을 입증하는 증거를 찾아냈다.

또한 런던 주재 북한 대사관과 뉴욕 주재 북한 공관에 연락해 입장을 요청했지만, 현재까지 아무런 답변을 받지 못했다.

'테러 대책반'

북한 최고 첩보부대에서 김 씨가 마지막으로 보낸 몇 년의 시간을 돌아보면 현 지도자인 김정은이 집권 초기 어떻게 비치고 싶어했는지를 알 수 있다.

김 씨는 김정은 위원장이 자신이 "전사"라는 것을 증명하고 싶어하는 젊은이라고 봤다.

북한은 2009년에 '정찰총국'이라는 새로운 첩보 기관을 창설했는데, 이는 김정은이 뇌졸중으로 쓰러진 아버지 김정일의 뒤를 이을 준비를 하던 시기였다.

총 국장은 김정은이 가장 신뢰하는 보좌관 중 한 명인 김영철이 맡았다.

김 씨는 2009년 5월 한국으로 망명한 전직 북한 관리를 죽이기 위해 '테러 대책반'을 구성하라는 명령이 내려왔다고 말했다.

그는 이 지령이 "김정은이로서는 '최고지도자'라는 전사된 입장에서 그것을 위안해주고 풀어주고 (김정일에게) 만족을 드리기 위한 하나의 행위"였다고 했다.

"극비에 황장엽 선생을 테러하기 위한 TF팀이 꾸려지고 공작이 진행된 것이지요. 저는 직접 지휘, 공작을 수행하는. 내 말에 따라서 이 사람들이 같이 협의하고 토론하고 그렇게 하는 것이지요."

2010년 김정일과 김정은의 모습

황장엽은 한때 북한에서 가장 강한 권력을 행사하던 관료였다. 그는 북한 정책의 핵심 설계자였다. 1997년 그가 택한 남한행은 북 입장에서 결코 용서하지 못할 일이었다.

황장엽은 북한 정권에 대해 극도로 비판적이었고, 김씨 일가는 복수를 원했다.

그러나 암살 시도는 빗나갔다.

북한군 소령 두 명이 이와 관련해 한국에서 10년형을 선고받고 복역 중이다. 북한 당국은 관련 내용을 부인했고 한국이 암살 시도를 했다고 주장했다.

하지만 김 씨 증언에 따르면 사실은 그렇지 않았다.

"국제사회나 민주주의 국가에서는 테러는 최악의 인권유린 행위로 간주하고 있잖아요. 북한에서는 그렇게 간주하고 있지 않습니다. 북한에서 테러는 김정일 김정은 최고 존엄을 수호하는 정치수단 도구로 가지고 있습니다."

그로부터 1년 후 2010년에는 대한민국 자신의 거래 전략 개발 해군 함정 천안함이 어뢰에 맞아 침몰해 46명이 목숨을 잃었다.

북한 당국은 항상 개입설을 부인해왔다.

그해 11월에는 북한에서 날아 온 수십 발의 포탄이 남한의 연평도를 강타했다. 군인 2명과 민간인 2명이 사망했다.

누가 그 공격을 지시했는지 논쟁이 크게 일었었다.

김 씨는 "천안함이나 연평도 작전에 직접 관여한 것은 아니다"라면서도 "정찰총국 일정한 간부들 속에서는 비밀이 아니고 통상적인 자랑으로 긍지로 그렇게 알고 있는 문제"라고 했다.

그러한 작전은 상부의 지시가 없었다면, 이루어지지 않았을 것이라는 설명이다.

그는 "절대적으로 북한에서는 도로 하나 만들어도 최고지도자의 재가(허락)가 없이는 할 수 없어요. 하물며 천안함 폭침이라던가 연평도 포격이라던가 이런 것은 충성심 경쟁으로 할 일이 못 된다"며 "이런 자신의 거래 전략 개발 것은 반드시 김정은이 특별 지시에 의해 공작되고 이행된 군사작품이지요. 성과품"이라고 말했다.

