거래 果川市
알고리즘 거래 개념 및 예제의 기본. 알고리즘은 작업 또는 프로세스를 수행하기 위해 명확하게 정의 된 지침의 특정 집합입니다. 알고리즘 거래 자동화 된 거래, 블랙 박스 거래 또는 단순히 고사 거래는 다음과 같이 프로그래밍 된 컴퓨터를 사용하는 프로세스입니다. 인간 상인에게는 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출하기 위해 거래를하기위한 정의 된 지침을 따르십시오. 정의 된 규칙 세트는 타이밍, 가격, 수량 또는 기타 수학적 모델을 기반으로합니다. 상인은 거래 활동에 대한 정서적 인적 영향을 배제함으로써 시장을보다 유동적으로 만들고 거래를보다 체계적으로 만든다. 상인은이 단순한 거래 기준을 따른다. 50 일 이동 평균이 200을 초과하면 주식의 50 주를 산다 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 낮아지면 주가를 알려주십시오. 이 두 가지 간단한 지시를 사용하면 쉽고 간단합니다. ite는 주가 및 이동 평균 지표를 자동으로 모니터하고 정의 된 조건이 충족 될 때 매수 및 매도 주문을하는 컴퓨터 프로그램입니다. 매매자는 더 이상 실시간 가격 및 그래프를 감시하거나 수동으로 주문할 필요가 없습니다 알고리즘 거래 시스템은 거래 기회를 정확하게 식별함으로써 자동으로 거래를 수행합니다. 이동 평균에 대한 자세한 내용은 단순 이동 평균을 참조하십시오. 트렌드가 돋보이게하십시오. Algo-trading은 다음과 같은 이점을 제공합니다. 가능한 최상의 가격으로 실행됩니다. 거래 주문 배치를 통해 원하는 수준의 실행 기회를 얻을 수 있습니다. 중요한 가격 변동을 피하기 위해 정확하고 즉각적인시기를 정했습니다. 감소 된 거래 비용은 아래의 구현 부족 예를 보았습니다. 여러 시장 상황에 대한 자동 검사를 수동으로 수행했습니다. trades. Backtest 알고리즘, 가능한 역사 및 실시간 데이터를 기반으로합니다. 감소 가능성 정서적 및 심리적 요인에 기초한 인간 거래자의 실수. 현재의 고지 거래의 가장 큰 부분은 고주파 거래 HFT입니다. HFT는 다수의 시장과 여러 의사 결정 매개 변수에 걸쳐 매우 빠른 속도로 많은 수주를 배치하려고합니다. 고주파 거래에 대한 자세한 내용은 고주파 거래 전략 및 전략 HFT Firms를 참조하십시오. Algo-trading은 여러 형태의 거래 및 투자 활동에 사용됩니다. 장기 투자자 또는 구매 측면 회사 연금 펀드, 뮤추얼 펀드, 대량으로 주식을 구매하지만 불특정 다수의 투자로 주식 가격에 영향을 미치고 싶지 않은 보험 회사. 단기 트레이더 및 매도자 참가자 마켓 메이커 투기자 및 중개인은 자동 거래 실행의 혜택을 얻습니다. algo-trading은 시장의 판매자에게 충분한 유동성을 창출하는 데 도움을줍니다. 체계적인 거래자는 추종자 쌍 tra ders 헤지 펀드 등은 거래 규칙을 프로그램하고 프로그램이 자동으로 거래되도록하는 것이 훨씬 효율적이라는 것을 알게됩니다. 알고리즘 거래는 인간 상인의 직감이나 본능에 기반한 방법보다 적극적인 거래에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 알고리즘 트레이딩 전략. 알고리즘 거래는 이익 향상 또는 비용 절감 측면에서 수익이 창출되는 확인 된 기회를 필요로 함 다음은 알 고 트레이딩에 사용되는 일반적인 거래 전략입니다. 가장 일반적인 알고리즘 거래 전략은 이동 평균 채널 추이의 추이를 따릅니다 가격 변동 및 관련 기술 지표 이러한 전략은 예측이나 가격 예측을 포함하지 않기 때문에 알고리즘 트레이딩을 통해 구현하는 가장 쉽고 간단한 전략입니다. 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 구현하기 쉽고 바람직한 경향의 발생을 기반으로 거래가 시작됩니다 sis 위에서 언급 한 50 일과 200 일 이동 평균의 사례는 전략에 따라 인기있는 추세입니다. 추세 거래 전략에 대한 자세한 내용은 추세를 활용하는 간단한 전략을 참조하십시오. 하나의 시장에서 더 낮은 가격으로 이중 상장 주식을 구입하고 동시에 다른 시장에서의 더 높은 가격은 가격 차이를 무위험 이익 또는 차익 거래로 제공합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 조작이 주식에 비해 복제 될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 확인하고 주문을하는 알고리즘을 구현합니다 효율적인 방식으로 수익성있는 기회를 제공합니다. 인덱스 펀드는 자신의 벤치 마크 지수와 동등한 지분을 보유하도록 리 밸런싱 기간을 정의했습니다. 이것은 알고리즘 트레이더에게 수익 창출 기회를 제공합니다. 알고리즘 트레이더는 수에 따라 20-80 베이시스 포인트의 이익을 제공하는 예상 거래를 활용합니다 인덱스 펀드 재조정 직전의 인덱스 펀드 주식 보유 적시 실행 및 최적의 가격을위한 알고리즘 트레이딩 시스템을 통해 시작됩니다. 델타 중립 트레이딩 전략과 같은 입증 된 수학적 모델은 옵션이 결합되어 OO의 시대 | 머먹고사니 거래가 허용되는 양적 및 음의 델타를 상쇄하기위한 거래를 허용합니다 자산 환원 전략은 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 생각에 기반합니다. 가격 범위를 식별하고 정의하여이를 기반으로 알고리즘을 구현하면 자산의 가격이 정의 된 범위를 벗어날 때 자동으로 배치되는 거래입니다. 가중 평균 가격 전략은 대량 주문을 분해하고 재고 특정 이력 볼륨 프로파일을 사용하여 동적으로 결정된 작은 청크를 시장에 출시합니다. 볼륨 가중 평균 가격 VWAP에 가까운 주문을 실행함으로써 평균 가격 혜택을 누릴 수 있습니다. 우리는 평균 가격 전략은 대규모 주문을 해체하고 시작과 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간대를 사용하여 동적으로 결정된 더 작은 주문을 시장에 출시합니다. 목표는 시작 및 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하는 것입니다 따라서 시장 영향을 최소화합니다. 거래 주문이 완전히 채워질 때까지이 알고리즘은 정의 된 참여율 및 시장에서 거래되는 거래량에 따라 부분 주문을 계속 전송합니다. 관련 단계 전략은 사용자가 정의한 시장 비율 거래량이 사용자 정의 수준에 도달하면이 참여율을 높이거나 낮 춥니 다. 구현 부족 전략은 실시간 시장을 거래함으로써 주문의 실행 비용을 최소화하여 주문 비용을 절감하고 이익을 얻는 것을 목표로합니다 지연된 실행의 기회 비용에서 전략은 주가가 움직일 때 표적 참여율을 증가시킬 것이다 호의적으로 주가가 반대로 움직일 때이를 줄입니다. 다른 측면에서 일어나는 일들을 식별하기위한 알고리즘의 몇 가지 특수 클래스가 있습니다. 예를 들어, 매도자 마켓 메이커가 사용하는이 스니핑 알고리즘은 내장 인텔리전스를 가지고 있습니다. 대형 주문의 구매 측면에서 알고리즘의 존재를 확인 알고리즘을 통한 이러한 탐지는 시장 주자가 대규모 주문 기회를 식별하고 높은 가격으로 주문을 채워 이익을 얻을 수있게 해줍니다. 이는 때로는 하이테크 프론트 - 실행 고주파 거래 및 사기 사례에 대한 자세한 내용은 주식을 온라인으로 구입하는 경우 HFT에 관련되어 있습니다를 참조하십시오. 알고리즘 트레이딩을위한 기술적 요구 사항. 컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것이 마지막 테스트입니다. 식별 된 전략을 명령을 내리기 위해 거래 계좌에 액세스 할 수있는 통합 된 컴퓨터 프로세스로 변환하십시오. 다음은 필요합니다. 연구 프로그래밍 지식을 프로그래밍하는 데 필요한 거래 전략, 고용 프로그래머 또는 미리 만들어진 거래 소프트웨어 연결 및 거래 플랫폼에 대한 액세스를 배치 주문. 