Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business 요약

퀀트 트레이더가 될 수 있는 사람은 누구인가?

 

1. 숫자로 표현될 수 있는 정보는 퀀트 트레이딩의 대상이다. 요즘에는 문서를 읽어서 이해하는 것 까지 발전 가능하다.

 

2. Statistical arbitrage trading은 고등학교 수학 정도로 가능하다.

 

3. 가급적 단순한 것이 강력하다.

 

4. 수익이 바로 나는 것이 아니기 때문에 인내심을 가져야 한다.

 

5. 빠르게 돈을 벌 수 있을 것이라 생각하면 큰 착각이다.

 

6. 적절한 개인 퀀트 투자자는 금융 또는 프로그래밍에 적절한 경험이 있고, 한동안 수익이 없어도 견딜 수 있는 자금이 있으며, 감정적으로 과하게 공포 또는 환희에 있지 않은 상태인 사람이다.

 

퀀트 트레이딩의 비즈니스 케이스

 

1. 퀀트 트레이딩은 여느 비즈니스처럼 소액으로 시작해서 규모를 키워야 한다.

 

2. 퀀트 트레이딩은 궤도에 오르면 규모를 늘리기가 아주 쉽다.

 

3. 퀀트 트레이딩은 시간에 대한 자유도가 높다.

 

4. 퀀트 트레이딩은 마케팅이나 영업할 필요가 없다.

 

2장 좋은 전략을 찾는 법

 

1. 금융 또는 투자 도서, 뉴스, 잡지, 웹사이트, 논문 등에 전략이 널리 퍼져 있다.

 

2. 시중에 나와 있는 전략을 적절히 변형해서 수익성 있는 전략으로 만들 수 있다.

 

3. 전략을 공개하는 것이 많은 트레이더들과 교류하는데 오히려 도움이 된다.

 

4. 전략을 공개하지만 어차피 구체적인 노하우가 있어야 수익 가능하기 때문에 상관 없다.

 

목표

 

1. 꾸준한 수익을 원한다면, 매매 지속 시간을 줄여야 한다.

 

좋은 전략

 

1. 시장 수익률(연 10%)보다 좋아야 한다.

 

2. 수익률이 비슷하더라도 매월 꾸준한 수익이면 더 좋은 전략이다.

 

3. 샤프 비율이 좋은 전략은 더 많은 레버리지로 거래 가능하다.

 

4. 거래가 적은 전략은 샤프 비율이 안좋다.

 

5. 드로다운이 큰 전략은 샤프 비율이 안좋다.

 

6. 샤프 비율이 1이 안되는 전략은 거래하면 안된다.

 

7. 매월 수익이 나는 전략은 샤프비율이 2는 된다. 매일 수익이 나는 전략은 샤프 비율이 3이 넘어간다.

 

드로다운이 얼마나 길고 깊은가?

 

1. 드로다운은 트레이더에게 매우 안좋다.

 

2. 드로다운을 얼마나 감당할 수 있을지 생각해 봐라.

 

거래 수수료와 전략

 

1. 거래 수수료 자체와, 슬리피지 효과도 있다. 마지막으로, 주문 시간 지연도 있다.

 

2. 누군가 공개해놓은 전략이 수수료를 명시하지 않았다면, 수수료를 감안해서 봐야 한다.

 

3. 수익이 나는 전략도 거래 수수료를 감안하면 손해인 경우가 많다.

 

생존자 편향

 

1. 다양한 문제를 일으킨 종목이 없는 데이터는 편향을 만든다.

 

백테스팅

 

1. 백테스팅은 항상 결과가 좋게 나온다. 갈수록 경쟁이 치열해지기 때문이다.

 

2. 생존자 편향으로 인해 결과가 좋게 나온다.

 

3. 백테스팅은 가급적 최신 자료를 사용한다.

 

4. 금융 패러다임이 바뀌면서(규제 변화 등) 백테스팅이 부적합해질 수 있다.

 

5. 과거 데이터는 현재와 상황이 다르기 때문에 많다고 좋은게 아니다.

 

데이터 스누핑 편향

 

1. 변수가 많고 복잡한 전략은 데이터 스누핑(과최적화) 편향이 생긴다.

 

2. 단순한 전략일수록 오래 살아남는다.

 

인공지능과 주식

 

1. 인공지능은 수많은 변수를 입력하는 모델이다.

 

2. 금융 데이터는 시시각각 변하고 일관되지 않아서 훈련하기에 부적합하다.

 

3. 금융시장 노이즈에 과최적화 하는 경향이 있다. 따라서 백테스트는 잘 되더라도 실제에서는 손해가 발생하는 경우가 많다.

 

4. 작동하는 알고리즘은 아래와 같은 특징이 있다.

 - 경제학적 기반이 있다. 랜덤한 패턴 추측이 아니다.

 - 변수가 가급적 적다.

 - 선형회귀를 기반으로 작동한다.

 - 개념이 간결하다.

 - 결과 분석은 새로운 데이터를 기반으로 해야 한다.

 

기관의 영역을 침범하면 안된다.

 

1. 기관이 굳이 운용하지 않을 전략이 좋다. 예를 들어, 자주 거래하는 전략, 매일 적은 수의 종목만 거래하는 전략, 몇 달 간격으로 거래하는 전략 등.

 

요약

 

1. 자료 찾을 곳 : 경영대학이나 경제연구소 웹사이트, 금융 웹사이트와 블로그, 트레이더 커뮤니티

 

2. 좋은 전략 검증법

 

 - 시장 수익률을 상회하는가?

 - 샤프 비율이 적정한가?

 - 드로다운은 적은가?

 - 백테스트가 생존자 편향이 있는가?

 - 최근 성적이 적절한가?

 - 기관이 하지 않을 만한 전략인가?

 

2장 백테스팅

도입

 

1. 백테스팅은 다음과 같은 이유로 필요하다 : 적절하게 구현했는지 여부, 변형을 가해서 전략의 개연성을 살펴본다.

 

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