양적 거래: 궁극적인 가이드

HFT 또는 고주파 거래는 지난 몇 년 동안 증가했습니다. HFT는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 짧은 시간에 많은 수의 거래를 실행하는 거래 전략입니다.

실제로 많은 헤지펀드가 전통적 거래에서 초단타 거래로 전환하고 있습니다.

거래 기회를 찾기 위해 수학 및 통계 데이터를 사용하는 양적 거래는 HFT 방법 중 하나입니다.

이 가이드에서는 양적 거래가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 적용할 수 있는 몇 가지 양적 거래 전략에 대해 설명합니다.

양적 거래 란 무엇입니까 ?

양적 거래는 수학적 및 통계적 데이터를 기반으로 거래 기회를 식별하는 방법입니다.

양적 분석 은 양적 거래라는 용어의 출처입니다. 금융 시장의 양적 분석은 거래자에게 복잡한 패턴을 시장 움직임을 이해할 수 있는 숫자 값으로 변환할 수 있는 능력을 제공합니다.

퀀트 또는 퀀트 기수는 정량 분석에 의존하는 거래자입니다.

금융 시장에서 해리 마코위츠는 수학적 모델을 사용한 사람이었습니다. 또한, 그는 Journal of Finance에 게재된 박사 학위 논문에서 수학적 모델을 언급했습니다.

양적 거래는 어떻게 작동합니까?

양적 거래는 가격과 거래량이라는 두 가지 공통 데이터 포인트를 사용합니다. 양적 거래자는 이 포인트를 사용하여 수학적 데이터베이스를 기반으로 거래 전략을 세울 수 있습니다.

양적 거래는 수학적 계산을 사용하여 거래 모델을 만들고 시장 데이터에 모델을 적용하는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 데 의존합니다. 이 모델은 백테스트에 적용되며, 긍정적인 결과가 나오면 실제 시장 데이터에 적용됩니다.

예를 들어, 뉴욕 거래일 동안 거래자는 특정 통화 쌍의 가격이 상승하는 것을 알게 됩니다. 따라서 그는 이 상황에 대해 뉴욕 세션 동안 통화 쌍의 전체 과거 데이터를 검색하는 소프트웨어를 만들 것입니다.

소프트웨어가 뉴욕 세션 동안 통화 쌍이 80% 증가했음을 발견한 경우 거래자의 모델은 통화 쌍이 뉴욕 세션 동안 시간의 80% 상승할 것으로 예측합니다.

이것은 양적 거래가 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 예시일 뿐입니다. 예를 들어, 양적 거래자는 복잡한 과거 데이터를 조사하고 실제 시장에 적용하기 위해 자산 컬렉션을 선택하는 경우가 많습니다.

퀀트 트레이더란 무엇이며 어떤 일을 하나요?

Quant는 숫자로 작업하는 사람입니다. quant라는 이름은 "숫자"를 의미하는 quantitative라는 단어에서 유래했습니다.

퀀트는 복잡한 수학적 및 통계적 모델을 사용하여 시장에서 거래 기회를 찾기 위해 많은 양의 시장 데이터를 조사하는 거래자입니다.

특히 이러한 분석에 필요한 높은 계산 능력을 감당할 수 있는 대규모 거래 회사에서 대량의 데이터를 분석하기 위한 컴퓨터 알고리즘의 발전과 퀀트는 이러한 분석의 이면에 있는 인적 요소입니다.

Quants는 자체 개발한 컴퓨터 프로그램을 사용하여 가격 및 거래량 데이터를 마이닝하고, 사용 가능한 데이터를 조사하고, 수익성 있는 거래를 찾고, 그러한 가능성을 활용하기 위한 적절한 거래 전략을 개발합니다.

결과적으로 퀀트 트레이더는 수학 및 통계, 컴퓨터 기술 및 실제 거래 경험에 대한 균형 잡힌 지식이 있어야 합니다. Quant는 거래 전략이 다르다는 점에서 일반 소매 거래자 및 투자자와 다릅니다.