시장에 데이터 피드를 주문할 수있는 기회에 대한 알고리즘에 의해 모니터링됩니다. 인프라는 실제 시장에 출시되기 전에 한 번 빌드 된 시스템을 백 테스팅합니다. 알고리즘에서 구현되는 규칙의 복잡성에 따라 백 테스팅에 대한 사용 가능한 히스토리 데이터입니다. 여기에는 포괄적 인 예제가 있습니다. Royal Dutch Shell RDS는 암스테르담 증권 거래소 (AEX)와 런던 증권 거래소 LSE 차익 거래 기회를 식별하는 알고리즘을 작성합시다. 흥미로운 관찰은 거의 없습니다. AEX는 유로화로 거래되고 LSE는 스털링 파운드로 거래되며, AEX는 LSE보다 1 시간 빠르며 두 거래소가 뒤따를 것입니다 다음 몇 시간 동안 동시에 거래하고 마지막 1 시간 동안 LSE에서만 거래가 종료되면 AEX가 닫힙니다. 그는 두 가지 다른 통화로이 두 시장에 상장 된 Royal Dutch Shell 주식에 대해 차익 거래를 할 수 있습니다. 현재 시장 가격을 읽을 수있는 컴퓨터 프로그램입니다. LSE와 AEX의 가격은 GBP-EUR 환율로 환산합니다. 주문을 올바른 교환기로 라우팅 할 수있는 주문 배치 기능. 과거 가격 공급에 대한 역 테스트 기능. 컴퓨터 프로그램은 다음을 수행해야합니다. 두 교환기 모두에서 RDS 재고의 들어오는 가격 피드를 읽으십시오. 사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화를 다른 통화로 가격하는 경우. 수익성있는 기회로 이어지는 중개 비용을 할인하여 충분히 큰 가격 불일치가 있다면, 더 낮은 가격의 거래소에 구매 주문서를 배치하고 고가의 교환기에 주문을 판매하십시오. 원하는대로 주문이 실행되면, 차익 거래 이익은 따라 올 것입니다. 간단하고 쉬운 그러나 알고리즘 거래의 실행은 유지 및 실행이 간단하지 않습니다. 기억해 두십시오. 위와 같은 예에서, 구매 거래가 실행되면 어떤 일이 벌어 지지만 주문이 판매 가격에 도달 할 때까지 판매 가격이 바뀌면 판매 거래가 이루어지지 않습니다. 시장 당신은 차익 거래 전략을 쓸모없는 오픈 포지션에 앉게 될 것입니다. 예를 들어, 시스템 장애 위험, 네트워크 연결 오류, 거래 주문과 실행 사이의 시간 지연, 그리고 무엇보다도 불완전한 알고리즘보다 복잡한 알고리즘 일수록보다 엄격한 백 테스트가 필요합니다. 알고리즘의 성능에 대한 정량적 분석은 중요한 역할을하며 비판적으로 검토되어야합니다. 부담없이 돈을 벌어라. 그러나 시스템이 철저히 테스트되고 필요한 한계가 설정되었는지 확인해야한다. 분석 상인은 학습 프로그램을 고려해야한다. 적절한 방법으로 올바른 전략을 구현하는 데 자신감을 갖도록하는 것이 중요합니다. 알 고 트레이딩에 대한 신중한 사용과 철저한 테스트는 수익성있는 기회를 창출 할 수 있습니다. 미국 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)에서 실시한 설문 조사는 구인 공석을 측정하는 데 도움이됩니다. 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 빌릴 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 기금에서 다른 예금 기관에 기금을 빌려주는 이자율. 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 척도 변동성은 측정 될 수 있습니다. 1933 년 미국 의회가 상업 은행이 투자 참여를 금지 한 은행법 (Banking Act)을 통과 시켰습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가구 및 비영리 부문 노동부의 미국 국. 귀하의 변경자 알바를보실 수 있습니다. 오늘날의 거래자들은 역사상 언제나보다 많은 도구와 도구를 제공합니다. 디지털 시대의 많은 이점에도 불구하고 성공적인 거래자에 대한 제한이 있습니다. 기술 요구 사항 Exchange 연결 인증 및 규정 준수 위험 관리 Advantage Futures 덕택에 Advantage Futures와 함께 Algo Trading을 시작하십시오. 오늘 최고의 거래 전문가에게 기술 인프라, 연결 속도 및 고도로 개인화 된 지원을 제공해야합니다. 모든 새로운 고비로의 거래 고객이 업계에서 가장 포괄적 인 자동 거래 서비스를 이용할 수있게되면 하늘이 사실상 무한한 독점권이없는 환경에서 진정한 잠재력을 실현할 수 있습니다. 이 정보는 판매 제안이나 권유 또는이 상품의 구입 제안으로 해석되는 이 보고서의 사실적 정보는 신뢰할 만하다고 믿는 출처에서 얻었지만 반드시 OO의 시대 | 머먹고사니 포괄적 인 것은 아니며 정확성에 대한 보장이 없으며 Advantage에 의한 대표로 해석되어서는 안됩니다 선물 및 옵션 거래의 위험은 상당한 각 투자자는 이것이 적합한 투자인지 여부를 고려해야합니다 과거 실적은 미래 결과를 나타내는 것이 아닙니다. 감사합니다 페이지. Trading Technologies. ORC Liquidator. RTS Realtime Systems. Stellar Trading Systems. Algorithmic Trading. Algorithmic Trading이란 무엇입니까? 알 고 트레이딩 및 블랙 박스 트레이딩이라고하는 고급 트레이딩 시스템은 선진적이고 복잡한 수학 모델과 금융 시장에서의 고속 의사 결정 및 거래를 활용하는 거래 시스템입니다. 알고리즘 트레이딩은 빠른 컴퓨터 프로그램과 복잡한 알고리즘을 사용하여 최적의 수익을 내기위한 거래 전략 결정. 알고리즘 트레이딩 중단. 일부 투자 전략 시장 및 증권 거래와 같은 거래 전략은 알고리즘 거래를 통해 향상 될 수 있습니다 전자 플랫폼은 알고리즘 거래를 통해 투자 및 거래 전략을 완벽하게 운영 할 수 있습니다 따라서 알고리즘은 가격, 타이밍 알고리즘 트레이딩의 사용은 대형 기관 투자자가 매일 구매하는 많은 주식으로 인해 가장 일반적으로 사용됩니다. 복잡한 알고리즘을 통해 이러한 투자자는 주식 가격 및 구매 비용 증가에 영향을주지 않으면 서 최상의 가격을 얻을 수 있습니다. 서로 다른 두 실체 간의 시장 가격의 차이입니다. 차익 거래는 일반적으로 글로벌 비즈니스에서 실행됩니다. 예를 들어, 회사는 다른 나라의 저렴한 소모품이나 노동력을 이용할 수 있습니다. 이 회사는 비용을 절감하고 이익을 증가시킬 수 있습니다. SP 거래 SP 500 종목 SP 선물과 SP 500 종목이 가격 차이를 야기하는 것은 일반적입니다. 이러한 상황이 발생하면 나스닥 시장과 뉴욕 증권 거래소 시장에서 거래되는 주식은 SP 선물보다 뒤쳐 지거나 앞서 나올 수있어 차익 거래의 기회를 제공합니다 높음 고속 알고리즘 거래는 이러한 움직임과 가격 차이로 인한 수익을 추적 할 수 있습니다. 인덱스 기금 재조정 전. 기금 퇴직 연금과 같은 퇴직 저축은 주로 뮤추얼 펀드에 투자됩니다. 뮤추얼 펀드의 인덱스 펀드는 기금의 새 가격과 일치하도록 정기적으로 조정됩니다 기본 자산 이러한 상황이 발생하기 전에 사전 프로그램 된 거래 지시는 알고리즘 거래 지원 전략에 의해 유발되어 투자자가 알고리즘 트레이더에게 이익을 이전 할 수 있습니다. 개혁. 개혁은 일시적으로 높은 가격과 낮은 가격의 보안 평균을 계산하는 수학적 방법입니다 알고리즘 거래는이 평균값과 보안 가격의 움직임으로 인한 잠재적 이익을 계산합니다 가격이 평균 가격으로 떨어지거나 간다. Scalpers는 하루에 여러 번 빠른 속도로 입찰가 스프레드를 거래함으로써 수익을 얻는다. 가격 변동은 보안 스프레드보다 작아야한다. 이러한 움직임은 몇 분 이내에 발생하므로 알고리즘 거래에 의해 최적화 될 수있는 신속한 의사 결정. 알고리즘 거래로 최적화 된 다른 전략에는 거래 비용 절감 및 다크 풀에 관련된 다른 전략이 포함됩니다.
