알고리즘 거래 전략

알고리즘 거래 전략

알고리즘 거래의 핵심은 거래 전략을 구성하는 데 있습니다. 좋은 알고리즘 거래는 거래 비용을 효과적으로 제어하고 거래 가격을 최적화 할 수 있습니다. 다음은 시장에서 가장 일반적인 알고리즘 거래 전략을 간단히 소개합니다.

• (1) TWAP 전략

  TWAP (Time Weighted Average Price), 시간중량 평균 가격 알고리즘 (TWAP) 은 전통적인 알고리즘 거래 전략 중 가장 간단한 것이다. 이 모델은 거래 시간을 균등하게 분할하고 분할 노드마다 균등하게 분할된 주문을 제출한다.

  예를 들어, A 주식 시장의 거래일은 4시간, 즉 240분이다. 먼저 이 240분들을 N 부분으로 균등하게 분할한다 (또는 240분 중 일부를 균등하게 분할한다). TWAP 전략은 거래일에 실행되어야 할 주문을 이 240개의 노드에 균등하게 분배하여 실행하게 하여 거래의 균등한 가격을 TWAP로 추적한다.

  

  TWAP 전략은 거래가 시장에 미치는 영향을 최소화하면서 낮은 평균 거래 가격을 제공하여 거래 비용을 줄이는 것을 목표로 설계되었습니다. 시간적 거래가 정확하게 추정될 수 없는 상황에서도 이 모델은 알고리즘 거래의 기본 목표를 더 잘 달성합니다.

  그러나 TWAP의 큰 문제는 큰 주문 규모의 경우 각 노드에 균등하게 분배되는 주문량이 여전히 상당히 적어 시장에 약간의 충격을 줄 수 있다는 것입니다.

  한편, 실제 시장의 거래량은 변동적이며, 모든 주문을 각 노드에 균일하게 분배하는 것은 명백히 불합리하다. 왜냐하면, 거래량 변화에 기초한 예측을 기반으로 한 VWAP 모델이 빠르게 구축되었기 때문이다. 그러나, TWAP의 동작과 이해가 매우 간단하기 때문에, 그것은 유동성이 높은 시장과 작은 주문 규모의 거래에 여전히 더 적합하다.

• (2) VWAP 전략

  VWAP (Volume Weighted Average Price) 은 거래량 가중화 평균 가격 알고리즘으로 현재 시장에서 가장 인기있는 알고리즘 거래 전략 중 하나이며 다른 많은 알고리즘 거래 모델의 프로토타입이다.

  

  그 중 Pricet와 Volumet는 특정 시점의 증권의 거래 가격과 거래량이다.

  VWAP 알고리즘 거래 전략의 목적은 가능한 한 주문을 분할하여 거래되는 VWAP 거래를 시장의 VWAP 시장을 가로막는 것입니다. VWAP의 정의 공식에서 볼 때, VWAP 시장을 따라가기 위해서는 분할된 주문을 시장의 실제 분할에 따라 거래 비율로 제출해야하며, 이는 시장 분할에 대한 거래의 예측을 필요로합니다.

  일반적으로 VWAP 전략은 지난 M 거래일 분기 거래의 중중화 된 평균을 사용하여 거래를 예측합니다. 이것은 M와 중수의 결정과 관련이 있습니다. 일정 기간 동안 특정 양의 주식을 구매해야한다고 가정하고, 알고리즘 거래를 사용하여 시간을 N 부분으로 나누고 각 부분의 거래 비율을 VPi로 예측합니다. 시장의 실제 분기 거래 비율은 VPM이며 시장의 각 시점의 실제 거래 가격은 Pi로 정의되어 추적 오류가 있습니다.

  

  두 가지 요인이 TE의 정의 공식에서 나타납니다.

  (1) 추적 오류와 거래량 예측은 매우 밀접한 관계가 있으며, 예측 결과의 좋고 나쁜 것은 VWAP 알고리즘 거래 결과에 직접 영향을 미칩니다.

