알고리즘 트레이딩 가이드

금융시장은 급변하기 때문에 순간의 판단으로 매매에서 승패를 가를 수 있다. 시간이 지남에 따라 트레이더는 시장을 활용하고 매 거래 세션마다 최대한 많은 수익을 올리기 위해 다양한 전략과 접근법을 시도해왔다. 기술의 발달로 한 번에 여러 거래 주문을 실행하는 데 필요한 도구와 정보가 적시에 명확하게 제공되어 트레이더의 삶은 더 쉬워졌다.

알고리즘 트레이딩은 트레이더를 대신해 프로그램과 소프트웨어로 더 빠르고 자주 거래하기 위해 기계 계산과 정보 기술을 활용한다. 지금 바로 적용할 수 있는 예시를 통해 알고리즘 트레이딩과 몇 가지 알고리즘 트레이딩 전략에 대해 알아보도록 하겠다.

알고리즘 트레이딩 이해하기

알고리즘은 컴퓨터가 알고리즘에 입력된 주어진 정보와 상황에 따라 수학적, 논리적 순서를 따르고 결정을 내리는 일련의 과정이다.

알고리즘 주문에 따라 과정이 진행되며 특정 조건이 충족되면 특정 결과를 제공한다. 이는 알고리즘 트레이딩 전략과 그 근거에 적용되며, 소프트웨어는 거래 대상, 거래 시기, 거래 중지 시점에 대한 특정 주문에 따라 거래 주문을 내린다.

알고리즘 트레이딩은 1초에 수백 건의 주문을 처리할 수 있으며 사람이 할 수 있는 것보다 빠르고 정확하게 주문할 수 있다. 이러한 프로그램은 추세, 거래량, 가격, 시간 등 트레이딩 관련 정보와 지표를 고려한다

알고리즘 트레이더는 주식 시장, 외환 시장, 암호화폐 등 모든 금융 시장과 다양한 상품에서 알고리즘 트레이딩 전략을 구현할 수 있으며, 스팟 및 선물 알고리즘 트레이딩 전략도 사용할 수 있다.

알고리즘 트레이딩의 작동 원리

일반적으로 개발자는 알고리즘 트레이딩 시스템을 프로그래밍하고 트레이딩에 적합하게 만들기 위해 코드를 작성해야 한다. 특히 금융시장의 복잡한 특성으로 인해 효율적인 알고리즘 트레이딩 전략을 위해서는 정교한 프로그래밍이 필요하다.

그런 다음 이러한 트레이딩 알고리즘을 실행하면 기준이 충족되면 트레이딩 주문이 실행되며, 사용자는 감시하고 투자 내역을 추적하기만 하면 된다.

주식 시장에서 트레이더가 주식 10주를 매수하려는 상황을 가정해보자. 다음과 같은 조건을 삽입할 수 있다.

• 20일 이동평균이 50일 이동평균선 아래로 내려가면 주식 10주를 매수한다.
• 20일 이동평균이 50일 이동평균선 아래로 내려가면 주식 10주를 매도한다.

이 두 가지 조건이 주어지면 자동화된 소프트웨어는 사람의 간섭 없이 요청된 주문을 실행하며 일반적으로 수동으로 주문하는 것보다 신속하다.

알고리즘 트레이딩 전략

이 프로그램은 다양한 시장에서 자동매매를 할 수 있으며 일반적인 방법과 결합하여 최상의 결과를 얻을 수 있다. 구현할 수 있는 최고의 알고리즘 트레이딩 전략을 알아보자.

트렌드 팔로잉 전략

알고리즘 트레이딩은 다양한 전략으로 구현할 수 있다. 하지만 트렌드 팔로잉 방식은 알고리즘을 사용하는 가장 일반적이고 간단한 방법이다.

이 전략은 가격 예측이나 미래 분석이 필요하지 않으며 과거 데이터에만 의존하여 추세를 파악하고 이를 바탕으로 의사결정을 내린다.