머먹고사니
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미국 중앙은행인 연방준비제도(Fed, 연준)에서 연이어 달러를 찍어내면서, 현금의 가치는 빠르게 떨어지고 있다. 부동산, 주식, 비트코인, 금값이 치솟은 이유다. 특정 구간 이상으로 올라가지 않아 '박스피'라는 별명을 가지고 있었던 코스피 지수는 언제 그랬나는 듯 가뿐히 3000을 넘었다. 이제는 국내에서 주식을 하지 않는 사람을 찾기가 더 어려워졌다.
'핫'한 주식 시장 속, 최근에는 가치투자와 트레이딩에 이어 '퀀트'가 메인스트림으로 떠오르고 있다. '퀀트'란 과거의 정량적인 데이터를 토대로 미래의 수익률을 예측하여 투자하는 사람을 말한다.
미국에서는 이미 70% 이상이 AI 투자, 퀀트를 활용하고 있다. 미국의 투자은행 '골드만삭스'(시가총액 79조)는 2017년 600명에 달하던 주식 매매 트레이더를 2명의 컴퓨터 엔지니어만 남기고 모두 해고했다. 인공지능 투자 분석 프로그램 '켄쇼'를 도입해 15명이 4주 동안 해야 하는 분석을 5분 만에 처리할 수 있게 되었기 때문이다.
14조 원을 운용하는 미국의 펀드 회사 '르네상스 테크놀로지' 또한 거래량의 100%를 컴퓨터 시스템으로 매매한다. 연평균 수익률은 30%에 달한다. 오로지 통계, 과학적으로만 알고리즘 트레이딩을 하여 수익을 내고 있다.
퀀트 트레이딩의 원리, AI 투자를 하는 방법은 무엇일까?
퀀트 트레이딩 시스템을 개발하는 장기벽 타임퍼센트 대표는 "전문가가 아니더라도 누구나 AI 투자를 할 수 있다. 매번 차트를 확인하지 않아도, 알고리즘이 자동으로 실시간 매수매도를 하기 때문에 직장인들에게 더 적합하다."고 말했다. 장 대표 본인이 전문가가 아닌 '개인'이었기 때문에 그의 말에 신뢰가 갔다.
퀀트 트레이딩 시스템, 과거의 데이터로 미래의 수익률을 예측할 수 있다?
출처: 장기벽 타임퍼센트 대표, 머먹고사니 인터뷰 중
안녕하세요, 자기소개 부탁드립니다.
퀀트 트레이딩 시스템을 개발하고 투자전략을 연구하고 있는 장기벽입니다. 현재는 국내 주식을 위주로 트레이딩 프로그램을 만들어서 투자도 하고 온라인 교육도 진행하고 있어요. 최근에는 가상화폐 분야에도 관심이 많아서 팀원들과 관련 서비스를 기획하고 개발 중에 있습니다.
‘퀀트’라는 단어가 익숙하진 않은데요.
퀀트는 컴퓨터, 통계 등을 바탕으로 금융시장을 예측하는 사람들을 의미해요. 오직 과거의 데이터를 기반으로 시장을 예측하고, 프로그램을 통해 자동으로 금융 상품 투자를 하죠.
대표적인 퀀트 회사로 미국의 ‘르네상스 테크놀로지’라는 헤지펀드사가 있습니다. 여기는 직원이 대부분 수학자, 과학자, 프로그래머로 팀 빌딩이 되어있어요. 100% 수학, 통계, 과학적으로만 판단해서 매매를 합니다. 수십 조를 운용하는데 30년 동안 연 평균 30% 이상의 수익률을 내고 있어요. 미국에서는 70% 이상의 운용사들이 퀀트 트레이딩을 하고 있습니다.
장기벽님을 퀀트라고 이해하면 될까요?
퀀트의 기준을 어떻게 잡는지에 따라서 달라질 것 같아요. 투자 방식이 기준이라면 저는 100% 퀀트 투자방식을 고수해요. 가치투자 방식과는 다르게 데이터 분석만으로 자동으로 컴퓨터가 매매하도록 하는 투자 방식이죠.
그런데 저는 한번도 전문적인 금융기관에서 퀀트 교육을 받아본 적이 없어요. 직장 생활을 하면서 취미로 시작했던 일이라 아직도 많이 부족하죠. 지속적으로 연구를 하고 있어요. 퀀트 타이틀은 좀 부담스럽긴 해요.
요즘은 타임퍼센트 팀원들과 같이 여러가지 프로젝트를 진행하면서 많은 분들에게 코딩과 퀀트 분야를 알리기 위해 노력하고 있어요. '퀀트를 알리는 사람' 정도로 이해해주시면 될 것 같아요.
퀀트와 트레이더의 가장 큰 차이는 무엇인가요?
가장 큰 차이점은 감정의 개입 여부인 것 같아요. 트레이더는 수치를 확인하면서 어느 정도 자신의 감이 들어 갈 수 있어요. 반면 퀀트는 미리 짜여져 있는 알고리즘에 따라 종목을 분석하고 매매하기 때문에 사람의 감이 전혀 들어가지 않죠. 기계적으로 특정 포인트에 매수하고, 매도를 합니다. 이점이 가장 큰 차이라고 보시면 될 것 같아요.