  (2) VPT가 시장의 실제 VMt을 초과할 때, 주문이 모두 처리되지 않을 가능성이 있으며, 이는 알고리즘 거래 실행 효율성이 떨어질 수 있기 때문에, VWAP 알고리즘 거래 전략, 즉 리드 피드백이 더 자주 사용된다.

  피드백이 포함된 VWAP 알고리즘 거래 전략이란, 기존의 VWAP 추적에 기초하여, 각 시간 동안의 채무되지 않은 주문을 후기 시간대에 비례적으로 분배하여 거래 비율을 효과적으로 향상시키는 것을 의미합니다. 앞서 논의된 TWAP 전략은 또한 이러한 피드백 기술을 적용하여 실행 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 3) MVWAP 전략

  MVWAP (Modified Volume Weighted Average Price) 는 거래량 가중 평균 가격 최적화 알고리즘이다. 사실 VWAP에는 많은 최적화 및 개선 알고리즘이 있지만 가장 일반적인 전략은 시장 실시간 가격과 VWAP 시장의 관계에 따라 다음 부문의 크기를 조정하고 제어하는 것입니다. 따라서 우리는 이러한 알고리즘을 MVWAP로 통일합니다.

  시장의 실시간 가격이 현재 VWAP 시장보다 작을 때, 원래 계획된 거래량에 기초하여 확대하는 것이 VWAP 거래량을 축소시키는데 도움이 되며, 반대로 시장의 실시간 가격이 현재 VWAP 시장보다 큰 경우, 원래 계획된 거래량에 기초하여 축소하는 것이 VWAP 거래량을 축소하여 거래 비용을 통제하는 데 도움이 된다.

  MVWAP 전략에서는 거래량 예측 방법 (일반적으로 역사 거래량 중량 평균에 따라 예측되기도 한다) 에 더하여 거래량 증대 또는 감소에 대한 양적 통제가 또한 중요하다. 간단한 방법은 시장 실시간 가격이 VWAP 시장보다 낮거나 높을 때 다음 시간대의 다음 유닛을 고정된 비율로 증대 또는 축소하는 것이다.

• 4) VP 전략

  VP (Volume Participation), 거래량 고정 비율 전략은 VWAP 전략과 유사하며, 시장의 실제 거래량 변화를 추적하여 그에 따른 주문을 작성하는 전략이다. 차이점은 VWAP가 거래량 또는 거래 금액을 결정하는 데 따라 주문을 분할하여 거래하는 것과는 다릅니다. VP는 고정된 추적 비율을 결정하여 시장의 실제 분할 거래량에 따라 주문을 고정하는 것입니다.

  예를 들어, 거래 하루를 48개의 5분 단락으로 나누는 것. 예측된 거래량에 따라 10%의 고정 비율로 주문을 하는 것. 이러한 전략의 결과는 거래가 필요한 주문 금액이 작을 때 거래시간이 끝날 때까지 모든 거래를 완료할 수 있으며, 이로 인해 시장 평균 가격에 따른 오차가 발생할 위험이 있다.

  따라서 우리는 이 전략이 더 큰 규모의 거래에 적용될 수 있다고 생각하며, 여러 거래일을 계획하고, 적절한 고정 비율을 선택하면 거래가 효율적으로 완료될 수 있으며, VP는 시장의 평균 가격을 더 잘 추적할 수 있는 알고리즘 거래 전략이다.

• (V) IS 전략

  IS (Implementation Shortfall) 는 결핍 거래 전략을 실행하는 알고리즘 거래 전략이다. 결핍을 실행하는 것은 결핍을 실행하는 의사 결정의 기초이다. 결핍을 실행하는 것은 목표 거래 자산 포트폴리오와 실제 거래 된 자산 포트폴리오의 거래 금액의 차이로 정의된다. IS 전략의 목표는 결핍을 최소화하는 것을 실행하는 것입니다. 즉, 충격 비용과 시장 위험을 통합적으로 고려한 후 가장 최적의 기준을 찾는 것을 필요로하는 전략을 통해 가격 기준을 추적하는 것입니다. 목표 거래 가격이 P0이고 실제 거래 가격이 P라고 가정하면, IS 전략의 최종 목표는

  

  이 목적을 달성하기 위해 IS의 기본 과정은 다음과 같습니다.

