알고리즘 트레이딩이란? 기본 개념, 장단점

알고리즘 및 자동 거래라고도 하는 알고리즘 거래는 수동 거래의 필요성을 없애기 위해 사전 프로그래밍된 주문을 실행하는 방법입니다. 그 전략에는 수학적 모델과 차익 거래 기회가 포함됩니다.

그러나 알고리즘 거래는 무엇을 위해 사용되며 어떻게 이점을 얻을 수 있습니까? 알아 보려면 계속 읽으십시오.

간단히 말해서 알고리즘 거래

알고 거래는 이미 설정된 조건이나 입력에 따라 거래를 자동으로 수행하는 컴퓨터 프로그램을 기반으로 합니다. 이러한 조건은 가격, 시기, 수량 등을 기준으로 할 수 있습니다.

이러한 유형의 거래는 거래자가 충동에 따라 행동하는 것을 막고 매수 및 매도 주문이 신속하게 수행되도록 하기 위한 것입니다. 특히 기관투자가와 증권사는 비용을 낮추기 위해 이런 거래를 한다. 그러나 알고리즘 거래는 관련 시장 지식과 경험을 보유한 모든 사람에게 적합합니다.

알고리즘 거래는 어떻게 작동합니까?

기본적으로 투자자 또는 거래자는 특정 시장 조건이 충족될 때 실행되도록 주문을 사전 프로그래밍합니다. 이러한 관행은 인적 오류의 여지를 없애고 그 사람을 대신하여 거래를 실행합니다.

이제 구체적인 내용으로 들어가 보겠습니다.

기본 알고리즘 요구 사항

이 관행의 다른 이름인 블랙박스 거래를 시작하려면 다음 알고리즘 거래 요구 사항을 충족해야 합니다.

1. 컴퓨터 액세스
2. 네트워크 액세스
3. 금융 시장 지식
4. 코딩 기술

기술 요구 사항

이 거래 옵션에 대한 기술 요구 사항은 다음과 같습니다.

• 컴퓨터 프로그래밍 능력
• 시장 데이터 피드에 대한 액세스
• Pionex 및 MetaTrader 4와 같은 거래 플랫폼에 진입
• 실제 시장에서 사용하기 전에 과거 데이터에서 시스템을 테스트하는 기능.

알고리즘 거래 예

시작하기 전에 "이동 평균"이라는 용어에 대해 간단히 설명하겠습니다.

알고리즘 트레이더는 일반적으로 기술 분석을 사용하여 주식을 매수하거나 매도할 시기를 결정합니다. 그들은 다른 주식 지표 중에서 이동 평균(MA)을 사용하여 시장 동향을 식별하고 거래 결정을 내립니다.

관련 소프트웨어에서 코딩할 때 50일 이동 평균이 200일 이동 평균을 초과할 때 특정 주식의 100주를 구매하도록 컴퓨터에 지시할 수 있습니다. 따라서 50일 이동평균선이 200일 이동평균선 아래로 떨어질 때 주식 매도를 주문합니다.

코드를 완성하면 더 이상 실시간 시장 가격을 모니터링하고 그래프를 분석할 필요가 없습니다. 대신, 귀하의 프로그램은 귀하를 대신하여 가격과 이동 평균 지표를 스캔하고 귀하가 설정한 조건이 충족될 때 매수 또는 매도 주문을 실행합니다.

그러나 다양한 추세, 공식, 결과 및 소프트웨어에 따라 다른 전략을 적용할 수 있으므로 다음 단계로 넘어갑니다.

알고리즘 거래 전략

이러한 유형의 거래가 처음이라면 복사 거래, 즉 경험이 풍부한 다른 투자자의 거래 활동을 반영하는 것을 고려하십시오. 수동으로 시도하거나 많은 훌륭한 카피 거래 플랫폼 중 하나를 사용할 수 있습니다. 다음은 마주하게 될 몇 가지 전략입니다.