'청와대 스파이'

김 씨는 정찰총국 외 노동당 작전부, 35실과 대외연락부 등에서 30년간 일하며 주로 대남업무를 담당했다.

그는 북한에서 자신의 책임 중 하나가 한국에 대응하는 전략을 개발하는 것이라고 설명했다.

목표는 '남조선의 정치예속화'였다.

그는 "직접적으로 대남간첩을 만들고 그것을 통해서 공작적 임무를 수행한 것은 여러 건 된다"고 했다.

그는 자세히 설명하진 않았지만 흥미로운 예를 하나 들었다.

"청와대에도 북한에서 파견한 직파공작원들이 근무하고 무사히 북한으로 복귀한 사례도 있습니다. 그것이 1990년대 초지요. 청와대에 근무하면서 5~6년 근무하고 무사히 복귀해서 들어와서 314 조선노동당, 314 연락소라고 있어요. 거기서 근무했죠."

"그렇게 북한이 북파공작원이 남한의 구석구석 중요한 기관들 물론이고 시민사회단체 여러 곳에서 맹활약을 하고 있다 이렇게 말씀할 수 있습니다."

김 씨에 따르면 모든 외화벌이는 북한 지도자 김정은에게 들어간다

BBC가 현재 이 주장을 입증할 방법은 없다.

취재진은 한국에서 유죄 판결을 받은 북한 간첩을 몇 명 만났다.

NK 뉴스의 설립자인 채드 오캐럴이 최근 기사에서 지적했듯이, 한국의 교도소는 한때 다양한 종류의 간첩 활동으로 몇십 년에 걸쳐 체포된 수십 북한 간첩이 많았다.

여러 사건이 계속 발생했으며 최소한 한 개 정도는 북한에서 직접 파견된 스파이와 관련이 있다.

그러나 NK 뉴스 데이터에 따르면 북한이 정보 수집을 위해 구식인 간첩이 아닌 신기술에 눈을 돌리기 때문에, 2017년 이후 한국에서 간첩 관련 범죄로 체포된 사람들은 눈에 띄게 줄었다.

북한은 세계에서 가장 가난하고 고립된 국가 중 하나일지 모르지만, 탈북자들은 북한이 숙련된 해커 6000명으로 구성된 군대를 창설했다고 경고했다.

김 씨에 따르면,​ 전 북한 지도자인 김정일은 1980년대에 "사이버 전쟁에 대비하기 위해" 신병 훈련을 지시했다.

"모란봉 대학은 6년제로 돼 있는데 전국 각지에서 가장 수제적인 학생들을 선발해가지고 6년 동안 특수교육을 합니다."

영국 보안 관리들은 '라자루스 그룹'이라고 알려진 북한 조직이 2017년 NHS와 전 세계 다른 기관들을 무력화시킨 사이버 공격의 배후에 있었다고 믿고 있다.

이 조직은 2014년에는 소니 픽처스를 해킹 대상으로 삼았다.

김 씨는 이러한 '임무'를 담당하는 곳이 414 연락사무소로 통한다고 했다.

"414 연락소는 내적으로는 어떻게 부르고 있냐, 김정일의 정보통신처로 말하고 있어요."

그는 이 사무소가 북한 지도자와 직통 전화선을 가진 사무실이었다고 주장했다.

"그 요원들은 언론상에는 중국, 러시아, 동남아 나라들에 나가 있다고 하는데, 그 외에도 북한에서 직접 임무를 수행합니다."

달러벌이를 위한 마약

김정은은 최근 국가가 다시 한번 '위기' 상황이라고 발표했으며, 지난 4월 인민들에게 또 다른 '고난의 행군(1990년대 김정일 집권 당시 북한이 겪은 극심한 기근)"을 준비해달라고 일렀다.

당시 김 씨는 작전부서에 있었고 최고 지도자를 위한 '혁명 기금'을 조성하라는 명령을 받았다. 그는 그것이 불법 마약 거래를 의미한다고 말했다.

