알고리즘 트레이딩이란 무엇인가요? 기본, 전략 및 소프트웨어

📅 11.28.2022 👤 스티브 마일리

알고리즘 트레이딩은 일련의 지침을 미리 결정하고 컴퓨터 모델에 프로그래밍하는 금융시장 거래 방식입니다. 이를 통해 일반적으로 가격, 시간, 거래량을 고려한 자동화된 거래 프로세스가 가능합니다. 여기에는 일반적으로 수학적 모델과 함께 복잡한 공식이 포함되며 잠재적으로 사람의 개입도 포함될 수 있습니다. 매수할지 매도할지, 언제 진입할지, 어느 시점에 어느 가격에 진입할지, 이익을 실현할지, 손절매를 어디에 설정할지 등 다양한 금융시장 거래에 대한 결정을 내리는 것이 목적입니다. 알고리즘 트레이딩은 규칙 기반 전략으로, 규칙의 정의가 수익성 여부에 대한 중요한 입력값이 됩니다.

알고리즘 트레이딩이란?

알고리즘 트레이딩은 먼저 전략의 목표를 정의하는 방식으로 작동합니다. 알고리즘 트레이딩의 목표가 반드시 수익 달성이라는 의미는 아닙니다. 많은 알고리즘 트레이딩 프로그램은 시장에서 포지션 진입 또는 청산을 위한 최적의 가격을 달성하려는 기관 투자자를 대신해 대량 주문을 체결하는 데 사용됩니다. 이는 수익을 내는 것과 비슷하지만 실제 수익 창출과는 목표가 다르기 때문에 전략에 정의되는 일련의 규칙은 장기적으로 순수하게 수익을 창출하는 것을 목표로 하는 일련의 규칙과 다를 수 있습니다.

하지만 트레이더로서 우리가 추구하는 것은 수익입니다! 따라서 이것이 목표라면 다음 단계는 어느 기간 동안 이 수익을 달성할 것인지 정의하는 것입니다. 일반적으로 알고리즘 트레이딩은 단기간에 이루어지며 거래는 며칠 동안 이루어지기도 하지만 몇 시간 이하, 몇 분 또는 몇 초 동안 이루어지는 경우가 더 많습니다.

알고리즘 트레이더가 전략의 기간을 결정하면 일련의 규칙을 결정하고 실험하고 적용하여 전략을 구성합니다. 이 과정은 아래 "최고의 알고리즘 트레이딩 전략은 무엇인가요?" 섹션에서 자세히 살펴보겠습니다 이러한 규칙과 전체 전략은 알고리즘 트레이딩 전략이 최소한 수익성이 있는지 확인하기 위해 철저한 백테스트를 거쳐야 합니다.

알고리즘 트레이더

알고리즘 트레이더는 간단히 말해 알고리즘적 매매 방식을 사용하는 트레이더입니다. 알고리즘 트레이더는 알고리즘 트레이딩 전략을 정의하는 데 사용되는 규칙과 프로세스를 결정하며, 그 중 일부는 아래에서 자세히 살펴볼 것입니다. 일반적으로 알고리즘 트레이더는 시장 지식이 풍부할 뿐만 아니라 트레이딩의 기술적 분석 측면을 선호하고 수학적 관점에서 시장에 관심을 가지며 프로그래밍 지식과 능력도 어느 정도(반드시 필요한 것은 아니지만) 갖추고 있습니다.

알고리즘 트레이딩과 자동화된 알고리즘 트레이딩 전략의 개발은 ^21세기 초에 이러한 형태의 트레이딩이 급증한 이후 계속 확장되고 있습니다. 이러한 확장과 함께 자신을 알고리즘 트레이더로 간주하는 트레이더도 증가했습니다.

