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이번 블로그는 제가 지금 만들고 있는 퀀트 시스템인 runon의 방향성 입니다.
직접 개발하고 시스템을 돌려보면서 느낀 내용들도 포함되어 있어서 다른 사람들과 다른 의견일 수 있습니다.

퀀트시스템을 만드는 이유

퀀트는 과거 기술적분석을 활용하는 시스템트레이딩에서 사람이 보고 판단할 수 있는 모든데이터를 수학적으로 풀어내는 방향으로 변하고 있습니다. 당장에는 시장의 비효율을 찾는 속도와 그에 따른 전략을 구성하는 시간이 트레이더가 빠를 수 있어도 점점 퀀트 시스템을 응용하는쪽이 더 빨라질 수 있습니다.

투자의 이점

각 국의 신용화폐는 무한이 팽창합니다. 팽창한 금액은 인플레이션을 불러오고, 기업은 같은 수익을 내도 인플레이션으로인해 매출과 수익금액이 상승합니다.
매출과 수익금액이 상승하면 주식가격은 상승하고 투자자는 시장에서 살아남기만 한다면 시장의 팽창분에 따른 이익을 나눠가질 수 있습니다.
시장에 상장한 많은 기업은 매출과 수익성이 유지될 수 있는 기반의 초기투자와 시스템이 갖추어진 기업이 많습니다.

투자를 하지 않는것에 대한 리스크

화폐가치의 훼손속도보다 은행의 이자율이 항상 높다면 투자하지않고 은행에 예금하는것이 좋을 수 있습니다.
하지만 역사적으로 그러하지 못했고, 자산운용을 하지 않는다면 현금에 가치는 점차 낮아졌습니다.
각 국가의 사례를 보면 높은 인플레이션은 주기적으로 일어나고 낮은 확률이지만 하이퍼 인플레이션도 역사적으로 일어났습니다. 하이퍼 인플레이션이 일어나면 지금 현금의 가치는 0에 수렴하고 자산만 가치를 인정받습니다.

생명순환 사이클

사업이 사양되어서 망하는 사업이 있다면 새로 등장해서 점점 팽창하는 사업도 있습니다. 망하는 사업에 투자된 금액을 점점 줄여가고 그 금액이 점차 팽창하는 사업으로 이동시키는 것이 중요합니다.

데이터의 중요성

퀀트 시장은 과거에 시스템 트레이딩이라고 불리던 알고리즘 중심의 시장에서 데이터 중심의 시장으로 중요도가 변하고 있습니다.

알고리즘 중심의시장

시계열 가격정보화 거래량을 활용한 기존의 기술적분석

데이터 중심의 시장

아직 시장에 효율화 되지않은 대체(대안) 데이터, 매크로, 기존의 시계열 가격정보를 같이 활용하는 분석

데이터 중심 시장의 예

2024년 최고의 성적을 올린 시타델은 멀티너티브(대체) 데이터를 활용하였습니다. 예를 들어 소매업체 POS(판매 시점 정보 관리) 데이터와 위성 이미지를 사용한 위치 정보, 소셜미디어에 올라온 글 등을 데이터화해 투자대상 기업 실적과 원자재 시세를 전망하는데 활용하는 방법

수익률과 수익금. 자산분배가 필요한 이유

투자 금액이 크지 않다면, 내 금액이 시장의 효율화를 촉진시키지는 않을 가능성이 높습니다. 하지만 이론이 유명해지고. 많은 자산을 운용한다면 하나의 종목은 그 자산을 감당할 수없고, 효율화를 촉진시켜 전략의 수명이 줄어들게 만듭니다.
각 종목과 전략마다 수용할 수 있는 금액은 정확하게 구하기는 어렵지만 존재합니다.

수익률이 낮아도 운용자산이 많으면 고민할 수 있는 수익 수단

내 자산이 1억이고 내전략은 1억까지 운용할 수 있는 전략, 기대수익률이 50%라면 , 전략의 1년 기대 수익금은 5천만원 입니다. 내전략이 5천억을 운용해도 무리가 없는 전략이고 1년 기대수익률이 15%면 1년 기대수익금은 750억입니다.

