상상해 보세요. 1980년대 월스트리트에서 야심찬 거래자들이 순식간에 결정을 내리고 혼란스러운 거래 현장에서 주문을 외치고 있습니다. 이제 2023년으로 빠르게 이동해 보십시오. 최첨단 기술이 놀라운 정확성과 속도로 업계를 변화시키면서 트레이딩 플로어는 소름 끼치게 조용해졌습니다. 이 조용한 혁명의 원동력인 자동 거래 알고리즘을 입력하십시오. 이 블로그 게시물에서는 이러한 디지털 마스터마인드가 어떻게 거래의 진정한 잠재력을 열고 여러분을 깜짝 놀라게 할 금융 혁신의 새로운 시대를 형성했는지 자세히 살펴보겠습니다! 그러나 먼저, 우리가 여러분을 짜릿한 알고리즘 트레이딩의 세계와 고옥탄 포뮬러 원 경주를 비교하는 스릴 넘치는 놀이기구로 안내할 때 버클을 채우십시오.
알고리즘 거래 또는 알고 거래라고도 하는 거래 알고리즘은 수학적 모델과 미리 정의된 규칙을 사용하여 시장 데이터를 분석하고 자동으로 거래 주문을 합니다. 이러한 프로그램은 트레이더가 수동 분석으로 잠재적으로 놓칠 수 있는 추세, 패턴 및 기타 지표를 식별할 수 있습니다. 프로세스에서 인간의 감정을 제거하고 빠른 속도로 거래를 실행함으로써 알고 거래는 투자자의 효율성과 수익성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
Table of Contents
거래 알고리즘 기능
알고리즘을 사용한 자동 거래는 거래의 감정적 측면을 제거하고 의사 결정 프로세스를 최적화하려는 거래자에게 많은 이점을 제공합니다. 사전 설정된 규칙에 따라 구매 및 판매 결정을 내리는 컴퓨터 프로그램에 의존함으로써 투자자는 거래 실행 시 속도, 정확성 및 효율성의 이점을 누릴 수 있습니다. 알고리즘은 다양한 형태와 기능으로 제공되지만 모두 일상적인 거래에 적합한 일부 기본 기능을 공유합니다.
알고리즘 거래의 기본 개념은 자동화입니다. 알고리즘은 컴퓨터 프로그램이 사람의 개입 없이 특정 기능을 실행하는 데 사용하는 미리 정의된 명령 집합입니다. 알고 트레이딩을 통해 투자자는 기술 또는 기본 지표를 기반으로 포지션을 시작하거나 종료할 때 규칙을 설정하여 투자 전략을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 50일 이동 평균이 200일 이동 평균을 넘어설 때만 주식을 사도록 알고리즘을 프로그래밍할 수 있습니다.
알고리즘이 어떻게 거래 성과를 향상시킬 수 있는지에 대한 한 가지 예는 지정가 주문을 사용하는 것입니다. 지정가 주문은 증권을 특정 가격 이하로 사거나 팔도록 브로커에게 주어지는 지시입니다. 지정가 주문은 주문이 실행되는 동안 시장이 투자자의 포지션과 반대로 움직일 때 발생하는 슬리피지를 최소화하는 데 사용할 수 있습니다. 제한 주문을 자동으로 관리하는 알고리즘을 사용함으로써 트레이더는 가격을 지속적으로 모니터링할 필요 없이 더 나은 실행 가격을 보장할 수 있습니다.
알고리즘 거래의 또 다른 필수 기능은 백테스팅입니다. 백테스팅은 알고리즘의 매개변수에 대해 과거 데이터를 테스트하여 과거에 다른 시장 상황에서 어떻게 수행되었을지 분석하는 것입니다. 트레이더는 다양한 알고리즘 모델의 성능 메트릭을 분석하여 백테스팅을 효과적으로 사용하고 그에 따라 전략을 최적화할 수 있습니다.