그는 "북한에서 마약을 집중적으로 김정일 시대에 생산한 것은 고난의 행군 시기"라면서 "그때 작전부에서는 김정일이 혁명 자금이 바닥칠 때"였다고 설명했다.

"그 과업을 제가 받고 해외에서, 밝혀야 되겠는지 안 밝혀야 되겠는지 일단 접어놓고, 3명의 외국인을 북한으로 들여와서 북한에서 조선노동당 715 연락소라고 있습니다. 거기에 훈련관에 생산기지를 만들어 놓고 마약을 생산했죠."

퀀트 수학 모델을 개발하는 트레이딩 전문가의 가이드

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퀀트 수학 모델을 개발하는 트레이딩 전문가의 가이드
『초과 수익을 찾아서 2/e』 을 소개합니다.


퀀트 투자(계량 투자) 란,
수학적, 통계적인 기법을 활용해
시장 현상 분석이나 주식을 수치화해서 기계적으로 투자하는 자신의 거래 전략 개발 것을 이르며,
오로지 ‘숫자’에만 기반해 투자 결정을 내리는 방식이다.


퀀트 기법에 기반한 투자 전략 은 연구와 조사 과정에서 투자 아이디어 를 창출한다.
해당 아이디어를 다양한 금융 데이터백테스팅 기법을 활용해 검증하고,
검증된 투자 아이디어를 포트폴리오 구축거래 실행 과정을 활용해 실제 금융 솔루션으로 구현한다.
퀀트 전문 운용사는 투자를 실행하는 과정에서 당면하는 현실적 문제를 사내 보고서 형태로 발간해 해결하고, 지적 재산을 축적하는 수단으로 활용한다.

이 책은 월 드퀀트(WorldQuant) 의 전・현직 연구원들이 작성한 보고서를 한 권으로 묶어낸 것이다.
퀀트(Quant) 기법을 활용하는 자산운용사인 월드퀀트는
계량 투자 아이디어를 창출하고 이를 실제 투자 솔루션으로 구현하는 색깔 있는 연구 및 자산운용 전문 회사 다.
이 책은 이런 현실적 고민들을 고스란히 담고 있어 가치가 있다.

『초과 수익을 찾아서 2/e』은 알고리즘 기반 알파 개발 프로세스에 관한 여러 에세이를 제공한다.
각 에세이의 저자는 각각 월드퀀트 설립자와 이사, 매니저, 포트폴리오 매니저, 연구 인력으로, 두 가지 핵심 목표를 지향한다.

하나는 알파를 확인하는 것이고,
다른 하나는 알파를 발견하고 검증하는 방법을 최첨단 식견으로 제시 하는 것이다.
월드퀀트에서 최선의 유일한 해답은 존재하지 않으며, 다양한 접근법이 항상 단일 접근법보다 우월하다고 믿는다.


수익성이 높은 투자 기회를 발견하고 자신만의 퀀트 거래 전략(quantitative trading strategy)을 수립하는 데 도움을 주고자
이 책은 퀀트 수학 모델 을 개발하는 월드퀀트의 전문 지식을 활용하며, 기초 이론에서 고급 설계 및 분석 기법까지 모든 분야를 다룬다.

이 책은 다음과 같은 연구를 5부에 걸쳐 제공한다.

퀀트 트레이딩 전략 을 설계, 평가, 실행하는 방법
알파, 모멘텀 알파, 선물계약선도계약 활용, 알파 개발 의 제도적 연구
■ 월드퀀트가 제공하는 인터넷 기반 시뮬레이션 플랫폼인 웹심(WebSim) 의 사용법