자산이 충분치 않아도 자산운용사업을 하고 운용보수 2%를 책정한다면, 사업 수익성은 100억이 되고, 인건비, 데이터비용을 제외해서 70억의 이익이 남는다면 회사의 이익성으로인해 700억 이상의 가치를 받는 회사로 평가될 수 있을 것 입니다.

효율화의 속도를 늦추는 조건.

매매 판단에 도움이 되는 데이터가 다른 사람이 쉽게 사용할 수 없는 데이터. 나는 저렴한 비용으로 이용할 수 있는 데이터이지만 다른사람은 데이터 이용료에 큰 비용을 지불해야하고, 그 금액이 투자의 의미를 상실할 때.

트레이딩 시장의 특성

효율화

과거에 너무 잘 맞는 과적합 된 전략은 이미 시장에 효율화 되어서 미래에는 통하지 않을 전략일 가능성이 높습니다.
10000원의 가치를 하는 상품이 5000~15000 원의 가격사이에서 존재한다면 수수료,세금,슬리피지를 제외하고도 수익을 기대할 수 있습니다. 단 이갭이 점점 줄어들어 9999 ~ 10001 이라면 수수료와 술라파지 세금을 제외하면 손실입니다.

벡테스팅에서 봐야하는것.

효율화의 이유로 벡테스팅에서 주요 봐야할건 손익비, MDD(최대손실율), 리스크 관리 위주의 기능이어야 하고, 너무 높은 수익률이 벡테스팅상에서 보인다면 그건 과적합 되어 미래에 통하지 않을 확률이 높습니다
즉 위험구간을 얼마나 잘 방어했는지, 손익비가 수수료와 슬리피지를 지불하고도 괜찮은 수익성인지, 과거의 과적합이나 이미 효율화된 적략이 아닌지를 고민해야 합니다.
전 가장 중요한건 위험구간의 방어로 보고 있습니다. 한번의 실패로 자산이 0에 수렴한다면 그전략은 기대수익이 줄여서라도 리스크 관리쪽에 신경을 써야하는 전략이라고 생각합니다.

전략을 만든다는건

지금의 상황에서 아직 시장에 효율화 되어있지않아서 수익을 기대할 수 있는 방향을 수학적 공식으로 풀어낸것.

리스크 관리를 한다는건

시장은 계속 팽창하기때문에 시장에 계속 참여한다면 수익은 올라야 합니다. 하지만 시장은 크게 주저않는 순간이 오는데 레버리지를 사용햇다면 파산하여 자산이 0이될 수 있습니다. 이를 방어하고 피해서 살아남는 것 입니다.
즉 손실을 볼때 의 손실을 줄이고 살아남는 것 입니다.

머신러닝

머신러닝을 활용하면 과적합될 확률이 높고, 과거의 전략은 효율화 되어서 통하지 않을 확률이 높다는것을 생각하고 활용할 수 있는 부분만 활용해야 할 것으로 보입니다. 활용할 수 있는 예상범위는 리벨런싱, 리스크 관리등으로 생각됩니다.

고빈도 매매

매매 횟수가 많을 수록 수수료, 세금, 슬리피지로 인해 손익비가 좋지 않은 경우가 많습니다. 고빈도 매매로 갈수록 전략의 수명이 짧아져서, 전략 수정을 위한 개입이 더 자주 일어나기 때문에 고빈도 매매를 먼저 연구하는건 개발비용상 좋지 않습니다.
제품의 완성도가 충분히 높아져서 고빈도 매매에서 소모되는 인력의 시간이 최소한이 되었을때 연구하는게 좋습니다.

전략의 수명과 전략저장

전략의 많은 사람이 알게 될 수록, 사용방법이 쉬울 수록, 자산의 규모가 클수록 시장에 효율화 되는속도가 빨라져서 수명이 짧아지는 특징이 있습니다.
이때문에 노력으로 만들어진 전략이 제품 제공사의 서버에 저장된다면 그러한 제품은 피해야 합니다. 이는 내가 전략을 만들기 위해 들인 시간과 비용을 제품제공사에 나누는 꼴 입니다.