  (1) 타겟 거래 가격 P0을 결정하고, 거래 기준으로 도달 가격, 오픈 가격, 일일 종료 가격 등이 될 수 있다. 그리고 거래의 경계 조건으로 허용 가격 Pr을 설정한다.

  (2) 시장의 실제 가격이 P0보다 낮거나 높을 때 특정 전략에 따라 구매 또는 판매 거래를 할 수 있습니다.

  (3) 시장의 실제 가격이 Pr보다 높거나 낮을 때 구매 또는 판매 거래가 이루어지지 않습니다.

  (4) 시장의 실제 가격이 P0과 Pr 사이에 있을 때, 긍정적 거래 전략과 부정적인 거래 전략 사이의 전략에 따라 거래할 수 있다.

  IS를 사용하는 장점은 다음과 같습니다.

  (1) IS 전략은 거래 비용의 모든 부분을 보다 포괄적으로 분석하여 충격 비용, 시간 위험, 가격 증가 등의 요소들 사이에서 더 나은 균형을 이루며 최적 거래 운영의 목표에 더 잘 부합한다.

  (2) IS 전략은 목표 가격에 따라 거래 프로세스를 최적화하여 투자 결정 과정에 더 적합합니다.

  (3) IS 전략은 포괄 거래에 더 많이 사용됩니다. 포괄 거래의 경우 알고리즘은 거래 목록의 주식 간의 연관성을 활용하여 위험을 더 잘 제어 할 수 있습니다.

• 6단계 전략

  스텝 전략은 실제로 가격에 대해 계층적인 거래를 하는 전략이며, 목표는 구매 (賣) 거래에서 가능한 한 낮은 (提升) 거래를 하는 것이다. 간단히 말해서, 스텝은 서로 다른 가격대에 서로 다른 거래 비율을 조정하는 것이다. 예를 들어, VWAP 또는 TWAP 전략에서는 일반적으로 예측된 거래 비율 k에 따라 실제로 수행된다. 시장을 열기 전에 20 달러의 전매가 예상되는 주식을 구매할 것으로 가정하면, 거래 계층을 설정한다:

  

  개시 후 VWAP 또는 TWAP의 기초로, 가격이 19~21달러에서 변할 때 예상 거래량의 10%를 거래한다; 가격이 21달러 이상이면 거래를 하지 않는다; 가격이 19달러 이하에 해당하면 예상 거래량의 30%를 구매한다.

  더 급진적인 전략은 공격적인 단계라고 불리는 전략으로, 가격이 최적 거래 지역 경계 아래로 떨어지면 시장의 모든 주문을 모두 먹어치우는 것입니다.

  구체적으로, 공격적인 단계 전략은 또한 구매 (賣) 거래에서 계층화된다. 예를 들어, 상술한 거래 방식에서, 상위 두 영역의 전략은 변하지 않으며, 가격이 19달러보다 작을 때, 시장 가격이 얼마나 떨어지더라도, 가격이 19달러 이상으로 다시 올라갈 때까지 또는 거래 의뢰가 모두 완료될 때까지 19달러의 한계 가격으로 거래된다. 그러나 이러한 전략은 거래량을 통제하기가 쉽지 않으며, 가격 변동이 쉽게 발생하여 증권 거래의 부과적인 비용을 증가시킨다.

• 7. 스니퍼 전략

  스니퍼스 검색어 전략 (Sniffers searcher strategy) 은 전략의 범용 이름이다. 일반적으로 이 전략은 다른 알고리즘 거래자가 시장 참여자 중 존재하는지 확인하기 위해 청탁 및 거래 데이터를 모니터링하기 위해 더 복잡한 알고리즘을 개발한다.