1부. ‘개론’에서는 초과 수익 창출의 개론이며, 초과 수익의 일반적 주기와 손실을 최소화하는 혜안을 설명한다.
2부. ‘알파 설계 및 평가‘에서 다루는 주요 기술적 측면은 매매회전율(turnover), 백테스팅 , 거래량, 통계적 차익거래, 과적합, 초과 수익 분산 이다.
3부. ‘추가 토픽’에서는 파생상품 선물과 통화 같은 다양한 자산 클래스의 초과 수익 찾기 , 모멘텀 초과 수익 개발 등 초과 수익 전략 개발을 다룬다.
4부. ‘새로운 지평 – 웹심’에서는 웹 기반 초과 수익 개발 도구인 웹심을 소개한다.
초과 수익 백테스팅 을 배울 수 있도록 이 도구를 무료 로 제공하는데, 궁극적으로는 자신만의 초과 수익 트레이딩 전략을 개발해본다.
5부. ‘마지막 논평’에서는 퀀트 트레이딩 세계를 탐험할 준비가 된 모든 이에게 영감을 주는 에세이가 들어 있다.

002. 알고리즘 트레이딩 프로세스

퀀트 트레이딩(Quantitative Trading) 혹은 알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)이라 불리는 트레이딩 분야의 한 갈래는 수학(Mathematics), 통계학(Statistics), 시계열 분석(Time-Series Analysis), 머신 러닝(Machine Learning)과 같은 과학적 방법론(Scientific Methods)들을 트레이딩 분야에 적용하여 "안정적으로 지속적인 수익을 창출하는 시스템"(알고리즘 트레이딩은 일확천금을 위한 도박이 '절대' 아니다.)을 창조하는 일련의 과정을 통칭한다.

이는 계량 금융의 분야 중에서도 극도로 정교한 분야이며, 알고리즘 트레이딩을 하기 위해서는 초기 전략 개발의 단계부터 마지막 프로덕션 단계에 이르기 까지 매우 많은 시간과 노력을 투자해야 한다.


( 과학적 반증주의의 산파, 칼 포퍼 )

알고리즘 트레이딩 시스템의 프로세스를 간략하게 설명하자면, 크게 네 가지 부분으로 나누어 볼 수 있다.

  1. 전략 인식 (Strategy Identification)
  2. 전략 백테스팅 (Strategy Backtesting)
  3. 자동화매매 시스템 (Execution System)
  4. 위험 관리 (Risk Management)

1. 전략 인식 (Strategy Identification)
모든 알고리즘 트레이딩의 프로세스는 초기 리서치 과정을 필연적으로 수반한다. 이러한 리서치 단계에서 트레이더는 전략을 찾고, 이 전략이 전체 포트폴리오 내의 다른 전략들과 잘 어울리는지, 전략을 검증해 볼 데이터를 어떻게 얻을 수 있는지, 어떻게 이 전략을 최적화하여 수익을 높이고 위험을 낮출지 등을 생각해본다.

2. 전략 백테스팅 (Strategy Backtesting)
백테스팅(Backtesting)이란 ‘자신의 트레이딩 전략을 과거 데이터에 입혀보았을 때 과거에 어느 정도의 성과가 있었는가를 확인해보는 작업’이다.

백테스팅의 목적은 이러한 과거 성과를 통해 미래의 성과를 어느 정도 추측해보기 위한 힌트를 얻는 데 있다고 할 수 있다.

백테스팅의 과거 성과가 미래의 성과를 담보해주지는 않으며, 실제로도 과거 성과가 매우 좋았던 전략들이 프로덕션 과정에서 다른 결과를 보여주는 경우도 있다.

백테스팅을 하기 위해서는 과거 데이터를 수집해야 하고, 파이썬, C++과 같은 프로그래밍 언어를 이용하여 백테스팅 시뮬레이터를 만들어야 한다.

TradeStation과 같은 백테스팅 전문 소프트웨어를 사용할 수도 있으나 자신에게 잘 맞는 커스터마이징된 플랫폼을 사용하기 위해서는 자신이 실제로 백테스팅 툴을 개발하는 것이 자신의 거래 전략 개발 전문 퀀트 트레이더들에게는 일반적인 일이다.