이동평균, 가격 수준 모멘트, 브레이크아웃 및 기타 기술적 지표는 간단하고 구현하기 쉽기 때문에 일반적으로 외환 알고리즘 트레이딩 전략에 사용된다.

알고리즘은 유리한 가격 추세가 나타나면 매수 또는 매도 주문을 실행하고 추세의 움직임과 방향을 모니터링한다.

모멘텀 트레이딩

모멘텀 트레이딩은 가격 추세에 따라 당일에 주문하고 청산하는 경향이 있는 인트라데이 트레이더에게 매우 일반적이다.

이름에서 알 수 있듯이 이 방법은 트레이더가 추세를 이용하고 추세를 따르는 것이 포함된다. 주가가 꾸준히 상승하고 있다면 매수 주문을 할 수 있는 좋은 기회이다.

반면, 가격이 일정 수준 이상으로 하락하기 시작하면 트레이더는 매도 주문을 넣는다. 시장 참여자를 위한 이 트레이딩 전략의 단순성을 고려할 때 자동화된 소프트웨어는 훨씬 빠르고 정확하게 구현한다.

역변동성

역변동성 전략은 일반적으로 상장지수펀드(ETF) 시장에서 사용되며, 알고리즘 트레이더는 시장 변동성에 노출되어 ETF의 포트폴리오 위험에 대비하여 투자한다.

역변동성 ETF는 시장 안정성에 의존하고 시장이 안정적일수록 수익이 높아지기 때문에 이 전략을 사용하는 트레이더는 시장 변동성이 낮을 때 수익을 얻게 된다.

이 방법은 예를 들어 S&P 500 지수의 가격 변동성을 식별하는 Cboe 변동성 지수 (VIX)와 병합할 수 있다. 따라서 이 지수는 알고리즘이 변동성을 식별하고 이에 대해 베팅하고 그에 따라 주문하는 데 도움이 된다.

인덱스 펀드 리밸런싱

모든 펀드에는 특정 시점에 리밸런싱 기간이 존재한다. 리밸런싱 기간 동안 펀드의 상품과 거래 자산은 펀드 지수에 맞춰 조정된다.

리밸런싱 기간은 펀드의 활동 및 자산 등 여러 요인에 따라 차이가 생긴다. 일반적으로 몇 시간에서 며칠이 소요될 수 있으며 이는 트레이더가 활용할 수 있는 특별한 기회가 된다.

재조정 기간 동안 거래하면 0.2%에서 0.8%의 수익을 얻을 수 있으며, 이는 리밸런싱 전 보유 자산 수에 따라 다르다.

알고리즘 소프트웨어를 이용한 트레이딩은 수동으로 주문하는 것보다 여러 매수 및 매도 주문을 빠르게 처리할 수 있어 빠른 속도와 최소 슬리피지를 통해 높은 수익을 창출할 수 있다.

차익거래

차익거래자는 시장 간의 미세한 차이에서 이익을 얻는다. 따라서 그들은 다른 시장에서 동일한 자산을 지속적으로 사고 팔며 다른 시장 간의 차이를 축적한다.

예를 들면 트레이더는 뉴욕증권거래소에서 통신사 주식을 50달러에 매수한 후 LSE 거래소에서 50.50달러에 매도하여 가격 및 환율 차이로 이익을 얻을 수 있다.

이 거래 프로세스는 기회를 알아채기 위해 시장에 대한 최대한의 정확성과 지식을 갖추고 있어야 한다. 따라서 알고리즘 트레이딩 전략과 차익거래를 결합하면 충분한 수익을 창출할 수 있다.

이 자동매매는 자동매매 소프트웨어가 빠른 속도와 정확한 정확도로 처리할 수 있는 단기 주문에 의존한다.

리스크 유/무

이 전략 자체는 알고리즘 트레이딩 전략이 아닐 수도 있다. 하지만 알고리즘 트레이딩과 결합하여 특정 시장의 현재 위험 수준을 고려한 결정을 내릴 수 있다.

