알고리즘 트레이딩에 대해 알아야 할 모든 것

알고리즘 거래는 거래자들 사이에서 매우 인기가 높아지고 있습니다. 이는 인적 오류의 위험을 제거하고 거래 비용을 줄이며 수익성이 매우 높습니다. 그러나 자동 거래를 처음 접하는 경우에는 다소 어려울 수 있습니다.

이것이 바로 우리가 이 가이드를 정리한 이유입니다. 알고리즘 거래가 무엇인지, 장단점, 기술적 요구 사항, 최고의 알고리즘 거래 도구 등을 정확하게 알려드립니다. 또한 몇 가지 일반적인 전략을 살펴보고 예를 들어보겠습니다.

알고리즘 트레이딩이란 무엇입니까?

알고리즘 거래는 사전 정의된 지침이 있는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 거래를 진행하는 자동화된 거래입니다. 알고 트레이딩 또는 블랙박스 트레이딩이라고도 합니다. 그 아이디어는 인간 거래자가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 빠르고 더 자주 거래를 통해 이익을 창출할 수 있다는 것입니다.

알고리즘의 지침은 모든 수학적 모델을 기반으로 할 수 있으며 가격, 수량 및 거래 시기에 대한 지침을 포함합니다. 거래에 인간의 개입이 없기 때문에 인간의 실수와 감정의 영향이 거래 활동에서 제거됩니다.

알고리즘 트레이딩의 장점

알고리즘 거래를 조사해야 하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 거래 주문은 즉각적이고 정확하게 이루어지기 때문에 지연 시간이 짧습니다. 이는 상당한 가격 변동을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 알고 트레이딩을 통해 최적의 가격으로 최고의 거래가 체결될 수 있습니다.
• 여러 시장 상황이 자동으로 확인됩니다.
• 거래 비용이 절감됩니다.
• 무역에 영향을 미치는 인적 오류의 위험이 없습니다.
• 과거 및 실시간 데이터를 사용한 백테스팅을 사용하여 거래 전략의 실행 가능성을 결정할 수 있습니다.

알고리즘 트레이딩의 단점

물론 알고리즘 거래에는 다음과 같은 몇 가지 단점도 있습니다.

• 알고리즘 거래는 수학적 모델과 과거 데이터를 사용하여 미래 시장 움직임을 예측합니다. 이는 블랙스완(예기치 못한 시장 혼란)이 발생하면 손실로 이어질 수 있다는 의미입니다.
• 알고 트레이딩의 낮은 지연 시간은 대부분 긍정적이지만, 이는 거래 실행이 지연되면 손실과 기회 상실을 초래할 수 있음을 의미합니다.
• 대규모 알고리즘 거래는 시장 가격에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 거래자가 이러한 변화에 적응하기 위해 거래를 조정하지 않으면 손실이 발생할 수 있습니다.
• 느린 인터넷 연결과 같은 기술적 문제로 인해 거래가 중단될 수 있습니다.
• 알고 트레이딩이 준수해야 하는 복잡하고 시간 소모적인 규정이 있습니다.
• 알고 트레이딩 시스템을 구축하고 구현하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 거래자는 정기적으로 데이터 피드 및 소프트웨어에 대한 수수료를 지불해야 합니다.
• 귀하가 선호하는 거래 접근 방식에 따라 알고 거래에서 인간의 판단력이 부족하다는 점은 단점으로 보일 수 있습니다. 접근 방식이 더 본능적이고 직관적이라면 최선의 선택이 아닐 수도 있습니다.

알고리즘 거래에 필요한 기술적 요구 사항은 무엇입니까?

알고 트레이딩을 사용하려면 트레이딩 계좌를 통해 주문할 수 있는 전산화된 프로세스에 트레이딩 전략을 통합해야 합니다. 이 작업을 완료한 후에는 백테스트를 수행해야 하며, 여기에는 성공했는지 확인하기 위해 과거 거래에서 테스트하는 작업이 포함됩니다.

알고 트레이딩에 대한 구체적인 기술 요구 사항은 다음과 같습니다.

