투자자를 포함한 많은 사람들이 그 어느 때보다 컴퓨터와 기술에 의존하고 있습니다. 알고리즘 거래의 도움으로 점점 더 많은 투자자들이 최적의 시장 환경이라고 믿는 것을 활용하여 훨씬 더 부자가 되고 있습니다.
흔히 알고 트레이딩으로 알려진 알고리즘 트레이딩은 복잡한 수학적 모델과 공식을 사용하여 고속의 자동화된 금융 거래를 수행하는 일종의 주식 거래입니다.
수익을 극대화하기 위해 가능한 한 빨리 특정 재무 전략을 실행하도록 투자자를 지원하는 것을 목표로 합니다. 알고리즘 거래에는 상당한 이점이 있지만 고려해야 할 특정 위험도 있습니다.
알고 거래에 대해 알아야 할 모든 것을 알아 보려면 계속 읽으십시오.
알고리즘 트레이딩이란?
알고리즘 거래는 복잡한 수학적 도구를 사용하여 거래자가 금융 시장에서 거래 결정을 내리는 데 도움을 주는 거래 기술입니다. 이러한 종류의 시스템에서는 인간 트레이더의 참여 필요성이 최소화되어 매우 빠른 의사 결정이 가능합니다. 이를 통해 알고리즘은 인간 거래자가 보기 훨씬 전에 시장에서 발생하는 모든 수익 창출 기회를 활용할 수 있습니다.
대형 기관 투자자들은 엄청난 양의 주식을 거래하기 때문에 알고리즘 거래를 광범위하게 사용합니다. 알고 트레이딩, 블랙박스 트레이딩 및 기타 유사한 타이틀로도 알려져 있으며 기술에 크게 의존하고 있습니다. 지난 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다.
알고리즘 트레이딩(algo-trading이라고도 함)은 컴퓨터로 실행되는 수학적 모델을 사용하여 인간의 상호 작용을 사용하지 않고 사전 정의된 기준에 따라 주문을 실행하는 관행입니다. 알고리즘 거래는 투자 은행과 같은 주요 금융 기관에서 처음 채택되었지만 최근에서야 일반 거래자에게 제공되었습니다.
연혁
1980년대 후반과 1990년대에는 완전한 전자 실행 및 유사한 전자 통신 네트워크를 갖춘 금융 시장이 등장했습니다. 미국에서는 최소 틱 크기를 1달러의 16/0.0625(US$0.01)에서 주당 US$XNUMX로 줄인 십진법이 입찰가와 제안가 사이에 더 작은 차이를 허용함으로써 시장 미세 구조를 변경함으로써 알고리즘 거래를 장려했을 수 있습니다. 시장 조성자 거래 우위 및 시장 유동성 증가.
1998년까지 미국(US)의 증권 거래 위원회(SEC)는 전자 거래를 허용하여 전산화된 고주파 거래의 문을 열었습니다. HFT는 사람보다 1000배 빠르게 트랜잭션을 실행할 수 있습니다. 그 이후로 초단타매매(HFT)가 인기를 끌었습니다.
어떻게 진행합니까?
특정 프로세스를 수행하기 위한 특정 규칙의 방법 또는 모음을 알고리즘이라고 합니다. 알고리즘 거래는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 주식 가격 및 시장 상황과 같은 미리 정의된 매개 변수 집합에 따라 높은 비율과 거래량으로 거래를 실행합니다.
예를 들어 거래자는 특정 주식이 지정된 가격에 도달하거나 하락할 때 주문을 신속하게 실행하기 위해 알고리즘 거래를 사용할 수 있습니다. 이러한 상황에 따라 알고리즘은 매수 또는 매도할 주식 수를 결정할 수 있습니다. 프로그램이 실행될 때마다 거래자는 미리 정의된 기준이 충족되면 거래가 자동으로 실행된다는 것을 알고 편안히 앉아 휴식을 취할 수 있습니다.
알고리즘 트레이딩 전략
알고리즘 거래 전략은 가장 수익성이 높은 알고리즘 거래를 수행하기 위한 몇 가지 방법입니다. 각 전략은 다르지만 알고 거래를 수행하는 메커니즘은 일관성을 유지합니다. 각 경로는 거래소에서 실제 시장 데이터 스트림을 수신한 다음 미리 정의된 규칙 또는 논리 블록을 사용하여 거래 주문을 생성하도록 구성됩니다. 거래 주문에는 정렬, 측면 및 금액과 같은 모든 특성이 포함됩니다.