트렌드 추종

일부 거래자는 자산이 여전히 가치가 상승할 때 매수하고 가격이 하락하기 시작할 때 매도함으로써 시장 동향에서 이익을 얻으려고 시도합니다. 추세 추종으로 알려진 이 전략은 시장 움직임이 시간이 지남에 따라 다양한 자산 유형에 걸쳐 반복된다는 믿음을 기반으로 합니다. 새로운 추세가 시작될 때를 예측하는 대신 추세 추종자는 가격 행동과 기술적 지표를 사용하여 추세가 이미 시작된 시점을 식별합니다.

예측이 부족하기 때문에 추세 추종은 구현하기 가장 간단한 알고리즘 거래 전략입니다. 50일 및 200일 이동 평균을 제외하고 채널 브레이크아웃 및 가격 수준 움직임이 가장 일반적인 알고리즘 지표입니다.

평균 회귀

자산의 낮은 가격과 높은 가격에서 이익을 얻으려면 가격이 언제 평균값으로 되돌아갈지 알아야 합니다. 자산 비용이 정의된 범위를 벗어날 때 자동으로 거래를 배치하는 알고리즘을 구현하여 이를 수행할 수 있습니다.

예를 들어 특정 주식에 대한 극단적인 가격 변동을 올바르게 예측한다면 이 알고리즘 전략은 대박이 될 것입니다.

인덱스 펀드 재조정

인덱스 펀드는 각각의 벤치마크 지수의 가중치와 일치하도록 보유 자산이 재조정되는 미리 설정된 기간이 있습니다. 이러한 재조정 기간 직전에 알고리즘 트레이더가 20~80bp의 이익을 제공하는 예상 거래에서 이익을 얻을 수 있는 기회가 종종 있습니다.

차익 거래 기회

차익 거래는 주식의 알고리즘 거래에서 일반적입니다. 거래자는 한 시장에서 이중 상장된 주식을 더 낮은 가격에 사서 다른 시장에서 즉시 더 높은 가격에 매도하여 차액에서 무위험 이익을 얻습니다. 일시적인 가격 차이가 있는 주식과 선물로 이와 동일한 작업을 반복할 수 있습니다.

따라서 귀하의 알고리즘은 이러한 가격 차이를 추적하고 수동 거래자가 응답할 수 있는 것보다 빠르게 주문할 수 있습니다.

거래량 가중 평균 가격(VWAP)

이름에서 알 수 있듯이 총 거래량에 가중치를 둔 주식의 평균 가격입니다. VWAP는 주식의 현재 가격을 비교하고 시장 진입 또는 퇴장에 대한 투자 결정을 내리는 벤치마크로 사용됩니다.

또한 VWAP는 투자자가 주식 거래에 적합한 알고리즘을 만들기 전에 특정 주식(능동 또는 수동)에 대한 거래 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시간 가중 평균 가격(TWAP)

이러한 유형의 주문은 평균 가격의 움직임에 따라 크기가 결정되는 균등한 간격의 청크로 실행됩니다. 이러한 유형의 거래는 시장 변화를 활용하면서 시장 영향을 최소화하기 위한 것입니다.

볼륨 비율(POV)

거래일 또는 다른 기간 내에 거래한 주식, 선물, 암호화폐 및 기타 자산의 총 수는 거래량입니다. 그렇다면 거래량 기반 알고리즘 거래는 무엇이며 어떻게 작동합니까?

모든 거래 플랫폼은 판매자와 구매자 간의 성공적인 거래량을 업데이트하고 하루가 끝날 때 보고합니다.

귀하의 알고리즘은 귀하의 주문이 채워지는 데 걸리는 시간 동안 지정된 참여 비율과 거래량을 기반으로 부분 주문을 기록하고 보냅니다. 마찬가지로 "단계 전략"은 사전 정의된 참여율로 주문을 전달하며 자산이 설정한 가격에 도달하면 이를 낮추거나 올립니다.

