알고리즘 트레이딩은 요즘 가장 인기 있는 매매 방식입니다. 더 빠르고 정확한 매매가 가능하다는 점에서 수동 매매보다 유리합니다.
전망 기간(2021~2026년) 동안 전 세계 알고리즘 트레이딩 시장은 연평균 약 10%씩 성장할 것으로 예상됩니다.
그래서 데이터 분석가든, 개인 트레이더든, 엔지니어든, 요즘은 거의 모두가 알고리즘 트레이딩을 이해하고 싶어 합니다. 알고리즘 트레이딩 학습에 이렇게 몰두하는 다섯 가지 이유를 살펴보겠습니다.
- 급성장하는 핀테크 분야에서 꿈의 직장 얻기
- 더 데이터 기반의 매매 전략 구축하기
- 나만의 알고 트레이딩 데스크나 컨설팅 회사 설립하기
- 매매와 관련된 수동 작업의 걸림돌 줄이기
- 리스크를 더 효과적이고 편리하게 관리하기
급성장하는 핀테크 분야에서 꿈의 직장을 얻기 위해
빠르고 정확하며 안전한 처리 방식 덕분에 핀테크는 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 알고리즘 트레이딩은 핀테크 산업의 한 갈래로, 높은 연봉과 보너스를 노리는 사람들을 끌어들이고 있습니다.
이런 잘 알려진 사실 때문에 많은 사람이 알고리즘 트레이딩을 배우고 싶어 하지만, 퀀트 애널리스트, 퀀트 개발자 등 다양한 직무가 있다는 점도 알아 두어야 합니다.
어떤 직무를 선택하든 알고리즘 트레이딩에 대해 이해해야 할 것들이 있습니다. 다음과 같은 것들입니다.
- 프로그래밍 언어
- 금융시장 경험
- 데이터 관리
- 계량 분석
더 데이터 기반의 매매 전략을 구축하기 위해
데이터 기반 매매는 더 정확하고 손실 위험도 낮습니다. 데이터의 도움을 받으면 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.
- 과거 시장 데이터를 분석한다.
- 매매 전략을 백테스트한다.
- 여러 금융시장을 동시에 관찰하며 최적의 거래를 찾아낸다.
알고리즘 트레이딩 과정에서 가장 중요한 요소는 데이터입니다. 데이터 분석은 금융시장의 흐름을 찾아내어 모든 매매 아이디어와 전략 개발의 토대를 마련해 줍니다. 결국 데이터는 금융시장 매매의 연료인 셈입니다.
또한 트레이딩에서는 예로부터 "데이터에 빠르게 접근하는 자"의 싸움이었습니다. 빠른 접근만으로는 부족합니다. 데이터 관리에 대해서도 잘 알아야 합니다. 둘 다 필수이기 때문입니다.
결과적으로 빠른 데이터 접근, 효과적인 데이터 관리, 올바른 데이터 활용이 갖춰지면 남들보다 훨씬 앞서서 금융시장을 거래하며 우위를 점할 수 있습니다.
인공지능이나 머신러닝의 도움을 받으면 데이터를 빠르게 가져와 쓸모 있는 정보로 바꿀 수 있습니다.
데이터 상품의 다섯 가지 범주는 다음과 같습니다.
- 실시간 데이터(Level 1, Level 2, Level 3, 틱 단위 데이터)
- 스냅숏 데이터
- 장 마감(EOD) 데이터
- 기업 데이터
- 과거 데이터
나만의 트레이딩 데스크나 컨설팅 회사를 세우기 위해
자신만의 트레이딩 데스크나 컨설팅 회사를 세우려면 먼저 알고리즘 트레이딩에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 그것 없이는 앞으로 나아갈 수 없습니다.
알고리즘 트레이딩을 제대로 이해하고 나면 가장 효율적인 방식으로 그 방법론을 따를 수 있게 됩니다. 밝은 미래가 있는 사업 형태이기 때문에, 트레이딩 데스크는 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전 세계적으로 알고리즘 트레이딩이 빠르게 성장하면서 트레이딩 데스크나 컨설팅 사업을 소유하는 것은 매우 유용하고 수익성 있는 일이 될 수 있습니다. 다른 사업과 마찬가지로 트레이딩 데스크나 컨설팅 회사를 차리는 데는 자본과 노력, 그리고 폭넓은 전문성이 필요합니다.
또한 트레이더들은 트레이딩 데스크의 전문 지식과 성과를 보고 이들에게 의지합니다.
매매의 수동 작업 장벽을 없애기 위해
알고리즘 트레이딩이 전통적인 매매를 앞서는 지점을 보면, 알고리즘을 통한 매매가 더 빠르고 정확하다는 것이 확인됩니다. 실수를 부르는 인간의 감정이 개입하지 않기 때문입니다. 게다가 알고리즘은 지시받은 대로만 움직이므로 거래 비용도 줄어듭니다.
알고리즘 트레이딩이 없애 주는 장애물들을 하나씩 살펴보겠습니다.
공포, 탐욕, 도취 같은 감정이 지배하지 않습니다.
알고리즘 트레이딩에서는 매매 전략을 세우거나 거래를 실행할 때 감정 때문에 잘못된 결정을 내리는 일이 없다고 확신할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩은 전적으로 논리에 기반하며 수익 극대화를 추구합니다.
거래 비용을 줄여 줍니다.
