알고리즘 트레이딩 전략

알고리즘 거래의 핵심은 거래 전략의 구성에 있습니다. 좋은 알고리즘 거래는 거래 비용을 효과적으로 제어하고 거래 가격을 최적화 할 수 있습니다. 다음은 시장에서 가장 일반적인 알고리즘 거래 전략에 대해 간단히 설명합니다.

• ### (i) TWAP 전략

TWAP (Time Weighted Average Price), 시간 가중 평균 가격 알고리즘은 가장 간단한 전통적인 알고리즘 거래 전략이다. 이 모델은 거래 시간을 균등하게 분할하고, 각 분할 노드에서 균등하게 분할된 주문을 제출한다.

예를 들어, A 주식 시장의 거래 하루의 거래 시간은 4 시간, 즉 240 분입니다. 먼저 이 240 분을 N 부분으로 평균적으로 나눕니다 (또는 240 분 중 일부를 평균적으로 나눕니다) 예를 들어 240 부분입니다. TWAP 전략은 거래 당일에 실행해야하는 주문을 이 240 노드에均하게 배분하여 실행합니다. 따라서 거래 평균 가격은 TWAP를 추적합니다.

TWAP 전략 설계의 목적은 거래가 시장에 미치는 영향을 최소화하면서 낮은 평균 거래 가격을 제공하여 거래 비용을 줄이는 것입니다. 분기 거래량이 정확하게 추정할 수 없는 경우에도 이 모델은 알고리즘 거래의 기본 목표를 잘 달성합니다.

그러나 TWAP의 큰 문제는 주문 규모가 큰 경우, 각 노드에 균등하게 분배된 주문량이 여전히 상당히 많다는 점이며, 시장에 약간의 충격을 줄 수 있다는 것입니다.

반면에, 실제 시장의 거래량은 변동하며, 모든 주문을 각 노드에 균등하게 분배하는 것은 명백히 불합리하다. 왜냐하면, 사람들은 거래량 변화를 예측하는 VWAP 모델을 신속하게 구축했기 때문이다. 그러나, TWAP의 동작과 이해가 매우 간단하기 때문에, 유동성이 좋은 시장과 주문 규모가 작은 거래는 여전히 더 적합하다.

• ### (ii) VWAP 전략

VWAP (Volume Weighted Average Price), 거래량 가중 평균 가격 알고리즘은 현재 시장에서 가장 인기있는 알고리즘 거래 전략 중 하나이며, 다른 많은 알고리즘 거래 모델의 원형이기도 하다. 먼저 VWAP를 정의하십시오. 그것은 기간 동안 거래량 가중된 증권 가격의 평균입니다.

여기서 Pricet와 Volumet은 각각 특정 시점의 거래 가격과 거래 양이다.

VWAP 알고리즘 거래 전략의 목적은 주문이 분할되어 거래되는 VWAP 거래가 가능한 한 시장의 VWAP 시장에 붙어있는 것입니다. VWAP의 정의 공식에서 볼 때, VWAP 시장에 따라 가고 싶다면 분할된 주문을 시장의 실제 분수 거래량에 따라 비율로 제출해야하며, 이는 시장 분수 거래량에 대한 예측이 필요합니다.

일반적으로, VWAP 전략은 지난 M 거래일간의 거래의 중화 평균을 거래량으로 예측합니다. M와 권리의 결정이 여기에 포함됩니다. 일정 기간 동안 일정 수의 주식을 구입해야한다고 가정하면, 알고리즘 거래를 사용하여 이 기간을 N 부분으로 나누고, 각 부분 시간 동안의 거래 비율을 예측합니다.

TE의 정의 공식에서 두 가지를 볼 수 있다:

(1) 추적 오류와 거래량 예측은 매우 밀접한 관계가 있으며, 예측 결과가 좋든 나쁘든 VWAP 알고리즘 거래 결과에 직접 영향을 미친다.

