알고리즘 트레이딩 전략

[사진=알고랩 ]

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[Algorithmic Trading] Algorithmic Trading Overview | 알고리즘 트레이딩 개요 본문

[Algorithmic Trading] Algorithmic Trading Overview | 알고리즘 트레이딩 개요

Algorithmic Trading Overview

- System Trading, Algo Trading, Blockbox Trading이라고도 불린다.
- 사람이 아닌, 프로그램에 의해 진행되는 거래를 의미한다.
- 일반적으로, 증권시장에서 거래하는 "외국인"은 외국 사람이 아닌,
기관이나 헤지펀드에서 사용하는 알고리즘 트레이딩 프로그램인 경우가 대부분이다.
- 2012년 미국에서는 알고리즘 트레이딩 프로그램에 의한 거래가 `전체 거래의 85%를 차지할 정도로 일반화되었다.
- William M. Grove와 David H. Zald등이 작성한 에 의하면,
증권시장에서 수학적 모델이 사람과 비슷하거나, 사람보다 더 좋은 결과를 도출할 확률이 94%임을 확인했다.
- 알고리즘 트레이딩의 최강점으로 빠른 속도와 무감정이 있다.
- 주가 변화에 빠르게 대처하여 HFT(High Frequency Trading; 고빈도 매매)를 통해 수익을 창출할 수 있고,
사람과 달리 감정이 없어 합리적 판단을 통한 투자가 가능하다.
- 알고리즘 트레이딩으로 인해 비정상적인 많은 거래가 발생되어 시장의 교란이 발생되는 등 부정적인 면도 존재한다.
(Momentum을 이용한 모델들이 동시에 매도를 결정하게 되면, 해당 종목의 주가가 폭락하는 일이 발생한다.)

- 주식시장은 쉽게 데이터를 얻을 수 있고, 데이터들의 신뢰도가 높으며, 예측이 어렵다는 특징으로 인해
머신러닝 기술의 전체 흐름을 경험할 수 있게 하는 최적의 도메인 중 하나라 할 수 있다.

History of Algorithmic Trading (알고리즘 트레이딩 전략 알고리즘 트레이딩의 역사)

- 아래는, 알고리즘 트레이딩의 발전의 중심에 있었던 인물들이다.

Edward Thorp (에드워드 소프)
- 알고리즘 트레이딩의 1세대
- 월스트리트에서 최초로 수학과 IT 시스템을 이용해 펀드를 운영했다.
- 1970년부터 1998년까지 투자회사 Princeton Newport Partners를 운영하며
단 한 번의 손실 없이 연평균 20% 수익률을 냈다.
- Kelly Criterion (켈리 방정식)의 신봉자로, 켈리 방정식로 인해 성공적인 펀드 운영이 가능했다 주장하고 있다.
- Statistical Arbitrage(통계적 차익거래)에 기반을 둔 알고리즘 트레이딩 시스템을 주로 활용했다.

* Spread (스프레드; 차이)
- 은행) 대출 시, 덧붙여지는 금리 (스프레드 = 가산금리)
- 채권) 잔존 만기의 차이에 따른 채권 수익률의 차이
- 주식) 매도·매수 가격의 차이, 특정기간중 특정주식의 최저가·최고가의 차이
- 주식인수) 증권 발행자가 받는 금액과 투자자가 지불하는 가격의 차이

* Arbitrage (차익거래)
- 동일 상품이 지역에 따라 가격이 다를 때, 이를 매매하여 차익을 얻으려는 방법이다.

* Statistical Arbitrage (통계적 차익거래)
- 상관관계가 깊은 주식을 선택하고, Spread(매매가 차이)를 통계적으로 분석해
적절한 Hedge(헤지) 전략을 수립하여 주식을 매매하는 방법이다.
- Pairs Trading(페어트레이딩)이 대표적인 통계적 차익거래에 속한다.

James Harris Simons (제임스 해리스 사이먼스)
- 헤지펀드사 Renaissance Technologies의 설립자
- 금융지식보다 수학과 IT기술을 중시하였다.
- Trend Following(추세 추종) 기반 알고리즘 트레이딩 모델을 사용한 것으로 알려져 있다.알고리즘 트레이딩 전략

* Trend Following (추세 추종)
- 긴 흐름의 추세가 시작되면 이를 파악하여 상승 흐름에 올라타는 것을 목표로 한다.
- 오랜기간 사용된 모델로, 수학적 이론이 잘 정리되어 알고리즘 트레이딩 전략 있어 널리 사용되고 있다.