이 방법을 사용하면 트레이더는 시장 패턴에 따라 위험 허용 범위를 변경할 수 있다. 예를 들어 특정 시장의 특정 기간이 위험도가 높다고 표시되면 투자자는 투자 위험을 낮춰야만 한다.

유사하게, 지표가 시장이 저위험이라고 표시하면 고위험 투자를 하기에 적절한 시기이다.

그러나 글로벌 이벤트, 중앙은행 정책, 연례 보고서, 기타 데이터 등 시장 패턴의 기저에 있는 다양한 요인이 알고리즘에 입력되어 시장 위험 수준을 결정하기 때문에 이 지표만 적용하는 것은 비효율적일 수 있다.

블랙 스완

통제할 수 없는 사건으로 인해 시장이 예측할 수 없는 시기를 블랙스완이라고 하며, 이는 주로 글로벌 위기가 발생하여 시장 움직임을 예측하기 어려워질 때 발생한다.

블랙 스완이 발생하면 시장의 변동성이 커지고 옵션 거래나 선물과 같은 일부 금융상품에 대한 수요가 급증한다. 2008년 금융 위기와 코로나19 팬데믹을 블랙 스완의 대표적인 예로 볼 수 있다.

트레이더는 이 기간 동안 높은 변동성에서 이익을 얻고, 특히 알고리즘 트레이딩과 결합하여 더 많은 거래 기회를 활용하여 신속하고 적시에 주문할 수 있다.

평균 회귀

이 트레이딩 전략은 자산 가격이 오르락내리락한 후 결국 평균값으로 되돌아간다는 사실을 의미하며, 회귀란 수익률은 좋은 트레이딩 기회를 나타낸다.

따라서 잠재적 반전으로 시장 가격 추세가 상승할 것으로 예상되면 매수 주문을 실행하기에 좋은 시기로 볼 수 있다. 마찬가지로 평균 반전이 하락 추세를 촉발하면 투자자는 매도 주문을 낼 수 있다.

하지만 이러한 이벤트를 식별하고 평균 반전이 언제 일어날지 분석하는 것이 주요 과제이다. 그렇기 때문에 알고리즘 트레이딩을 사용하면 방대한 데이터를 분석하여 매매 기회를 판단하고 그에 따라 실행하는 것이 좋다.

마켓 타이밍

주문할 적절한 타이밍을 찾는 것은 모든 트레이더에게 어려운 일이며, 대개는 성공하거나 실패하기도 한다. 트레이더는 일반적으로 과거 데이터 또는 기술적 분석을 사용하여 가격이 사상 최저 또는 최고에 도달할 수 있는 시점을 결정한다.

전고점을 결정한 후 트레이더는 추세가 반전되어 완벽한 진입 타이밍이 되기를 바라며 주문을 넣는다. 하지만 항상 말처럼 쉬운 일은 아니며, 많은 사람들은 가격 추세가 여전히 움직이고 있는 동안 시장에 진입해서 트레이딩에서 손실을 보게 된다.

따라서 자동매매기를 사용하면 과거 데이터와 값을 바탕으로 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있다. 100% 정확하지는 않지만 일반적으로는 수동 주문 실행보다 더 정확하다.

알고리즘 트레이딩은 어떻게 할까?

전통적으로 알고리즘을 만들려면 코드 라인을 작성하고 파이썬 같은 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요하며, 이를 통해 트레이딩을 위한 정교한 알고리즘을 개발할 수 있다.

그러나 새로운 기술이 등장하여 트레이더가 코드 줄을 하나도 입력하지 않아도 트레이딩 알고리즘을 구축할 수 있는 노코드 플랫폼을이 존재하게 됐다.

따라서 사용자는 노코드 빌더에서 충족해야 하는 조건과 적절한 행동 방침을 입력하면 된다.

알고리즘 거래의 장점

알고리즘을 이용한 트레이딩은 트레이딩에 기술을 도입하는 완벽한 방법입니다. 알고리즘 트레이딩의 또 다른 장점은 다음과 같다.

