투자 시장에서 기술과 금융의 융합은 알고리즘 트레이딩(Algorithic Trading)이라는 관행을 낳았습니다.
사전에 프로그래밍된 트레이딩 명령을 활용하여 매매를 수행합니다.
한때 기관 투자자 및 헤지펀드 전용 영역이었던 알고리즘 트레이딩은 기술 발전으로 인해 개별 트레이더에게 접근 가능한 영역이 되었습니다.
본 튜토리얼은 알고리즘 트레이딩을 초보자가 시작할 수 있는 견고한 기반을 마련하기 위함입니다.
알고리즘 트레이딩이란?
정의
알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)은 인간 트레이더가 달성할 수 없는 속도와 빈도로 수익을 창출하는 것을 목표로 하며, 거래를 수행하기 위해 정의된 일련의 명령(알고리즘)을 따르도록 프로그래밍된 컴퓨터를 사용하는 것을 포함합니다.
역사적 진화
온라인 거래소와 초고속 인터넷, 복잡한 연산 기계의 발달은 알고리즘 거래의 성장을 촉진시켰습니다.
알고리즘 트레이딩의 특징
비용 효율성: 자동화로 인한 거래 비용 절감.
속도 및 정확도: 알고리즘은 방대한 데이터를 처리하고 거래를 밀리초 안에 실행할 수 있습니다.
백테스트 : 과거 데이터에 대한 전략을 테스트하여 효과를 측정할 수 있는 능력.
감정이 개입되지 않음: 자동화된 거래는 감정적인 거래 결정을 최소화합니다.
알고리즘 트레이딩의 구성요소
알고리즘
이것은 알고리즘 트레이딩의 두뇌입니다.
가격, 물량, 시간 등의 변수에 따라 매매 결정을 유도하는 정량적 분석을 통해 도출된 일련의 규칙입니다.
매매 플랫폼 (거래소 or 증권사)
매매 실행, 포트폴리오 관리 및 시장 데이터 분석에 필요한 인프라를 제공합니다.
시장 데이터
실시간 또는 과거 시장 데이터는 거래 알고리즘의 기능에 중요하며, 이 데이터는 알고리즘에 입력되어 시장 상황을 분석하고 그에 따라 거래를 수행할 수 있습니다.
백테스트(Back Test)
백테스팅(Back Test)은 실제 시장에서 알고리즘 트레이딩을 실시하기 전에 과거 시장 데이터를 통해 거래 전략을 테스트하여 전략의 성능과 견고성을 평가하는 것입니다.
알고리즘 트레이딩 시작하기
매매 플랫폼 선택(거래소 or 증권사)
강력한 데이터, 백테스트 기능, 프로그래밍 언어 지원 등을 갖춘 사용자 친화적인 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.
프로그래밍 언어 학습
프로그래밍 기술을 습득하는 것은 알고리즘 트레이딩의 초석입니다. 간결함과 다양한 금융 라이브러리로 유명한 언어는 종종 좋은 선택입니다.
Ex. 파이썬, 파인 스크립트 등
간단한 거래 알고리즘 개발
이평선 크로스 또는 평균 회귀 전략과 같은 간단한 전략부터 시작하는 것이 좋습니다.
점차 자신감과 이해를 얻을 때 더 복잡한 전략을 수립할 수 있습니다.
간단한 전략 예시
이평선 크로스 전략
이 전략은 단기 이동평균과 장기 이동평균의 두 가지 이동평균을 기준으로 하며, 단기 이동평균이 장기 이동평균 이상이 되면 매수 신호를 발생시키고, 매도 신호의 경우 그 반대가 됩니다.
결론
알고리즘 트레이딩으로의 여정은 끊임없는 학습과 탐구의 연속입니다.
알고리즘 트레이딩 기술을 더 깊이 파고들고 연마함에 따라, 분석적 통찰력, 프로그래밍 능력, 그리고 시장 이해력이 당신을 능숙한 알고리즘 트레이더로 변화시킬 것입니다.
출처 : https://www.tradingview.com/chart/BTCUSDT/yojnSs6R-Algorithmic-Trading-for-Beginners/
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