많은 전략이 이익 창출을 위해 상당한 자본 효율성을 요구하기 때문에 알고 트레이더는 또한 알고리즘의 확장성을 주요 이점으로 사용합니다. 알고리즘은 실행 속도나 정확성을 손상시키지 않고 동시에 여러 포지션과 거래량을 처리할 수 있기 때문에 높은 수준의 확장성을 제공합니다.
또한 전략의 확장성을 더욱 강화하기 위해 알고 트레이더는 Immediate Connect 와 같은 최첨단 거래 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 알고리즘과 원활하게 통합되어 트레이더가 여러 포지션과 거래량을 동시에 효율적으로 관리할 수 있는 강력한 확장성 기능을 제공합니다. Immediate Connect 실행 속도와 정확성이 타협되지 않도록 보장하여 트레이더가 상당한 자본 효율성을 활용하면서 이익 잠재력을 극대화할 수 있도록 합니다.
자동화된 프로세스 및 의사 결정
거래에서 알고리즘의 주요 기능은 거래 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 감정적 편견과 충동적인 행동을 피하는 데 도움이 되는 의사 결정 프로세스를 자동화하는 것입니다. 자동 거래를 통해 거래자는 미리 설정된 조건이 시장 진입 또는 퇴장 결정을 유발하는 규칙 기반 거래 시스템을 사용하여 시장 가설을 실시간으로 테스트할 수 있습니다.
자동 거래는 몇 가지 기본 원칙을 중심으로 작동합니다. 첫째, 자동화 시스템은 금융 상품에 대한 정확하고 시의적절한 정보를 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 액세스해야 합니다. 이 데이터는 증권 거래소, 금융 뉴스 제공자 또는 시장 데이터를 수집하는 전문 데이터 공급업체와 같은 다양한 출처에서 얻을 수 있습니다.
다음으로, 자동 거래에는 특정 시장 지표를 기반으로 거래를 시작하기 위한 잘 정의된 기준이 필요합니다. 예를 들어, 기술 분석가는 이동 평균 및 추세선과 같은 차트와 지표를 사용하여 현재 가격 추세와 위치 진입 또는 종료 지점을 식별합니다.
자동 거래의 세 번째 중요한 측면은 주문 라우팅입니다. 주문 라우팅은 알고리즘에 의해 생성된 주문을 실행을 위해 적절한 거래소 또는 시장 조성자에게 보내는 프로세스를 말합니다. 주문 경로는 유동성, 스프레드, 수수료 및 시장 영향과 같은 주문 실행에 영향을 미치는 다양한 요소를 고려하는 사전 정의된 라우팅 논리를 사용하여 생성됩니다.
일부 비평가들은 자동 거래 시스템이 시장의 현재 상태에 대한 중요한 상황 정보를 무시하고 예측하지 못한 이벤트를 설명하지 못할 수 있다고 주장합니다. 그들은 또한 “블랙박스” 알고리즘이 불투명하여 투자심리의 변화나 더 넓은 경제 상황을 제대로 반영하지 못할 수 있다고 제안합니다.
그러나 알고리즘 거래 지지자들은 정교한 알고리즘이 실시간 시장 데이터 스트림을 기반으로 동적으로 적응하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있다고 주장합니다. 그들은 알고리즘 모델이 들어오는 방대한 양의 데이터를 선별하고 기계 학습 기술을 사용하여 관련 기능을 추출할 수 있다고 주장합니다.
거래에서 AI 구현
자동 거래 시스템은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄임으로써 거래 프로세스를 효과적으로 간소화했습니다. 그러나 알고리즘 자체로는 할 수 있는 일이 너무 많습니다. 거래 통합을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 AI를 입력하십시오.
거래에서 AI를 구현하는 한 가지 예는 주식 가격에 영향을 미칠 수 있는 지표에 대한 뉴스 기사와 소셜 미디어 정서를 분석하는 자연어 처리(NLP)를 통한 것입니다. AI의 또 다른 구현은 패턴 인식으로, 사람이 감지하기에는 너무 복잡할 수 있는 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 트레이더에게 경쟁 우위를 제공하고 수익을 향상시킬 수 있습니다.