  예를 들어, 소수의 실험적인 주문을 통해 특정 알고리즘과 거래 상황을 결합하여 주문이 알고리즘 거래를 통해 이루어졌는지 판단합니다. 다른 알고리즘 거래 참여자가 있다면, 계산을 통해 판단하여 이러한 알고리즘 거래를 따라하거나 반대로 동작하여 더 큰 확률로 절대 수익을 얻을 수 있는지 판단합니다. 이윤 확률이 큰 경우, 타겟화된 알고리즘 거래 전략을 통해 주문을 합니다.

  이 전략은 전통적인 알고리즘 거래와 달리, 오더를 실행하는 것이 주된 목적이 아니라 수익을 추구하는 것이 주요 목적이며, 알고리즘 거래의 고급 전략으로 알고리즘 거래가 대대적으로 보편화 된 시장에 적합합니다. 우리 시장은 거래 시스템이나 알고리즘 거래의 보편화 정도에서 이러한 전략을 적용하는 데 일시적으로 어려움을 겪고 있습니다.

• 8) 상장 전략

  현재 해외의 많은 고급 알고리즘 거래 전략은 거래량과 거래 가격 두 지표에만 국한되지 않고 시장 미세 구조, 특히 도표에 등장하는 몇 가지 중요한 정보에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.

  가장 간단한 알고리즘의 예로, 포장을 막는 전략 (PEG) 을 들 수 있다. 이 전략은 목표 주식의 포장에 따라 언제든지 포장을 할 수 있다. PEG는 먼저 포장의 최저 판매 가격이나 최고 구매 가격을 실시간으로 모니터링하고, 특정 전략 (PEG) 또는 비율에 따라 구매 제한 가격 지시 또는 판매 제한 가격 지시를 내린다.

  거래 지시가 완료되지 않고 시장 가격이 제한 가격 명령의 가격에서 벗어나기 시작하면, 상기 명령은 철회되고 최신 거래소 정보에 따라 해당 제한 가격 지시가 다시 발급됩니다. 거래 명령이 모두 완료되면, 상기 전략 (비례) 에 따라 구매 제한 가격 지시 또는 판매 제한 가격 지시가 발급되며, 주문이 모두 완료되거나 거래 시간이 종료 될 때까지 계속됩니다.

  이 전략의 장점은 시장에 대한 충격을 더 잘 정량적으로 제어할 수 있다는 것이고, 단점은 시장의 평균 가격을 추적하는 것이 편리하고 거래 당 거래량이 통제할 수 없다는 것입니다.

• (9) W&P 전략

  워크 앤 파운스 전략 (W&P 전략) 은 일반적인 알고리즘 거래 전략의 기초를 바탕으로 시장 실적과 유동성 상황을 통해 알고리즘 거래를 더욱 최적화하는 전략이다.

  특히, 어떤 알고리즘 거래 전략을 실행할 때, 시스템은 분할된 주문을 특정 시간에 특정 가격에 등록한다. 이 때, 수표 데이터를 추적하면 제출된 하부 주문 가격이 주도적인 거래일 가능성이 있음을 발견한다. (예를 들어, VWAP 정책에서 이러한 기회가 발생합니다.)

  이 경우, 해당 가격의 도표가 더 많은 양을 가동하고 있는지 관찰할 수 있다. 즉, 시장이 특정 가격 범위에서 과도한 유동성이 있는지 관찰할 수 있다. 만약 이러한 유동성이 존재한다면, 거래 수를 확대하여 시장 유동성을 어 버릴 수 있다. 또는 약간의 잔류 유동성을 남겨 둘 수 있다.

  W&P 전략은 많은 주문이 단기간에 완료되어야 하는 경우에 적합하며, 이 전략의 사용은 실행 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있지만, 가격 추적에 대해서도 상대적으로 큰 오차를 초래할 수 있으며 거래 비용의 불확실성을 증가시킬 수 있습니다.

• 10. 숨겨진 전략

  숨겨진 거래 전략은 실제로 적극적인 거래 방식의 알고리즘 거래 전략이다. 전통적인 TWAP, VWAP와 같은 전략은 시장을 기준으로 주문하는 경우가 많기 때문에 적극적인 거래와 수동적인 거래가 혼동될 수 있다.

