지수 트레이딩을 위한 자동화 트레이딩: 종합 가이드

자동화 트레이딩을 사용하는 것은 과연 좋은 생각일까요? 트레이딩을 자동화하는 것을 생각하고 있지만 위험성이 높거나 신뢰할 수 없는 것은 아닌지 궁금했다면 계속 읽어보세요. 본 가이드에서는 이 트레이딩 유형을 안팎으로 자세히 살펴보고 주가 지수에 자동 트레이딩을 적용하는 사례를 집중적으로 살펴봅니다.

트레이딩 알고리즘을 설정하는 방법, 지수 트레이딩을 위한 다양한 트레이딩 알고리즘, 선호하는 전략을 설계하는 방법에 대해 설명할 예정입니다. 그럼, 시작하겠습니다.

자동화 트레이딩이란 무엇인가요?

알고리즘 또는 알고 트레이딩, 자동 트레이딩, 블랙박스 트레이딩이라고도 하는 자동화 트레이딩은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 다양한 시장에서 금융 자산을 매수 및 매도하는 트레이딩 절차를 자동화하는 것을 말합니다. 이 트레이딩 방식에는 사전 설정한 규칙과 수학 모델을 사용하여 인간의 개입 없이 트레이딩 결정을 내리는 것이 포함됩니다. 자동화 시스템의 주된 목표는 트레이딩 전략의 효율적이고 최적화된 거래 실행을 달성하는 것입니다.

지수 트레이딩 방법

주가 지수는 본질적으로 수학 공식입니다. 따라서 트레이더들은 종종 '주가 지수를 트레이딩하는 것이 어떻게 가능한가?'에 대해 의문을 가지곤 합니다.

주가 지수는 상장지수펀드(ETF), 선물 계약, 차액거래(CFD)를 통해 트레이딩할 수 있습니다. ETF와 선물 계약은 거래소에서 트레이딩되며 CFD 브로커와 같은 독립적인 마켓 메이커는 일반적으로 CFD를 제공합니다.

이 모든 상품을 이용하면 직접 주식을 보유하지 않고도 시장 지수의 폭넓은 성과를 양방향 모두에서 유리하게 이용할 수 있습니다.

이제 주가 지수 트레이딩에 자동 트레이딩을 적용할 수 있는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

자동화 트레이딩의 간략한 역사

자동 트레이딩은 1970년대에 처음 등장하여 컴퓨터 기술이 금융 시장에 사용되기 시작한 1980년대에 이르러 발전했습니다. 그러나 알고 트레이딩이 큰 관심을 얻은 1990년대에 들어서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 컴퓨터 성능이 진화하고 과거 시장 데이터를 통해 귀중한 통찰력을 얻음으로써 트레이더들은 복잡한 트레이딩 알고리즘을 개발하고 백테스트할 수 있었습니다.

다른 상품과 달리 주가 지수는 오랜 역사와 이에 따른 상당한 데이터 뱅크를 보유하고 있습니다. 이는 초보 및 숙련 알고리즘 트레이더에게 자동화된 전략을 트레이딩할 수 있는 다양한 자료를 제공합니다. 현재 시장 환경에 적용할 수 없는 데이터도 일부 있지만 데이터 표본이 클수록 성공적인 자동화 트레이딩 시스템을 구축하기 쉬워진다는 것이 불문율입니다.

자동화 트레이딩 전략 설계 방법

이 단계에서는 이미 어떤 전략 그룹을 원하는지 알고 있다는 가정하에 다음 단계를 따라 진행합니다.

진입 및 청산 기준 파악

명확한 트레이딩 진입 및 청산 규칙을 세우고 다음 사항을 명심합니다.

