- 알고리즘 매매의 비중과 중요성
- 개인 투자자의 기술적 한계점
- 한국의 알고리즘 매매 비율과 업계 규모
- 퀀트 비즈니스의 자본 집약성
- 알고리즘의 우월성을 인정해야 하는 이유
- 알고리즘의 발전과 효과
- 알고리즘 매매의 가능성과 평가 방법
알고리즘 매매의 급성장
알고리즘 매매는 주식시장에서 점차 중요한 위치를 차지하고 있습니다.
많은 개인 투자자들은 퀀트, 초고빈도 매매, 알고리즘 매매 등을 다른 세상의 이야기로 여기곤 합니다. 하지만 이미 미국 주식시장에서 알고리즘 매매의 비중은 상당히 높습니다. 알고리즘 매매가 차지하는 비율은 어느 정도일까요?
무려 80% 이상의 거래량이 알고리즘을 통해 체결된다고 합니다.
사실 이렇게 많은 비중일줄은 필자도 처음 듣고 깜짝 놀랐었습니다.
이렇게 많은 비중이 알고리즘에 의해 이루어진다면 전략이 국내시장과는 괴리가 있을수 있다는 생각부터 들었기 때문입니다.
이 부분은 다음연재에서 자세히 다루어볼 예정이며 일단은 알고리즘 매매가 시장에서 어떤 포지션을 취하고 있는지부터 알아보겠습니다.
그렇게 많은 비중을 차지하는 매매빈도중 많은 수는 단순 체결 알고리즘으로 이루어져 있지만, 이러한 수치는 알고리즘 매매가 주식시장에서 얼마나 중요한 위치를 차지하고 있는지를 명확하게 보여줍니다.
개인 투자자의 기술적 한계점은 넘쳐난다
개인 투자자들은 주식 차트를 분석하고 기억 속 패턴을 더듬어 마우스를 클릭하는 것으로 매매를 진행하는 경우가 많습니다.
그러나 이렇게 매매를 진행하는 것과 알고리즘 매매는 완전히 다른 레벨의 게임입니다. 이런 손매매를 룰베이스 알고리즘매매 모델이라 칭하며 마케팅하는 업체와 전문가 아닌 사짜들도 넘쳐나는 것이 현실입니다.
제도권이라고 모두 믿을수도 없습니다. 필요이상의 과최적 모델을 신기에 가까운 모델로 과장하는 경우를 필자는 수없이 봐왔습니다. 상황을 예시로 들어보겠습니다.
A라는 사람은 통계를 바탕으로 한 각종 인디케이터를 활용하며 B라는 사람은 거래량을 실시간 데이터로 받아가며 예측모델까지 활용하고 C라는 사람은 막대한 자금을 소유하여 흐름을 이끌어가며 나는 할수 있는것이라곤 차트만 보고 느낌적인 느낌(?)으로 매매를 합니다.
이 결과는 어떨까요??? 불행히도 이것이 현실입니다.
한국의 알고리즘 매매 비율과 업계 규모
물론 미국 시장과 한국 시장의 알고리즘 매매 비율은 다소 차이가 있습니다. 한국의 중권업계는 미국에 비해 몇 년 뒤처져 있다고 해야 합니다.
이는 어쩔 수 없는 일이며, 국내 10대 증권사들의 시가총액을 모두 합쳐도 미국의 JP모간체이스(J.P. Morgan Chase)의 시가총액의 10%에도 미치지 못한다는 사실을 알 수 있습니다.
증권업계와 운용업계의 규모 차이는 거의 100배에 이릅니다. 대규모 쇼핑몰과 동네 마트의 차이라해도 지나치지 않습니다.
퀀트 비즈니스의 자본 집약성
퀀트 비즈니스는 금융업 중에서도 자본 집약적인 분야입니다.
미국의 Citadel이나 DRW와 같은 트레이딩 회사들은 초고빈도 매매를 위해 뉴욕거래소 서버가 있는 뉴저지부터 시카고옵션거래소까지 전용선을 설치했으며, 극초단파 시설을 설치하기 위해 경유지에 있는 빌딩을 매수하기도 했습니다.
또한, 퀀트 중장기 투자 분야에서도 프린스턴대의 천체물리학 박사를 고용하고 매우 높은 보수를 지급해 팀을 유지하는 등 자본 집약적인 측면을 가지고 있습니다.
이러한 자본 집약적인 특성 때문에 작은 규모의 시장에서는 퀀트 업계가 자생하기 어렵습니다. 따라서 현재 한국에서는 미국의 퀀트 업계와 같은 산업이 아직까지 자생하지 못하고 있는 것입니다.
알고리즘의 우월성을 인정해야한다.
알고리즘은 사람에 비해 우월한 성능과 장점을 가지고 있습니다.
컴퓨터는 데이터를 활용하여 기술적 지표를 통계적으로 대규모로 검증하는 것이 가능합니다. 또한, 알고리즘은 파라미터를 훨씬 더 최적화할 수 있습니다.
예를 들어 이동평균선을 사용하는 경우, 과거 25일을 평균하는지 100일을 평균하는지에 따라 다른 결과를 도출할 수 있습니다. 이와 같은 파라미터 조정은 사람에게는 매우 어려운 작업이지만, 알고리즘은 이를 쉽게 수행할 수 있습니다.
또한, 알고리즘은 사람의 편향이 들어간 기술적 지표와는 달리 순수한 패턴을 추출할 수 있습니다.
기술적 지표는 사람이 주식시장의 패턴을 파악하기 위해 고안한 계산식입니다. 따라서 사람의 편향이 반영될 수 있습니다.
하지만 알고리즘은 미가공된 데이터에서 순수한 패턴을 추출할 수 있습니다.
알고리즘의 발전과 효과
최근 몇 년 동안 데이터 과학 분야에서는 놀라운 발전이 이루어졌습니다. 예를 들어 알파고는 이세돌과의 바둑 대결에서 승리하며 주목을 받았고, 이미지넷이라는 데이터 세트에서 사물을 판별하는 능력도 크게 향상되었습니다.
또한, 자율주행 자동차의 상용화가 점점 현실성을 갖추고 있습니다.
이러한 혁신의 핵심에는 딥러닝이라는 자유도가 높은 알고리즘이 있습니다. 딥러닝은 다른 알고리즘들에 비해 월등한 성과를 내는데, 그 이유는 인간이 직접 선택하는 설명 변수들을 알고리즘이 자동으로 추출할 수 있기 때문입니다.
알고리즘의 우월성은 다양한 측면에서 확인할 수 있습니다.
그러나 개인 투자자들은 여전히 차트 매매에 의존하며 옛 방식의 투자 방식을 고수하는 경향이 있습니다.
주식시장에서는 기술과 지식이 끊임없이 발전해왔지만, 개인 투자자들의 인식은 변하지 않는 경우가 많습니다.
이는 복권에 당첨된 사람이 당첨 사실을 인증해도 복권 구매가 확률적 우위를 가진 행동이 되지 않는 것과 비슷합니다.
개인적인 에피소드보다는 전체 모집단에서의 수익률을 고려하여 알고리즘 매매의 가능성을 평가해야 합니다.
! 보고서의 내용은 투자판단의 참고사항이며, 본 내용에 의한 투자결과에 대해 바투가와 작성 필진은 법적 책임을 지지 않습니다
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