알고리즘 트레이딩 소프트웨어 옵션

최고의 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 는 쉽게 정의할 수 없으며 트레이딩 소프트웨어 작성에 사용되는 일반적인 프로그래밍 언어는 Matlab, Python, C++, JAVA 및 Perl입니다. 그러나 이러한 언어로 직접 프로그래밍할 수 없기 때문에 개별 트레이더를 위해 제공되는 소프트웨어 인터페이스가 많이 있습니다. 아마도 가장 일반적으로 사용되며 개인 트레이더에게 가장 적합한 것은 MT4 및 MT5, MQL5 및 MQL4 프로그래밍 언어를 포함한 메타 트레이더 제품군일 것입니다. 알고리즘 트레이딩에 처음 입문할 때 이 제품군을 사용해 보는 것을 추천합니다.

알고리즘 트레이딩이 중요한 이유는 무엇인가요?

알고리즘 트레이딩은 1980년대부터 사용되어 왔지만 ^21세기 초부터 폭발적으로 증가하면서 중요성이 커졌습니다. 이에 따라 알고리즘 트레이딩은 이제 매일 전 세계 거래량에서 상당한 비중을 차지하게 되었습니다. 알고리즘 트레이딩 프로그램은 시장에 상당한 유동성을 제공하지만 변동성을 높이고 때로는 공격적인 급락이나 급등을 유발할 수도 있습니다.

알고리즘 트레이딩 전략

최고의 알고리즘 트레이딩 전략은 수없이 많으며 어떤 전략이든 그 전략이 창출하는 결과만큼만 좋습니다. 알고리즘 트레이딩 전략은 수시로 등장하고 사라지지만 알고리즘 트레이더가 알고리즘 트레이딩 전략 설계를 시작할 때 일반적으로 사용하는 몇 가지 시작점이 있습니다.

다음은 다음과 같습니다:

추세 추종 전략

평균 복귀 전략

수학적 모델 기반 전략

이제 이에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

추세 추종 전략

추세 추종 전략은 알고리즘 트레이딩 전략 중 가장 일반적인 전략일 것입니다. 이 전략은 이동평균과 채널을 사용해 추세를 따르고, 추세선을 확인하며, 추세 모멘텀 지표와 같은 추세를 나타내는 다양한 기술적 분석 지표를 사용할 수 있습니다(예 : RSI). 추세 추종 전략을 사용하면 미래 가격을 계산할 필요 없이 정해진 차트주기에 추세 방향으로 매매를 진입하기만 하면 됩니다. 그런 다음 전략에 따라 추세가 끝났다고 판단되면 포지션을 청산(또는 포지션 반전)하면 됩니다. 추세 추종 알고리즘 트레이딩 전략은 모멘텀 추종 알고리즘 트레이딩 전략으로도 볼 수 있습니다.

평균 복귀 전략

평균 복귀 전략은 시장 가격이 일정 기간 동안 평균 또는 평균 가격 수준으로 되돌아간다는 개념에 기반합니다. 이는 평균으로의 회귀라는 수학적 개념을 기반으로 합니다. 평균 회귀 전략은 특정 시장이 평균 수준에서 크게 벗어난 가격 변동이 있을 때 이전 상태로 되돌아간다는 가정 하에 이를 이용하려는 전략입니다. 알고리즘 평균 복귀 트레이딩 전략은 이 개념을 사용하되 정의된 규칙을 사용해 공식화한 다음 자동화된 프로그램으로 패키징한 전략입니다. 위의 추세 추종 전략과 마찬가지로 볼린저 밴드와 같은 보조지표 또는 스토캐스틱과 같은 모멘텀 지 표를 평균 복귀 알고리즘 트레이딩 전략에 사용할 수 있습니다.

수학적 모델 기반 전략

대부분의 알고리즘 트레이딩 전략은 어떤 면에서 수학적 모델 기반 전략입니다. 거시경제 데이터, 광범위한 지정학적 이벤트, 뉴스 등 펀더멘털에 기반한 알고리즘 트레이딩 전략도 수학적 근거가 있습니다. 하지만 수학적 모델을 기반으로 하는 알고리즘 트레이딩 전략도 있습니다. 수학적 모델의 예는 다음과 같습니다: