스마트 트레이딩

▲ 미래에셋증권은 최신 스마트폰 트레이딩시스템 New M-Stock를 출시했다.

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스마트폰이나 태블릿PC를 통한 스마트 트레이딩 규모가 올해 들어 5개월 만에 75조원에 육박하고 있다.

관련 단말기 보급 성장률을 감안하면 연내 150조원 이상 시장으로 성장할 전망이다.

모바일트레이딩시스템(MTS) 주식 거래는 무선 인터넷만 가능하면 어떤 장소에서든 투자 판단을 빠르게 실행에 옮길 수 있다는 것이 장점이다.

◆5개월새 전년 거래액 80% 상회

26일 한국거래소에 따르면 스마트폰·휴대정보단말기(PDA)·태블릿PC를 이용한 주식 거래액은 올해 들어 16일까지 74조3211억원을 기록했다.

전년 한 해 동안 거래액 92조8164억원 대비 80%를 5개월 만에 넘어서고 있는 것이다. 2009년 역시 전년보다 67% 가까이 성장했다.

반면 홈트레이딩시스템(HTS)을 이용한 증권거래가 2009년 2248조9494억원에서 이듬해 1973조4582억원으로 12.25% 줄었다.

올해 MTS 거래액이 150조원을 넘어설 것으로 예측되면서 증권가는 관련 상품을 잇따라 출시하고 있다.

국내 주식투자인구에서 20·30대가 차지하는 비중은 작년 말 각각 5.8%·23.1%로 집계됐다. 전년보다 각각 30.43%·4.70%씩 늘었다.

20~30대 스마트폰 사용자는 현재 전체 이동통신가입자 가운데 80% 가까이 차지하고 있다.

한국거래소 관계자는 "스마트폰·태플릿PC 사용 증가로 모바일 주식투자 인구도 꾸준히 늘어날 전망"이라고 말했다.

◆증권사 MTS 앱 개발 경쟁

스마트폰·태블릿PC를 통한 주식 투자자가 늘어나면서 증권사마다 경쟁적으로 MTS용 앱 개발에 들어갔다.

삼성증권은 MTS에 음성인식 기능을 탑재해 주식 조회가 가능하도록 했다.

증강현실 서비스도 제공한다. 주변에 위치한 회사 건물에 스마트폰을 접근시키면 주가를 바로 확인할 수 있다.

현대증권은 이미지 구현에 뛰어난 스마트폰 특징을 반영했다.

화면 전환이나 데이터 전송속도, 사용자 인터페이스(UI)를 중심으로 앱을 만들었다. 동작인식 기능도 넣었다. 앱을 실행하면서 흔드는 식으로 화면 새로고침 기능을 쉽게 이용할 수도 있다. QR(Quick Response) 코드 인식도 가능하다.

한국투자증권 MTS는 주식 매매 외에도 공모주 청약이나 주식워런트증권(ELW)·선물옵션 거래도 할 수 있다.

기존 HTS보다 속도가 빨라졌다는 것도 장점이다.

증권업계 관계자는 "스마트폰 화면이 기존 PC보다 작다는 점을 감안해 사용자 스마트 트레이딩 편의성·속도감을 중심으로 앱을 개발하고 있다"고 말했다.

[ML4T] Machine Learning for Trading: From Idea to Execution

GitHub - stefan-jansen/machine-learning-for-trading: Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition.

Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition. - GitHub - stefan-jansen/machine-learning-for-trading: Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition.

0. 들어가며

퀀트 공부를 제대로 시작해야겠다고 항상 생각은 하고 있었지만 실천을 못하고 있었는데 마침 블라인드 금융 라운지에서 알고리즘 트레이딩 스터디를 구하는 글이 올라왔다. 프로젝트도 막바지라 야근도 많아지고, 글또 글도 계속 써야해서 사실 더 시간 내기가 쉽지 않을 것 같기는 했지만, 스터디를 하려고 모인분들이 대부분 증권사에 다니시는 분들이어서 이이럴때 아니면 언제 증권사 현업 분들이랑 스터디를 할까 싶어 눈 딱감고 스터디를 해보기로 했다. 스터디 교재는 최근 2판이 번역된 퀀트 투자를 위한 머신러닝 딥러닝 알고리즘 트레이딩 2/e 으로 하기로 했는데, 스터디를 준비하면서 좀 읽다보니 번역투 문장들이 거슬리는 부분이 많고 의미전달이 분명하지 않은 경우가 있어 킨들 버전을 추가로 구매했다. 책이 너무 무거워서(1100페이지 정도 됨) 들고다니기는 힘들것 같기도 했고. 스터디를 하고 내용을 정리해 두는 것이 나중에 다시 볼 때 도움이 될 것 같아 스터디 내용을 계속 정리해보려고 한다.

1. 책의 구성

이 책은 크게 4부로 나누어지고 부록을 포함하여 총 24장으로 구성되어 있다. 1부에서는 초과수익을 얻기 위한 알파 팩터를 찾고 포트폴리오는 최적화 하는 방법을 다루고 있고, 2부에서는 선형모형을 이용한 전통적인 방법에서 출발하여 XGBoost, LightGBM, Catboost 같이 비교적 최근에 나온 방법론의 적용(12장)까지 다루고 있다. 3부는 자연어 처리, 4부는 딥러닝과 강화학습을 커버하는데 텍스트나 이미지 데이터 등의 대체 데이터(alternative data)를 어떻게 트레이딩에 활용할 수 있는지 설명하고 있다. 강화학습은 트레이딩 실행 단계(excution)에서 적용을 고려해 볼 수 있는 방법이다.
1부. 데이터, 알파 팩터, 포트폴리오
1장. 트레이딩용 머신러닝: 아이디어에서 주문 집행까지
2장. 시장 데이터와 기본 데이터: 소스와 기법
3장. 금융을 위한 대체 데이터: 범주와 사용 사례
4장. 알파 팩터 리서치
5장. 포트폴리오 최적화와 성과 평가

2부. 트레이딩을 위한 ML: 기본
6장. 머신러닝 프로세스
7장. 선형 모델: 리스크 팩터에서 수익률 스마트 트레이딩 예측까지
8장. ML4T 작업 흐름: 모델에서 전략 백테스트까지
9장. 시계열 모델
10장. 베이지안 머신러닝: 동적 샤프 비율과 페어 트레이딩
11장. 랜덤 포레스트: 일본 주식 롱/숏 전략
12장. 거래 전략 강화
13장. 비지도학습을 활용한 데이터 기반 리스크 팩터와 자산 배분

3부. 자연어 처리
14장. 트레이딩을 위한 텍스트 데이터: 감성 분석
15장. 토픽 모델링
16장. 어닝 콜과 SEC 공시 보고서를 위한 단어 임베딩

4부. 딥러닝과 강화학습
17장. 딥러닝
18장. 금융 시계열과 인공위성 이미지를 위한 CNN
19장. 순환 신경망
20장. 조건부 위험 요인과 자산 가격 결정을 위한 오토인코더
21장. 합성 시계열 데이터를 위한 적대적 생성 네트워크
22장. 심층 강화학습: 스마트 트레이딩 트레이딩 에이전트의 구축
23장. 결론과 다음 단계
부록. 알파 팩터 라이브러리

2. 1장 내용 요약

(1) 알고리즘 트레이딩이란?

알고리즘 트레이딩이란 트레이딩 전략의 일부나 전부를 자동화할 목적으로 알고리즘(목표를 달성하기 위한 규칙이나 절차)을 이용하는 트레이딩 방식으로, 데이터 수집부터 실제 주문 집행까지의 일련의 과정을 포괄한다. 1장에서 얻어갈 수 있는 주요 내용 중 하나는 트레이딩을 위한 end to end 머신러닝 워크플로우이다.

목차를 기준으로 보면 알고리즘 트레이딩은

• 자신의 목표(ex. 벤치마크를 초과하는 수익률 달성)를 정하여 평가방법을 세우고(5장, 8장),
• 데이터를 이용해서(2장, 3장)
• 피쳐를 뽑아내고(4장, 13장, 20장, 3부 텍스트, 4부 이미지)
• 예측 모델에 피쳐를 투입하여 얻어진 결과값(7장, 9~12장, 19장)으로
• 포트폴리오를 최적화하고(5장)
• 시뮬레이션으로 테스트 해본 다음(21장)
• 효과적으로 주문하는(22장)

일련의 과정을 통해 수행할 수 있다.

(2) 투자업계에서 머신러닝의 부상

팩터 투자와 스마트 베타 펀드

책에서는 투자업계에서 머신러닝을 사용하려는 동인을 ML 모형을 이용한 새로운 리스크 팩터의 발견과 수익률에 대한 뛰어난 예측력 때문으로 보고있다. 기존의 자본 자산 가격 결정 모델(Capital Asset Pricing Model; CAPM) 에서는 기대수익(Expected Return; 스마트 트레이딩 Ri)을 무위험 수익(Risk Free Return; Rf, ex. 국채 금리)과 시장 포트폴리오 기대수익(Expected Market Return; Rm, ex. S&P 500 수익률)의 함수로 표현한다.
$$Ri = Rf + \beta\times(Rm-Rf)$$
여기서 베타(\(\beta\))는 전체 시장 움직임 대비 개별 종목이 얼마나 민감하게 움직이는지 측정한 지표로 S&P 500 지수가 1% 오를 때 애플이 5% 오른다면 S&P 500 지수에 대한 애플의 베타는 5가 된다. CAPM이 등장한 이후로 자산 수익률을 단일 팩터가 아닌 멀티 팩터로 설명하는 시도가 지속적으로 이루어졌고(특히 2008년 금융위기 이후), 이 과정에서 스마트 베타 펀드(smart beta fund)가 생겨났다. 스마트 베타 펀드는 다양한 팩터를 함께 고려하여 자산의 수익률을 추정한다.

https://www.fidelity.com/bin-public/060_www_fidelity_com/documents/brokerage/overview-factor-investing.pdf

알고리즘 트레이딩 기반 펀드의 성공

• 1982년 르네상스 테크놀로지를 설립하고 최고 퀀트 회사로 키운 수학자 제임스 사이먼스가 운용하영 메달리온 펀드는 1982년 이후 연평균 약 35%의 수익률을 거둠
• 3대 퀀트 헤지 펀드 디이쇼(DE Shaw), 시타델(Citadel), 투시그마(Two Sigma)는 알고리즘에 기반을 둔 시스템 전략을 사용해 2017년에 총수익 기준 TOP 20 펀드에 이름을 올림
• 이코노미스트에 따르면 2016년 시스템 펀드는 미국 시장에서 기관 거래의 가장 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났고, 2019년에는 기관 거래 규모의 35%이상을 차지해 2010년의 18%에서 크게 증가

머신러닝과 대체 데이터

대체 데이터(alternative data): 위성 이미지, 신용카드 거래 데이터, 감성 분석, 모바일 위치 정보 데이터, 웹 사이트 스크래핑 등의 데이터를 말하며, 잠재적인 거래신호를 포함하는 모든 데이터 소스를 포괄한다. 머신러닝이 투자업계에서 사용되기 시작한 가장 큰 이유는 대체 데이터를 분석하기 위해서라고 생각하는데, 대용량의 신용카드 거래 데이터 분석이나 위치 정보 데이터 분석, 위성 이미지 분석 등은 전통적인 방법론 보다는 머신러닝을 이용하는 것이 더 효과적이기 때문이다. 미국에서는 대체 데이터 거래 시장이 빠르게 성장하고 있고, 동시에 개인정보 보호에 대한 문제에 대한 관심이 높아지면서 규제 기관이 데이터 제공업체들을 조사하기 시작했다고 한다.

(3) 책의 내용과 스터디 과정에서 인상적이었던 부분

1장의 내용을 읽고 스터디 발표자님의 설명을 들으면서 인상적이었던 부분이나 떠오른 생각들을 나열해보면

• 텍스트나 이미지 같은 대체 데이터를 이용하여 추가 수익을 얻기 위한 다양한 시도가 이루어지는 중
  
  • 텍스트 데이터 분석을 기반으로 한 ETF(BUZZ)
  • Autoencoder Asset Pricing Models
  • data leakage와 유사한 맥락인데, 학습시점에서 사용할 수 없는 데이터는 학습 데이터에서 제외해야 한다는 것
  • ex. 2020년 12월까지의 데이터로 모형 학습을 할 때 2020년 4분기 재무정보가 2021년 3월에 공시되었다면 학습에 사용하면 안됨
  • 비즈니스 모델의 중요성을 다시 한 번 생각해보게 된다.
  • 과연 zipline은 아직 멀쩡할 것인가?

  3. 글을 마치며

  퀀트 책만 계속 사다가 드디어 공부를 시작했다. 혼자 공부하려고 했을 때보다가 같이 공부하는 사람들이 있으니 동기부여도 더 되는 것 같고, 증권사 현업분들이랑 같이 스터디를 하니 뭔가 더 든든한 느낌이 있다. 책 목차만 봐도 이 책만 잘 정리해두면 퀀트 트레이딩에 대한 기초는 잘 잡고 갈 수 있을 것 같다. 책의 구성은 정말 알차게 되어 있는데 글 도입부에서 언급한 것처럼 번역의 아쉬움이 크긴하다. 정확한 의미를 이해하기 위해서 여러번 읽어보다가 결국엔 원문을 찾아보게 되는 불편함이 있다. 그래도 한글로 읽으면 빠르게 전반적인 내용을 파악할 수 있다는 장점이 있긴 하니(스마트 트레이딩 영어를 한글처럼 읽을 수 있는 분들은 예외이겠지만) 관심이 있다면 번역본을 사서 읽어보는 것도 괜찮은 선택으로 보인다.

  한국금융IT는
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  한국금융IT는
  금융의 혁신을 주도하는
  Finnovator입니다.

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  플랫폼 (XtM Platform®)

  MCI 접속관리 와 서비스의 관리 및 라우팅 등의 기능을 수행하는 통합 미들웨어

  

  

  Business Channel Group

  실시간 시세처리 및 반응 속도

  빠른 시세처리로 시장의 변화에 선제적 반응

  시세 데이터 처리 최단 경로 제공

  서비스의 확장 및 추가비용

  서비스의 표준화 및 유지보수 비용 최소

  고객의 요구사항 모니터 및 수정반영

  다양한 매체 및 외부 시스템 연동

  Multi Protocol(Steam packet, XML, JSON)

  고객 등급별(종류별) 세부 데이터 차별화

  용도별 다양한 DB매체 수용

  Shared memory, SAM Data 표준 API

  각종 관계형 DB 및 메모리 DB 지원

  주요 기능

  

  서비스 입출력 관리 및 자료 사전관리

  

  MCI 멀티 프로토콜 게이트

  • Event process 처리엔진
  • DB Memory Direct access
  • 입출력 Adapter 및 Trigger 동적관리
  • No search No SQL
  • 실시간 이벤트 엔진을 통해 실시간 시세처리 최단경로 구축

  서버자동주문 (K-PATS 3.0®)

  알고리즘 기반의 서버자동주문 솔루션

  보유 종목이나 신규매수 종목에 대하여 주문조건을 (계좌, 종목, 시세, 지표등) 설정하면
  서버에서 실시간 시장 감시를 진행하고 조건만족 시에 설정된 주문방식으로 서버에서 자동주문이 실행되는 자동 트레이딩 솔루션

  

  

  마법사 기반의 HTS 서버자동주문 설정 UI 제공

  초급 사용자를 위한 쉽고 편리한 마법사 UI 구현

  전문가를 위한 고급 설정 UI
  (호가분할주문 · 시간배분주문 · 평균단가주문 등 고급설정)

  Risk 관리를 위한 손익 · 시세 조건 추가

  대량 호가 발생 감시조건 등 시장의 급격한 변동 감지 조건

  보유 잔고 통합수익률 감시 조건 등

  MTS 사용자 기반의 편리한 자동주문 서비스

  퀵설정 기능
  (주요 조건 패키지로 구성하여 원클릭 등록)

  조건감시 상황 푸시 메시지 수신 설정
  (장전 · 장후, 시간별 등)

  서버기반 시스템

  서버기반 시스템으로 화면 또는 HTS를 종료하여도 설정 조건의
  감시 및 주문실행 가능

  주요 기능

  

  

  • 국내 최고의 개인투자자용 알고리즘 트레이딩 솔루션
  • 금융상품투자의 위험을 관리하는 리스크 매니지먼트 시스템

  스마트오더(K-Smart Order®)

  모바일 환경에 최적화된 원클릭 자동주문 솔루션

  차트, 조건검색, 전문가서비스 등 다양한 컨텐츠의 감시전략들을 자동주문의 감시전략으로 활용하는 원클릭 자동주문 솔루션
  실시간 알림(Push) 메시지를 통해 고객이 원터치로 즉시 매매할 수 있게 하는 새로운 형태의 모바일 기반의 서비스

  신한금융투자, 선착순 1만명 3년간 스마트 트레이딩 무료

  

  [뉴스핌=김동호 기자] 신한금융투자(사장 이휴원)는 오는 5월 31일까지 선착순 1만명에게 3년간 증권매매 수수료 무료 혜택을 주는 ‘스마트폰/아이패드 제로 수수료 페스티벌’ 이벤트를 진행한다고 3일 밝혔다.

  이번 스마트폰/아이패드 제로 수수료 페스티벌은 신한금융투자에 처음 계좌를 개설하고, 스마트 트레이딩을 할 경우 3년간 주식거래 수수료를 받지 않는 행사다.

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  월 10억원을 거래한 고객 모두에게는 수수료 무료 혜택 뿐 아니라 스마트폰/ 아이패드 할부금과 통신요금까지 지원된다.

  수수료 무료 혜택은 월 10억원까지 지원되며, 10억원 초과금액에 대해서는 각 채널별 수수료가 부과되고, 매매에 따른 유관기관수수료 및 매도 관련 세금은 제외된다.

  

  이번 이벤트는 스마트폰(아이폰, 안드로이드폰)과 태블릿PC(갤럭시탭, 아이패드)를 통한 거래에 해당되며, 신한금융투자 기존 고객도 일정 요건에 해당되면 수수료 무료 혜택을 받을 수 있다.

  신한금융투자 멀티채널부 조창훈 과장 “스마트폰 증권 거래 스마트 트레이딩 저변 확대를 위해 이번 이벤트를 기획했다”며 “이번 기회에 안전성과 사용자 중심의 화면구성으로 인정받고 있는 신한금융투자 스마트폰 매매 서비스를 많은 고객들이 경험해 보길 바란다.”고 말했다.

  스마트 트레이딩

  

  ▲ 미래에셋증권은 최신 스마트폰 트레이딩시스템 New M-Stock를 출시했다.

  [건설이코노미뉴스-온라인뉴스팀] 미래에셋증권은 지난 18일 최신 스마트폰 트랜드를 반영하고 고객편의성을 향상시킨 모바일 증권거래서비스 어플리케이션 ‘New M-Stock’을 오픈했다고 19일 밝혔다.

  이번 새롭게 출시된 ‘New M-Stock’은 최근 하드웨어의 고사양화로 ‘High-End’급 스마트폰 제품이 대중화 되고, 업그레이드된 OS에 기반한 다양한 기능과 Full HD의 디스플레이 해상도 적용 등으로 사용자의 눈높이가 높아진 트렌드를 반영했다.

  대표적으로 사용자가 자신만의 화면을 구성할 수 있고, 다양한 해상도의 디바이스에서 최적화된 화면을 제공한다.

  또한 스마트 트레이딩 클라우딩서비스를 적용해 고객맞춤형화면, 시세포착, 챠트설정 등 환경설정 사항이 자동으로 서버에 저장돼 다른 스마트폰, 태블릿PC로 접속해도 재설정 없이 동일한 사용자 환경에서 거래할 수 있다.

  뿐만 아니라 새로운 챠트분석 기능과 특화주문, 시세포착 및 서버자동주문 등 트레이딩시스템 고유 기능을 대폭 강화해 HTS수준 이상의 편의성을 제공한다.

  김대홍 미래에셋증권 온라인비즈니스본부장은 “최신 IT트렌드의 핵심기술인 클라우딩시스템 및 위젯서비스 등 새로운 사용자경험(UX)에 중점을 두고 개발했다”면서 “이제 사용자들은 한 단계 진화된 유비쿼터스 모바일 트레이딩 환경에서 스마트폰 트레이딩을 경험을 하게 될 것”이라고 말했다.