신속한 거래

알고리즘 트레이딩은 많은 데이터를 처리하고 인간 트레이더보다 훨씬 빠르게 주문을 체결할 수 있는 초고속 기계를 사용한다. 따라서 최소한의 지연으로 단시간에 고빈도 거래를 할 수 있다.

정확한 주문 실행

시장 변동성에 따라 수동 주문은 슬리피지가 발생할 수 있다. 호가를 보고 주문한 후 실제로 주문을 처리하기까지 몇 밀리초가 걸리는 것을 슬리피지라고 한다. 그러나 기계는 슬리피지 시간을 최소화하면서 주문을 빠르게 처리할 수 있다.

저비용

여러 주문을 결합하여 거래 비용을 최소화할 수 있다. 알고리즘을 통해 수백 또는 수천 개의 주문을 동시에 체결할 수 있으므로 거래 수수료가 낮아진다.

감정의 개입 없음

인간의 감정이 개입하게 되면 트레이더가 사실 기반의 정보 없이 주문을 내거나 또는 더 일찍 주문을 내게 된다. 그러나 알고리즘 트레이딩에 인간의 감정이 개입되지 않으면 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.

포트폴리오 다각화

알고리즘은 동시에 여러 주문을 할 수 있도록 도와주기 때문에 트레이더의 포트폴리오를 다양화하기 위해 다양한 트레이딩 상품으로 여러 시장에 참여하도록 권장한다.

더 나은 일관성

사용자가 규칙을 변경하지 않는 한 알고리즘은 매번 규칙을 따른다. 따라서 수동 실행보다 주문 배치가 더 일관성이 있다.

알고리즘 트레이딩의 단점

알고리즘 트레이딩은 금융 시장에 빠져들기에 좋은 이상적인 방법처럼 보이지만 몇 가지 단점 또한 존재한다.

과다 사용 및 의존성

대부분의 부유한 트레이더는 경험과 학습을 통해 정상에 오른 것이다. 하지만 기술과 기계에 대한 지나친 의존은 인간의 판단과 학습에 영향을 미칠 수 있다.

여전히 필요한 인간의 간섭

완전히 자동화되어 있더라도 시스템이 다운되거나 추세 및 분석을 모니터링하기 위해서는 여전히 수동 개입이 필요할 수 있다. 따라서 인간의 손길이 전혀 필요하지 않다는 의미는 아니다.

많은 백테스팅이 필요함

알고리즘을 처음부터 구축하든 코드가 없는 플랫폼을 사용하든 알고리즘은 그 효과를 보장하기 위해 적절한 테스트가 필요하다.

따라서 개발자가 테스트를 실행하고 개선해야 한다. 또한 시스템을 원하는 대로 최적화하는 데 시간이 걸릴 수 있다.

프로그램 지연

알고리즘이 얼마나 정교하게 프로그래밍되었는지에 따라 대기시간과 지연이 발생할 수 있다. 이러한 지연은 몇 초 또는 몇 밀리초라도 거래에 큰 영향을 줄 수 있다.

결론

알고리즘 트레이딩 또는 알고리즘 트레이딩은 기계와 소프트웨어를 사용하여 사람을 대신하여 매매 주문을 체결하는 것을 의미한다. 알고리즘 트레이딩은 일련의 규칙과 조건에 의존하고 조건이 충족되면 실행 과정을 트리거하는 프로그래밍된 소프트웨어이다.

알고리즘 트레이딩 전략을 사용하면 더 빠르고 정확하게 주문할 수 있는 등 여러 가지 이점이 있다. 또한 동시에 많은 주문을 할 수 있는 알고리즘의 기능을 사용하여 포트폴리오를 다양화할 수 있다.

이 기술에 지나치게 의존하는 경우에는 몇 가지 단점을 겪게 되지만, 충분한 배경지식을 가지고 적절히 사용하면 이 정교한 솔루션을 활용할 수 있다.