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알고리즘 트레이딩
20 세기 말, 금융 시장에서의 거래 과정은 컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 바뀌고 완전히 전자화되었습니다. 알고리즘 트레이딩으로 알려진 별도의 거래 부문도 나타났습니다.
알고리즘 트레이딩
알고리즘 트레이딩은 수학 알고리즘 기반의 컴퓨터 프로그램을 통해 다양한 금융 상품의 거래 주문 및 관리를 자동화된 시스템입니다. 알고-트레이딩에서 거래는 인간의 참여없이 이루어집니다. 알고리즘 트레이더 또는 금융시장 트레이더는 프로그래밍 언어의 다양한 상황에서 로봇의 동작 알고리즘 (기계식 거래 시스템 (MTS; Mechanical Trading System))만 설명합니다. 그들은 금융 상품의 이전 가격 분석을 기반으로 주어진 범위에서 미래 가격의 하락 가능성을 예측합니다. 로봇은 거래 자산의 가격 차트에서 특정 변동이 발생한 경우 거래를 시작하거나 종료합니다. 인기있는 알고리즘 트레이딩 방식은 고주파 거래 (HFT; High Frequency Trading), 즉 매우 빠른 속도로 전자 거래를 수행하는 것으로 간주됩니다. 높은 수익을 창출하기 위하여 고주파 로봇은 대량으로 단기간의 포지션을 개설하고 마감합니다.
알고리즘 거래 전략
프로그래머가 거래 로봇에 설치한 알고-트레이딩 전략이 많이 있습니다. 주요 전략은 다음과 같습니다.
거래량 가중평균 가격 (Volume Weighted Average Price; VWAP) – 더 나은 공급 또는 수요 가격으로 일정 기간 내에 요청 볼륨을 균일하게 분배하지만 지정된 기간 동안의 볼륨 가중 평균 가격을 초과하지 않습니다.
시간 가중평균 가격 (Time Weighted Average Price; TWAP) – 요청을 실행하고 동일한 시간 간격으로 요청을 균등하게 나눕니다. 이 전략은 시장에 부정적인 영향을 줄 수있는 예측 거래량 변화를 고려하지 않습니다.
거래량 비율 (Percentage of Volume; POV) – 사용자가 선택한 시장 참여의 고정 백분율을 지원합니다. 그것은 거래량 증가에 잘 반응하여 작고 빈번한 거래를 합니다.
아이스버그 (빙산, Iceberg) – 매도 또는 매수 요청을 설정하는데 이것은 시장 요청의 전체 사이즈를 표시하지 않습니다. 잠재적 매수자는 요청의 일부만볼 수 있고, 주문 실행 후에만 다음 부분이 발행됩니다. 이것은 완전히 구현 될 때까지 계속됩니다.
추세 추종형 전략 (Trend Following Strategies) – 전략의 주요 목표는 다음과 같습니다. 다양한 기술적 분석 지표를 통해 신흥 트렌드를 조기에 탐지, 추세 방향으로 거래하기 위한 신호 보내기, 추세가 끝나는 징조가 있을 때 포지션 마감에 대한 신호의 보내기
차익 (Arbitrage) – 다양한 시장에서 동일하거나 동등한 상품에 대한 가격 편차를 고정하는 외환 시장 로봇은 한 곳에서 저렴하게 매수하고, 다른곳에서 즉각 매도합니다. 상품 가격이 일치하고 포지션이 수익을 가지고 마감할 것이라는 기대를 가지고 거래합니다. 차익은 로봇이 짧은 기간 동안 자산을 구매하고 급격한 가격 변동을 피하기 때문에 위험이없는 전략으로 간주됩니다. 따라서 차익 거래의 수익은 중요하지 않으며 총 수익성은 거래 빈도에 따라 결정됩니다.
초단타 (Scalping, 스캘핑) – 단기 일중 투기 거래를 위한 전략입니다. 고주파 로봇은 스캘핑에 가장 일반적으로 사용되는 로봇으로, 단 몇 핍으로 적은 이익을 얻는 경우 몇 초동안 포지션을 개설/마감합니다. 기본적으로 이 전략은 매출액 대피 수수료가 상당히 낮은 파생 상품 시장에서 사용됩니다.
페어 트레이딩 (Pair Trading) 또는 통계 차익 거래 – 이 전략은 시장의 다양한 상품 간의 상관 관계를 식별하고 이들 간의 불균형으로 인한 수익창출을 목표로 합니다. 즉, 짧은 시간 간격동안 한 자산이 다른 자산에 비해 저평가되거나 과대 평가 될 수 있습니다. 로봇은 이동 평균 값에서 현재 비율의 편차를 고정하여 바로 그 순간을 사용합니다. 거래 속도, 감정 부재, 높은 시장 유동성 제공, 시장 변동성 감소에 관한 모든 장점을 갖춘 알고리즘 거래이지만, 몇 가지 단점이 있습니다.
- 고주파 알고리즘 트레이더는 과도한 요청 수를 만들어 종종 시장 운영을 복잡하게 만듭니다.
- 시장의 변동성이 비합리적으로 증가합니다. 예를 들어, 2010년 5월 6일 몇 분 동안 다우존스(Dow Jones) 지수가 8.6% 하락했습니다. 시장 손실은 1조 달러 이상이었습니다. 그 후 90초 동안 지수는 543 포인트 (4.67%)를 회복했습니다. 이유는 시장 변동의 불확성이 있을 경우 고주파 로봇이 모든 포지션을 청산했기 때문입니다. 지수 하락이 시작된 배경에서 유동성의 급격한 유출은 경제적인 기초 없이 과도한 강화로 이어졌습니다.
- 알고리즘 시스템의 실패. 프로그램의 실패로 인하여, 시장의 주요 업체들이 파산 직전에 있는 경우도 있습니다.