퀀트는 금융 시장에 대한 지식에 의존하기보다 알고리즘 기반의 복잡한 수학적 모델을 사용하여 시장을 스캔하여 기회를 찾습니다.

헤지펀드나 은행 등 대형 투자기관이 퀀트 거래를 가장 많이 한다. 이러한 조직에는 수학적 모델을 사용하여 데이터 세트를 평가하여 새로운 가능성을 식별한 다음 이를 중심으로 전략을 개발하는 컴퓨터 알고리즘을 개발하는 전담 퀀트 팀이 있는 경우가 많습니다.

수학, 통계 또는 소프트웨어 공학 학위와 재무 모델링 MBA를 보유한 Quants는 이러한 회사에서 찾고 있습니다.

퀀트 트레이더가 되려면?

대부분의 퀀트 트레이더는 연구에 필요한 슈퍼컴퓨터와 데이터를 감당할 수 있는 대규모 조직에서 일하지만, 이제는 스스로 거래하는 사람이 점점 늘어나고 있습니다. 일반적으로 퀀트 트레이딩을 스스로 시작하는 데 필요한 능력은 헤지펀드에서 일하는 데 필요한 능력과 같습니다.

결과적으로 퀀트 거래에 손을 대고 싶다면 통계 모델을 구성하고 평가하기 위해 특별한 수학 기술이 필요합니다. 또한 처음부터 시스템을 구축하려면 많은 프로그래밍 전문 지식이 필요합니다.

퀀트의 역사

통계 데이터의 복잡성으로 인해 대규모 금융 기관에서 양적 거래를 수행했습니다.

1970년대 후반과 1980년대의 컴퓨팅 발전은 퀀트 거래의 주류화를 도왔습니다. 지정 주문 처리(DOT) 시스템은 뉴욕 증권 거래소(NYSE)가 처음으로 전자 주문을 받을 수 있도록 허용한 이후 그 중 하나입니다. 다른 하나는 실시간 시장 데이터를 거래자에게 제공한 최초의 블룸버그 터미널이었습니다.

그러다가 1990년대에는 알고리즘 트레이딩 기법이 대중화되어 더 많은 헤지펀드 매니저들이 알고리즘을 채택했습니다.

반면에 닷컴 거품은 분수령이 된 순간임이 입증되었으며, 퀀트 기술은 알려지지 않은 인터넷 회사의 비합리적인 매수와 궁극적인 붕괴에 덜 취약한 것으로 판명되었습니다.

새로운 세기에 고주파 거래의 성장은 더 많은 개인에게 퀀트 개념을 도입했습니다. 2009년까지 수학적 모델을 사용하는 초단타 거래자들은 미국 주식 거래의 60%를 수행했습니다.

양적 vs. 알고리즘 거래

알고리즘 거래와 양적 거래는 때때로 혼동됩니다. 알고리즘 거래는 거래 기회를 발견하고 거래자를 대신하여 거래를 실행하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용하는 것을 포함합니다.

양적 거래는 수학적 모델을 사용하여 자산의 과거 데이터를 계산합니다. 그러나 거래자를 대신하여 거래를 실행하지는 않습니다.

양적 거래의 예

예를 들어 양적 거래를 설명하겠습니다.

트레이더가 외환 모멘텀 거래를 적용한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 시장의 상승 모멘텀 동안 승자를 선택하는 간단한 프로그램을 코딩할 수 있습니다. 다음 시장 상승세 동안 프로그램은 해당 외환 쌍을 식별합니다.

좀 더 복잡한 예를 들어보겠습니다.

XYZ 펀드를 관리한다고 가정합니다. 주식을 선택하고 선택하려면 정량적 접근 방식을 사용합니다. 주식을 선택하기 위해 알고리즘은 모멘텀, 가치, 수익 및 거래량의 5가지 범주에서 50개 이상의 요소를 검사합니다. 알고리즘은 각 변수에 값을 할당하고 사용자는 가장 높은 등급을 가진 변수를 선택합니다.