백테스팅 후에는 최대낙폭(MDD, Maximum Draw-Down), 샤프 비율(Sharpe Ratio), K-ratio와 같은 계량적 지표(Quantitative Metrics)들을 이용하여 과거 성과의 수익성과 안정성을 종합적으로 고려한다. 만약 이러한 전략 백테스팅 과정에서 성과가 안정적으로 나오고 각종 편향과 오류로부터 자유롭다는 판단이 들면, 이러한 전략을 실제로 프로덕션(Production)하는 과정으로 넘어가게 된다.


3. 자동화매매 시스템 (Execution System)
자동화매매 시스템은 전략의 매매시그널에 따라 프로그램이 자동적으로 매매주문을 내는 시스템을 말한다.

이러한 자동화시스템은 수동(Manual), 반자동(Semi-Manual), 자동(Automated)과 같이 크게 세 가지로 나뉜다.

보통 저빈도 매매(LFT, Low-Frequency Trading)를 구사하는 트레이더의 경우 수동이나 반자동 기법들을 사용하는 것이 일반적이며, 반대로 하루에 매우 빠른 속도로 수십만 건 이상의 매매를 해야하는 고빈도 매매(HFT, High-Frequency Trading) 트레이더의 경우 100% 자동화가 된 시스템을 사용하는 것이 일반적이다.


월스트리트 발전의 역사
자동화매매 시스템에서 크게 고려할 점은 사용자 인터페이스(User Interface) 구축, 거래비용(Transaction Cost) 고려, 성과 괴리(Performance Divergence) 분석 등이 있다. 우선 사용자 인터페이스 구축 단계에서트레이더는 어떤 플랫폼 혹은 어떤 언어를 사용하여 자동화 매매를 구현할 것인가에 대한 고민을 하게 된다. 최근 몇몇 증권사들은 자동화매매를 위한 API 레퍼런스 및 라이브러리와 함수들을 제공하고 있어 기관 및 개인 트레이더들의 매매에 편의를 도모하고 있다. 저빈도 매매 트레이더는 보통 MATLAB, 엑셀, VB와 같은 플랫폼을 사용해도 충분히 좋은 성과를 낼 수 있으나, 계산량이 매우 많고 전략을 구현하는 시스템 자체가 헤비한 고빈도 매매의 경우 C++과 같은 언어를 사용한다. 최근에는 일반인들이 배우기 쉽고 실행이 빠른 Python 언어를 사용하는 비중이 점점 많아지고 있다.

다음으로, 거래비용(Transaction Cost)을 고려하는 것은 알고리즘 트레이딩에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나인데, 그 이유는 투자가 아닌 트레이딩을 하는 입장에서는 매매를 진행할 때마다 거래비용을 브로커에게 지불해야 하고 이는 특히 매매가 빈번한 알고리즘 트레이딩의 성과를 나쁘게 만들 수 있기 때문이다.

실제로, 거래비용을 고려한 백테스팅과 그렇지 않은 백테스팅 성과간에는 큰 차이가 있으며, 심지어 1~10bps(0.01%~0.1%) 정도의 얼마되지 않는다고 생각하는 거래비용의 차이가 적게는 몇 퍼센트에서 몇 십 퍼센트까지의 누적수익률 차이를 야기하기도 한다. ​


4. 위험 관리 (Risk Management)
알고리즘 트레이딩 프로세스의 마지막 관문은 바로 위험관리이다.
위험, 즉 리스크(Risk)란 시장 위험, 유동성 위험, 변동성 위험 등 게임에서 발생할 수 있는 모든 종류의 위험을 포함한다.
심지어 매매주문을 내던 증권사가 파산할 위험, 매매 시스템을 돌리고 있던 컴퓨터의 하드디스크가 날라가는 것과 같은 매우 확률이 적은 이벤트 또한 리스크에 포함된다.