자신의 투자원칙을 잘 지키는 사람들도 많지만, 저 같은 경우는 투자하는데 너무 감정적이에요. 매수매도를 할 때마다 감정개입이 돼서 실수를 하거든요. 정해놓은 기준 이하로 떨어지면 손절을 해야 하는데 ‘반드시 오를꺼다’ 라는 확신을 가지고 붙잡고 있어요. 그러다 지하까지 떨어져야 손절합니다. 저처럼 투자에 감정적이신 분들은 퀀트가 잘 맞을 수 있어요. 성향에 따라 선택하시면 됩니다.
퀀트는 단기전략과 장기 전략 중 어떤 쪽에 가깝나요?
단기, 장기 모두 가능하지만 일반적으로 단기 전략을 많이 쓰는 것 같습니다. 아무래도 퀀트 투자는 컴퓨터가 자동으로 매매를 하기 때문에 수 천개 종목을 단 몇 초 만에 분석해서 매매를 할 수 있는 장점이 있거든요. 그래서 하루에도 수십개의 종목을 샀다가 특정 조건에 맞으면 매도를 하기 때문에 단기 전략이 유리한 경우가 많아요.
특정 이슈에 대해서 미리 예측 하기가 어렵기 때문에 장기적으로 종목을 보유하고 있게 되면 너무나 많은 시장 변수들로 인해서 예측이 어려워 집니다. 물론 저도 단기적으로 거래를 하는 전략을 주로 사용합니다.
과거의 데이터로 미래를 알 수 있나 하는 의구심도 들어요. 메르스 때는 첫번째 사망자 이후 주가가 곤두박질 쳤는데, 코로나 때는 첫 사망자 발생 후 메르스 때와 정반대의 차트가 나왔거든요.
과거의 성과가 미래의 성과를 100% 보장하지는 않아요. 그래서 백테스트를 좀 더 다양한 각도로 할 필요가 있어요. 백테스트는 과거 데이터를 기반으로 매매 전략을 적용했을 때 얼마나 수익률이 나왔는지 알아보는 방법입니다.
백테스트에서 일반적으로 많이 하는 실수가 과최적화의 오류에요. 매수 기준을 너무 타이트하게 잡으면, 특정 기간에 소수의 종목들만 매수를 하게 되는 경우가 있거든요. 이렇게 해서 수익률이 높게 나온다고 실전에 바로 적용하면 상당히 위험해 질 수 있어요.
이런 문제를 피하기 위해서는 여러 기간에 나눠서 백테스트를 진행해봐야 합니다. 과거 1년, 2년, 3년 이런식으로.. 너무 타이트한 지표나 수식을 사용하기 보다는 적정 수준의 지표와 수식으로 전략을 짜는 것이 과최적화의 오류를 피할 수 있어요.
공식을 활용해서 투자를 자동화한다는 건 개별 기업에 대해서는 따로 공부하지 않는다는 뜻인데, 위험한 점은 없나요?
물론 리스크는 존재하죠. 이를 방지하기 위해서 가치투자와 정량적인 투자를 동시에 진행할 수 도 있습니다. 미래에 유망한 산업군에 속하는 종목들을 정성적으로 분류하고, 해당 종목들 중에서만 정량적으로 투자를 할 수 있도록 범위를 정할 수 있어요. 투자 전략을 어떻게 짜는지에 따라 리스크를 줄일 수 있는 부분은 얼마든지 있다고 봅니다.
아무리 안전하다고 해도, 코로나와 같은 ‘블랙스완’을 피해갈 수는 없을 것 같습니다. 투자에서 큰 손해를 보신 적은 없나요?
작년 1분기에는 코로나 여파로 -5% 정도 손해를 봤습니다. 그리고 투자 초기에는 백테스팅과 모의투자를 안 해보고 바로 실전투자를 진행해서 큰 손해를 보기도 했었어요. 퀀트들도 분명히 시장 상황에 영향을 받습니다.
백테스팅을 해보면 장이 좋을 때는 대다수의 알고리즘들이 수익률이 괜찮지만, 시장 상황이 안 좋을 때는 수익률이 마이너스인 경우가 많아요. 코스피 지수에 따라 투자 여부를 결정 한다거나, 시장 상황에 따라 알고리즘 조건을 바꾸는 식으로 융통성 있는 투자를 해야 합니다.
시장이 너무 좋을 때에는 좀 더 공격적인 투자 알고리즘을 사용하고, 시장 상황이 나쁠 때는 디펜스를 잘 하는 보수적인 알고리즘을 적용하면 돼요. 상황에 따른 전략을 만드는 것도 퀀트의 능력이라고 생각을 합니다.
미국에서는 70%가 AI투자를 한다고 하셨는데요, 우리나라에도 퀀트가 많나요?
미국에 비해서는 상대적으로 퀀트가 부족한 편입니다. 그래도 요즘은 관련 업계 스타트업도 점점 많아지는 추세인 것 같아요. 앞으로 퀀트 시장이 점점 커짐에 따라서 우리나라도 르네상스 테크놀로지 같은 퀀트 기반의 글로벌 헤지펀드사가 나오지 않을까 생각합니다.
퀀트의 전망은 어떤가요?
AI 기술이 발전할수록 퀀트가 더 빛을 발하는 시대가 올 것 같아요. 글로벌 헤지펀드는 재무제표 데이터, 주가 데이터과 같은 정형 데이터뿐만 아니라 AI를 활용해서 텍스트, 이미지, 음성 같은 비정형 데이터까지 분석해서 투자 의사결정에 활용하려고 시도하고 있어요.
예를 들어, 위성사진으로 판독한 월마트의 주차장 차량 증감률로 월마트의 매출을 예측해서 투자를 하는 사례도 있습니다. 위치 정보 데이터를 사용해서 특정 매장에 방문하는 고객 수 데이터들을 기준으로 투자 전략을 만든 사례도 있고요.
미래에는 머신러닝, 딥러닝으로 인공지능이 투자 알고리즘까지 직접 짤 수 있는 시대가 올 것 같아요. 현재도 AI가 딥러닝을 이용해서 주식종목을 뽑으면, 딥러닝 알고리즘을 만든 사람은 AI가 왜 이 종목을 매수했는지 이유를 알 수 없는 경우가 많다고 합니다.
AI 자동 투자 프로그램 개발? "전문가가 아니어도 가능합니다"
AI 자동 투자 봇을 혼자 만들었다고 하셨는데, 원래부터 관련 업무를 하셨었나요?
아닙니다. 저는 작년 5월까지만 해도 블록체인 연구소의 사업부에서 일하던 회사원이었어요. 회사를 다니면서 IT 실력이 부족하다고 느꼈고, 수익과 직결되는 프로그램을 만들면 재밌게 일하면서 개발 실력도 늘 것 같았어요.
인터넷에 찾아보다가 퀀트라는 걸 알게 됐고, 그때부터는 퇴근하고 계속 공부를 했습니다. 막상 시작해보니까 너무 재밌어서 2년 동안 업무 시간 외에는 다 퀀트 프로그램 개발에 올인했어요. 그러다가 개인 투자자들에게 투자를 받아서 자산운용까지 하게 됐습니다.
투자 봇을 만들려면 주식 시장과 프로그래밍에 대한 이해가 높아야 할 것 같아요.
저도 처음 시작했을 때는 프로그래밍 실력이 좋지 않았어요. 주식 시장에 대한 이해도 높지 않았고요. 최근에는 인터넷이나 책을 찾아보면 관련된 정보들이 너무 많기 때문에 관심만 있다면 누구나 시작할 수 있다고 생각해요. 개인투자자도 충분히 가능한 영역이죠.