양적 거래의 요소

양적 거래 전략을 적용하기 위해 양적 시스템에는 네 가지 주요 요소가 있습니다. 설명하자면 다음과 같습니다.

1. 전략 식별

양적 거래 프로세스의 연구 단계는 거래 전략을 수립하고 다른 방법과 호환되는지 여부를 결정하는 것입니다.

조사할 많은 전술은 평균 회귀 또는 추세 추종 범주에 속합니다. 양적 전략에 대해서는 나중에 논의할 것입니다.

이 단계는 시장에서 최소한의 위험으로 최대 이익을 위해 전략을 최적화하는 데 필요한 모든 데이터를 수집하는 것을 목표로 합니다. 본질적으로 계획을 수학적 모델로 변환합니다.

2. 백테스팅

전략 백테스팅의 목적은 첫 번째 단계 방법이 과거 데이터에 적용될 때 수익성이 있는지 확인하는 것입니다. 접근 방식이 "실제 세계"에서 얼마나 잘 수행되는지에 대한 벤치마크를 설정합니다.

시스템을 백테스트하려면 성능을 측정할 수 있는 능력이 필요합니다. 최대 드로다운과 샤프 비율은 "업계 표준" 양적 전략 척도입니다.

3. 실행

실행 시스템은 전략이 거래 목록을 생성한 다음 브로커가 실행하는 방법입니다.

자동 또는 반자동 실행 시스템을 사용할 수 있습니다. 또한, 중개에 대한 인터페이스는 트랜잭션 비용을 감소시켰고, 백테스트된 성능과 라이브 시스템의 성능 차이는 모두 실행 시스템을 개발할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다.

거래 수수료(스프레드, 요금 또는 세금), 슬리피지 및 브로커 인터페이스는 모두 실행에 중요한 문제입니다. 거래 시스템의 최적의 성능은 시장에서 항상 최상의 가격이 달성되도록 보장하는 좋은 실행에 의해 인식됩니다.

4. 리스크 관리

양적 거래에는 몇 가지 위험이 있습니다. 중개 위험, 기술 약점 및 백 테스팅 편향을 고려합니다.

위험 관리에는 최적의 자본 배분 개념도 포함됩니다. 다양한 전략과 해당 전략 내에서 거래되는 금액의 평균입니다.

양적 거래 전략

Quantitative Trading의 특성상 실행하면 수익성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 다음은 적용할 수 있는 인기 있는 양적 거래 전략 중 일부입니다.

모멘텀 트레이딩

종종 추세 추종으로 알려진 모멘텀 거래는 추세가 지속되는 한 추세를 타는 것과 관련된 간단한 전략입니다. 거래자는 시장의 전반적인 움직임을 예측하기 위해 양적 조사를 활용합니다.

트레이더가 상승세 동안 수익성 있는 거래를 식별하기 위해 GBP/USD 시장 심리를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 상승하는 동안 그는 승자만을 바라보는 모델을 만들었습니다. 그 결과, 그는 다른 사람들보다 시장 감정을 더 잘 예측할 수 있을 것입니다.

HFT 거래

HFT(고주파 거래)는 공식을 적용하여 작은 가격 변동에 대해 많은 거래 기회를 생성합니다. 미래 가격 움직임을 식별하기 위해 HFT는 일반적으로 틱 데이터 또는 최대 1분 기간을 사용합니다. 이 기술은 헤지 펀드, CTA 및 금융 기관에서 가장 많이 사용됩니다.

가격 행동 패턴은 HFT 방법의 수학 방정식을 사용하여 정의됩니다. 그것들은 기술 지표와 거의 연결되지 않으며 모델은 이를 만든 기관이나 거래자 사이에서 철저히 비밀을 유지했습니다.