물론 컨벤셔널하게 주로 고려되는 위험관리는 시장에서 발생하는 위험을 줄이는 방법론들이며 이는 크게 세 가지로 나뉜다.
1) 최적자산배분(Optimal Asset Allocation) 2) 최적베팅비율(Optimal Betting Size) 3) 멘탈관리(Psychological Management)

최적자산배분이란
Harry Markowitz(1952) 이래로 지속적으로 금융권에서 사용되어 오고 있는 운용기법이며, 다른 자산군, 다른 전략, 다른 시점에 자금을 분산하여 매매를 진행하는 것으로써 Return/Risk Profile의 향상을 위해서는 필수적인 기법이다.

최적베팅비율
이는 자신의 전체 자산 중에서 얼마 정도를 매매에 투입시켜야 할 것인가를 결정하는 메커니즘이며, Kelly Criterion, Optimal f, 2% Rule 등과 같은 방법을 사용하여 손실을 최소화하고 자신의 전체 포트폴리오를 안정적으로 키우는 데 도움을 준다.

​멘탈관리
시장에서 어떤 종목 혹은 자산의 가격을 움직이는 아주 원초적인 근본 원인은 무엇일까? 기업의 재무제표? 뉴스를 통해 쏟아져 나오는 호재와 악재? 수급동향? 이런 것들은 자산의 가격을 움직이는 부수적인 요인이지 근본적인 동인(Fundamental Driving Force)은 아니다.

가격을 움직이는 가장 원초적인 동인은 바로 돈을 벌고자 하는 인간의 욕심(Greed)과 돈을 잃었을 때 느끼게 되는 공포심(Fear)이다.

알고리즘 트레이딩으로 돈을 벌고자 하는 근본적인 기저에는 ‘인간 두뇌의 비합리성(Irrationality)’이 자리하고 있다. 존 메이너드 케인즈(John M. Keynes)는 자신의 논문인 자신의 거래 전략 개발 『고용, 이자, 및 화폐의 일반 이론』에서 이런 진술을 한 적이 있다. “어떤 일이 잘 되리라는 믿음에 따라 그 일을 해보겠다는 결정을 내린다면, 대부분의 경우 그 결정은 ‘동물적 기상(Animal Spirit)’에 따른 것이다.

계량화된 확률과 계량화된 이익을 곱한 가중평균의 결과에 따른 결정이 아니다.” 이처럼 인간이 인생을 살아가는 데 있어서 어떤 의사결정을 내릴 때에는 최고수준의 합리성이 개입할 여지가 별로 없으며, 대부분 비이성적이고 감정적인 판단에 의해 결정이 좌지우지된다.


시장은 이성이 아닌 동물적 기상에 의해 움직인다.
생각해보자. 우리가 식사 메뉴를 결정할 때 합리성이 필요한 적이 있던가? 혹은 사람들이 사업을 시작하기 전에 ‘망할 확률을 계량적으로 검증해보자.’와 ‘내 사업은 잘 될 거야!’ 중 어느 쪽으로 생각하는 부류가 더 많을까? 혹은 원시 시대의 사냥꾼이 그 날 사냥감을 못 잡았다고 해서 ‘사냥의 승률을 계산해서 나갈지 안 갈지 결정하자.’하는 것과 ‘오늘은 못 잡았지만 내일은 큰 멧돼지를 잡을 수 있을 거야!’라고 생각하는 것 중에 어떤 것이 야생에서의 생존률을 더 높이는 생각일까? 인간의 뇌가 합리적이었다면, 즉 동물적 기상이 존재하지 않았다면 인간의 역사는 정반합으로 구성되는 발전의 역사가 아닌 원시시대에 멈춰 있는 마팅게일(Martingale)의 역사가 되어야 하지 않을까?

이처럼 알고리즘 트레이딩은 알고리즘의 합리성으로 시장에 존재하는 인간의 비합리성을 포착하여 수익 창출의 기회를 얻는 것이다. 인류의 역사는 인간의 비합리성을 토대로 성장해왔을지 모르나, 금융시장에서는 비합리성과 심리가 개입되면 필연적으로 계좌의 손실로 귀결된다. 앞서 말한 트레이더의 멘탈 관리가 중요한 이유는 트레이더 또한 단지 인간에 불과하기 때문에 각종 인지적, 심리적 편향으로부터 자유롭지 못하기 때문이다.

