주식 알고리즘 | 돈을 찍어낸다! 증권사 알고리즘 트레이더 모셨습니다. 상위 90개 답변

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특정 매매기법(시스템)을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 완전히 자동으로 주식을 사고파는 거래 방식을 뜻한다. 사람의 심리와 주문의 실수와 같은 문제가 관여할 여지가 없는 것이 큰 장점이다.

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삼성전자에서 개발자로 시작하여 독특하게도 증권사 트레이더로 이직하여, 시스템을 짜왔습니다. 순수한 알고리즘 트레이더 중 한 분으로, 조금은 새로운 이야기들을 들으실 수 있을 것 같아요!
다음편 – https://youtu.be/lBBjYdVT8Fo

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주식 알고리즘 – YES24

[도서] 현명한 퀀트 주식투자 누구나 쉽게 할 수 있다! … [도서] 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 내 손으로 만드는 자동 주식 거래 시스템 [ 개정판 ] 파이썬 …

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Source: www.yes24.com

Date Published: 1/9/2021

해외논문·알고리즘 해석은 기본? ‘고딩 주식러’ 떴다 – 헬로디디

이 방장은 퀀트(quant)주식 오픈채팅방도 운영한다. AI로 주식하는 사람들의 모임이다. 그는 새로 개발한 알고리즘이 내는 수익률이나 해외에서 주목 …

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Source: www.hellodd.com

Date Published: 1/29/2022

[표지 이야기]주식투자 ‘알고리즘’이 알아서 해준다 – 주간경향

수학 통계 지식을 이용해 대량의 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 투자에 활용하는 방법을 말한다. 이런 작업은 대개 컴퓨터를 기반으로 자동화된다.

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Source: m.weekly.khan.co.kr

Date Published: 5/22/2021

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주제에 대한 기사 평가 주식 알고리즘

Author: 두물머리
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Date Published: 2019. 7. 10.
Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=GjFtz5yh2e0

해외논문·알고리즘 해석은 기본? ‘고딩 주식러’ 떴다

이 방장은 퀀트(quant)주식 오픈채팅방도 운영한다. AI로 주식하는 사람들의 모임이다. 그는 새로 개발한 알고리즘이 내는 수익률이나 해외에서 주목받는 투자 논문 등 알짜배기 정보들을 밤낮없이 공유한다. 그의 수익률은 100~130%. KB 증권 실전투자 상위 1%(한달기준)에 속하기도 했다. 바로 경남 진주시 경상대사범대학부설고등학교에 재학 중인 만 16세 허예찬 군이다. (퀀트주식 오픈채팅방 바로가기)

(왼쪽부터) 허예찬 경상대사범대학부설고등학교 학생, AI 기반 주식을 하는 허 군의 모니터. [사진=허예찬]
고등학생에 불과한 허 군이 AI를 시작으로 주식에 뛰어든 이유는 뭘까. 2018년, 당시 중학교 2학년이던 허 군은 드론을 강화학습으로 제어한 취리히연방공과대(ETHZ) 연구를 보고 신세계를 경험했다고 한다. “이런 것도 된다고?” 허 군이 강화학습에 첫발을 들이게 된 이유다. 그는 파이콘(파이썬 컨퍼런스) 또는 청소년 과학 컨퍼런스를 참여하며 지식의 폭을 넓혀갔다.

그렇게 시작한 강화학습은 주식으로 이어졌다. 호기심이 많다 보니 전망 좋은 주식을 안 할 이유가 없었기 때문이다. 물론 시행착오도 겪었다. 초반 1년은 거의 실속이 없었다고(허 군은 삽질이었다고 표현) 한다.

“AI 프로그램으로 주식을 잃거나 벌어도 그 이유를 모르면 불안감이 생길 수밖에 없었어요. 그래서 거기에 집중했죠. 처음엔 금융 지식을 알아야 하기 때문에 강화학습 관련 아르바이트로 모은 200만원으로 직접 펀딩을 했어요. 많이 잃어도 보고 벌어도 봤죠. 현재는 딥러닝 전략을 세워 나름 안정적으로 자동매매를 돌리고 있어요.”

허 군은 자신만의 주식 전략을 세우는 게 즐겁다며 이처럼 말했다. 총 1100여명에 달하는 두 개의 오픈채팅방 설립도 서로 공통의 흥미에 대해 논의하고 소통하는 장이 있었으면 하는 이유에서였다.

그는 “금융 분야에 머신러닝과 딥러닝은 좋은 데이터 분석 툴”이라며 “딥러닝과 머신러닝이 우리가 보지 못했던 시장에 대한 직관을 더해 준다고 생각한다. 정말 매력적인 분야다. 머신러닝·딥러닝과 금융에 관심이 많으신 분이라면 망설이지 말고 작은 것부터 시작하셨으면 좋겠다”고 말했다.

◆ 주식시장, AI에게 최고의 학습장

“대국민 주식시대가 열리면서 많은 사람들이 손실에서 시작된 우울감, 내 주식만 안 오른다는 상대적 박탈감 등 심리적 압박 속에 있어요. 그렇다면 주식을 불안해하지 않고 잘하는 방법은 무엇일까요. 바로 정량적인 분석을 통한 과학적 투자에요. 최대한 감정을 배제하고 위험을 관리해야 해요. 투자자들이 돈을 잃는 데엔 정보가 부족하고 무언가를 몰라서가 아닌, 대부분 욕심으로부터 비롯된 잘못된 투자를 선택하기 때문이라고 생각해요. 많은 사람들이 이런 잘못된 결정을 최소화할 방법을 찾을 거예요. 그런 관점에서 과학과 금융의 전망은 매우 밝다고 생각해요.”

허 군은 “주식시장이 예측불가능하며 유기적이기 때문에 투자자들이 스트레스를 받을 수밖에 없다”며 “과학적 접근으로 최소화했으면 한다”고 이처럼 말했다.

그가 말하는 주식시장은 ‘자연’ 그 자체다. 통계적 유의성들이 상호작용하는 모습이 경우의 수가 무수히 많은 자연과 같다는 의미다. 그러면서 그는 이같은 유동적인 주식시장이 AI에겐 최고의 도전이자 학습의 장이라고 설명했다.

허 군은 “딥러닝의 가치가 가장 잘 발현되는 순간은 ‘답이 명확하지 않거나 여러 개, 혹은 답이 계속 바뀌어 나가는 문제’에 접목했을 때라고 생각한다. 이는 바로 금융이다”라며 “앞으론 과학적인 사고로 투자하는 분위기가 점차 커질 것이다. 현재의 경험을 바탕으로 향후 스타트업 취업이나 창업을 통해 과학-금융 쪽으로 나아가고 싶다”고 희망했다.

[표지 이야기]주식투자 ‘알고리즘’이 알아서 해준다

알고리즘 매매와 업무 자동화에 대한 관심이 높아지면서 금융가 직원들을 중심으로 프로그래밍 언어에 대한 관심이 높아지고 있다. / Kevin Ku on Unsplash

미국 월가에서 수학과 통계 이론, 정보기술로 무장한 트레이더와 펀드매니저들이 늘어나고 있다. 골드만삭스의 경우 전체 직원의 3분의 1이 IT 인력이다. / pixabay

알고리즘 매매란?

사전에 정의된 투자 방식에 따라 자동화된 매매를 수행하는 것으로, 해외에서는 이미 일반화된 매매 기법이다. 증권거래세가 인하될 경우 향후 한국 증시에서도 알고리즘 매매가 증가할 것으로 예상된다.