정규 분포, 표준 편차 및 평균과 같은 통계 원칙은 일반적으로 HFT 방법에 사용됩니다. 또한 다른 일반적인 확률 분포가 포함됩니다.

이러한 변수는 향후 가격 움직임에 대한 통계적 및 확률적 그림을 제공하기 위해 종종 짧은 기간과 연결됩니다.

평균 회귀

평균 회귀는 시장의 현재 가격 추세가 언제 반전될지를 예측하는 전략입니다. 다시 말하지만, RSI 또는 스토캐스틱 오실레이터와 같은 일련의 기술 지표를 사용하여 공식을 결정할 수 있습니다.

목표는 가격이 다음 움직임이 이전 움직임을 뒤집는 지점에 도달하는 시점을 파악하는 것입니다.

중재

뉴욕에서 주식은 미국 달러로 가격이 책정될 수 있지만 런던에서는 영국 파운드로 가격이 책정될 수 있습니다. 결과적으로 차익거래 가능성으로 이어질 수 있습니다. 차익 거래는 동일하거나 비교 가능한 두 자산 간의 가격 차이에서 이익을 얻는 관행입니다.

위의 경우 두 센터의 수요 차이로 인해 가격 격차가 발생하거나 GBP/USD 환율이 빠르게 이동하여 두 거래소의 자산 가격 불일치가 발생할 수 있습니다.

알고리즘 거래

알고리즘 거래는 거래 기회를 찾기 위해 자동화된 알고리즘을 사용하는 거래 유형입니다. 그러나 이 기술에는 알고리즘 사용이 포함되지 않습니다. 대신 주요 기관이 거래할 시기를 예측하는 모델을 개발하여 거래자가 해당 기관과 거래할 수 있도록 합니다.

XYZ 비즈니스가 수천 단위의 통화 쌍을 구매할 것이라는 모델을 개발한 거래자의 경우를 생각해 보십시오. 그는 일정보다 앞서 해당 통화 쌍을 획득한 다음 나중에 더 높은 가격에 판매할 수 있습니다.

그들의 의도를 숨기기 위해 거대 기업들은 이제 많은 중개인과 네트워크를 통해 거래합니다. 이 시나리오에서는 정량적 분석이 도움이 됩니다.

양적 거래 플랫폼

정량적 전략을 구현할 수 있는 다양한 온라인 플랫폼이 있습니다.

예를 들어 백테스팅 및 모델 구성은 여러 스크립트 언어로 수행하거나 단순히 마우스를 클릭하여 수행할 수 있습니다. 일부는 비용이 많이 들고 기관 또는 전문 거래자를 대상으로 합니다.

가장 자주 사용되는 플랫폼은 MT4 및 MT5입니다.

버전에 따라 이러한 시스템은 다양한 시간 범위에 걸쳐 무한한 백테스팅을 허용합니다.

플랫폼에 따라 MQL4 또는 MQL5를 배워야 합니다. 다양한 시간 프레임에 대한 백테스팅은 샤프 비율 및 드로다운과 같은 정량적 데이터를 산출합니다.

양적 거래 전략을 시도하려면 거래 플랫폼이 필요합니다.

양적 거래에 대한 귀하의 질문

양적 거래에 대해 읽은 후 마음에 드는 질문이 많다는 것을 알고 있습니다. 따라서 다음과 같이 대답해 보겠습니다.

양적 거래가 수익성이 있습니까?

양적 거래 시스템은 거래자의 개입 없이 거래할 수 있는 거래 시스템을 만들기 위해 순수한 수학 및 통계를 사용하여 개발되었습니다. 헤지펀드와 기관투자자들의 관심이 높아지고 있다.

이러한 형태의 거래가 유익할 수 있지만 일부 거래자가 가정하는 것처럼 "설정하고 잊어버리십시오" 기술이 아닙니다.

양적 거래의 경우에도 거래자는 매우 활동적이어야 하며 시장이 움직이면 거래 알고리즘을 지속적으로 조정해야 합니다.