특히나 회사를 다니시는 분들은 업무 시간에는 투자에 집중할 수 없기 때문에 투자 봇을 활용한 퀀트 투자가 메리트있지 않을까 생각하고요.
컴퓨터도 잘 못 다루고, 주식 투자도 모르는 사람은 어떻게 시작해야 하나요?
처음부터 프로그래밍 언어를 A부터 Z까지 공부하는 건 정말 비효율적이에요. 다른 사람들이 만들어 놓은 코드들을 활용해서 그대로 구현해보고, 그 이후에 자신에게 맞는 봇으로 하나씩 리팩토링 하는 것을 추천 드립니다.
처음부터 혼자 프로그램을 개발하고 전략을 만들다 보면 상상할 수 없을 정도로 많은 시간과 노력이 필요해요. 대부분 중간에 포기하죠.
다른 사람들의 코드를 활용해서 프로그램을 다 만들고 나면, 하나씩 코드를 분석해보면 돼요. 일단 완성부터 시키고 공부를 하는 거죠. 봇을 만든 후에는 퀀트 전략을 짜야 하는데, 이때부터는 주식에 대한 공부를 병행 하셔야 해요. 그래야 더 효율적으로 퀀트 전략을 만들 수가 있어요.
여러 전략들을 봇에서 백테스팅을 해보면 어떤 전략이 좋은 전략인지 판단을 할 수 있는 기준이 생기게 됩니다. 그 때부터가 진짜 투자의 시작이죠.
개인이 시가, 종가, 거래량 등 주식 시장의 거래 데이터를 어떻게 구할 수 있나요?
가장 중요한 게 양질의 데이터입니다. 데이터를 구하는 방식은 다양한데, 저는 증권사에서 제공하는 OPEN API를 이용해서 주가 데이터들을 개인 PC의 데이터베이스에 수집하고 있어요. 전부 다 무료로 공개되는 데이터입니다.
PER, ROE, PBR 등 기업 회계상의 데이터까지 OPEN API에서 열람할 수 있나요?
물론입니다. 금융지표 데이터뿐만 아니라 외국인/기관이 어떤 종목을 많이 매수하는지, 테마별로 어떤 종목들이 있는지 등 OPEN API에서 다 제공받을 수 있어요.
투자 공식을 만드는 알고리즘은 어떻게 공부해야 하나요?
구글에 ‘퀀트 알고리즘’을 검색하거나, 퀀트 관련 서적들을 보면 무궁무진하게 많은 알고리즘들이 소개되어 있습니다. 이런 알고리즘들을 봇에 구현하고 하나씩 백테스팅을 해보면 됩니다. 시중에 알려져있는 여러 알고리즘들을 하나씩 테스트하다 보면, 여러가지 전략들도 섞어보고 수치도 조절해보면서 자신만의 투자 알고리즘을 만들어 갈 수 있습니다.
시중에 알려진 알고리즘들을 활용하면 결국 제로썸 게임이 되는 것 아닌가요?
실제로 시중에 알려진 공식들을 백테스팅 해보면 항상 수익이 나지는 않아요. 따라서 해당 공식에 더해서 다른 OO의 시대 | 머먹고사니 조건도 추가해보고, 계속 변형을 하면서 자신만의 알고리즘을 찾는 게 중요합니다. 이러한 과정에서 생성되는 알고리즘 경우의 수가 무한해지기 때문에 제로썸이 되기는 쉽지 않습니다.
기관을 포함해서 모든 AI 자동 투자 봇의 기본적인 틀은 똑같고, 구동되는 알고리즘만 다른 건가요?
기본적인 틀은 다를 수 있습니다. 데이터 수집을 분 단위로 할지, 일 단위로 할지, 어떤 데이터들을 수집할 것인지 등의 정책에 따라 봇의 방향이 완전히 달라집니다. 또한 백테스팅 기반으로 검증된 알고리즘을 바로 모의투자, 실전투자에 적용 가능한지 아닌지 등 완전히 다른 구조로 구현됩니다.
수익률이 괜찮은 알고리즘을 찾았다면, 다음 스텝은 뭐죠?
반드시 모의투자 봇을 통해서 해당 알고리즘이 백테스팅 결과와 비슷한 양상으로 투자 수익을 실현하는지 테스트를 해봐야 해요. 이 기간은 최소 3개월에서 6개월 정도로 잡으면 좋습니다. 백테스팅 만으로는 과최적화 같은 문제를 해결 못하는 경우가 있어요. 그래서 실전 투자에 앞서 모의투자를 꼭 진행해야 합니다.
가치투자자들은 회사의 가치를 분석했기 때문에 믿고 기다리지만, 봇은 ‘내가 선택한 전략이 맞다’는 확신을 가지기 어려울 것 같아요.
퀀트의 경우 매우 짧은 시간안에 성적표가 나옵니다. 내가 만든 알고리즘이 예상 시나리오대로 트레이딩을 했는지 바로 계산이 돼서 수익률이라는 점수로 매겨져요. 따라서 백테스팅 결과와 다르게 모의투자의 수익률이 좋지 않다면 어떤 오류가 있는지 분석을 해보면 됩니다. 모의투자로 무제한 테스트를 진행할 수 있기 때문에 확신을 가질 수 있을 때 실전투자를 진행하면 돼요.
머먹고사니 X 타임퍼센트 인터뷰 원본 ↓↓
FX 자동매매 프로그램(EA)과 카피 트레이딩 기본지식
최근에는 국내 증권가에서도 인공지능(AI) 을 활용한 알고리즘 트레이딩이나 로보어드바이저 관련 키워드가 각광을 받고있다.
그러나, 외환거래를 하는 개미 트레이더들의 주 무대인 소매 FX마진거래 업계에서는 여전히 EA (Expert Advisor) 라 불리는 자동매매 프로그램이 높은 인기를 누리고 있다.
막대한 자금과 고급인력이 필요한 인공지능(AI) 매매 시스템과는 달리, 개인 수준으로도 개발이 가능하고 수많은 트레이더들이 수익률과 참고 정보를 공개하고 있는 덕분에 일반인들의 진입 장벽이 낮아졌기 때문이다.
게다가 최근에는 미러트레이딩, 소셜트레이딩 같은 유형의 선택형 자동매매가 국내에도 보급되기 시작하면서 MT4를 모르는 외환 초심자들도 쉽게 접할 기회가 늘어나고 있다.
오늘은, 이러한 FX마진거래 자동매매 플랫폼들의 장단점과 ‘MT4’를 활용한 자동매매 프로그램 (EA) 에 대해서도 정리해보려 한다.
자동매매 거래의 기본 개념
자동매매를 ‘시스템 매매’라고 부르기도 하는데, 엄밀히 말하자면 시스템 매매는 자동매매의 상위 개념이다.
수동 거래일지라도, 정해진 룰이나 원칙에 따라서 기계적으로 매매를 한다면, 그 매매는 시스템 매매라고 할 수 있는데, 인간인 이상 모든 감정을 배제하고 거래할 수는 없는 법이므로, 수 많은 트레이더나 딜러들이 결국에는 컴퓨터를 활용한 자동매매 시스템의 힘을 빌리게 되는 것이다.
초심자들을 위해, 우선은 자동매매 프로그램 (EA) 의 작동원리부터 살펴봐야 할 것 같은데, 그전에 ‘MT4’에 대해 짚고 넘어가자.
‘MT4’와 EA의 작동원리
국내에는 아직 보급이 제대로 되지 않았지만, 해외에서는 대부분의 개인 트레이더들이 FX마진거래를 할 때 MT4 (메타트레이더 4) 라는 소프트를 사용한다. ‘그래픽 디자인’하면 ‘포토샵’을 떠올리는 것처럼, 해외 브로커를 사용하는 외환 트레이더라면 반드시 접하게 되는 소프트다.
