[알고리즘 트레이딩/전략편] 28. 시장미시구조 전략의 흐름

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (28)

시장미시구조 전략의 흐름

일반적으로 알고리즘 트레이딩은 대량 주문집행 알고리즘을 (Execution algorithm : VWAP, TWAP, IS 등) 일컫는 경우가 많은데, 여기서는 그냥 자동화된 매매 방식을 의미하는 것으로 하고, 주로 미시시장에서의 알고리즘 전략을 의미하는 것으로 한다.

알고리즘 트레이딩의 방법론은 시장의 거시적 측면과 미시적 측면에서 접근해 볼 수 있다. 시장의 거시적 측면에서는 주가, 변동성, 거래량, 수급 등을 분석하여 신호를 만들어 자동으로 매매하는 방식이며, 재무관리나 금융공학 혹은 기술적분석 등의 이론을 바탕으로 한다. 반면에 시장의 미시적 측면은 시세데이터를 이용하여 호가창 (Limit Order Book : LOB)에서 발생하는 연속적인 사건들 (잔량의 변화, 지정가/취소/상대호가 주문의 유입 강도의 변화)의 균형관계를 분석하여 매매 신호를 만드는 방식이며, 시장미시구조론 (Market Microstructure)을 바탕으로 한다.

알고리즘 트레이딩의 전략은 무수히 많을 것이다. 아래 그림은 이미 알려진 몇 가지 전략들을 (두서없이) 나열해본 것이다. 여기서는 시장의 미시적 측면에서 LOB의 균형관계를 이용한 전략에 대해 (앞으로) 하나씩 알아보기로 한다. 미시 전략에서는 주가나 변동성 자체를 분석하지는 않는다. 그 이유는 미시 전략은 대단히 빠른 시간 안에 이루어지고, 주가는 미시시장의 최종 결과로 발생하는 것이기 때문에 주가를 보면 이미 늦은 감이 있다고 볼 수 있기 때문이다. 따라서 미시 전략은 주가 발생의 원인을 분석한다. 즉, LOB에서 발생하는 사건의 흐름 (잔량의 변화나 주문의 흐름)을 분석한다.

LOB의 불균형을 이용한 전략은 크게 공격적 전략 (Aggressive)과 수동적 전략으로 구분할 수 있다. 공격적 전략은 신호가 발생하면 상대호가로 즉시 주문을 체결시키는 방식이다. 이 전략은 시장의 유동성을 소비하여 시장충격을 유발시킨다. 또한 단기적 변동성을 발생시켜 시장에 활력 (Activity)을 불어 넣는다. 반면에 수동적 전략은 지정가 주문 (Limit Order)과 취소 주문을 이용한 방식이다. 이 전략은 시장에 유동성을 공급하여 시장충격을 흡수한다. 따라서 변동성은 감소하고 시장을 안정시킨다. Market making이 대표적인 전략이다.

LOB의 불균형을 이용한 전략은 시간에 따라 점차 진화해온 것으로 보인다. 초기에는 (2000년대 초반 ?) 정적인 접근 방식 (Static 버전)이 보이고, 중반으로 가면서 동적인 접근이 보이는 것 같다 (Dynamic 버전). 그러다가 LOB에 오 정보를 삽입하여 Static 전략이나 Dynamic 전략을 공격하는 형태의 Market manipulation 전략이 보이기 시작한다. Market manipulation 전략으로 LOB의 내용이 오염된다면 주문 흐름을 분석한 결과는 의미가 없을 것이다. 이러한 변화는 증권전산망의 속도가 증가한 것과 매우 밀접한 관계가 있다. 초기에 비해 현재의 속도는 대단히 빠르므로, 현재는 시세데이터를 덜 중시하고 주문 라인의 빠른 속도를 이용한 전략도 충분히 있을 수 있다고 생각된다. (이 흐름은 본인의 주관적 판단이고, 시장에서 객관적으로 측정한 것은 아님.)

위의 변화는 주로 공격적 형태의 전략에 해당한다. 수동적 전략인 Market making의 경우는  주가 변동성과 Bid-Ask bouncing 정도에 따라 최적 호가 산출에 중점을 둔 전략에서, 재고 보유량에 따라 비대칭으로 유동성을 공급하여 재고를 조절하는 전략으로 진화한다. 그러다가 일종의 Manipulation 전략인, 유인성 유동성 (Ghost liquidity, Phantom liquidity)을 공급하는 전략이 등장한다.

LOB의 정적인 접근은 LOB의 스냅샷 데이터에 의존하고, 주로 잔량의 변화를 관찰한다. Ask 측과 Bid 측의 잔량을 (순진하게) 거래자의 의도로 보고 어느 쪽이 더 두터운지를 실시간으로 관찰한다. 그러나 눈에 보이는 잔량의 변화만으로 시장의 흐름을 알 수는 없다. 만약 Ask 측의 Depth 가 깊어도 (Ask 측의 총 잔량이 많아도), Bid 측의 지정가 주문 유입 강도가 높고, Ask측은 취소 주문 강도가 높다면 상황은 달라질 수 있다. 따라서 시장의 Depth 뿐만 아니라 단위 시간당 발생하는 지정가 주문 강도 (Intensity), 취소 주문 강도, 그리고 체결 주문의 강도 등을 관찰할 필요가 있다. 이런 이유로 동적인 접근 방식이 더 의미가 있어 보인다. 그러나 이 방식들은 Market manipulation 공격에 매우 취약하다. Manipulation 전략은 어느 한 쪽의 Depth 가 높아 보이게 할 수도 있고, 단위 시간당 주문 유입률이 높게 보이게 할 수 있기 때문이다.

Market manipulation 은 빠른 속도를 이용하여 시장에 오 정보를 삽입한 후 제거하는 전략으로 시장의 품질을 일시적으로 떨어뜨릴 수 있다. 이 전략은 시장을 교란시키는 행위로 규제의 대상이 될 수도 있다. 그러나 현대 금융시장에서 알고리즘 트레이딩의 영향은 대단히 크고, 무한 경쟁으로 자연히 발생하는 이러한 행위를 완전히 규제할 수는 없기 때문에, 이것도 현대 금융시장의 한 부분으로 인정해야하지 않을까 생각된다.

이번 시간에는 여러 전략들을 두서없이 언급해 보았다. 다음 시간부터는 LOB의 정적 접근 전략부터 하나씩 시장 시뮬레이터 (Market Simulator)를 통해 시험해보기로 한다.

[출처]28. 시장미시구조 전략의 흐름|작성자아마퀀트