(2) 일정 시간 동안 VPT가 시장의 실제 VMt를 초과할 때, 주문이 완전히 거래되지 않을 수 있으며, 이는 알고리즘 거래 실행의 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서, 더 일반적으로 사용되는 것은 VWAP 알고리즘 거래 전략입니다.

피드백을 가진 VWAP 알고리즘 거래 전략은 원래의 VWAP 추적을 기반으로 매 시간 동안 매매되지 않은 주문을 후기 시간 동안 분배하여 매매 비율을 효과적으로 향상시킵니다. 앞서 논의된 TWAP 전략은 이러한 피드백 기술을 적용하여 실행 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• ### (III) 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 주문량의 크기를 조정하고 제어하는 것이다. 따라서 우리는 이러한 종류의 알고리즘을 MVWAP라고 통일한다.

시장의 실시간 가격이 그 당시 VWAP 시장보다 작을 때, 원래 계획된 거래량에 기초하여 확대하는 것은, 확대된 부분 거래 또는 부분 거래를 할 수 있다면, VWAP 거래량을 줄이는 데 도움이 된다. 반대로, 시장의 실시간 가격이 그 당시 VWAP 시장보다 큰 때, 원래 계획된 거래량에 기초하여 축소하는 것은, VWAP 거래량을 줄이는 데도 도움이 되며, 거래 비용을 통제하는 목적에 이른다.

MVWAP 전략에서 거래량을 예측하는 방법 이외에 (일반적으로 역사적인 거래량 가중 평균에 따라 예측하는 방법) 거래량이 커지거나 줄어드는 것에 대한 양적 통제도 마찬가지로 중요하다. 하나의 간단한 방법은 시장의 실시간 가격이 VWAP 시장보다 낮거나 높을 때, 다음 시기의 주문량을 고정 비율로 확대하거나 축소하는 것이다. 이 비율 파라미트는 가장 최적의 문제가 있다. 더 복잡하고 세밀하게 고려하면, 이 비율은 가격 편차 시장의 실시간 가격과 VWAP 시장의 차이에 따라 변하는 함수일 수도 있다.

• ### 4 VP 전략

VP (Volume Participation), 거래량 고정 비율 전략은, VWAP 전략과 비슷하며, 시장의 실제 거래량 변화를 추적하여 그에 따른 주문 전략을 수립한다. 다른 점은 VWAP는 특정 거래일에 거래량이 필요한 거래량이나 거래 금액을 기준으로 주문을 분할하는 것이다.

예를 들어, 어떤 거래일을 평균 48개의 단위로 5분씩 나누었다. 예상 거래량에 따라 10%의 일정한 비율로 주문을 했다. 이러한 전략의 결과로, 거래해야 할 주문 금액이 작을 때, 거래 시간이 끝나기 전에 모든 거래가 완료 될 수 있으며, 이로 인해 시장 평균 가격 추적의 편향 위험이 있다.

따라서, 우리는 이 전략이 더 큰 규모의 거래에 적합하다고 생각합니다. 여러 거래일 동안 완료될 예정이며, 적절한 고정된 비율을 선택하면 거래가 효율적으로 완료 될 수 있습니다.

• ### IS 전략

IS ((Implementation Shortfall), 실전 거래 전략, 실전 거래 전략은 실전 실행을 의사 결정의 기초로 하는 알고리즘 거래 전략이다. 실전 실행 단점은 목표 거래 자산 포트폴리오와 실제 거래 자산 포트폴리오의 거래 금액에 대한 차이로 정의된다. IS 전략의 목표는 실전 실행 단점을 최소화하거나, 즉 충격 비용과 시장 위험을 종합적으로 고려한 후, 최적의 해결책을 찾아서 가격 기준을 추적하는 전략이다. 목표 거래 가격이 P0이고 실제 거래 가격은 P라고 가정하면, IS 전략의 최종 목표는

이 목적을 달성하기 위해 IS의 기본 프로세스는 다음과 같습니다.