유사하게 말해서, 거래에서 AI를 구현하는 것은 수년간의 경험을 가지고 있고, 항상 주의를 기울이고 비트를 놓치지 않는 고도로 숙련된 거래자를 갖는 것과 같습니다. 그러나 월급이나 휴식은 필요하지 않습니다. 기계 학습 알고리즘은 시장 동향을 분석하고 미래 변화를 예측하며 투자 기회를 식별하기 위해 지속적으로 배후에서 끊임없이 노력하고 있습니다.
과거 경험을 통해 학습하고 새로운 시장 상황에 적응하는 AI의 기능은 거래 알고리즘이 시간이 지남에 따라 계속 진화하고 개선되어 거래자에게 본능과 인간의 의사 결정에만 의존하는 거래자보다 우위를 점할 수 있음을 의미합니다.
일화적인 증거에 따르면 자동 거래와 통합된 AI는 이를 채택한 회사에 상당한 이점을 제공했습니다. 한 주요 기관 투자자는 기존 거래 실행 알고리즘으로 기계 학습 알고리즘을 구현하여 최상의 입찰/매도 스프레드 내에서 실행된 거래가 27% 증가했습니다. 또한 거래량이 적은 시장에서 대규모 거래로 인한 주가 교란을 의미하는 “시장 영향 비용”이 감소한 것을 관찰했습니다.
거래 시스템에 AI를 배치하면 투자 성과가 어떻게 향상되는지 보여주는 연구도 있습니다. MIT 연구팀은 1994년부터 2014년까지의 헤지펀드 데이터를 분석한 결과 기계 학습을 활용한 펀드가 다른 펀드보다 우수한 성과를 보였다는 사실을 발견했습니다. 또한 AI를 활용한 알고리즘 거래 시스템은 S&P 500의 장기 평균보다 훨씬 높은 34%의 연간 수익률을 달성할 수 있었습니다.
그러나 다른 도구와 마찬가지로 거래의 AI에도 단점이 있습니다. 한 가지 잠재적인 우려는 AI의 의사 결정 프로세스가 오로지 수행하도록 훈련된 것에 기반한다는 것입니다. 따라서 기계 학습 알고리즘이 편견이나 결함을 중심으로 구축되면 잘못된 예측과 결과로 이어질 수 있습니다. 또한 기술에 너무 많이 의존하면 트레이더가 그렇지 않으면 인간의 직관에 의해 선택될 시장 지표를 간과할 수 있는 위험이 항상 있습니다.
거래 알고리즘 사용의 장점
알고리즘 거래를 둘러싼 일부 우려에도 불구하고 금융 시장에서 거래를 자동화하면 많은 이점이 있습니다.
무엇보다도 거래 알고리즘은 방정식에서 감정을 제거합니다. 인간은 투자와 관련하여 종종 두려움과 욕심에 따라 비합리적인 선택을 할 수 있습니다. 반대로 알고리즘은 기록 및 실시간 데이터 분석만을 기반으로 논리적 결정을 내립니다.
거래 알고리즘을 사용하는 또 다른 이점은 거래를 고속으로 실행할 수 있다는 것입니다. 이는 투자자가 인간 거래자가 존재한다는 사실을 깨닫기도 전에 서로 다른 시장이나 거래소 간의 가격 불일치를 이용할 수 있음을 의미합니다.
예를 들어, HFT 회사는 정교한 알고리즘 전략을 통해 입찰-매도 스프레드를 몇 센트에서 천분의 일 또는 심지어 백만분의 일 페니로 상당히 좁힐 수 있었고, 동시에 이러한 시스템을 유지하는 데 필요한 인력이 줄어들고 효율성이 높아져 비용을 절감할 수 있었습니다.