Kenneth C. Griffin (케네스 그리핀)
- 전환사채에 대한 아이디어를 얻어, 합자회사 Convertible Hedge Fund #1를 시작했다.
- 또한, 헤지펀드 Citadel의 설립자이기도 한데, Citadel은 가장 성공한 헤지펀드라 평가받고 있다.
- Citadel은 IT 기술을 적극적으로 활용하여,
모델의 개발, 검증, 실제 거래에 까지 많은 과정을 자동화했고, HFT 영역을 개척했다는 평을 받고 있다.

EDA (Explonatory Data Analysis; 데이터 탐색 분석)

- 데이터에 대한 이해와 특성을 파악하는 작업을 지칭한다.
- 일반적으로, 머신러닝 기술을 이용해 프로그램을 작성하는 데,
머신러닝 알고리즘이 차지하는 비중보다는 EDA가 훨씬 중요한 포지션을 차지한다.
- 확률과 통계에 대한 수학적 지식을 기반으로 한다.

Algorithmic Trading Models (알고리즘 트레이딩 모델)

- 알고리즘 트레이딩에 사용되는 모델은 매우 다양하며 지금도 계속 알고리즘 트레이딩 전략 개발되고 있다.
(Mean Reversion, Interday Momentum, Trend Following, Index Fund Rebalancing 등)
- Alpha Model(알파 모델)은 시장에서 평균보다 월등히 높은 수익을 내는 모델을 의미하고,
Beta Model(베타 모델)은 시장 평균 전후를 웃도는 수익을 내는 모델을 의미한다.
- 알고리즘 트레이딩에서 "모델"은 통상 알파 모델을 지칭하는 것이며,
이에 대한 접근 방법으로는 Theory Driven과 Data Driven 방식이 있다.

Theory-Driven Approach = Top-Down Approach
- 어떤 트레이딩 모델을 가정하고, 해당 모델의 맞고 틀림을 검증하여 알파 모델로 완성해 나가는 방법이다.
- 알고리즘 트레이딩 전략 Mean Reversion(평균 회귀)은 대표적인 Theory-Driven Approach의 모델이다.

* Mean Reversion Model (평균 회귀 모델) (URL)

[Algorithmic Trading] Mean Reversion Model | 평균 회귀 모델

Mean 알고리즘 트레이딩 전략 Reversion Model 평균 회귀 모델 - 알고리즘 트레이딩에서 널리 활용되는 모델 중 하나이다. Mean Reversion (평균 회귀) - 시계열 데이터는 과거 평균값으로 회귀하려는 경향이 있다. - 정규분포를 따

Data-Driven Approach = Bottom-Up Approach
- 데이터 분석을 통해 패턴을 찾아 이를 알파 모델로 구현해 나가는 방법이다.
- 가설, 이론적 배경 없이 데이터를 분석하며 지식을 쌓아나가는 방법이다.
- 인간 게놈 프로젝트가 데이터 중심 접근법으로 진행되었다.

Time Decay Effect (시간가치 감소 효과)

- 시간이 지날수록 알파 모델이 처음에 가졌던 Edge(우위)가 퇴색되어가는 효과를 지칭한다.
- 높은 수익을 창출하는 알파 모델 개발에 성공했더라도, 지속적인 수익 창출을 위해서는
주기적인 테스트와 튜닝이 필수적이다.

시간가치 감소 효과의 발생 원인

1. 알고리즘 트레이딩의 일반화
- 많은 금융기관, 헤지펀드에서 알고리즘 트레이딩을 사용함으로써
나의 알파모델이 다른 알고리즘 트레이딩 시스템에 희석되거나,
Edge(우위)를 지속해서 선점하기 어려워졌다.
- HFT(High-Frequency Trading; 고빈도매매, 극초단타매매)가 인기를 얻고 있는 이유도 여기에 있다.

2. 표류하는 랜덤워크 모델을 따르는 주가
- 주가는 변동성이 일정하지 않은 모델이기 때문에
알파 모델을 적용한 초기에는 예측력이 높을지언정,
시간이 지날수록 변동성이 커져 해당 알파모델의 예측력은 당연히 낮아질 수 밖에 없다.