• 프로그래밍 지식이 있으면 알고리즘을 직접 프로그래밍할 수 있습니다. 그렇지 않다면 대신해 줄 프로그래머를 고용해야 합니다. 미리 만들어진 소프트웨어를 사용할 수도 있습니다(자세한 내용은 곧 설명).
• 네트워크 연결.
• 주문을 위한 거래 플랫폼 액세스
• 시스템에 대한 백테스팅을 수행할 수 있는 인프라 및 능력
• 시스템은 기회를 식별할 수 있도록 시장 데이터 피드를 모니터링할 수 있어야 합니다.
• 백테스팅을 위해서는 과거 데이터에 액세스해야 합니다.

알고리즘 트레이딩 도구

거래 알고리즘을 프로그래밍하기 위한 기술적 요구 사항이 부족하고 프로그래머를 고용하고 싶지 않은 경우 알고리즘 거래 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 현재 사용 가능한 최고의 소프트웨어는 다음과 같습니다.

• 칼시
• 트레이드스테이션
• DX차트
• 티커론
• 알파 빌드
• 트랄리티
• 포켓 옵션
• FxPro
• 빅쇼트
• 운더 트레이딩
• 올핍스
• HaasOnline
• 코인룰
• TradingView
• 울트라알고
• 스피드봇
• 파이넥스
• 크립토호크

최고의 알고 트레이딩 도구를 선택하는 방법

다양한 도구를 비교할 때 다음 사항을 고려하십시오.

• 학습 곡선이 얼마나 가파른지 생각해 보세요. 소프트웨어는 사용하기 쉬운가요? 코딩 지식이 필요합니까? 귀하가 선택한 플랫폼이 귀하의 편안함 수준과 기술 전문 지식과 일치하는지 확인하십시오.
• 소프트웨어가 얼마나 사용자 정의 및 구성 가능한지 평가하십시오. 이는 귀하의 위험 허용 범위와 거래 선호도에 맞게 조정하는 데 매우 중요합니다.
• 가격을 평가하고 가격 대비 좋은 가치를 나타내는지 확인하세요.
• 소프트웨어에 강력한 백테스팅 기능이 있는지 확인하십시오.
• 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 플랫폼을 찾으세요.
• 사용 가능한 자산 유형과 지속적인 수수료를 식별합니다.

알고리즘 거래 전략

온라인 옵션 거래부터 스윙 거래까지 트레이더가 사용할 수 있는 다양한 전략이 있습니다. 마찬가지로, 알고 트레이딩에는 다음과 같은 일반적인 전략이 많이 사용됩니다.

추세추종 전략

이는 가장 일반적으로 사용되는 알고 트레이딩 전략입니다. 채널 돌파, 이동 평균, 가격 수준 변동 및 관련 기술 지표의 추세를 따릅니다. 가격 예측이나 예측이 포함되지 않으므로 실행하기에 가장 간단한 전략입니다. 바람직한 추세가 확인되면 거래가 시작됩니다.

가장 인기 있는 추세 추종 전략은 50일 및 200일 이동 평균을 사용하는 것입니다.

차익거래 기회

이 전략에는 이중 상장 주식을 식별하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 한 시장에서 더 낮은 가격에 구매하고 다른 시장에서 더 높은 가격에 판매합니다. 가격 차이로 인해 차익거래(무위험 이익)가 발생합니다. 알고리즘 거래는 기회를 신속하게 식별하고 효율적으로 주문함으로써 이 전략을 수익성 있게 만들 수 있습니다.

거래범위(평균회귀)

이 전략의 이론은 자산 가격이 항상 주기적으로 평균 가치로 돌아가고, 낮은 가격과 높은 가격은 일시적일 뿐이라는 것입니다. 자산이 정의된 가격 범위에 진입하거나 벗어나면 알고리즘이 자동으로 해당 자산에 대한 거래를 진행합니다.

수학적 모델 기반 전략

이러한 전략은 시장 동향, 경제 이론, 데이터 및 가격 변동을 기반으로 합니다. 거래자들 사이에서 점점 인기가 높아지고 있으며 금융 시장 내에서 보다 체계적이고 효율적인 거래가 가능해졌습니다.

수학적 모델 기반 전략의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 확률론적 포트폴리오 이론
• 상대적 차익거래
• 바닥 타이밍
• 신경망
• 델타 중립

거래량 가중 평균 가격(VWAP)

VWAP는 시장에 미치는 영향을 제한하면서 대량 주문을 실행하는 데 사용됩니다. 이는 거래자가 설정된 기간 동안 시장 VWAP에 가까운 가격을 달성하는 데 도움이 됩니다. 또한 거래 실행을 비교할 때 정기적으로 벤치마크로 사용됩니다.