(1) 거래 기준으로 목표 거래 가격 P0을 설정하고, 이 가격은 도달 가격, 오픈 가격, 1일 종료 가격 등이 될 수 있습니다. 그리고 거래의 경계 조건으로 용인 가격 Pr을 설정합니다.

(2) 시장의 실제 가격이 P0보다 낮거나 높을 때, 특정 전략에 따라 주문을 받아 구매 또는 판매 거래를 한다.

(3) 시장의 실제 가격이 Pr보다 높거나 낮을 때 거래는 하지 않는다.

(4) 시장의 실제 가격이 P0과 Pr 사이에 있을 때, 적극적이고 부정적인 거래 전략 사이에 있는 전략을 따라 거래할 수 있다.

IS를 사용하는 장점은 다음과 같습니다.

(1) IS 전략은 거래 비용의 각 부분을 보다 종합적으로 분석하고, 충격 비용, 시간 위험, 가격 증가 등의 요소들 사이에서 더 나은 균형을 이루며, 최적의 거래 운영의 목표에 더 잘 부합한다.

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

(3) IS 전략은 포트폴리오 거래에 많이 사용되며 포트폴리오 거래의 경우 이 알고리즘은 거래 목록 상의 주식 간의 연관성을 활용하여 위험을 더 잘 제어 할 수 있습니다.

• ### 6 단계 전략

스텝 전략은 실제로는 가격에 대한 계층적 거래의 전략이며, 목표는 매입 (매매) 거래에서 거래 평균 가격을 최대한 낮추고 (고등화) 하는 것이다. 간단히 말해서, 스텝은 서로 다른 가격대에서 서로 다른 거래량 비율을 사용하는 배당이다. 예를 들어, VWAP 또는 TWAP 전략에서는 일반적으로 예상 거래량의 일정한 비율 k에 따라 실제 주문을 한다.

상장 후 VWAP 또는 TWAP의 기초에 따라, 가격이 19~21원 사이로 변동할 때, 예상 거래량의 10%를 거래한다; 가격이 21원 이상일 때는 거래하지 않는다; 가격이 19원 이하일 때는 예상 거래량의 30%를 구매한다.

더 급진적인 전략은 공격적인 단계 (Aggressive Step) 라고 불리는데, 이 전략은 시장의 모든 주문을 모두 먹어치우는 것으로, 가격이 최적의 거래 지역 경계선 아래로 떨어질 때 사용된다.

구체적으로 말하면, Aggressive Step 전략은 구매 (매매) 거래에서도 계층화된다. 예를 들어, 상술한 거래 계획에서, 상위 두 영역의 전략은 변하지 않는다. 가격이 19 유안 이하일 때, 시장 가격이 아무리 떨어지더라도, 19 유안의 제한 가격 제안으로 거래한다. 가격이 19 유안 이상으로 다시 상승하거나 거래 주문이 모두 완료 될 때까지. 그러나 이 전략은 거래량을 제어하기가 쉽지 않으며, 가격 변동으로 증권 거래의 숨겨진 비용을 증가시킬 수 있다.

• ### 7 스니퍼스 전략

스니퍼 검색어 전략은 전략의 범용이다. 일반적으로 이 전략은 거래소 및 거래 데이터를 감시하기 위해 더 복잡한 알고리즘을 개발하여 시장 참가자 중 다른 알고리즘 거래자가 있는지 알아냅니다.

예를 들어, 소수의 시범 주문을 통해, 특정 알고리즘과 거래 상황을 결합하여 주문이 알고리즘 거래에 의해 거래되었는지 여부를 판단합니다. 다른 알고리즘 거래 참가자가 있다면, 계산을 통해 판단하여, 이러한 알고리즘 거래를 따라하거나 반대로 작동하여 절대 수익을 얻을 수 있는지 여부를 판단합니다. 수익 확률이 높다면, 타겟팅 된 알고리즘 거래 전략을 통해 주문합니다.