어떻게 하면 퀀트가 됩니까?

장래의 퀀트 트레이더는 뛰어난 수학적 기술과 일반적으로 수학에 대한 강한 관심이 있어야 합니다.

수학 학사 학위, 금융 공학 또는 정량적 재무 모델링 석사 학위 또는 MBA는 모두 귀하가 직위를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 분석가가 추가로 박사 학위를 보유하고 있습니다. 이러한 또는 관련 주제에서.

퀀트는 고급 학위 외에도 데이터 마이닝, 연구 방법론, 통계 분석 및 자동화된 거래 시스템에 대한 전문 지식과 이해가 있어야 합니다.

양적 거래의 이점은 무엇입니까?

무한한 수의 데이터 포인트에 대해 무제한의 시장을 평가할 수 있는 옵션은 양적 거래의 가장 중요한 이점입니다.

양적 거래자는 수학을 사용하여 전체 금융 시장을 포함하도록 거래 관점을 확장합니다.

양적 거래의 또 다른 장점은 인간 거래자가 도입한 편견이 없는 데이터 기반 결론에 의존하는 대신 방정식에서 감정을 제거한다는 것입니다.

마지막으로, 올바르게 설계되면 퀀트 트레이더의 자동화 시스템은 매우 수익성이 높을 수 있습니다.

개인이 양적 거래 전략을 실행할 수 있습니까?

예, 개인이 할 수 있습니다. 한 개인이 저렴한 소프트웨어와 데이터를 사용하여 양적 거래 전략을 운영할 수 있습니다. 그러나 높은 비용과 기술 요구 사항으로 인해 한 개인이 고주파 거래 전략을 관리할 수 없습니다.

질적 거래와 양적 거래의 차이점은 무엇입니까?

정성적 거래자는 직관과 패턴 감지 기술, 느슨한 기준에 따라 거래 결정을 내립니다.

양적 거래자는 여전히 직관과 패턴 식별 기술을 사용합니다. 그럼에도 불구하고 그들은 종종 이를 사용하여 가설을 개발한 다음 다양한 자산군, 기간 및 기간에 걸쳐 테스트하여 전략의 탄력성을 평가합니다.

트레이더는 이 시세에 많은 모멘텀이 흐르고 추세가 형성되는 것을 보았을 때 다음 풀백을 기다렸다가 매수합니다.

모멘텀 이름 내에서 추세 철수를 매수하는 것은 좋은 전략처럼 보입니다. 양적 거래자는 생각할 것입니다. 수익성이 있는지 여부를 확인하기 위해 백테스팅을 수행하겠습니다.

양적 거래의 장점과 단점

양적 거래의 장단점에 대해 논의해 보겠습니다.

장점

• 양적 거래의 목표는 수익성 있는 거래의 가능성을 결정하는 것입니다.

• 주어진 자산 컬렉션에 대한 효과적인 자산 모니터링, 분석 및 거래 결정을 허용합니다.

• 정량적 거래 접근 방식은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 성공적인 거래 결정을 평가하고 생성하여 보다 효과적인 거래 평가를 제공합니다.

• 감정으로서의 두려움과 탐욕을 없애고 추측이나 우연에 의존하지 않고 합리적인 의사 결정을 유도합니다.

단점

• 금융 시장은 변동성이 높기 때문에 알고리즘 모델은 정기적으로 개발되어야 합니다.

• 대부분의 양적 시스템은 시장 유형에서만 성공합니다. 따라서 시장 상황이 변할 때 약간의 조정이 필요합니다.

결론

양적 거래는 거래 기회를 예측하기 위해 수학적 및 통계적 모델을 사용하는 것으로 표시됩니다.

양적 거래는 훌륭한 수학 및 코딩 능력이 필요하기 때문에 마스터하기 어렵습니다. 그러나 거래자가 이러한 주제를 철저히 이해한다면 양적 거래는 매우 수익성이 있을 수 있습니다.