  그러나 특히 더 발달된 금융 시장에서 수동 주문 및 환불이 더 많은 경우, 알고리즘 거래자는 심지어 알고리즘 거래 전략 자체도 다른 경쟁자가 관찰하고 모니터링 할 수 있습니다. 이를 통해 경쟁자가 알고리즘 자체에 대한 표적 전략을 개발 할 수 있습니다.

  숨겨진 전략 (Hidden Strategy) 은 반탐정 알고리즘 거래 전략이다. 시장에서 원하는 거래 가격에 대한 주문이 나타나고, 특정 숫자가 도달하면 주문을 먹어치우기 위해 적극적으로 공격한다. 그렇지 않으면 조건이 충족되는 기회가 나타날 때까지 서버가 움직인다.

  전체적으로 볼 때, 숨겨진 전략은 원래의 알고리즘 거래 전략을 재 최적화하는 전략이기도 하며, 주로 유럽과 미국 등의 더 발달된 금융 시장에서 사용되며, 자신의 행동을 숨기는 동시에 시장평균 가격의 정확성을 추적하는 비용의 일부를 지불합니다.

• 11번: 게릴라 전략

  게릴라 게릴라 전략은 기존의 알고리즘 거래 전략에 기반을 둔 추가로 최적화된 전략이며, Hidden 전략과 마찬가지로 자신의 전략과 거래 행동을 숨기려는 목적이다.

  다른 점은 Hidden는 주, 수동 거래 및 주문 수를 고려하는 반면 Guerrilla의 출발점은 주문 수에 불과하다는 것이다. 특정 무작위 알고리즘을 통해 Guerrilla 전략은 각 시간대에 제출되어야 할 주문 수를 다른 크기의 부분으로 추가로 분산시켜 다른 경쟁자가 거래 세부 사항에서 알고리즘 거래자와 그에 따른 알고리즘의 존재를 쉽게 볼 수 없도록 한다.

• (12) 다른 전략

  앞서 소개된 몇 가지 일반적인 알고리즘 거래 전략 외에도 현재 해외 시장에서 매우 많은 전략이 존재하고 있으며, 예를 들어 VWAP의 기본 알고리즘 거래 전략만으로 수십 개 또는 수백 개의 전략을 도출 할 수 있습니다. 또 다른 예를 들어, 해외 시장을 운영하는 시스템의 존재와 함께 시장에는 보장 된 VWAP, SOR 전략과 같은 이 거래 시스템에 기반한 일반적인 알고리즘 거래 전략이 있습니다.

  요약하자면, 많은 알고리즘 거래 전략은 정보 누설이나 시장 미세 구조의 변화로 인해 시간이 지남에 따라 사용되지 않는 경우가 많으며, 투자자는 새로운 전략을 계속 개발해야 합니다. 따라서, 다양한 알고리즘 거래 전략은 항상 비 후 스프링 처럼 시장에 나타나고, 사라지고, 다시 돌아옵니다.

  그러나 어쨌든, 모든 종류의 알고리즘 거래 전략의 출현은 거래 비용을 효과적으로 통제하기 위해 이루어졌습니다. 따라서 이러한 거래 전략은 컴퓨터 및 사이버 기술의 급격한 발전으로 인해 현재는 변하지 않을 큰 추세이며, 전체 시장의 거래 비중을 점점 더 차지할 것입니다.

  국내에서는 금융산업의 지속적인 발전과 국제화의 향상, 그리고 주식 지수 선물, 금융 금융권 규범의 도입으로 우리나라 증권시장의 일방 거래와 상대적으로 폐쇄, 발전 후진 상태가 개선되고 점차 세계 선진 증권시장을 따라잡는다.

  따라서 알고리즘 거래 전략은 미래에 급속한 발전의 경향을 보일 수 있다. 그것은 투자자에게 거래 비용을 줄이고 투자 수단과 전략의 풍부함과 혁신을 유도할 뿐만 아니라 시장의 규범과 효율성을 촉진할 수 있다.

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