(인간의 비합리성에 대한 고찰을 위해서는 대니얼 카너먼의 『생각에 관한 생각』이라는 책을 읽어보자. 다니엘 카너먼은 노벨 경제학상을 받은 최초의 심리학자이자 행동경제학의 창시자로 행동경제학의 기본이 되는 논리적 토대를 제공하고 있다. 알고리즘 트레이딩 또한 우선적으로 인간의 비합리성을 이해해야 그 뒤의 전개되는 모든 논리들이 이해가 가능한 자신의 거래 전략 개발 것이므로 이러한 행동경제학으로부터 많은 힌트와 영감을 얻고 있다.)

결국 아무리 자신의 알고리즘 전략이 좋아도 언제나 그 전략이 안 먹히는 손실 구간은 '반드시' 존재하고, 장기적으로 수익곡선은 우상향할지라도 인간의 심리는 매우 '단기적'이어서 몇 시간 혹은 몇 일 동안 발생한 손실에 의해 트레이더의 멘탈은 흔들린다. 따라서 퀀트 트레이더는 끊임없는 리서치와 백테스팅을 통해 자신의 알고리즘에 대한 확신과 자신감을 가져야 하며, 이에 충분한 멘탈관리가 수반되었을 때에야 비로소 장기적으로 안정적인 수익을 창출할 수 있는 탄탄한 토대가 마련될 수 있다.

자신의 거래 전략 개발

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    • 강지희
    • 승인 2019.06.18 19:45
    • 조회수 4735
    • 댓글 0

    주식 참고 이미지. 출처: pixabay

    주식 참고 이미지. 출처: pixabay

    정보를 가진 투자자(informed investor)는 정보가 퍼져나가는 속도를 늦추어 거래 수익을 증가시키기 위해 주문 분할(order-splitting)을 사용합니다. 주문 분할이란 대량 주문으로 인한 주식 가격을 줄이기 위해 일정 기간 거래할 물량을 작은 단위로 쪼개서 거래하는 방식을 말하는데요. 상대적으로 방어적 성향의 연금 및 보험사 같은 투자자들은 포트폴리오 재조정을 할 때 가격 충격으로 인한 거래 비용을 줄이기 위해 주문 분할을 넣는 경우가 많습니다. 포트폴리오 관리자들은 일정 기간 안에 사거나 팔아야 하는 총량을 말하는 상위 주문을 결정해 브로커에게 전달하고, 브로커는 상위 주문을 작은 크기의 하위 주문들로 쪼개서 거래하죠.

    정보를 이용한 동적 거래 전략과 이에 따른 가격 결정 모형들은 광범위하게 연구됩니다. 반면 포트폴리오 재조정을 위한 주문 분할이 실제 거래에서 많은 부분을 차지함에도 분할 주문이 시장에 미치는 영향을 이론적으로 분석한 연구는 많지 않죠.

    에 게재된 논문에 따르면 불확실한 불확실한 주식시장을 예측하는 수학적 모형이 개발됐다고 합니다. UNIST 자연과학부 최진혁 교수팀은 미국 럿거스대(Rutgers University), 카네기멜론대(Carnegie Mellon University) 연구진과 공동으로 대규모 투자자들의 포트폴리오 조정 행위가 주식시장의 거래량이나 가격 변동성, 유동성 등에 어떤 형향을 주는지 설명하는 수학적 모형을 개발했다고 합니다.

    어떤 원리인가

    연구팀은 정보를 가진 투자자와 포트폴리오 재조정자가 존재할 때 시장 균형이 어떤 형태를 보이는지 게임이론을 적용한 확률 수리모형을 통해 분석했습니다. 게임이론이란 자신의 거래 전략 개발 경쟁상대의 반응을 고려해 자신의 최적 행위를 결정해야 하는 상황에서 의사결정 행태를 연구하는 수학 겸 경제학 이론을 말합니다.