연구에 따르면 자동 거래 시스템은 특히 거래 비용을 최소화하고 최상의 실행을 달성하는 측면에서 수동 거래보다 더 나은 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 또한 알고리즘 거래를 통해 개인 투자자는 기관 거래자처럼 거래할 수 있습니다. 예를 들어 직접 시장 주문을 사용할 때 소매 투자자가 접근할 수 없는 다크 풀 및 기타 유동성 소스에 접근할 수 있습니다.
반면 알고리즘 거래의 한 가지 단점은 규제 요건과 관련될 수 있습니다. 알고리즘 거래 영역의 발전으로 인해 거래가 공정하고 효율적으로 수행되도록 하기 위한 규제 업데이트가 이루어졌습니다. 알고리즘을 사용하는 투자자가 직면할 수 있는 문제는 이러한 규정을 준수하는 것입니다. 이를 위반하면 상당한 법적 벌금이 부과되고 회사의 평판이 손상될 수 있기 때문입니다.
- 거래 알고리즘을 통해 금융 시장의 거래를 자동화하면 과거 및 실시간 데이터 분석을 기반으로 감정을 제거하고 논리적인 결정을 내리고, 가격 불일치를 활용하기 위해 빠른 속도로 거래를 실행하고, 수동 거래보다 거래 비용을 최소화하는 등 다양한 이점이 있습니다. 최상의 실행을 달성하고 개인 투자자가 기관 거래자처럼 거래할 수 있도록 합니다. 그러나 규제 요구 사항은 상당한 법적 벌금과 회사의 평판 손상을 피하기 위해 이러한 규정을 준수하기 위해 알고리즘을 사용하는 투자자에게 문제가 될 수 있습니다.
거래 알고리즘 사용의 단점
자동 거래에는 많은 장점이 있지만 무시할 수 없는 몇 가지 단점도 있습니다. 알고리즘 거래에 투자하기 전에 이러한 단점을 고려하는 것이 중요합니다. 다음은 이러한 유형의 전략을 사용할 때 거래자와 투자자가 직면할 수 있는 몇 가지 문제입니다.
거래 알고리즘 사용의 가장 큰 단점 중 하나는 기술 실패의 위험입니다. 알고리즘은 효과적으로 거래하도록 설계되었지만 기술이 허용하는 만큼만 수행할 수 있습니다. 시스템에 결함이 있거나 연결 오류가 있는 경우 거래가 제 시간에 실행되지 않거나 전혀 실행되지 않을 수 있습니다. 이는 알고리즘에만 의존하는 트레이더에게 상당한 손실을 초래할 수 있습니다.
기술 실패 외에도 알고리즘 거래의 또 다른 단점은 시장 영향입니다. 유사한 알고리즘을 사용하는 트레이더가 동시에 대량 주문을 하면 자산 가격에 심각한 영향을 미칠 수 있는 시장 불균형이 발생할 수 있습니다. 이는 거래가 매우 빠른 속도로 이루어지는 고주파 거래(HFT)의 경우 특히 그렇습니다.
일부 비평가들은 알고리즘 거래가 시장의 변동성을 증가시킬 수도 있다고 주장합니다. 이 견해에 따르면 컴퓨터 프로그램은 거의 즉각적으로 대량의 매수 또는 매도 주문을 촉발하여 작은 가격 변동을 증폭시키는 경향이 있습니다. 알고리즘은 근본적인 경제 요인과 뉴스 이벤트를 고려하지 않기 때문에 때때로 그들의 결정이 현실과 동떨어질 수 있습니다. 그러나 다른 사람들은 이러한 유형의 거래가 실제로 더 많은 유동성을 제공하고 거래가 보다 효율적으로 실행되도록 함으로써 변동성을 완화하는 데 도움이 된다고 주장합니다.