각 전략은 미리 결정된 방식으로 작동하여 거래자에게 거래를 위한 정확한 알고리즘 실행을 제공합니다. 더 나은 이해를 위해 다음 인기 있는 방법 목록과 해당 설명을 검토하십시오.
- 재정 거래 전략
- 통계 전략
- 시장 조성 전략
- 감정 기반 거래 전략
- 모멘텀 전략
- 기계 학습 무역 전략
재정 거래 전략
이 접근 방식은 서로 다른 두 시장에서 금융 상품 또는 자산의 잘못된 가격 책정을 활용하는 것을 수반합니다. 한 시장에서는 같은 가격으로 거래되지만 다른 시장에서는 훨씬 더 높은 가격으로 거래되는 자산이 차익 거래 전략의 한 예입니다. 결과적으로 더 낮은 가격에 항목을 구입했다면 이제 시장에서 더 높은 가격에 판매할 수 있습니다.
이런 식으로 위험을 감수하지 않고 수익을 낼 수 있습니다. 결과적으로 이것은 가격 차이로 인한 위험 없이 이익을 위해 동시에 하나의 자산에 대해 수많은 트랜잭션을 실행하는 시나리오입니다.
통계 전략
평균 회귀 가설을 기반으로 하는 통계적 차익 거래 기법은 일반적으로 쌍으로 사용됩니다. 이러한 방법은 예상 가치를 기반으로 하나 이상의 자산의 통계적 가격 책정 오류로 인한 이익을 예상합니다.
페어 트레이딩(Pair trading)은 통계적 차익거래(Statistical Arbitrage)의 한 예로서, 두 개의 공동 통합 주식 가격 사이의 비율 또는 스프레드를 살펴봅니다. 스프레드의 가치가 예상 범위를 초과하면 스프레드가 정상 수준으로 돌아올 것이라고 믿고 실적이 저조한 주식을 매수하고 우수한 주식을 매도합니다. 통계 차익 거래는 다양한 변수를 기반으로 분류되고 분석 및 실행과 관련하여 완전히 자동화될 수 있는 포트폴리오의 XNUMX개 이상의 주식과 함께 작동할 수 있습니다.
시장 조성 전략
이 기술은 시장 유동성 증가에 기여합니다. 종종 큰 기관인 마켓 메이커는 엄청난 양의 구매 및 판매 거래 주문을 가능하게 합니다. 시장 조성자가 주요 기관인 이유는 관련 증권이 엄청나게 많기 때문입니다. 결과적으로 개별 중개자는 필요한 양을 촉진하지 못할 수 있습니다.
이 과정에서 시장 조성자는 특정 기업의 주식을 사고파는 것입니다. 각 마켓 메이커의 업무에는 특정 수의 주식에 대한 매수 및 매도 가격을 표시하는 것이 포함됩니다. 구매자가 주문을 하면 시장 조성자는 자신의 비축 주식을 매도하여 주문을 이행합니다. 결과적으로 금융 시장은 유동성이 유지되어 투자자와 트레이더가 보다 쉽게 매매할 수 있습니다. 이것은 충분한 거래를 보장하는 시장 조성자의 중요성을 요약합니다.
감정 기반 거래 전략
정서 거래 기법은 시장이 강세인지 약세인지에 따라 시장에서 포지션을 취하는 것입니다. 이 거래 기법은 모멘텀 기반일 수 있습니다. 즉, 시장이 강세이면 고가에 투자하고 고가에 매도하고, 시장이 약세이면 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
정서 거래 기술은 역설적이거나 평균 회귀적일 수도 있습니다. 즉, 시장 정서에 반대됩니다. 역발상은 보안과 관련하여 특정 군중 행동이 있을 때 악용할 수 있는 잘못된 가격 책정(이미 널리 퍼진 보안 상승을 과도하게 책정함)을 낳고 큰 강세가 시정 또는 악덕으로 인해 보안 가격 하락으로 이어진다는 개념에서 이익을 얻습니다. 반대.
모멘텀 전략
이러한 방법은 시장의 추세를 분석하여 시장 변동으로부터 이익을 얻습니다. 결과적으로 주식 투자를 수익성있게 만들기 위해 고가에 사서 고가에 팔려고 시도합니다. 가치 투자에 관해서는 그것에서 벗어날 때마다 평균 또는 평균으로 돌아가려고 시도합니다.
모멘텀 투자는 평균 회귀가 나타나기 전에 발생하기 때문에 이 기간 동안 발생합니다. 모멘텀은 가격이 평균에서 벗어나는 동안 시장의 다른 거래자들이 내리는 감정적 판단이 많기 때문에 작동합니다. 결과적으로 타인의 행동 편향과 정서적 오류로 인해 혜택이 발생합니다.