자본시장에서 알고리즘 매매가 대세로 떠오르고 있다. 알고리즘 매매란 주가를 분석하고, 이를 예측할 수 있는 알고리즘을 만들어 자동으로 거래하는 것이다. 주문에 있어 빠른 속도와 함께 감정에 휩쓸린 판단을 하지 않는다는 것이 알고리즘 매매가 주목받는 이유다.한 자산운용사의 직원 ㄱ씨는 얼마 전부터 주말마다 서울 강남의 한 정보기술(IT) 교육기관에서 ‘파이썬’이라는 프로그래밍 언어를 배우고 있다. 자기가 정한 규칙에 따라 주문을 넣을 수 있는 프로그램을 만들기 위해서다. 외국 주식의 매매 주문을 엑셀로 받아 해외 증시가 열리는 새벽에 주문을 넣는데, 기존 주문을 넣는 프로그램은 매수·매도 패턴이 정해져 있어 시장 가격의 변동에 탄력적으로 대응하기 어려웠다.한 증권사의 프라이빗뱅킹(PB) 영업점 직원 ㄴ씨는 국내 주식을 보유한 자산가들이 아마존과 같은 해외 주식으로 전환할 수 있도록 도와준다. 수많은 기업들의 데이터를 여기저기서 긁어 와 달러는 원화 표시로 바꿔 시가총액과 배당액, 주가 추이를 보여준다. 지금까지 이를 엑셀 파일로 만들었지만 시간이 많이 걸려서 데이터를 자동으로 긁어 오고, 차트와 보고서도 자동으로 생성해주는 프로그램을 만들기로 했다. 이런 업무 자동화에도 ‘파이썬’이라는 프로그래밍 언어가 쓰인다.이들에게 ‘파이썬’을 교육하는 강사 조현호씨(37)는 “투자를 할 때도, 고객을 응대할 때도 프로그래밍 언어를 활용하는 능력이 개인의 경쟁력이 되고 있다”며 “하는 사람과 안 하는 사람 사이에 차이가 날 수밖에 없다”고 말했다. 대개 증권사와 은행권이 업무와 관련해 내부망을 이용하고 있어서 당장 활용할 부분은 적지만 향후 알고리즘 거래가 본격화될 것에 대비해 미리 실력을 쌓는 차원에서 준비하는 경우가 많다. 금융소비자도 알고리즘 매매에 관심이 높다. 30대 직장인 박소연씨는 “은행이나 증권회사에서 투자종목을 선택할 때 소비자들도 사람의 감각보다 데이터를 보고 분석하는 인공지능을 선호한다”며 “증권사나 은행의 포트폴리오를 받아보면 옛날에는 담당 트레이더 혹은 펀드매니저의 이름이 적혀 있었지만 이젠 보기 어렵다”고 말했다.자본시장에서 알고리즘 매매가 대세로 부상하고 있다. 알고리즘 매매는 주가의 움직임을 수학적으로 분석하고, 이를 잘 설명·예측할 수 있는 수학적 규칙(알고리즘)을 만들어 매매 시기와 가격, 수량 등 주문 내용을 결정하고 호가 제출까지 컴퓨터로 자동화한 거래를 말한다. 금융 데이터 분석과 종목 추천, 보고서 작성과 같은 업무도 자동화되고 있다. 이런 프로그램을 짜기 위해 ‘파이썬’이나 ‘R’과 같은 프로그래밍 언어를 이용한다.알고리즘 매매는 계량적 분석을 뜻하는 ‘퀀트’와도 밀접한 개념이다. 수학 통계 지식을 이용해 대량의 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 투자에 활용하는 방법을 말한다. 이런 작업은 대개 컴퓨터를 기반으로 자동화된다. 인공지능이 자산 선정과 시장 상황에 맞게 종목을 바꾸는 ‘리밸런싱’을 자동화한 경우인 로보 어드바이저와도 연관된 개념이다.과거 사람이 객장에서 수작업으로 하던 거래는 2000년대 이후 빠르게 자동화됐다. 미국의 경우 주식거래 중 알고리즘 매매가 차지하는 비율은 대략 60~80% 정도로 추산된다. 세금과 거래수수료가 0에 가까운 파생시장에서 알고리즘 매매가 특히 많다.국내 시장도 거래세가 없는 파생시장에서는 이미 거래량 기준으로 70~80% 정도가 알고리즘 매매일 것으로 추정된다. 특히 선물시장에서 활용도가 높은 것으로 보인다. 한국거래소 관계자는 “선물 옵션의 경우 상대적으로 가격 결정이 이론적으로 되는 면이 있어서 기계적인 알고리즘으로 처리하기 적당하기 때문인 것 같다”고 설명했다.