거래 비용 절감
알고리즘은 감정의 영향으로 짧은 시간에 이 거래 저 거래로 옮겨 다니지 않기 때문에, 알고리즘 트레이딩의 도움으로 거래 비용을 최소한으로 낮출 수 있습니다. 결과적으로 알고리즘은 정해진 방식대로만 작동합니다.
매매 시간 관리
시간을 아끼는 측면에서 알고리즘 트레이딩은 이상적인 선택입니다. 여러 금융시장을 동시에 관찰하며 거래하기 때문입니다. 알고리즘은 변화하는 시장 상황과 추세, 그리고 손절, 스톱 리밋 같은 지시에 따라 거래를 실행합니다.
미래에 대비하도록 도와줍니다.
알고리즘 트레이더들이 시간이 갈수록 얼마나 빠르게 강해지고 있는지를 보면, 알고리즘 트레이딩은 미래에 대비하는 훌륭한 도구입니다.
리스크를 더 효과적이고 편리하게 다루기 위해
매매 리스크 관리는 시장 거래에서 손실을 입을 위험을 피하기 위해 매우 중요합니다. 리스크 관리에는 시장이 기대와 반대로 움직일 때 흔히 발생하는 위험을 식별하고 평가하고 완화하는 일이 포함됩니다.
따라서 종합적인 시장 조사에 기반해, 모든 위험 요인을 미리 내다본 뒤에 기대치를 세우는 것이 중요합니다.
알고리즘 트레이딩의 도움으로 다음과 같은 리스크 관리 기법을 구현할 수 있습니다.
포트폴리오 최적화
포트폴리오 최적화는 투자 배분이 서로 다른 포트폴리오들을 비교 분석하는 작업입니다. 각 포트폴리오의 위험과 수익을 평가해 투자를 최적화합니다.
예를 들어 포트폴리오는 샤프 지수로 분석할 수 있습니다. 샤프 지수는 포트폴리오의 각 투자에 대해 추가로 감수한 위험 대비 초과 수익을 계산합니다.
이를 통해 샤프 지수가 높은 종목이 낮은 종목보다 많아지도록 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다.
헤지
헤지는 발생할 수 있는 손실, 다시 말해 미래의 가격 변동에 대비하기 위한 투자 기법입니다. 보험, 선물 계약, 스왑, 옵션 등 금융상품을 이용해 헤지할 수 있습니다.
예를 들어 A등급 쌀 선물 계약이 상품 시장에서 거래되고 각 계약의 단위가 100kg이라고 해 보겠습니다. 마니는 월말 마지막 주에 A등급 쌀 5,000kg을 사고 싶어 하고, 러셀은 같은 시기에 A등급 쌀 5,000kg을 팔고 싶어 합니다.
이때 시장에서 50계약 규모의 거래가 양측 사이에 성사될 수 있으므로, 선물 계약은 두 당사자 모두에게 만족스러운 수단이 됩니다.
1% 규칙과 2% 투자 규칙
1%와 2% 매매 규칙은 한 번의 거래에서 감수할 수 있는 최대 리스크가 1% 또는 2%를 넘지 않아야 한다는 원칙입니다. 이 규칙 덕분에 자칫 발생할 수 있는 막대한 손실을 피할 수 있습니다.
예를 들어 변동성 지표인 베타를 활용해, 어떤 종목에 투자하는 위험이 2%를 넘으면 거래를 피하는 식입니다.
첨단 기술을 활용해 금융시장을 관찰하기
최고의 매매 기회를 찾아내려면 머신러닝 같은 인공지능으로 거래를 추적해야 합니다. 예를 들어 머신러닝 기법을 활용하면, 알고리즘이 여러 금융시장과 금융 자산을 관찰해 가장 수익성 있는 매매 가능성을 찾아냅니다.
모호한 매매 셋업 피하기
EMA, MA 같은 이동 지표를 쓸 때 한 지표는 뚜렷한 매매 셋업을 가리키는데 다른 지표들의 셋업과 일치하지 않으면 혼란이 생깁니다.
이럴 때는 확신이 없는 상태에서 어떤 판단도 내리지 말고 제대로 된 기회를 기다리는 것이 바람직합니다. 예를 들어 EMA가 MA와 일치하지 않으면, 올바른 매매 상황이 갖춰질 때까지 기다렸다가 거래에 나서야 합니다.
손절
손절 주문은 주가가 미리 정해 둔 가격(스톱 가격)에 도달하면 실행되는 매수 또는 매도 주문입니다. 덕분에 트레이더는 시장을 계속 지켜보고 있을 필요가 없습니다.
예를 들어 XYZ 주식을 주당 50달러에 샀는데 가격이 떨어질까 걱정된다면 손절 주문을 활용할 수 있습니다. 가격이 특정 수준 아래로 내려가면 손절 주문이 매도 시점을 알려 줍니다. 주당 45달러로 가격을 설정해 두었다고 하면, 그 아래로 내려갈 경우 알고리즘이 더 큰 손실을 막기 위해 자산을 매도하는 식입니다.
마치며
이 글은 요즘 알고리즘 트레이딩이 인기를 얻고 있는 가장 중요한 다섯 가지 이유를 짚어 보고자 했습니다. 아울러 이 정교한 매매 방식이 전통적인 수동 매매와 무엇이 다른지도 전해 드리고자 했습니다.
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