컴퓨터 또는 스마트폰에 한번 설치하면, 브로커 (선물-증권사) 계정이 바뀌어도 로그인 정보만 달리 입력하면 되고, 언어 선택은 물론 각종 커스터마이징이 자유롭게 가능하다는 점이 최대 장점이다.
자동매매 프로그램 (EA) 은 ‘ex’라는 확장자를 가진 파일 형태로 공급되는데, 이 파일을 MT4가 설치된 폴더 내부에 옮겨 넣고 간단한 설정을 해주면 작동하는 구조다.
예를 들어 아래 그림처럼, 컴퓨터 안에 서로 OO의 시대 | 머먹고사니 다른 브로커의 MT4가 2개 깔려있다면 각각의 MT4에 여러가지 기법의 자동매매 프로그램 (EA) 을 설치할 수 있는 것이다.
참고로 이 파일은, ‘MQL’이라는 프로그램 언어로 만들어지는데, ‘MQL4’로 만들어진 EA는 MT5에서는 작동하지 않는다.
그전에는 FX Chart (MT1), MetaQuotes (MT2) 가 출시되며 시행착오가 이어졌으나 2005년에 MT4가 출시되면서 압도적인 시장 점유율을 차지하게 되었고, 2011년 MT5가 공개된 이후에도 여전히 가장 높은 사용률을 OO의 시대 | 머먹고사니 보이고 있다.
MT5는 자동매매 프로그램 (EA)과의 호환성이 안 좋은 이유로 아직도 보급이 덜 되었으나, 차츰 나아지고 있긴 하다.
MT4 자동매매 프로그램 (EA) 의 장단점과 업계 현황
EA 프로그램을 활용한 자동매매는 MT4의 태동과 함께, 해외에서는 이미 10여 년 전부터 개인 트레이더 사이에서 보급되기 시작했다. 이제 이 둘은 마치 바퀴와 바퀴살 같은 관계가 되어버렸는데, 전 세계 MT4 사용자가 4천만 명을 넘는다고 하니, EA 사용자도 아마 수십만 명은 가뿐히 넘을 것으로 추정된다.
참고로 MQL 공식 사이트 가입자 수는 20만 명 수준으로, 이 사이트에서는 외환 시장 참여자들의 정보교환은 물론, 방대한 양의 각종 오리지널 인디케이터 (보조지표) 와 자동매매 프로그램 (EA) 등을 판매하고 있다.
하지만, 자동매매 프로그램 (EA)의 경우에는 그 가격대와 수익률이 천차만별이고 개중에는 사기성 업체 (또는 개인) 가 공급하는 경우도 있는 탓에, 초심자들이 가성비 좋은 EA를 선별해 내기란 결코 쉬운 일이 아니다.
게다가 EA를 완벽하게 구동시키려면, MT4가 잠시도 정지하지 않는 환경하에 있어야 하는데, 그러려면 VPS (Virtual Private Server) 등의 가상서버를 따로 계약(준비) 해야 하는 번거로움이 있다.
물론 XM 등 몇몇 브로커들은 무료로 이러한 부가 서비스를 제공하기도 하지만, 컴퓨터 초심자에게는 어느 정도 장벽이 있는 것도 사실이다. (전문용어가 OO의 시대 | 머먹고사니 낯설어서 그렇지, 실제로 시도해 보면 전혀 어렵지는 않지만)
MT4 자동매매 프로그램의 장점
소유권자의 의향에 따라 다르긴 하지만, 의 ‘개꼬리 EA’처럼 매매 로직을 공개하는 프로그램이라면, 일관성 있게 믿고 따라갈 수 있다는 장점이 있다. (손실이 발생해도 매매 로직을 알고 있으면 그 원인을 이해할 수 있기 때문에)
설정을 상세하게 미세 조정할 수 있기에, 변동폭이 좁을 때는 수익핍 수치를 낮추는 등, 상황에 따라 융통적으로 조처할 수 있다는 강점이 있다.
그리고 가장 큰 장점은, ‘구입 가격’ 외에는 비용이 들어가지 않는다는 점이다. 물론 EA사용료 개념의 수수료도 발생하지 않는다. (완전 무료로 제공되는 EA는 조심하라)
게다가, XM이나 틱밀 같은 우량 브로커에서는 ‘가상 서버’도 조건부 무료로 제공한다.
또한, 대량 생산되는 미러 트레이드의 EA와는 달리, 기획자와 프로그래머가 심혈을 기울여서 개발하는 경우가 많으므로, 때에 따라서는 매우 고품질의 EA와 조우하는 일도 간간히 발생한다는 매력이 있다.
카피 트레이딩, 미러 트레이딩, 소셜트레이딩의 차이점
한편, 기존 MT4 자동매매 프로그램 (EA) 의 단점 속에서, 신개념 FX마진 자동매매 서비스로 자리매김한 것이 바로 ‘미러 트레이더’와 ‘줄루 트레이드’ 등의 플랫폼이다.
‘미러 트레이더’ (Mirror Trader) 는, 2005년 이스라엘의 IT 벤처 기업 트레덴시(Tradency) 사가 개발한 ‘선택형 FX 자동매매’ 플랫폼으로, 세계 각국 (약 20개국) 의 브로커 (선물-증권사) 들이 트레덴시 사로부터 이것을 구매해서 약간 손을 본 후 자신들의 고객에게 무료로 제공하는 구조다.
‘미러 트레이더’ 안에는, 스트라테지 (Strategy) 라 불리는 1,000종류 이상의 자동매매 프로그램 (EA)이 사전에 탑재되어 있고 수익률 등의 가성비 분석 데이터도 손쉽게 확인할 수 있는 덕분에, 일본에서는 많은 브로커들이 이러한 서비스를 도입하고 있다. (차별화 전략의 일환으로)
즉, MT4가 아닌, 브로커 측이 독자적으로 제공하는 대부분의 FX 자동매매가 ‘미러 트레이더’라는 기업용 소프트를 사용하고 있기에, 이제는 ‘미러 트레이딩’이 ‘선택형 FX 자동매매’의 대명사가 되어버린 것이다.
카피 트레이딩과 소셜트레이딩은 동의어
그렇다면, 카피 트레이딩이란 무언인가?
말 그대로, 거래 실적이 우수한 타인의 매매기법을 그대로 복사해서 나의 거래를 자동화하는 개념이다. 타인의 매매기법은 수동거래일 수도 있고 자동거래 (EA) 일 수도 있지만, 그의 계정과 나의 계정을 완전히 연동시키는 개념이기 때문에 ‘카피 트레이딩’이라 부른다.
만약 EA 자동매매에 불안감을 느낀다면 수동거래 계정만 골라서 연동시킬 수도 있다는 점이 큰 장점이다.
예를 들어, 글로벌 투자은행의 초일류 펀드매니저가 자신의 매매기법을 카피 트레이딩 플랫폼상에서 공개하고 있다면 누구나 그와 같은 실적을 올릴 수 있게 되는 것이다. (수익금의 30% 정도는 성공보수로 지급해야 하는 경우가 대부분이지만)
카피 트레이딩 플랫폼 중에 가장 유명한 곳이 바로, 2010년 그리스의 핀테크 기업이 런칭한 줄루 트레이드 (zulutrade) 다.