Python Libraries (파이썬 라이브러리)

NumPy
- 고차원 수학적 기능을 제공하는 오픈소스 파이썬 라이브러리이다.
- 벡터와 스칼라를 활용할 수 있고, DB와 연동하여 사용할 수 있다.
- ndarray 클래스를 통해, 다차원배열에 대한 빠른 처리 기능을 제공한다.

SCIPY
- 과학 연산에 필요한 기능을 제공하는 라이브러리이다.
- 최적화, 선형대수, 적분, FFT(Fast Fourier Transform, 고속 푸리에 변환) 등의 기능을 제공한다.

Pandas
- 금융 데이터 처리용 라이브러리이다.
- DataFrame 클래스를 통해 시계열 금융 데이터 처리에 필요한 각종 기능을 제공한다.

Matplotlib
- 그래프 작도, 데이터 시각화에 필요한 각종 기능을 제공하는 라이브러리이다.
- 그래프를 저장하거나 확대·축소하는 간단한 UI도 제공한다.

scikit-learn (sklearn)
- 파이썬 머신러닝 라이브러리이다.
- 딥러닝을 제외한 현존하는 거의 모든 머신러닝 알고리즘이 구현되어 있고,
데이터 처리와 머신러닝 학습결과를 분석하는 기능들도 제공하고 있다.
- 알고리즘에 관계없이, 사용법이 일관되어 직관적으로 이용할 수 있다.

Statsmodels
- 파이썬 통계 라이브러리이다.
- 데이터 탐색, 통계적 모델 추정, 통계 테스트 등 다양한 통계 관련 기능을 제공한다.

알고리즘 트레이딩 기업 하이퍼리즘, 시리즈A 투자 유치

알고리즘 트레이딩 스타트업(신생 벤처기업) 하이퍼리즘이 시리즈A 투자를 유치했다고 23일 밝혔다. 이번 투자에는 VIP자산운용, 카카오인베스트먼트, 스프링캠프 등이 참여했다. 투자 규모는 비공개다.

최준철 VIP자산운용 대표는 “알고리즘 트레이딩에 대한 이해가 높은 우수한 기술력을 갖고 있는 팀이기 때문에 앞으로 차익거래 부문에서 당사와 시너지가 기대된다”고 설명했다.

하이퍼리즘은 초기 가상화폐 거래소간 가격 차이 등을 활용해 차익거래를 진행했다. 최근엔 통계적 차익거래, 추세추종, 페어 트레이딩 등 여러 분야로 투자 전략을 확대하고 있다.

오상록·이원준 공동대표는 “공격적인 인재 영입을 통해 트레이딩 전략을 한층 고도화하는 동시에 금융서비스 제공을 위한 라이센스 취득에 주력할 계획”이라고 말했다.

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루트임팩트 "헤이그라운드 2호점 연다"

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금융플랫폼 핀다, 45억원 규모 시리즈A 투자 유치

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알고리즘 트레이딩 로봇

알트레도 알고리즘 거래 로봇 소프트웨어 개발의 선두 주자입니다.
우리의 알고리즘 트레이딩 로봇 사람들이 재정적 목표를 추구할 수 있도록 부를 축적하고 보존하도록 돕습니다.

알고리즘 트레이딩 로봇

10년 이상 동안 우리는 알고 거래를 위한 최고의 거래 로봇을 개발하고 거래 로봇, 지표 및 전략을 사용하여 고객이 거래 효율성과 투자 수익성을 높일 수 있도록 지원해 왔습니다.
우리는 트레이더가 거래 주식, 통화(외환), 선물, 암호화폐 및 기타 시장 자산에서 새로운 수준에 도달하도록 돕는 알고리즘 거래 로봇에 혁신적인 알고리즘과 수학적 모델을 구현합니다.
당사의 거래 로봇은 향상된 신뢰성, 고성능 및 높은 수익성 잠재력이 특징입니다.

우리의 거래 로봇은 고도로 지능적이고 완전히 자동화되어 있습니다. 당사의 알고리즘 트레이딩 로봇에 구현된 대부분의 트레이딩 전략은 인공지능 알고리즘(AI, Neural Networks 등)을 기반으로 합니다. Altredo의 서비스 및 제품 범위에는 초보자 및 전문가를 위한 다양한 거래 플랫폼을 위한 주식, 통화(외환), 암호화폐, 선물, 지수 및 기타 투자 자산 시장에서 알고리즘, 자동 또는 수동 거래를 위한 거래 로봇용 소프트웨어 제품 개발이 포함됩니다. 개인 및 기관 투자자를 위한 거래자. 우리는 또한 주식, 통화, 암호화폐, 지수 등에 대한 거래 지표, 전략을 개발합니다.

알고랩(Algolab), 퀀트 트레이딩의 영역 확대 이끈다

[조이뉴스24 박재덕 기자] 주식시장에서 안정적인 투자기법으로 자리잡은 퀀트 트레이딩(Quantitative)이 영역을 넓혀 가상자산으로 확대되고 있다.

퀀트 트레이딩은 알고리즘 트레이딩과 맥을 같이하는 투자기법으로 AI기술을 바탕으로 한 컴퓨터 프로그램을 통해 시장 정보를 분석해 알고리즘 트레이딩 전략 매매하는 기업을 말한다. 퀀트 트레이딩의 가장 큰 장점으로는 지표 기반의 투자전략을 수립, 인간의 감정이 개입할 여지를 최소화했다는 것을 꼽을 수 있다.

[사진=알고랩 ]

퀀트 트레이딩에 있어 가장 중요한 것은 전략수립으로 수학 및 통계지식을 이용해 빅데이터를 분석 및 시장의 흐름을 파악, 가장 적합한 투자 로직(Logic)을 찾아 모델링을 하는 단계가 포함된다.

일례로, 한투증권의 경우 패턴인식형 퀀트 모델을 도입, 시총 상위종목의 주가 상승 전 그래프 모양을 학습하여 유사한 흐름을 보이는 종목을 선택해 투자하는 방법으로 안정적인 수익률을 선보였다.

가상자산 거래소에서도 퀀트 기법은 통용된다.

특히, 역사와 함께하는 주식시장에 비해 숫자 또는 지표 데이터가 상대적으로 많은 가상자산 시장에서 퀀트 전략은 급변하는 시장흐름에 대응할 수 있는 효과적인 전략으로 주목받고 있다.

퀀트 트레이딩 및 알고리즘 트레이딩 모델을 개발 및 서비스하는 ‘알고랩(Algolab)’의 경우 다년간의 자체 개발 및 운용, 백테스팅 데이터를 통해 보유 전략에 대한 안정성을 검증해 실제 투자에 긍정적인 알고리즘 트레이딩 전략 결과를 제공할 수 있다.

알고랩(Algolab)은 영국에 위치한 알고리즘 트레이딩 전문 서비스 업체로 펀드 자산운용, 알고리즘 트레이딩 서비스 개발 및 제공을 한다. 현재 알고랩(Algolab) 웹사이트를 통해 공개된 알고리즘으로는 아비트라제(Arbitrage) 알고리즘, 추세지향성(Directional) 알고리즘, 고빈도 매매(Orderbook enhancing) 알고리즘 등이 있다.

알고리즘 트레이딩 전략

거래소, 美 헤지펀드 시타델 알고리즘 분석에 어려움
시타델·르네상스테크놀로지 해외에선 대세 헤지펀드로
국내 증권사들 퀀트 팀 꾸리면서 관심 증폭
카카오· 네이버 등 IT 기업도 투자 나서

금융당국이 초단타 매매 전략을 구사한 미국 시타델 증권을 코스닥 교란 행위로 제제에 나서면서 오히려 알고리즘 퀀트 헤지펀드의 투자전략에 관심이 커지고 있다. 금융당국은 이들의 투자전략을 모니터링 하고 있지만, 이미 해외에선 주요한 헤지펀드의 투자전략 중 하나로 받아들이고 있다. 이번 일을 계기로 국내에서도 알고리즘 헤지펀드 전략을 구사할 수 있는 인재 및 프로그램 유치 경쟁이 시작되고 있다.

지난 19일 한국거래소는 시세조종혐의로 메릴린치에 대한 규제를 정하기 위해 시장감시위원회를 열었으나 최종 결정을 미루고 다음달 속개하기로 했다. 거래소는 혐의 입증을 위해 수개월 동안 고빈도매매 패턴을 분석했지만 시타델의 매매 알고리즘을 제대로 파악하지 못한 것으로 전해진다.

화제가 되고 있는 헤지펀드 시타델이 사용한 전략은 '고빈도 매매 전략'이다.