이 전략은 전통적인 알고리즘 거래와는 달리, 주문을 수행하는 것이 주요 목적이 아니라 수익을 얻는 데 주력하며, 알고리즘 거래의 비교적 고급의 전략으로, 알고리즘 거래가 이미 대규모로 보급된 시장에 적용된다. 우리나라 시장은 거래 시스템이나 알고리즘 거래의 보급 정도를 볼 때, 현재는 이러한 전략을 사용하는 것이 일시적으로 어렵다.

• ### (8) 상장 전략

해외의 많은 고도의 알고리즘 거래 전략은 거래량과 거래 가격에 대한 데이터 요구 사항에만 국한되지 않고 시장의 미시 구조, 특히 거래에서 나타나는 중요한 정보에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.

가장 간단한 알고리즘의 예로, 포착 상장 전략 (PEG) 이라고 부르는데, 이 전략은 목표 주식의 상장 상황에 따라 주문을 할 수 있다. PEG는 먼저 상장 내 최저 매매 가격 또는 최고 매수 가격을 실시간으로 모니터링하고, 특정 전략 (또는 비율) 에 따라 매수 제한 가격 또는 매수 제한 가격 지시를 내린다.

거래 지시가 완료되지 않으면 시장 가격이 제한 가격 지시의 가격에서 벗어나기 시작하면, 위의 주문에 대해 상환을 하고 최신 상환 정보에 따라 해당 제한 가격 지시를 다시 발급합니다. 거래 지시가 모두 완료되면, 상술한 전략에 따라 ((비례) 구매 제한 가격 지시 또는 판매 제한 가격 지시를 발급하는 것을 계속하여 주문이 모두 완료되거나 거래 시간이 끝날 때까지하십시오.

이 전략의 장점은 시장에 대한 충격을 양적으로 잘 제어할 수 있다는 점이며, 단점은 시장 평균값을 추적하는 것이 편리하다는 점이며, 거래 당 거래량이 통제되지 않는다는 점입니다.

• ### 9. W&P 전략

워크 앤 파운스 전략 (W&P 전략) 은 일반적인 알고리즘 거래 전략의 기초에 기반하여 시장 포트업 및 유동성 상황을 통해 알고리즘 거래를 더 최적화하는 전략이다.

구체적으로 말하자면, 어떤 알고리즘 거래 전략을 실행할 때, 시스템은 분할된 주문을 특정 시간에 특정 가격으로 상장한다. 이때 상장 데이터를 추적하면, 제출된 주문 가격이 적극적으로 거래될 가능성이 있음을 발견한다 (예를 들어 VWAP 전략에서 이러한 기회가 나타난다).

이 경우, 해당 가격의 상거래가 더 많은 양의 상거래를 가지고 있는지 관찰 할 수 있습니다. 즉, 시장이 특정 가격 범위에서 과도한 유동성이 있는지 관찰 할 수 있습니다. 이러한 유동성이있는 경우 거래 수를 확대하여 시장 유동성을 닦아낼 수 있습니다.

W&P 전략은 단기간에 완료해야 하는 많은 주문이 있는 상황에서 적합하며, 이 전략을 사용하면 실행 효율을 효과적으로 향상시킬 수 있지만, 가격 추적에 대해서도 상대적으로 큰 편차를 일으킬 수 있으며, 거래 비용의 불확실성을 증가시킨다.

• ### 10. 숨겨진 전략

숨겨진 거래 전략은 실제로 적극적으로 거래하는 알고리즘 거래 전략이다. 전통적인 TWAP, VWAP와 같은 전략에 대해서는, 주문이 시가로 주문하는 경우가 많기 때문에, 적극적으로 거래되는 거래와 수동적으로 거래되는 거래가 혼재될 수 있다.