그 후에도, Myfxbook (Autotrade), e-Toro, Ayondo 같은 FX 카피 트레이딩 서비스가 웹상에서 인기를 끌고 있는데, 최근에는 이런 시스템도 브로커 측이 독자적으로 구축하는 경향이 있는 탓에, 카피 트레이딩 (소셜 트레이딩) 전문 웹사이트의 집객력은 한계를 보이고 있는 듯하다.
참고로, FX마진거래 업계에서는 위와 같은 ‘카피 트레이딩’과 ‘소셜 트레이딩’이 같은 의미로 쓰이곤 하는데, 증권 업계에서도 미러링 어카운트, 소셜거래 등의 이름으로 카피 트레이딩 서비스가 제공되고 있다고 한다. (당연히 주식거래와 자동매매의 궁합이 좋을 리는 없겠지만)
정리하자면, ‘미러 트레이딩’은 브로커 측의 플랫폼을 사용한 EA 자동매매를 뜻하고, 카피 트레이딩이나 소셜 트레이딩은, 타인의 계좌 (수동이든 EA든) 와 자기 계좌의 매매가 일치하도록 동기화 시키는 거래방식을 뜻한다.
MAM거래, PAMM거래란?
앞서 말했듯, 최근에는 브로커들이 독자적으로 카피트레이딩 시스템(플랫폼) 을 구축하는 경향이 있는데, 여기서 또 한 번 용어가 바뀐다.
대부분의 해외 브로커에서 ‘MAM (Multi Account Manager) 거래’ 또는 ‘PAMM (Percentage Allocation Master Module) 거래’ 라는 이름으로 서비스를 제공하고 있는 것이다.
소셜 트레이딩과 마찬가지로, 자신이 선택한 트레이더의 매매를 그대로 똑같이 따라할 수 있는 거래 방식으로, 앞으로는 이쪽이 대세로 떠오를지도 모른다.
각 자동매매 플랫폼의 장단점
‘미러 트레이더’에 표준 설치된 수백 종류의 EA와, 브로커 측이 추가로 제공하는 EA 등을 면밀하게 관찰하고 분석해서 자기 나름의 포트폴리오를 구성한다면 누구나 훌륭한 자동매매 거래 환경을 갖출 수 있다.
게다가 미러 트레이딩이나 소셜 트레이딩은, 따로 소프트 설치를 안 해도 손쉽게 사용 가능하기에 초심자들이 접근하기 쉽다는 장점도 있다.
미러 트레이딩의 단점
그러나 사이트상에 표시되는 EA들의 손익 실적을 보면 하나같이 엄청난 수익률만을 내세우므로 장기적으로는 신뢰할 수 없는 경우가 대부분이다.
브로커 왈… 나름의 기준으로 쓸만한 EA만을 엄선해서 소개한다고는 하는데, 문제는 가동 기간이 길어야 몇 달 수준으로, 이 정도의 기간으로는 자동매매 프로그램의 수익성을 제대로 검증할 수 없다는 데 있다.
그렇다 보니, 단기적으로 수익률이 높은 EA들만 상위 스트라테지 (수익 전략)로 소개되고, 한 번이라도 큰 손실을 본 EA는 랭킹 페이지에서 즉시 사라지게 된다.
즉, 수익률이 높은 EA만 실시간으로 소개되는 것도 어찌 보면 당연한 구조인데, 이러한 EA들은 대부분 승률은 높고 ‘수익손실비'(리스크리워드)가 낮은 ‘소탐대실’형이 대부분이다.
또한, 매매 로직이 공개되지 않는 블랙박스형 EA인 탓에, 연패가 몇 번 이어지면 아무리 좋아 보였던 EA라도 곧바로 미심쩍은 기분에 휩싸이게 된다.
게다가, 미러 트레이딩이 가능한 브로커 계좌의 대부분이 ECN 계정과는 비교도 안 될 정도의 높은 스프레드를 책정하고 있는 점도 걸림돌이다. 사용료가 무료라 해도 이미 스프레드에 녹아있는 셈인데, 단기매매에는 이 ‘스프레드 차이’가 무시할 수 없는 요소이므로 충분한 주의가 필요하다.
소셜 트레이딩의 단점
대부분은 미러 트레이딩의 단점과 겹치는 부분이 많은데, 그중에서도 수수료가 비교적 비싸다는 점과 ‘진짜 고수’를 찾기 힘들다는 점이 치명적이다.
수수료 과금 방식은 월정액 이용료, 거래당 수수료, 성공 보수 등 여러 가지 형태가 있지만, 거래 수수료의 경우 매 거래시 10달러, 성공 보수의 경우는 수익의 30% 정도를 지불해야 하므로 결코 저렴하다고 볼 수 없는 수준이다.
단, 주변에 장기적으로 신뢰할 만한 우량 트레이더가 있다면, 이 정도의 비용을 치르더라도 그와 수익을 공유하는 것이 현명한 방법일 수 있다.
MT4 자동매매 프로그램 (EA) 선별법
진짜와 가짜와 섞여 흙탕물 튀겨가며 난립하는 국내 MT4 자동매매 프로그램 업계.
최근에는 여기에 사짜 인공지능 매매까지 가세하면서 초보 투자자들을 더더욱 혼란시키고 있는데… 외환 트레이딩에 관심이 있어 이 글을 읽고 있는 당신이라면, 최소한 MT4 자동매매 프로그램 (EA) 의 선별법 정도는 알고 넘어가길 바란다.
당연히 가장 좋은 선별법은 실계좌로 돌려보고 검증하는 방법 (포워드 테스트) 인데, 시간적 제약이 있기 때문에, 대부분의 사람들은 백테스트의 결과로 해당 자동매매 프로그램 (EA) 의 가성비 (퍼포먼스) 를 확인하곤 한다.
물론, 백테스트의 결과가 미래의 수익성을 보장하지는 않는다.
하지만 포워드 테스트의 결과라고 해도, 인터넷상에 공개되는 데이터는 길어야 1-2년 정도인 탓에, 이것만 믿고 거래할 수도 없는 노릇이다.
개인적으로는 10년간의 백테스트의 결과와 5년 정도의 실가동 실적 (포워드 테스트) 이 있다면, 안심할 수 있는 수준이라고 생각하는데, 이 두 가지 조건에 일치하는 자동매매 프로그램 (EA) 를 찾기란 하늘의 별 따기다.
이것만은 확인하자!
그래도 MT4 백테스트에서 아래 3가지 항목을 확실하게 클리어한 EA라면 가동해볼 가치는 충분히 있을 것이다.
최소 1,000번 이상의 매매횟수를 기록한 EA로 5년 이상의 거래 기간을 보유하고 있어야 한다.
엄정한 기준선은 없으나, 리먼 쇼크, 아베노믹스 같은 일방적인 시세상황에서도 살아남았는지를 확인하려면 최소 이 정도의 거래기간과 매매횟수는 필요하다고 여겨진다.
업계 내에서는 MDD (Max Draw Down) 라고 불리는데, 최대 손실 폭을 나타내는 수치다. 즉, 최악의 경우 발생할 수 있는 ‘누적손실’의 퍼센티지를 나타내는 말로, 이 수치가 낮으면 낮을수록 안전한 EA라고 보면 된다.
일반적으로 20% 이내라면 우수한 수치로 치부되는 경향이 있다.
단, 배팅규모 (거래랏) 를 줄이거나, 입금액을 늘리면 MDD 수치 또한 낮출 수 있기에, EA에 거금을 투자할 생각이라면 이러한 변수들도 확인하고 넘어가도록 하자.
거래 기간당 수익률이 얼마인지 확인하려면 초기 입금액과 누적 수익금만 확인하면 된다.