구현 부족

구현 부족은 실시간 시장을 트레이드 오프하여 실행 비용을 낮추는 알고리즘 트레이딩 전략입니다. 따라서 이 전략에 의존하는 거래자는 주문 비용을 절감하고 지연된 실행의 기회 비용으로부터 이익을 얻을 수 있습니다.

또한, 실행 부족은 주식 가격이 올바른 방향으로 가고 있을 때 목표 참여율을 높입니다. 그렇지 않으면 비율이 감소합니다.

알고 거래 단계

이제 우리는 "알고 거래란 무엇입니까?"라고 대답했습니다. 질문, 거래를 시작하기 전에 지켜야 할 몇 가지 핵심 단계를 정의해 보겠습니다.

1. 전략 수립: 무역의 효율성은 전략의 효율성을 크게 결정합니다.
2. 알고리즘 자동화: 전략을 자동화하고 승인을 위해 보내기 전에 전략을 알고리즘으로 전환해야 합니다.
3. 소프트웨어 개발 또는 획득: 이 단계에는 거래 소프트웨어를 선택하거나 직접 만드는 것이 포함됩니다.
4. 거래 수행: 다른 모든 것이 준비된 상태에서 거래 신호를 기다리고 응답하기만 하면 됩니다.

알고리즘 거래의 장점과 단점

이제 주요 알고리즘 거래 장단점을 검토해 보겠습니다.

장점

• 동시에 여러 거래 및 전략 실행
• 다양한 시장 상황에 대한 동시 자동 확인
• 짧은 시간에 많은 양의 거래를 수행하여 거래 비용을 줄입니다.
• 충동적인 결정 없음: 필요한 목표가 충족되면 거래가 자동으로 실행되어 거래자가 원래 계획에 반하는 것을 방지합니다.
• 매개변수와 지표를 매우 빠르게 분석하고 거의 즉각적인 거래를 하면 거래자가 발생하는 즉시 가격 변동을 활용할 수 있습니다.
• 모든 알고리즘 거래 전략은 모든 정보를 사전에 확인하기 때문에 오류율이 낮습니다.

단점

• 대부분의 알고리즘은 일시적으로만 사용할 수 있으며 자주 발생하는 시장 변화에 따라 쓸모 없게 됩니다.
• 거래자가 특정 시나리오에서 전략이 작동하지 않는다는 것을 깨달았을 때 사람의 통제가 부족하면 반응을 막을 수 있습니다. 프로그램이 불리한 조건에 빠지면 거래자는 상황을 해결할 힘이 없습니다.
• 많은 경우 거래 주문은 서버가 아닌 개인용 컴퓨터에 저장되므로 인터넷 연결이 끊어지면 주문이 실행되지 않아 상당한 손실이 발생할 수 있습니다.

알고리즘 거래를 위한 프로그래밍 언어

C++ 및 Python은 일반적으로 사용되는 알고리즘 거래 프로그래밍 언어입니다. 전자가 더 빠르고 거래자들 사이에서 인기가 있지만 후자보다 더 복잡합니다. 따라서 다양한 재무 전문가들은 Python이 초보자를 대상으로 하고 전반적으로 관리하기 쉽기 때문에 선호합니다.

결론

알고리즘 거래는 주식 시장에 투자하는 사람들에게 인기가 있습니다. 알고리즘은 정의된 시장 조건이 충족되는 즉시 사전 프로그래밍된 작업을 수행합니다.

거래에서 충동적인 결정을 내리는 것을 목표로 하여 오류 가능성을 낮춥니다. 그러나 투자자들이 알고리즘적으로 거래할 때 직면할 수 있는 다양한 장애물이 있으므로, 트레이더 지망생은 알고리즘 거래를 시작하기 전에 상당한 금융 시장 지식을 습득해야 합니다.