미국 주식 투자(160): 알고리즘 매매란?

미국 주식 투자(160): 알고리즘 매매란?

알고리즘 트레이딩은 자동매매라고도 하며, 금융시장에서 컴퓨터 프로그램과 수학적 모델을 사용하여 거래 주문을 자동적으로 체결하는 것을 말합니다. 알고리즘 트레이딩은 방대한 양의 데이터를 분석하고 거래 기회를 파악하여 자동으로 거래를 체결하도록 설계된 사전 정의된 규칙과 알고리즘을 사용합니다. 최근 몇 년 동안 알고리즘 트레이딩은 금융계, 특히 미국 주식 시장에서 상당한 인기와 명성을 얻고 있습니다. 이 글은 알고리즘 트레이딩, 장단점에 대해 알아보겠습니다.

 

 

▌알고리즘 트레이딩의 이해

a. 트레이딩에서 컴퓨터의 역할

알고리즘 트레이딩은 방대한 양의 금융 데이터를 처리하고 자동으로 거래를 체결하기 위해 컴퓨터의 힘을 활용합니다. 전통적으로 트레이딩은 사람이 직접 정보를 분석하고 주문하고 거래를 체결하는 방식으로 진행되었습니다. 하지만 컴퓨터, 알고리즘, 첨단 기술의 등장으로 트레이딩 환경이 크게 변화했습니다.

b. 알고리즘 트레이딩의 주요 구성요소

알고리즘 트레이딩은 데이터, 모델, 거래 체결의 세 가지 주요 구성요소에 의존합니다.

• 데이터: 알고리즘 트레이더는 가격, 거래량, 시장 심도 등 과거 및 실시간 시장 데이터를 활용하여 매매 결정을 내립니다.

• 모델: 수학적 모델과 알고리즘은 데이터를 분석하고 매매 기회를 식별하기 위해 개발됩니다. 이러한 모델에는 보조지표, 통계 패턴 또는 머신러닝 알고리즘이 있습니다.

• 거래 체결: 매매 기회가 식별되면 알고리즘이 자동으로 매매 주문을 생성하고 체결합니다. 이 과정에는 전자 거래 플랫폼 또는 거래소에 연결하는 과정이 포함됩니다.

c. 알고리즘 트레이딩 전략의 유형

알고리즘 트레이딩 전략에는 다양한 전략이 있으며 각각 고유한 목표와 특징이 있습니다. 몇 가지 일반적인 전략은 다음과 같습니다.

• 추세 추종: 이 전략은 가격 및 거래량 데이터를 분석하여 시장 추세를 파악하고 이를 활용하는 것을 목표로 합니다.

• 평균 복귀: 이 전략은 가격이 평균값으로 되돌아가는 경향을 이용하여 저가에 매수하고 고가에 매도하는 전략입니다.

• 차익거래: 차익거래 전략은 여러 시장 또는 증권의 가격 차이를 이용하는 것입니다.

• 시장 조성: 시장 조성 전략은 특정 증권의 매수 호가와 매도 호가를 동시에 제시하여 시장에 유동성을 공급하는 것입니다.

• 통계적 차익거래: 통계적 차익거래 전략은 통계적 모델을 사용하여 서로 다른 증권 간의 관계와 차이를 파악하여 거래 결정을 내리는 전략입니다.

 

 

▌알고리즘 트레이딩의 장점

a. 효율성 및 속도 향상

알고리즘 트레이딩은 수동 개입을 없애고 거래 체결에 필요한 시간을 단축합니다. 컴퓨터는 밀리초 단위로 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있으므로 트레이더는 기회에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이러한 속도 이점은 찰나의 결정이 큰 차이를 만들 수 있는 시장에서 매우 중요합니다.

b. 정확성 및 일관성 향상

알고리즘은 사전 정의된 규칙을 따르고 객관적인 매개변수에 따라 거래를 체결하도록 설계되었습니다. 따라서 의사결정에 영향을 줄 수 있는 인적 오류, 감정, 인지적 편견이 제거됩니다. 알고리즘 트레이딩은 거래 체결의 일관성을 보장하여 트레이더가 전략을 고수하고 충동적인 결정을 피할 수 있도록 도와줍니다.

c. 시장 기회 활용 능력

알고리즘 트레이딩 시스템은 여러 시장과 증권을 동시에 스캔하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 잠재적 거래 기회를 파악할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩은 가격 비효율성, 차익거래 기회 또는 인간 트레이더가 놓칠 수 있는 시장 동향을 빠르게 감지할 수 있습니다. 이러한 시장 기회 활용 능력은 알고리즘 트레이더에게 경쟁 우위를 제공합니다.