투자자는 또한 알고리즘이 과거 데이터와 통계 모델을 기반으로 하지만 완벽하게 정확하게 미래 사건을 예측할 수는 없다는 점을 인식해야 합니다. 알고리즘이 백테스트를 거쳐 인상적인 결과를 보였다고 해서 현재 시장 상황에서 완벽하게 작동한다는 의미는 아닙니다. 예측하지 못한 시장 역학의 변화가 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 위험이 항상 존재합니다.
간단히 말해서 알고리즘 거래는 자동차를 자동 조종 장치로 운전하는 것과 같습니다. 자율주행차의 기술은 많은 발전을 이루었지만 아직 완벽하지는 않습니다. 알고리즘과 마찬가지로 고속도로를 순항하는 동안 항상 무언가 잘못될 위험이 있습니다. 그렇다고 자율 주행 기술을 사용해서는 안 된다는 의미는 아니지만 경계를 유지하고 잠재적인 위험을 인식해야 한다는 의미입니다.
알고리즘 유형 및 전략
알고리즘 거래를 사용하는 잠재적인 단점에도 불구하고 이 접근 방식은 여전히 투자를 관리하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 트레이더가 사용할 수 있는 다양한 유형의 알고리즘과 전략이 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.
대중적인 전략 유형 중 하나는 알고리즘이 시간 경과에 따른 가격 추세를 분석하여 자산의 가치가 상승할지 하락할지 판단하는 추세 추종입니다. 이러한 유형의 전략은 명확한 방향성 추세를 보이는 시장에서 특히 효과적일 수 있습니다.
또 다른 유형의 알고리즘 전략은 서로 다른 시장에서 동일하거나 유사한 자산에 대한 가격 불일치를 식별하는 차익 거래입니다. 트레이더는 한 시장에서 낮은 가격에 매수하고 다른 시장에서 높은 가격에 매도함으로써 이러한 불일치로부터 이익을 얻을 수 있습니다.
다중 요소 모델은 자산 가격에 영향을 미치는 다양한 요소의 포괄적인 분석에 의존하는 또 다른 인기 있는 접근 방식입니다. 이러한 모델은 과거 가격 변동 이상을 기반으로 하는 거래를 생성하기 위해 경제 데이터, 회사 재무, 뉴스 이벤트 및 기타 변수를 고려합니다.
마지막으로, 많은 거래자들은 고유한 시장 통찰력 또는 특정 거래 목표를 기반으로 자신만의 맞춤형 알고리즘을 개발하기로 선택합니다. 트레이더는 자신의 필요에 맞게 특별히 조정된 알고리즘을 설계함으로써 시장에서 성공할 가능성을 높일 수 있습니다.
전반적으로 거래 알고리즘을 구현하는 하나의 “올바른” 방법은 없습니다. 선택은 트레이더의 개별 목표, 시장 조건 및 위험 허용 범위에 따라 달라집니다. 거래 전략에 통합하기 전에 연구를 수행하고 각 알고리즘 접근 방식의 장단점을 이해하는 것이 중요합니다.
차익 거래, 추세 추종 등
이전 섹션에서 언급했듯이 거래 알고리즘은 거래자에게 다양한 기능을 제공합니다. 그들은 더 나은 결과를 위해 거래 프로세스를 자동화하고 간소화하는 효과적인 방법을 제공합니다. 거래 알고리즘 사용의 주요 이점 중 하나는 다양한 유형의 거래 전략을 구현할 수 있다는 것입니다. 이러한 전략을 통해 트레이더는 시장 상황에 따라 조정될 수 있는 미리 정의된 규칙 및 기준을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 섹션에서는 트레이더가 자주 사용하는 인기 있는 알고리즘 유형과 전략에 대해 알아봅니다.
중재
고전적인 거래 전략 중 하나는 차익 거래입니다. 둘 이상의 시장 사이의 가격 차이를 이용하는 것을 기반으로 합니다. 아이디어는 한 시장에서 더 낮은 가격으로 자산을 구매하고 동시에 다른 시장에서 더 높은 가격으로 판매하는 것입니다. 알고리즘 거래를 사용하면 프로그램이 여러 시장에서 즉시 거래를 수행할 수 있으므로 차익 거래 기회를 신속하게 식별하고 활용할 수 있습니다.
예를 들어 Nike 주식이 NYSE의 가격에 비해 NASDAQ에서 더 낮은 가격으로 거래되고 있다고 가정해 보겠습니다. 차익 거래자는 나스닥에서 Nike 주식을 매수하는 동시에 NYSE에서 더 높은 가격에 판매하여 가격 차이에서 이익을 얻습니다.
트렌드 추종
알고리즘 거래에 사용되는 또 다른 일반적인 전략은 추세 추종입니다. 이 전략은 차트 분석을 통해 자산 가격의 추세를 식별하고 추세가 계속될지 반전될지 예측하는 데 기반을 두고 있습니다. 추세를 따라 거래자들은 상당한 가격 변동을 이용하려고 합니다.
추세 추종자는 일반적으로 이동 평균 및 상대 강도 지수(RSI)와 같은 기술 분석 도구를 사용하여 자산의 추세와 모멘텀을 식별합니다. 예를 들어 몇 주 또는 몇 달 동안 Apple 주식의 지속적인 상승세가 있었다면 트레이더는 차트를 기반으로 사전 정의된 트리거를 사용하여 이러한 관찰을 기반으로 거래를 실행하는 추세 추종과 같은 알고리즘 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
평균 회귀
추세 추종과 달리 평균 회귀는 과매수 및 과매도 자산을 식별하는 것을 목표로 합니다. 이 전략은 가격이 극단적인 수준에 도달한 후 평균값으로 되돌아가는 경향이 있다는 원칙에 기반합니다. 이 접근 방식에서 트레이더는 자산이 저평가되었을 때 매수하고 과대평가되었을 때 매도하여 가격이 평균 가격 범위로 되돌아갈 것으로 기대합니다.
예를 들어 역사적으로 특정 가격 범위에서 거래되었지만 예기치 않게 급등하거나 하락한 자산을 고려해 봅시다. 평균 회귀 트레이더는 거래를 수학적으로 실행하기 전에 자산이 사전 이벤트 가격 수준으로 돌아올 때까지 기다립니다.
전략 구현
특정 거래 전략으로 알고리즘을 프로그래밍할 수 있지만 이러한 프로그램을 투자를 위한 묘책 솔루션으로 간주해서는 안 된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 알고리즘이 내린 결정의 정확성과 성공 여부는 데이터 입력의 품질, 시장 변동성 및 거래자의 통제를 벗어난 기타 요인에 따라 달라집니다.
또한 일부 전략은 특정 시장에서 다른 시장보다 더 잘 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 추세 추종 전략은 추세 시장에 적합할 수 있지만 횡보 또는 고르지 못한 시장에서는 잘 수행되지 않을 수 있습니다.
백테스팅
결함이 있는 전략이나 낮은 품질의 입력 데이터를 사용하는 잠재적 위험을 완화하기 위해 트레이더는 종종 알고리즘 거래의 도움을 받아 과거 데이터에 대해 이러한 전략을 백테스팅하는 데 의존합니다. 이를 통해 실시간 거래에 실행하기 전에 일정 기간 동안 특정 거래 전략의 성과를 시뮬레이션할 수 있습니다.
백테스팅은 자동화된 알고리즘을 사용할 때 자신감과 위험 보호를 제공하는 다양한 시장 조건에서 다양한 전략이 어떻게 수행되었는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
요약하면 차익 거래, 추세 추종, 평균 회귀 등과 같은 자동화된 알고리즘을 통해 구현할 수 있는 여러 유형의 알고리즘 거래 전략이 있습니다. 이러한 전략은 빠른 실행 시간, 비용 효율성 및 확장성과 같은 몇 가지 이점이 있지만 거래자는 이를 사용할 때 주의해야 하며 전략이 적절하게 백테스트되었으며 현재 시장 조건과 호환되는지 확인해야 합니다.