여기서 한 가지 주의할 점은 추세가 모멘텀 이득을 빠르게 역전시키고 파괴하여 이러한 방법을 극도로 불안정하게 만들 수 있다는 것입니다. 결과적으로 손실을 방지하기 위해 구매 및 판매를 적절하게 배열하는 것이 중요합니다. 이는 투자를 올바르게 모니터링하고 잘못된 가격 변동으로부터 보호하기 위한 조치를 취할 수 있는 적절한 위험 관리 전략을 사용하여 달성할 수 있습니다.
기계 학습 거래 전략
기계 학습 컴퓨터 시스템이 시장 데이터를 기반으로 거래 선택을 하기 위해 사용하는 알고리즘 및 특정 패턴 집합에 대한 연구를 말합니다. 이 용어는 "패턴 인식"의 과학에서 파생되었으며 컴퓨터가 명시적으로 가르치지 않고 학습한다는 사실을 강조합니다.
인간이 소프트웨어를 생성/초기화한 다음 AI에 달려 있다는 점에 유의하십시오(인공 지능) 시간이 지남에 따라 자체적으로 개선됩니다. 결과적으로 사람의 개입이 항상 필요합니다. 여기서 장점은 기계 학습 기반 모델이 방대한 양의 데이터를 빠른 속도로 평가하고 자체 개선에 관여한다는 것입니다.
기술 요구 사항
컴퓨터 프로그램을 사용하여 접근 방식을 구현한 후 백테스팅을 수행하는 것은 알고리즘 트레이딩의 마지막 단계입니다(과거 주식 시장 성과의 과거 기간에 대해 알고리즘을 사용하여 수익성이 있었는지 확인).
목표는 설명된 방법을 주문할 수 있는 거래 계정에 대한 액세스를 포함하는 통합 자동화 작업으로 변환하는 것입니다. 알고리즘 거래를 위해서는 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
- 고용된 개발자 또는 기성품 거래 소프트웨어는 필요한 거래 계획을 만들기 위한 모든 옵션입니다.
- 알고리즘이 잠재적인 주문 배치 기회를 모니터링하는 시장 데이터 스트림에 대한 액세스.
- 주문을 위한 거래 시스템 및 인터넷 연결에 대한 접근성.
- 시스템이 생성된 후 실제 거래소에서 프로덕션에 투입되기 전에 시스템을 백테스트할 수 있는 기능 및 인프라.
- 복잡한 알고리즘 규칙을 기반으로 과거 데이터를 백테스팅에 사용할 수 있습니다.
최고의 알고리즘 트레이딩 플랫폼
1. 알고트레이더
블록체인 기술은 금융 시장과 고객의 요구를 변화시키고 있습니다. 기관급 거래 플랫폼을 통해 은행, 임의 및 양적 펀드는 디지털 및 암호화 자산의 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다.
그들은 시장 전체 실행 연결을 통해 유동성 조각 모음을 통해 고객에게 최고의 실행을 제공합니다. 알고트레이더는 주요 수탁 및 핵심 뱅킹 제공업체와의 원활한 인터페이스 덕분에 기관 거래 및 실행 인프라는 물론 디지털 및 기존 자산에 대한 포트폴리오 관리 분야의 시장 리더입니다.
2. 쿠안츠
Kuants는 인도 최초이자 유일한 금융 기술 기업입니다. 주식 거래 플랫폼, 개인 및 기관 고객에게 거래 및 투자 전략의 개발 및 자동화를 제공합니다.
Kuants는 주식 거래자와 투자자가 몇 분 만에 거래 방법을 구축하고 구현할 수 있는 표현 기반 구조와 쉬운 클릭으로 거래 전략을 개발하기 위한 완전한 백테스팅 시스템을 제공합니다.
3. 알고불스
즉시 사용 가능한 주식 시장 정보뿐만 아니라 완전히 자동화된 알고리즘 거래를 제공하는 거래 플랫폼 제공업체입니다. 이 회사의 기술은 완전 자동화되고 운영자 개입이 없는 체계적인 알고리즘 거래를 제공하여 전략가와 거래자가 냉정한 자동 거래를 수행할 수 있도록 합니다.