리스크관리

리스크관리는 시스템을 활용하는 최고의 장점중 하나입니다. 전문 트레이더보다 대응 속도는 느릴 수 있지만 감정적이지 않기때문에 리스크관리는 더 잘 합니다.
대응 속도는 전략수정이 필요한 경우가 발생하면 시스템보다 트레이더가 아직은 유리합니다. 이미 정해진 대응방향으로만 하고 예상치 못한 경우에는 더 적잘한 대응을 못하는 경우는 존재할 수 있습니다.
리벨런싱, 햇징, 분할매수 분할매도 등의 리스크 관리가 잘 구현 되어야 합니다.

이상적인 시스템, 개발목표

개인적으로는 데이터 기반의 인프라가 잘 갖추어진 플랫폼이 미래에도 살아남을 것으로 예상합니다. 앞단의 데이터 구조 설계와 분석기반이 잘 갖추어져 있어야 하고, 다양한 데이터를 확보 및 분석에서 활용 가능해야 합니다.
어떠한 데이터가 데이터 구조내에 추가되어도 연관분석이 가능해야 하며, 이러한 방식의 데이터는 빅데이터이기 때문에 관련 구조 설계가 되어야 빠른 분석이 가능할 것으로 생각됩니다.
전략을 짜는데 들어가는 시간과 노력이 점차 줄어드는것, 더 나아가서는 데이터가 계속 추가되어도 활용해서 분석하고, 알아서 전략을 만드는것을 목표로 합니다.
시장에 효율화 되지않은 부분을 찾는속도가 점점 빨라지고, 그게 점차 자동화 되는것. 쉽게 효율화 되지 못하는 데이터를 사용하고 그사용비용을 줄이는것 입니다.

투자를 하기 전에

투자를 잘하기 위해 가치투자를하고, 퀀트를하고, 직접 트레이딩을하는 과정은 절대 쉽지 않습니다. 가치투자자는 좋은기업을 찾고 분석하는 시간이들어가고, 저같이 퀀트를 하는사람은 하루에 수백~ 수천라인의 코딩을 몇년동안해도 명확한 그 끝이보이지 않습니다.
직접 트레이딩을 하는사람도 매일 트레이딩에 쓰는 시간과 스트레스가 큰걸로 알고 있습니다. 투자하기전에 노력의 과정이 큰것을, 리스크 관리 없이 단기적으로 큰 금액을 번 방식은 계속되면 0 에 수렴한다는건 꼭 알아야 합니다.

투자가 준비되어 있지 않을 때

준비되지 않으면 수익을 내기 어렵습니다.. 준비가 되어 있지 않으면 아무런 투자도 하지 않고 준비를 하는 것이 가장 좋겠지만, 인플레이션에 대한 공포가 있을때만 아래 방법이 좋을것 같습니다.
대부분 투자자는 S&P500 의 시장수익률 보다 높은 수익률이 아니고, 이는 전문 펀드매니저도 마찬가지 입니다.
전략이 수립되지 않으면 적립식 투자로 S&P500을 적립식으로 모아가는것이 좋을 수 있습니다. 편입, 퇴출이 일어나면서 망하는기업은 퇴출되고 성정하는 기업은 편입됩니다.
액티브 펀드의 70%는 S&P500 지수보다 못한 성적을 보였습니다. 2001~ 2016의 장기 성적으로보면 액티브 펀드의 90%는 시장수익률보다 높지 않았습니다.
(액티브 펀드는 전문 펀드매니저가 운용하는 펀드입니다.)
그만큼 시장 수익 보다 초과 수익을 얻기는 어렵습니다.
시스템 없이도 위에 적은 내용들이 실현 가능하다면 투자할 준비가 되었다고 생각하지만, 그렇지 않으면 그 준비를 하는게 좋다고 생각합니다.