d. 위험 관리 개선

위험 관리는 트레이딩에서 중요한 부분입니다. 알고리즘 트레이딩은 위험 관리 규칙과 손절 주문을 자동으로 구현할 수 있습니다. 이러한 사전 정의된 리스크 관리는 손실을 제한하고 자본을 보호하는 데 도움이 됩니다. 또한 알고리즘 시스템은 여러 포지션을 모니터링하고 위험 관리 전략을 인간 트레이더보다 더 효율적으로 실행할 수 있습니다.

e. 감정적 편향 극복

인간 트레이더는 종종 두려움, 탐욕, 과신 등의 감정에 영향을 받아 최적의 의사결정을 내리지 못할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩은 감정적 편향을 제거하여 사전 정의된 규칙과 데이터 분석에 의해서만 매매가 체결되도록 합니다. 알고리즘 트레이딩은 감정적 요인을 제거함으로써 보다 이성적이고 규율적인 트레이딩 관행에 기여할 수 있습니다.

 

 

▌알고리즘 트레이딩의 단점

a. 기술적 문제 및 시스템 오류

알고리즘 트레이딩 시스템은 기술적 결함, 연결 문제, 소프트웨어 오류에 취약합니다. 사소한 오작동이라도 즉시 해결하지 않으면 큰 손실로 이어질 수 있습니다. 알고리즘 전략을 사용하는 트레이더는 이러한 문제의 영향을 최소화하기 위해 강력한 백업 시스템, 이중화 조치, 안전장치를 갖춰야 합니다.

b. 과거 데이터에 대한 의존성

알고리즘 모델은 일반적으로 과거 데이터와 가정을 기반으로 합니다. 따라서 과거에 발생하지 않았던 갑작스럽거나 전례 없는 사건을 설명하지 못할 수 있습니다. 시장 역학 관계의 변화, 예상치 못한 뉴스, 투자자 심리의 변화는 알고리즘 전략의 유효성에 문제를 일으킬 수 있습니다. 트레이더는 과거 데이터에 지나치게 의존하지 않도록 주의하고 모델의 관련성을 지속적으로 평가해야 합니다.

c. 시장 조작 및 급락

알고리즘 트레이딩은 시세 조작 및 급락 사례와 관련이 있습니다. 고빈도 거래(알고리즘 트레이딩의 하위 집합)와 복잡한 알고리즘의 사용은 시장 변동성을 악화시키고 연쇄 효과를 유발하며 급격한 가격 변동을 일으킬 수 있습니다. 규제 조치는 이러한 이벤트를 방지하는 것을 목표로 하지만, 이러한 이벤트가 발생하면 신중한 모니터링과 감독이 필요하다는 것을 강조합니다.

d. 경쟁과 마진 축소

알고리즘 트레이딩의 인기로 인해 시장 참여자 간 경쟁이 치열해졌습니다. 알고리즘 전략을 채택하는 트레이더가 많아질수록 시장은 더 효율적이 되어 수익성 있는 기회를 찾기가 더 어려워집니다. 이러한 경쟁 심화는 특히 제한된 자원을 가진 개인 투자자의 경우 수익률 감소로 이어질 수 있습니다.

e. 규제 및 법적 문제

알고리즘 트레이딩은 규제 당국의 감독을 받으며 관련 법률 및 규정을 준수하는 것이 필수적입니다. 특정 전략이나 기술을 사용하려면 승인을 받거나 특정 지침을 준수해야 할 수 있습니다. 또한 알고리즘 트레이딩은 잠재적인 시장 남용 또는 불공정한 이득에 대한 조사를 받을 수 있습니다. 트레이더는 법적 문제를 피하기 위해 규제 동향에 대한 정보를 파악하고 규정을 준수해야 합니다.

 

 

2023.07.04 - [경제상식] - 미국 주식 투자(159): 3대 증권거래소인 뉴욕증권거래소(NYSE), 나스닥거래소(NASDAQ), 아메리칸증권거래소(AMEX) 정리!

미국 주식 투자(159): 3대 증권거래소인 뉴욕증권거래소(NYSE), 나스닥거래소(NASDAQ), 아메리칸증권

2023.06.19 - [경제상식] - 미국 주식 투자(157): 비상장기업 카길(Cargill)

미국 주식 투자(157): 비상장기업 카길(Cargill)

2023.06.19 - [경제상식] - 미국 주식 투자(155): 블랙록(BlackRock)

미국 주식 투자(155): 블랙록(BlackRock)