• 진입 신호: 트레이딩 진입에 적합한 조건과 지표를 판단합니다. 여기에는 이동평균, 캔들스틱 패턴 또는 경제 이벤트가 포함될 수 있습니다.
• 청산 신호: 수익 목표에 기반하거나 손절매 수준 도달 또는 트레이링 스탑 주문 활성화 등 트레이딩을 청산할 시점을 파악합니다.
• 포지션 규모: 본인의 위험 감내도와 손절매 수준에 따른 올바른 포지션 규모를 파악합니다. 한 트레이딩에 미리 정한 트레이딩 자본 비율보다 더 많은 금액을 집중시키지 않습니다.

백테스트 및 검증

과거 데이터를 사용하여 전략을 백테스트하고 다양한 시장 조건에서의 성과를 확인합니다. 수익성, 손실 지표, 위험-보상 비율에 주목합니다.

MT4 또는 MT5 트레이딩 플랫폼의 내장 기능을 사용하여 백테스트를 수행할 수 있습니다. 그러나 과최적화와 과적합에 유의하도록 합니다. 이들은 많은 트레이더들이 처음 트레이딩을 시작할 때 흔히 저지르는 실수입니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.

과적합이란 무엇인가요?

과적합은 트레이더가 백테스트에서 특정 지표 또는 트레이딩 규칙의 매개변수를 조정할 때 종종 발생합니다. 이 경우 전략은 훈련 데이터에서는 예외적으로 정상적으로 작동하지만 새로운 데이터, 보이지 않는 데이터 또는 실제 트레이딩 상황에서는 그렇지 않습니다.

과적합을 피하는 방법?

표본 외 테스트 및 교차 검증

보이지 않는 과거 데이터에 대해 전략을 테스트하는 것은 표본 외 테스트라고도 합니다. 트레이더가 2019년에서 2022년까지 과거 3개년을 기반으로 전략을 개발했다고 가정합시다. 전략이 여전히 연관성이 있음을 확인하기 위해 2023년의 데이터를 사용하여 전략을 테스트하거나 '교차 검증'하고 그 성과가 2019~2022년 데이터를 사용했을 때와 비교 가능한지 볼 것입니다.

아래 예시는 Python 기반 라이브러리를 사용하여 S&P 500에 대한 추세 추종 전략을 기계를 기반으로 교차 검증 테스트한 예입니다. 이 전략은 보이지 않는 데이터에서도 지속적으로 수익을 창출하므로 실제 시장 조건에서도 효과적일 수 있음을 시사합니다. 실제 시장 조건에서 이 시스템의 성능은 약간 다르긴 해도 여전히 수익성이 있습니다. 이 사례에서 해당 전략은 과거 데이터에 대해 과최적화되지 않았으며 실제 시장 조건에서도 효과적일 가능성이 높다는 결론을 내릴 수 있습니다.

표본 외 테스트를 통해 전략이 실제 시장 조건에도 적합한지 알기 어려울 수 있으며 몇몇 아이디어는 폐기해야 할 수 있습니다. 따라서 전략을 설계할 때는 효과적인 전략을 찾을 때까지 시행착오를 거쳐야 합니다. 실제 시장 조건에 과적합 전략을 적용하는 것은 실용적이지 않으므로 이 과정은 시간을 들일 충분한 가치가 있습니다.

실시간 자동 전략 실행

과거 시뮬레이션에서 실시간 트레이딩으로 전환하는 과정에는 백테스트 전략을 실시간으로 실행하는 작업이 포함됩니다. 그 방법은 다음과 같습니다.

모의 또는 가상 트레이딩 환경에서 백테스트

대부분의 브로커는 모의 또는 가상 트레이딩 계좌를 제공합니다. 이러한 계좌를 사용하여 실제 자본에 대한 위험 부담 없이 실시간 트레이딩 시스템을 테스트할 수 있습니다. 이는 전략이 실제 조건에서 의도 대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 제대로 된 거래 실행과 성능을 경험할 수 있도록 소규모 트레이딩 계좌 또는 Exness 스탠다드 트레이딩 계좌를 사용해 테스트하는 것을 고려합니다.