[알고리즘트레이딩/전략편] 04. 알고리즘 트레이딩 – Naked 매매 (2)

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (4)

알고리즘 트레이딩 – Naked 매매 (2)

이전 포스트에서 제작한 자동매매 로봇으로 2일간 테스트한 결과에 대해 알아보자. 결과는 아래 테이블과 같았고, 예상했던 대로 2일 간 모두 수익을 올리지 못하였다. 6대의 로봇이 총 152회 거래를 하였으며, 각 로봇이 콜/풋 옵션을 1계약씩 거래를 한 결과, 거래 비용을 포함한 손실이 -52,698원 이었다.

아래는 3월 19일 실험의 세부 결과이다. 풋을 거래한 2대의 로봇만이 이익을 냈고, 나머지는 모두 손실을 기록하였다. 볼린저 밴드를 계산하기 위한 이동평균은 200 ~ 250 Tick으로 계산하였고, 상한선 및 하한선은 2*표준편차로 계산하였다. 그리고 종합지수의 영향을 받지 않으려고 Call과 Put을 각각 3개씩 선택하였다. 아래 그림에서 거래 횟수는 총 80회 이고, 실현수익은 +5,000원 이었으나, 수수료가 -20,356원으로 총 손익은 -15,356원 이었다.

아래 그림은 상세 거래 내역의 일부이다. 호가 스프레드 손실을 줄이기 위해 매수는 현재가로 하였고 (지정가 매수), 매도는 즉시 청산을 위해 시장가로 하였다. 시장가로 청산하였기 때문에  절반의 거래인 40거래에서 호가 스프레드 (Bid-Ask Spread) 손실이 관련되고, 확률적으로 시장가=현재가 일 확률을 50%로 보면 총 20 거래에서 호가 스프레드 손실이 발생했다고 볼 수 있다. 따라서 약 20,000원 정도의 손실은 호가 스프레드에서 발생한 것이다. 또한, 총 80 거래에 대한 거래 비용은 20,356원 이었으므로, 손실의 주원인은 거래 비용과 호가 스프레드에 의한 것으로 볼 수 있다. 이 두 종류의 손실은 불가피하게 발생하는 부분으로 줄이기가 결코 쉽지 않다.

아래 그림의 (A)는 금일의 누적 손익 그래프이고, (B)는 선물 차트이다. 초반에는 선물이 상승함에 따라 손익 그래프도 상승하였으나, 선물이 급하게 하락할 때 손실을 많이 보고, 그 이후로 점차 회복되는 모습이다. (A)는 거래 발생 횟수에 따른 그래프이고, (B)는 시간에 따른 그래프이므로, 두 그래프의 시점이 일치하는 것은 아니다. (C)는 그동안 필자가 실험한 결과에 따른 주 손실원의 비중이다. 거래 수수료로 인한 손실 비중이 약 30~40% 정도 차지하고, 호가 스프레드에 의한 손실 비중이 약 60% ~ 70% 정도 차지한다. 거래 수수료는 증권사에게 지불해야하는 대가이고, 호가 스프레드 손실의 일부는 수급의 경쟁에 대한 대가로 지불하거나, HFT를 이용하는 마켓 메이커들이 수익으로 가져가는 것으로 알려져 있다.

이 전략은 필자가 2년 전에 약 3개월 간 시험해 본 전략으로, 볼린저 밴드뿐만 아니라 MACD, Golden/Dead Cross 등의 전략으로 조건을 수 없이 바꾸어 가면서 시험해 보았던 전략이다. 어느 조건에서도 수익을 낼 수가 없었다. 손실도 거의, 비용 = 거래수수료 + 호가 스프레드만큼 발생 하였다. 거래 횟수가 증가할수록 비용을 제외한 손익은 0 에 수렴하였고, 모든 손실은 거래 수수료와 호가 스프레드에서 발생하였다.

기술적 분석 파라메터들의 조건을 바꾸어도 위의 결과는 변함이 없었다. 심지어 콜 옵션을 볼린저 밴드의 상한선에서 매수하고, 하한선에서 매도하여도 손실이 더 커지거나, 더 줄어들지 않고, 딱 비용만큼의 손실이 발생하였다. 또한 기술적 분석을 사용하지 않고 랜덤 (Random) 하게 매매를 해도 결과는 유사하였다. 거래 횟수가 증가할수록 기술적 분석에 의한 매매 결과나, 랜덤하게 매매한 결과가 유사하다는 것은, 기술적 분석에서 사용하는 기술적 지표들이 자동매매에는 별로 도움이 되지 못한다는 것을 의미한다. 그 이유는 단기 주가의 흐름이 Random Walk 과정이므로, 어떤 지표로도 그 흐름을 미리 예측할 수 없기 때문이다.

[출처]4. 알고리즘 트레이딩 – Naked 매매 (2)|작성자아마퀀트