금융/AI/IT 기사

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (4) 시세 (틱) 데이터 시장 참여자들의 거래 흐름을 분석하여 시장의 특성을 파악하기 위해서는 거래소에서 제공하는 거래내역 데이터를 분석해야 한다. 거래소의 거래내역 데이터는 시세 데이터라고 하기도 하고, 간단히 틱 데이터라고 하기도 한다. 앞으로 몇 편의 포스트를 통해 틱 데이터를 분석하여 시장의 흐름을 파악해 보기로 한다. 최근 수년 동안 시장에서 고빈도매매라 불리는 HFT […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (3) 시장 참여자 (거래자 유형) 시장에는 다양한 형태의 거래자 (투자자)들이 있다. 이들 거래자들이 시장에 모여 거래를 하고, 이 거래 과정을 통해 상품의 가격이 형성되며 시장은 균형 상태에 이르게 된다. 가격 형성 과정이나 시장의 평형 상태를 논하려면 우선 참여자들의 특성을 살펴볼 필요가 있다. 실제 시장에 참여한 거래자의 유형은 매우 다양하다. 규모면에서는 소규모 […]

시장미시구조론 (Market Microstructure) – (2) 거래 시장과 거래 데이터 시장미시구조론을 이해하기 위해서는 우선 시장에 대한 이해가 필요하다. 시장미시구조론에서 시장 (Market)이라 함은 금융상품이 거래되는 곳 (Trading venue)을 의미한다. 여러 투자자들이 이곳에 모여 자유롭게 거래를 하고, 그 결과로 상품의 가격이 결정되는 것이다. 거래 장소를 운영하는 거래소에서는 모든 참여자들이 원할 때면 언제든지, 공정하고 신속하게 거래할 수 있도록 시장을 […]

시장미시구조론 (Market microstructure) – (1) 머 리 말 그동안 시장미시구조라는 제목으로 몇 편의 글을 써 왔다. 그러나 제대로 알지 못하는 상태에서 쓴 글이 많아, 잘못된 내용이 너무 많았던 것 같다. 시장미시구조에 대한 기본 개념도 없이 고급 전략을 다룬 논문들을 참조했기 때문에 제대로 된 전략을 만들어 내지도 못하고, 그나마 적용해 본 일부 결과들도 모두 엉망이었던 것 […]

호가창 분석 (10) 호가창과 지수 분포 시뮬레이션 이번 시간에는 지수 분포의 시뮬레이션을 만들어 보기로 한다. 포아송 분포의 시뮬레이션은 사건의 발생 횟수를 만들어내는 반면에, 지수 분포는 사건 발생 사이의 소요 시간을 만들어낸다. 포아송 분포는 횟수에 대한 정형화된 수식 (Closed-form)을 만들기 어려우나, 지수 분포는 소요 시간에 대한 정형화된 수식을 만들 수 있으므로 시뮬레이션을 만들기가 더 용이하다. 지수 […]

호가창 분석 (9) 호가창과 지수분포 이전 시간에 살펴본 포아송 분포는 단위 시간당 발생하는 주문의 개수 (사건 발생 횟수)에 관심을 둔 분포이다. 반면에 한 개의 주문이 발생하는데 걸리는 시간에 관심을 두면 지수 분포 (Exponential Distribution)가 된다. 즉, 포아송 분포의 확률변수는 (확률분포의 x-축) 주문 발생 횟수가 되고, 지수 분포의 확률변수는 주문이 발생하는데 걸리는 시간이 된다. 따라서 포아송 […]

호가창 분석 (8) 지정가 주문의 체결확률 시뮬레이션 Rama Cont의 호가창 모델의 포스트에서 잠시 살펴본 “A stochastic model for order book dynamics” 논문에서는 호가창의 각 Parameter (지정가, 시장가, 취소 주문율)를 추정하고 Markov Process (Birth-Death Process)의 이론을 활용하여, 아래의 확률을 계산하였다 (역 라플라스 변환의 수치해석으로 계산함). 1. 다음 스냅샷에서 Mid-price가 올라갈 확률. 2. Mid-price가 상승하기 전에 지정가 […]

호가창 분석 (7) 호가창 포아송 분포의 시뮬레이션 전략개발 및 테스트를 위해서는 시뮬레이션 방법이 매우 효과적이다. 이번 시간에는 호가창에 대한 포아송 분포의 시뮬레이션 방법에 대해 알아본다. 포아송 분포를 시뮬레이션 하려면, 아래 식에서 확률 p 에 0 ~ 1 사이의 랜덤 값을 대입한 후, 확률변수 (Random Variable)인 x (단위 시간당 사건의 발생횟수) 를 만들어 내면 된다. 평균 […]

호가창 분석 (6) 호가창과 포아송 분포 주식시장의 호가창 (Limit Order Book)에서 일어나는 일련의 사건들은 (Quote Event, Order Flow 등) 통계학의 포아송 분포 (Poisson Distribution) 및 지수 분포 (Exponential Distribution)와 매우 밀접한 관계가 있다. 호가창의 사건들은 아주 짧은 시간에, 매우 복잡하게, 그리고 (거의) 연속적으로 발생하므로 통계적으로 분석할 필요가 있다. 포아송 분포는 단위 시간당 발생하는 사건의 횟수에 […]

HFT 전략 분석 (9) Market Factors의 추정 (주문의 유형별 분포) 이번 시간에는 Market Factors 중 지정가 주문의 유입률 분포에 대해 알아본다. 지정가 주문의 유입률이란 특정 호가창 (i)에 지정가 매수/매도/취소 주문이 얼마나 빈번하게 발생하고 있는지를 분포의 형태로 표현한 것이다. 일반적으로 이 분포는 지수분포 (Exponential distribution)의 형태를 띠고 있으며, 연구 결과, 아래와 같이 표현할 수 있는 것으로 […]