볼륨 백분율(POV)

이 알고리즘 거래 전략은 거래 주문이 채워질 때까지 부분 주문을 보내도록 설정되었습니다. 이러한 주문은 시장에서 거래되는 양과 정의된 참여 비율에 따라 전송됩니다.

시간 가중 평균 가격(TWAP)

이 전략은 대규모 주문을 분할한 다음 결정된 소규모 주문을 시장에 동적으로 출시하는 데 사용됩니다. 이를 위해 시작 시간과 종료 시간 사이에 균등하게 분할된 시간 슬롯을 사용합니다. 시작 시간과 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하여 시장 영향을 제한하도록 설계되었습니다.

구현 부족

실시간 시장과의 거래를 통해 이 전략은 주문 실행 비용을 줄이고 실행 지연으로 인한 기회 비용을 활용할 수 있습니다. 주가가 불리하게 움직일 때는 목표 참여율을 감소시키고, 유리하게 움직일 때는 증가시킵니다.

알고리즘 거래 시간 척도

귀하의 목표와 특정 시장 상황에 따라 알고리즘 거래는 다양한 시간 규모에 걸쳐 운영될 수 있습니다. 이러한 유형의 거래에 대한 가장 일반적인 시간 척도는 다음과 같습니다.

• 고주파수 거래(HFT): 이는 매우 짧은 시간 내에 많은 수의 거래를 실행하는 것을 포함합니다.이는 소규모 시장의 비효율성을 활용하는 것을 목표로 합니다.

• 스윙 트레이딩: 가격 변동으로 이익을 얻기 위해 며칠 또는 몇 주 동안 포지션을 유지하는 트레이딩입니다.
• 일중 거래: 일중 거래자는 알고리즘을 사용하여 몇 초 만에 주문을 할 수 있습니다.주문을 실행하기 위해 시간 기반 시간 척도를 구현할 수도 있습니다.

선택한 시간 척도는 알고리즘 거래 시스템의 설계, 실행 및 수익성에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 위험 허용 범위와 특정 목표에 가장 적합한 시간 척도를 채택해야 합니다.

알고리즘 트레이딩의 예

추세추종 알고리즘 거래 전략의 예를 살펴보겠습니다.

• 알고리즘은 골든 크로스를 식별합니다. 이 이벤트는 50일 이동평균이 200일 이동평균을 넘어설 때 발생합니다.
• 매수 신호가 생성됩니다. 이는 알고리즘이 금융 상품에 대한 매수 주문을 실행한다는 의미입니다.
• 이동 평균은 알고리즘에 의해 계속 모니터링됩니다.
• 50일 이동평균선이 200일 이동평균선 아래로 떨어지면 매도 신호가 됩니다.
• 매도 주문이 실행되어 포지션이 청산됩니다.
• 이를 통해 알고리즘은 하락 추세 동안 손실을 방지하고 상승 추세 동안 이익을 포착할 수 있습니다.
• 이동 평균 크로스오버와 선택한 매개변수가 효과적이려면 매우 정확해야 합니다.

결론

알고리즘 트레이딩은 기술을 활용하여 의사 결정에서 인적 오류의 위험을 제거하고 전통적인 인적 트레이딩보다 더 높은 수익 수준을 생성할 수 있는 트레이딩 시스템을 만듭니다. 알고리즘을 프로그래밍하려면 약간의 기술적 전문 지식이 필요하지만 대신 사용할 수 있는 사전 제작된 도구가 많이 있습니다.

자동화된 시스템을 사용한다고 해서 전략 계획과 신중한 의사 결정의 중요성이 부정되는 것은 아닙니다. 트레이더는 자신의 위험 성향, 재무 목표 및 참여하고 있는 시장의 미묘한 차이를 명확하게 이해해야 합니다.

알고리즘 거래는 금융 시장의 지형을 재편한 강력한 도구입니다. 자신만의 알고리즘을 만들거나 미리 만들어진 도구를 활용하기로 선택하든, 알고 트레이딩의 이점과 위험, 그리고 이것이 귀하의 광범위한 트레이딩 전략에 어떻게 적용되는지에 대한 포괄적인 이해를 바탕으로 접근하는 것이 중요합니다.