고빈도 매매 전략이란 특정한 거래 기회를 매우 빠른 속도로 발견하고 주문을 넣는 전략으로 광범위한 차익 거래를 위해 사용된다. 고빈도 매매 전략을 사용하는 헤지펀드들이 늘어나면서 더 신속하게 주문을 넣기 위해 운용사와 거래소 사이에 전용 회선을 설치하여 주문 속도를 최적화하고, 초고성능 컴퓨팅 파워를 이용해 계산 속도를 줄인다. 속도 경쟁을 이기기 위해 전선 속에 컴퓨터를 탑재하여 전선 내에서 거래 기회를 찾는 계산을 하면서 동시에 주문을 넣는 경우도 있다.

국내에선 규제의 칼날을 들이밀고 있지만, 이미 해외에선 알고리즘을 이용한 투자방식은 헤지펀드의 대세전략으로 자리잡았다. 시타델의 경우는 한화 약 25조원 이상을 운용하고 있으며, 유사한 알고리즘 트레이딩 트레이딩 헤지펀드 르네상스테크놀로지 또한 약 22조원을 운용하고 있을 정도다. 미국에서는 알고리즘 트레이딩 헤지펀드가 초대형화 되면서 알고리즘 트레이딩 시장도 성숙해졌다.

하지만 국내는 아직 초기단계 수준이다.

대형사 중에선 NH투자증권이 퀀트팀을 운용하는 등 증권사들이 활발하게 이 시장을 두드리고 있다. 하지만 아직까진 해외에 견줄 정도는 아니다. 금융권의 관심도가 높아지다 보니 덩달아 알고리즘 트레이딩 소프트웨어를 개발하는 회사들의 몸값이 올라가고 있다. 시중은행에 알고리즘 트레이딩 솔루션을 제공하고 있는 크래프트테크놀러지스는 미래에셋그룹으로부터 투자유치를 받기도 했다. 당국의 규제와 별도로 안정적인 수익률 추구가 가능하다는 점에서 투자전략을 벤치마크 하려는 시도다.

그간 논란이 되었던 메릴린치 창구를 통한 단타 매매의 주역이 시타델로 드러났을 때 금융권에선 이런 전략을 쓸 수 있는 시스템과 인력이 있다는 점에서 부럽다는 반응이 나올 정도였다.

알고리즘 퀀트 전략을 구사할 수 있는 인력에 대한 수요도 늘고 있다. 주로 컴퓨터공학이나 수학, 물리, 전기공학 박사급 인재들이 이 분야에서 일하고 있다. 미래의 주요 성장 분야로 떠오르면서 역량있는 석사급, 학부생 들도 채용이 되는 분위기다. 다만 이들을 뽑을 때 단순하게 전공자를 뽑는 게 아니라 대부분의 회사가 컴퓨터나 수학 시험을 통해서 직원을 선발한다. 그만큼 퀀트에 대한 이해도가 검증되어야 한다는 의미다.

비단 증권사, 자산운용사에서만 이 분야에 관심을 가지는게 아니다.

최근 공격적으로 금융 사업을 확장하는 네이버, 알고리즘 트레이딩 전략 카카오도 이 시장을 주목하고 있다. 최근 카카오와 네이버 계열의 VC인 카카오인베스트먼트와 스프링캠프, 김정주 넥슨 회장이 출자한 VIP자산운용은 알고리즘 트레이딩 운용회사인 하이퍼리즘의 지분 투자를 단행했다.

이 회사는 서울대학교 출신 엔지니어들이 주축이 되어 2018년 초부터 고빈도 매매를 비롯한 알고리즘 트레이딩 전략으로 자금을 운용하고 있다. 한국 뿐만 아니라 일본에서도 알고리즘 트레이딩 기법을 통해 수익을 거두고 있다. 카카오는 이 회사 설립 초기부터 운용 자금을 위한 투자를 단행하는 등 알고리즘 트레이딩 분야에 관심을 가지고 있다. 업계에선 IT 경쟁사가 같은 회사에 지분투자를 하는 것은 이례적인 경우로 받아 들인다. 그만큼 이 분야 기술 및 인재 확보 경쟁이 치열하단 뜻이다.

업계에선 한 IT 업계 관계자는 “시타델, 르네상스테크놀로지 같은 헤지펀드 전략을 사용하는 분야는 IT 기업들도 기존의 금융사보다 강점을 가질 수 있는 분야다”라며 “사람이 분석하고 투자하던 40년간의 자산운용 방식도 기계가 판단하는 시스템 트레이딩으로 변모할 것으로 보고 IT기업들이 선제적으로 투자에 나서고 있다”라고 말했다.