누구나 처음에 눈이 가는 곳이지만, 배팅규모 (거래랏) 를 늘리면 수익금과 수익률 뿐만 아니라 최대손실 비율도 같이 높아지게 된다는 사실을 명심하자.
우리나라의 FX마진 자동거래 업계는 이제야 태동기를 맞이하고 있는 수준이다. 여전히 악덕 업체들도 많고, 개중에는 ‘수익률 수 천%’ 라는 과대 광고로 선량한 시민들을 현혹하는 수법이 횡행하고 있다.
물론 파생상품에는 레버리지의 힘이 있는 만큼, 운만 조금 따라주면 월 수백 %의 수익률도 불가능한 수치는 아니다. 그러나, ‘수익률은 리스크에 비례한다’는 불변의 진리를 잊지 말고 안전 운행을 우선하자. 한 순간에 골로 가고 싶지 않다면
자동매매 수익창출의 진리
수백 %의 수익률로 몇 달 동안 잘 굴러가던 자동매매 (EA) 프로그램도 한순간의 시세 변화에 무능력해지는 경우가 허다하다. 그래서 처음에는 수익 분배를 잘해주던 자산 운영사들도 결국에는 먹튀 사기를 저지르게 되는 것이다.
월 수백 %의 수익률을 몇 년 동안 유지할 수 있는 펀드나 개인이 있다면 청와대가 가만 놔둘 리 있겠는가?
상식적으로 생각해보면 누구나 알 수 있는 일인데, 순간의 탐욕에 못 이겨 고수익률 미끼에 당하고 마는 개인 투자자들이 너무나도 많은 현실이다.
마진거래에서 말하는 적절한 수익률 (연간 30~100%) 만 따라가도, 은행 이자나 부동산 투자하고는 비교할 수 없을 정도로 높은 수익을 올릴 수 있으니, 과한 욕심으로 불행을 자처하는 일은 없길 바란다.
모든 투자기법이 그렇지만, 자동매매 프로그램 역시 양날의 검이다.
매매 로직과 손익 실적을 투명하게 공개하는 EA나 트레이더를 찾아 일관성 있게 따라간다면, 해외 브로커의 MT4 또는 앞서 말한 카피트레이딩 전략으로 충분한 수익을 올릴 수 있을 것이다.
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▲인공지능이 주식 포트폴리오를 관리한다(출처=123RF)
미 뉴욕타임스에 따르면 최근 인공지능(AI)이 주식 포트폴리오를 관리하고 있다. 투자를 결정짓는 중대한 역할을 기계가 수행한다는 것.
AI는 자료를 분석하고 습득 능력도 보유하고 있다. 이를 통해 고빈도 트레이딩과 같은 특정 투자 모델을 분석하고 펀드 매니저가 막대한 양의 정보를 모으고 해석하는 데 도움을 주고 있다. AI가 어떻게 주식 투자에 사용되는지에 대한 사례는 지난해 10월 30~70종목에 투자하는 장기 주식 보유를 모색하는 AI 알고리즘을 이용한 ETF를 꼽을 수 있다.
▲IBM 이니셔티브가 이큐봇 AI 로봇 개발에 투자했다(출처=플리커)
증시를 움직이는 AI
아트 아마도르 개발자는 "해당 로봇인 이큐봇 제작 과정에서 IBM 이니셔티브의 도움을 받았다"며 "그 대가로 IBM 증시 계산을 위한 슈퍼컴퓨터를 제공하고 있다"고 밝혔다. 이큐봇의 AI기술은 수많은 증시 연구 애널리스트가 24시간 동안 수행하는 투자 절차를 시뮬레이션 한다. 현재 6,000여개 기업 정보를 보유하고 있으며, 하루에 백만 개 이상 기사와 보고서를 처리하고, 시장 심리에 대한 자료를 분석한다. 비단 AI가 정보를 낱낱이 훑어보고 프로그래밍을 활용해 최적의 포트폴리오를 보유하고 있는지 확인할 뿐만 아니라 지속적으로 주식 선별 방식을 개선한다.
아마도르는 AI가 전통적인 방식에 비해 이점이 있다고 주장한다. 인간은 사고할 때 내재된 감정과 심리적 취약성에 제약을 받기 때문이라는 것. 전통적인 포트폴리오 관리에서는 매니저가 애널리스트나 섹터 전문가를 찾아가 이야기를 나누지만, 이들은 편향과 선호가 있을 수밖에 없다. 반면, 알고리즘은 이러한 단점이 전혀 없다.
알고리즘은 또한 발군의 트랙 레코드가 없다. 트레이딩이 시작된 지난해 10월 18일부터 연말까지 해당 ETF는 3.1% 상승한 반면, S&P500 주가지수는 5.1% 올랐다. 아마도르는 수익률의 보통 변동성을 ETF가 지수를 하회한 이유로 꼽았다. 그러나 그는 긍정적인 관점을 유지하면서 흔들리지 않는 모습을 보였다. 펀드의 프로그래밍이 역사적 자료를 상대로 시험했을 때 시장을 이겼기 때문이다. 그는 시간이 지나면서 실제로 같은 현상이 나타날 것으로 보고 있다.
포트폴리오 관리에서의 AI의 역할
AI에 기초한 증시 ETF가 흐름을 만들지 혹은 그저 기술적 호기심에 그칠지 판단하기는 시기상조다. AI가 점점 발전하고 복잡해지면서 시장 역시 변하고 있다. 이로 인해 기술 및 투자 당국이 포트폴리오 관리에 있어 AI의 역할에 대해 깊이 고려하게 될 여지가 생기게 된다. 각에서는 AI가 중요하긴 하지만 인간을 보조할 뿐인 도구로 영원히 남을 것으로 보는 반면, 일각에서는 AI가 주도권을 잡고 많은 펀드의 투자 결정을 내릴 것으로 보고 있다.
듀크대학 캠프벨 하비 금융학 교수는 "사람들이 이제 포트폴리오 운용에 있어 기계 시대의 서막이 오르는 것을 보기 시작했다"며 "만일 인간의 판단이 도외시 될 경우 시장이 어떻게 보이게 될지는 형언하기 어렵다. 결국에는 투자자들에게 이익이 될 것"이라고 설명했다.
AI는 자주 언급되지만 적절하게 이해되고 있지 않은 용어다. 많은 투자 업체는 꽤나 단순한 규칙에 따라 자료를 면밀히 조사하고 기초 분석을 수행하기 위해 소프트웨어에 의존하고 있다. 소프트웨어는 성과, 밸류에이션 측정에 따른 요건을 충족하는 기업 혹은 트레이딩 패턴에 따라 주식을 평가하여 주식 포트폴리오를 생성할 수 있다. 혹은 특정 계수에 기초하여 인덱스를 구성하는 기업들을 바꿔가며 포트폴리오를 생성한다.
이러한 프로그램은 유용하지만 AI로 분류될 수 없다. 정적이기 때문이다. 누군가가 프로그램을 바꾸기 전까지 똑 같은 일을 반복할 것이다. 반면, AI는 기계 학습이 포함된다. 프로그램이 새로운 정보에 따라 스스로 바뀌는 것이다. 애초에 프로그램이 형성된 목적은 똑같이 유지되지만 AI가 사용하는 문제 해결 도구는 끊임없이 바뀌며 지금까지 다뤄온 정보의 총체를 반영한다.
▲일부 전문가들은 여전히 증시 상의 자료를 계산하기 위해서 얼마나 많은 AI자료가 필요할지 고심하고 있다(출처=123RF)
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