    연구팀은 구체적으로 서로 다른 거래 동기를 가진 두 명의 전략적 투자자(정보를 가진 투자자, 포트폴리오 재조정자)가 있는 '다기간(multi-period) 시장 모형'을 고려했습니다. 한 투자자는 내부 정보를 이용하여 거래 수익을 극대화하고, 다른 투자자는 상위 주문을 달성하기 위한 하위 주문을 다기간에 걸쳐 최적화하는데요. 각각의 투자자는 자신의 거래 주문이 상대 투자자와 시장조성자(market maker)에게 정보를 제공할 수 있다는 것을 고려하는 것이죠. 역으로, 투자자들은 시간에 따른 거래 주문을 관찰함으로써 상대 투자자가 가지고 있는 정보를 추정해 나갈 수 있다고 합니다.

    연구에 따르면 포트폴리오 재조정 자신의 거래 전략 개발 전략과 내부 정보에 기반한 거래 전략은 구조적으로 다르다고 합니다. 포트폴리오 재조정 전략에는 단기적 투기 요소 뿐만 아니라 선샤인 거래의 요소가 섞여 있습니다. 선샤인 거래는 투자자가 미래의 일정 시점에 정해진 규모의 거래를 할 것이라고 발표하는 것을 말하는데요.

    시간에 따른 포트폴리오 재조정자의 주문 강도 변화. 출처: UNIST

    시간에 따른 포트폴리오 재조정자의 주문 강도 변화. 출처: UNIST

    구체적으로, 포트폴리오 재조정자는 거래 초기에 하위 주문을 많이 할당해 시장조성자가 상위 주문을 더 잘 예측하게 하고, 이를 통해 후반부의 하위 주문에 대한 가격 충격을 감소시킨다고 합니다. 주식 시장의 주체 중 하나인 포트폴리오 재조정자와 내부 정보를 가진 투자자 간의 상호작용으로 인해 주식시장의 거래 패턴은 장 초반과 장 후반에 거래량이 많은 U자형을 이루게 된다고 합니다.

    포트폴리오 재조정자는 장 후반의 가격 변동을 줄이기 위해 주식시장이 열리는 초반(장 초반)에 일부러 공격적으로 거래해 자신이 세운 목표치를 시장이 인식하게끔 합니다. 또한 '정보를 가진 투자자'들도 초반에 포트폴리오 조정자를 경쟁자로 인식해 거래량을 늘리게되므로 주식시장 장 초반에 전체 거래량이 크게 나오죠.

    시간에 따른 총 주문량의 자기상관(autocorrelation) 변화. 출처: UNIST

    시간에 따른 총 주문량의 자기상관(autocorrelation) 변화. 출처: UNIST

    하지만 장 중반으로 갈수록 '정보를 가진 투자자'는 '포트폴리오 재조정자'에 대한 정보를 업데이트하게 되면서 거래량을 줄이게 됩니다. 장 후반이 되면 상위 거래 물량을 채우려는 포트폴리오 재조정자로 인한 거래량이 증가하기 때문에 주식시장의 거래 패턴은 시기적으로 초반과 후반에 더 큰 값을 갖는 U자 형을 띠게 되는 것이라고 합니다.

    앞으로의 전망

    최진혁 교수. 출처: UNIST

    최진혁 교수. 출처: UNIST

    최진혁 교수는 "기관 투자자처럼 주식을 대량으로 매도하거나 분할해서 판매하는 등 포트폴리오를 조절하는 투자자가 주식의 거래량이나 가격 변동성 등에 어떤 변화를 유발하는지 수학적으로 보여준 연구"라며 "추가적인 실증연구를 통해 주식시장에 대해 더욱 이해를 높일 것"이라고 기대했습니다.


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