그러나 수동적으로 상장과 상환이 많을 때, 특히 더 발달된 금융 시장에서, 알고리즘 거래자는 심지어 알고리즘 거래 전략 자체도 다른 경쟁자에 의해 관찰되고 모니터링 될 수 있으며, 이는 경쟁자가 알고리즘 자체에 대해 타겟팅 된 전략을 개발할 수있게합니다.

Hidden 전략은 이러한 반탐정 알고리즘 거래 전략이다. 시장 거래에서 원하는 거래 가격의 주문이 나타나고, 특정 수에 도달하면, 적극적으로 공격하면 주문이 먹히게 된다. 그렇지 않으면, 조건이 충족될 기회가 될 때까지 서버가 움직인다.

전반적으로, Hidden 전략은 원래의 알고리즘 거래 전략에 대한 재 최적화 전략이기도 합니다. 주로 유럽과 미국과 같은 더 발달된 금융 시장에서 적용되며, 자신의 행동을 숨기는 동시에 시장 평균 가격의 정확성을 추적하는 비용의 일부를 지불합니다.

• ### 11 게릴라 전략

게릴라 게릴라 전략은 원래의 알고리즘 트레이딩 전략에 기반하여 추가적으로 최적화 된 전략이며, 숨겨진 전략과 같은 목적을 가지고 자신의 전략과 트레이딩 행위를 숨기기 위해 사용된다.

다른 점은, Hidden은 주, 수동 거래 및 주문 수를 고려하는 반면, Guerrilla의 출발점은 주문 수 만이다. 특정 무작위 알고리즘을 통해, Guerrilla 전략은 각 시점에 제출되어야 하는 주문 수를 다른 크기의 부분으로 더 분산시켜 다른 경쟁자가 거래 세부 사항에서 알고리즘 거래자와 해당 알고리즘의 존재를 쉽게 볼 수 없게 한다.

• ### (12) 다른 전략

앞서 소개된 몇 가지 일반적인 알고리즘 거래 전략 이외에도, 해외 시장에서 현재 매우 많은 전략이 존재합니다. 예를 들어, VWAP 기반의 알고리즘 거래 전략만으로도 수십 가지 또는 수백 가지의 전략을 도출 할 수 있습니다. 예를 들어, 해외 시장거래 시스템이 존재하는 경우, 시장에는 Guaranteed VWAP, SOR 전략 등과 같은 거래 체제에 기반한 일반적인 알고리즘 거래 전략이 있습니다.

결론적으로, 많은 알고리즘 거래 전략은 정보 유출이나 시장 미시 구조의 변화로 인해 잠시 동안 사용 후 더 이상 적용되지 않습니다. 투자자는 새로운 전략을 계속 개발해야합니다. 따라서, 다양한 알고리즘 거래 전략은 항상 비와 봄처럼 시장에서 나타나고 사라지고 순환됩니다.

그러나 어쨌든, 거래 비용에 대한 효과적인 통제를 위해 다양한 알고리즘 거래 전략이 등장했기 때문에, 컴퓨터 및 네트워크 기술이 급격히 발전하는 오늘날, 이러한 거래 전략은 점점 더 많은 거래 시장의 점유율을 차지하게 될 것입니다.

국내에서는 금융산업의 지속적인 발전과 국제화의 향상, 주식지수 선물, 금융투자규제의 도입과 함께 우리나라 증권시장의 일방적인 거래와 상대적으로 폐쇄되고 후진적인 상황이 개선되어 점차적으로 세계 선진 증권시장을 따라잡을 수 있게 되었다.

따라서, 알고리즘 거래 전략은 미래에 급속한 발전 추세를 나타낼 것입니다. 그것은 투자자에게 거래 비용을 줄이고, 투자 수단과 전략의 풍부함과 혁신을 제공 할뿐만 아니라, 시장의 규율과 효율성을 촉진 할 수 있습니다.

이 영상은 트래픽 트랜스젠더에서 가져온 것입니다.