장점
- 증가 된 속도: 알고 거래의 주요 이점 중 하나는 제공되는 속도가 빨라진다는 것입니다. 알고리즘은 광범위한 특성 및 기술 지표를 순식간에 분석하고 트랜잭션을 즉시 실행할 수 있습니다. 가격 변동이 발생하는 즉시 트레이더가 포착할 수 있으므로 향상된 속도는 매우 중요합니다.
- 정확도 향상: 알고 트레이딩의 또 다른 중요한 장점은 인간의 개입이 덜 필요하다는 것입니다. 이렇게 하면 실수할 가능성이 크게 줄어듭니다. 알고리즘은 확인 및 재확인되며 인적 오류는 알고리즘에 영향을 미치지 않습니다. 트레이더가 실수를 하고 기술 지표를 잘못 평가하는 것을 생각할 수 있습니다. 그러나 이상적인 상황에서 컴퓨터 알고리즘은 그러한 오류를 만들지 않습니다. 결과적으로 거래가 정확하게 수행됩니다.
- 비용 절감: 알고 트레이딩을 통해 단기간에 많은 양의 거래를 체결할 수 있습니다. 결과적으로 수많은 거래가 성사되고 거래 비용이 감소합니다.
- 자산 선택 프로세스 자동화: 전반적으로 알고 거래의 도움으로 자산 선택, 주문 실행, 입출금이 보다 체계적으로 이루어집니다. 지침을 수행하기 위한 단계별 절차로 이어집니다. 이로 인해 거래가 훨씬 더 객관적이고 단순화됩니다.
- 백테스팅 기능: 새로운 알고리즘은 초기에 과거 데이터를 사용하여 백테스트됩니다. 이는 계획이 효과적인지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 전략은 거래자의 요구를 충족시키기 위해 백 테스트 결과에 따라 변경되고 미세 조정될 수 있습니다. 접근 방식은 실행 가능하며 모든 법률은 절대적이며 해석할 수 없습니다.
단점
- 기술 의존도: 알고 거래의 주요 단점은 기술에 대한 의존도입니다. 많은 상황에서 거래 주문은 서버가 아닌 컴퓨터에 저장됩니다. 이는 인터넷 연결이 실패하면 주문이 실행되지 않음을 의미합니다. 이것은 전체 알고 거래 개념을 약화시킵니다. 그러한 경우 거래자는 기회를 놓치고 돈을 잃을 위험이 있습니다. 알고 거래에는 심각한 시스템적 문제가 있으며, 이는 전체 시장의 대규모 플래시 붕괴를 초래할 수 있습니다.
- 리소스 요구 사항: 알고 트레이딩은 거래 비용을 줄이는 데 도움이 되지만 상당한 비용이 추가됩니다. 트레이더는 고급 리소스를 갖추고 서버에 액세스할 수 있어야 하며 값비싼 기술을 사용하는 알고리즘을 구축해야 합니다. 또 다른 중요한 비용은 일중 전략 수립에 도움이 되는 데이터 피드 비용입니다.
- 프로그래밍 프로세스 이해: 알고 거래는 거래자의 알고리즘 개발이 필요합니다. 모든 투자자가 기술적으로 정통한 것은 아닙니다. 결과적으로 그들은 새로운 프로세스를 배우거나 누군가를 고용해야 할 수도 있습니다. 기술적 지식이 필요하기 때문에 알고 거래는 대중에게 매우 복잡합니다.
- 알고리즘은 수명이 매우 짧습니다.: 알고리즘의 거의 98%는 수명이 매우 짧습니다. 그들은 적합할 때까지 일하다가 급변하는 시장에서 갑자기 일을 멈춥니다. 결과적으로 수리하거나 재건해야 합니다. 알고리즘 및 전략 개발은 지속적인 모니터링, 개선 및 재발명을 포함하는 지속적인 프로세스입니다.
- 지속적인 모니터링 필요: 알고 거래의 이상적인 그림은 알고리즘이 미리 프로그래밍되어 있고 거래자가 오랜 시간 동안 컴퓨터에서 떨어져 있을 수 있다는 것입니다. 그러나 그렇지 않습니다. 거래자는 연결, 정전 등과 같은 기계적 문제가 있는지 시스템을 계속 확인해야 합니다.
결론
알고 트레이딩은 기술이 중요한 역할을 하는 매우 경쟁적인 분야입니다. 알고리즘 거래 시스템의 도움으로 거래 활동이 더 빠르게 증가합니다. 그러나 그것은 전적으로 기술에 의존합니다.
여러 가지 장점이 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 금융 상품 구매 및 판매에 대한 선택을 하기 전에 알고 거래 기술과 인간의 의사 결정을 결합하는 것이 가장 좋습니다.
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