[알고리즘 트레이딩/전략편] 주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해 (1)
지난 10월 8일 광화문에서 “주가모형의 시뮬레이션과 ELS 상품의 이해” 라는 주제로 공개강의가 있었는데요, 참석하지 못하신 분들을 위해 동영상으로 정리해 보겠습니다. 이 내용은 11월 5일부터 진행할 “R을 활용한 퀀트 트레이딩” 과정에서 일부를 발췌한 내용입니다. 동영상은 몇 편으로 나눠서 만들 예정인데요, 시간 나는데로 (부지런히) 하나씩 만들어 보겠습니다. 내용 중에 잘못된 내용이 있거나, 의문 사항에 대해서는 언제든제 덧글에 남겨 주시면 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 47호가창의 패턴 분석 (3) 1. 호가창의 패턴 분석 (1)2. 호가창의 패턴 분석 (2) – 인공신경망에 의한 패턴 클러스터링3. 호가창의 패턴 분석 (3) – 인공신경망에 의한 패턴 추정 지난 시간에 이어 호가창의 패턴 분석 세 번째 내용을 살펴보겠습니다. 지난 시간에는 호가창에서 발생하는 사건들을 패턴화해서 유사한 패턴끼리 묶는 방법에 대해 살펴보았습니다 (Clustering). 이번 시간에는 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 46호가창의 패턴 분석 (2) – 인공신경망에 의한 패턴 클러스터링 지난 시간에 이어 호가창의 패턴 분석 두 번째 내용을 살펴보겠습니다. 지난 시간에는 호가창에서 발생하는 사건들을 단일화된 어떤 모양 하나로 만들어 봤는데요, 이번 시간에는 모양들이 유사한 것들끼리 그룹화 (Clustering)하는 방법을 살펴보기로 하겠습니다. 다음 시간에는 그룹화된 패턴들을 이용해서 앞으로는 어떤 패턴이 이어질지 추정하는 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 45 호가창의 패턴 분석 (1) 호가창의 패턴을 어떤 식으로 분석하면 좋을까요? 호가창에서는 사건들이 연속적으로 발생하고 있는데요, 이 사건들을 관측해서 앞으로 호가창이 어떤 상태로 변할지 추정해볼 수 있을까요? 이 부분에 대한 접근 방법으로는 시장미시구조 이론으로 모형을 만들어서 추정하는 방법과, 기계학습적인 방법을 생각해 볼 수 있겠습니다. 모형을 만들어서 추정하는 방식은 일종의 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 44Market Manipulation의 측정 (D-척도 예시) 지난 시간에 살펴본 D(ask)와 D(bid)를 (이하 D-척도라 함) 이용하여 매수, 매도 1호가가 흔들리는 정도를 실제 시장 데이터를 이용해서 관찰해 보자. D(ask)는 매수 1호가의 흔들림에 대한 매도 1호가의 상대적 흔들림을 측정한 것이다. 일정 기간 동안 매수 1호가가 1단위 흔들렸을 때 매도 1호가가 얼마나 흔들렸는지를 측정한 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 43Market Manipulation의 측정 거래 시장의 허수 주문을 검출하고 그 정도를 측정해 볼 수 있을까? 측정할 수만 있다면 현재의 거래 시장을 이해하는 데 큰 도움이 될 것이다. 그러나 거래소에서 공개하는 시세데이터만으로는 이를 측정하는 데 한계가 있다. 누군가 특정 호가에 지정가 주문을 내고 곧바로 취소 주문을 냈다고 해서 이것을 Market Manipulation […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithm Trading) – 전략 (42)Market Manipulation 거래 시장은 양방향 경쟁 매매 방식이다 (Double Auction System). 사고파는 주문이 모두 시장에 제출될 수 있다. 거래소는 주문자들의 거래 의도를 정리하여 호가창 (Limit Order Book : LOB)의 형태로 모든 참여자에게 정보를 제공한다. 따라서 호가창의 정보 (호가, 잔량, 건수 등의 변화)를 관찰하면 시장 참여자들의 의향을 파악할 수 있다. […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (41) API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 호가창의 Bid-Ask 스프레드는 거래 비용과 밀접한 관계가 있다. 장 중에는 스프레드가 높을 때도 있고, 낮을 때도 있다. 변동성이 증가할 때는 시장 충격 계수가 증가하고, 유동성 척도는 낮아지고, 스프레드는 높아진다. (미시) 변동성, 유동성 척도 등은 주가뿐만 아니라 거래량도 관련되어 있으므로 독립적으로 측정하기가 어렵다. 반면에 스프레드는 독립적으로 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (40) API를 통한 실시간 VPIN 측정 API에서 실시간으로 체결 틱을 받으면 실시간 VPIN을 측정할 수 있고 전략에 활용할 수 있다. VPIN은 독성 주문 (Flow Toxicity and Liquidity)에 대한 분석으로 마켓메이킹 전략에서 재고 위험을 관리하는데 사용될 수 있다. VPIN을 측정하기 위해서는 동일 거래량을 갖는 Volume Bucket (거래량 캔들)를 만들고, 각 Bucket에서 매수 체결 […]
알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (39) API를 통한 스프레드의 성분 분해 호가창의 Bid-Ask 스프레드를 측정하는 방법으로는, 눈에 보이는 명목 스프레드 (Quoted Spread), 현재의 체결 가격과 현재의 중간 가격을 이용한 유효 스프레드 (Effective Spread), 그리고 현재의 체결 가격과 다음 (가까운 미래의) 중간 가격을 이용한 실질 스프레드 (Realized Spread)가 있다. 이 방법들은 향후 시장미시구조론의 이론편에서 자세히 […]