국내의 경우 증권거래세가 높아 거래량으로 승부하는 알고리즘 매매가 아직 크게 매력적이지는 않다. 하지만 이런 거래세가 없는 미국에서는 알고리즘을 이용한 ‘고빈도 매매(high frequency trading)’가 빈번하다. 1000분의 1초 단위로 주문을 실행해 작은 수익을 노리는 전략이다. 수익률은 낮지만 하루에도 이 전략을 수백·수천 번 이상 쓸 수 있어서 거래량으로 만회한다.주문 체결의 속도가 빠르면 그만큼 유리하다. 미국 스프레드 네트웍스는 시카고와 뉴욕의 현물·선물 차익거래를 위해 2억 달러(약 2360억원) 이상을 들여 두 도시를 연결하는 왕복 광섬유 경로를 161㎞나 단축시켰다. 이를 이용해 주문 체결 속도를 기존의 1000분의 17초에서 1000분의 13초로 단축할 수 있었다. 이후 이 통신선을 월가의 투자은행과 헤지펀드에 초고가로 임대해 큰 수익을 올렸다. 시간 지연에 민감해 서버를 거래소에 물리적으로 최대한 가까이 설치하는 투자도 이뤄지고 있다.최근 보고서에서 이를 소개한 메리츠종금증권의 강봉주 퀀트 애널리스트는 “고빈도 매매를 수행하는 업체들은 이 회선을 경쟁자들에게 뺏기지 않기 위해 높은 가격임에도 이용할 수밖에 없었다”며 “월스트리트의 고빈도 매매 분야에서 속도 경쟁, 인프라 경쟁은 여전히 진행 중”이라고 밝혔다.알고리즘 거래가 확대되는 것은 금융시장이 더 이상 인간이 따라잡기 어려운 수준으로 규모가 커지고 있기 때문이다. 수많은 정보를 자동으로 취합해 빠르게 분석할 수 있는 능력을 갖춘 알고리즘 매매가 인간 트레이더를 대체하고 있다. 인간이 경험적, 혹은 직관적으로 생각해내는 조합에 비해 컴퓨터가 계산할 수 있는 조합은 비교할 수 없이 크다. 속도보다 더 큰 장점은 바로 ‘무감정’이다. 투자에서 가장 위험한 감정적 판단과 오판을 줄일 수도 있다. 알고리즘은 수익률이 검증된 것만 살아남아 구현되기 때문에 감이나 그날그날의 가격 변동만 보고 주먹구구식으로 거래하는 사람보다 좋은 결과를 가져온다. 이 때문에 미국 월가의 성공한 매니저 대부분은 컴퓨터 기반의 알고리즘 트레이딩 전문가들이다. 에 따르면 지난해 최고 수입을 올린 20명의 헤지펀드 매니저 가운데 절반 이상이 ‘퀀트(계량분석) 트레이더’였다.알고리즘 매매가 시장의 대세가 될 것으로 예상되면서 증권사와 자산운용업계에서 수학과 통계, 전산학 인재를 선호하고 채용하는 추세가 두드러지고 있다. 이민재 퀀티브인베스트먼트 퀀트 애널리스트는 “올해 1월 KB증권 신입사원 연수에 강사로 참여했는데 대다수의 다른 강연들이 리더십이나 기본소양에 관계된 것이었다면 유일하게 전문적인 분야는 제가 강의했던 로보어드바이저 강의였고 배정된 시간도 가장 많았다”고 말했다.기존 직원들을 상대로 한 코딩 교육도 활발히 이뤄지고 있다. 증권가에서 가장 적극적인 업체로는 미래에셋대우가 꼽힌다. 이 회사는 증권사 가운데 최초로 2017년 빅데이터 알고리즘 경진대회를 열고 서울대 통계학과와 빅데이터 산학협력을 진행하고 있다. 고려대와 업무협약을 맺고 직원들이 금융공학 석사 과정에 참여해 코딩 프로그램을 익히도록 하고 있다.한 금융지주사도 계열사에서 선발한 인력들을 대상으로 ‘파이썬’과 ‘딥러닝’ 과정을 밟게 했다. 이들에게는 2003년 9월부터 2026년 12월까지 월평균 코스피지수를 예측하기 위한 주택매매가격, 총저축률, 총투자율 등의 29개 변수를 통해 예측 알고리즘을 만드는 과제가 주어졌다. 이들은 두 달간 근무하지 않고 교육만 받았고, 교육과정 수료 후에 각 계열사의 빅데이터 센터로 직무를 옮겼다.IT 전문 교육기관 패스트캠퍼스 관계자는 “디지털 전환으로 금융사들도 디지털 역량 강화를 중시하고 있다”며 “특히 데이터 분석 인력난이 심해 신규채용이 어려운 상황에서 가능성 있는 내부 직원을 교육해 빅데이터 분석이나 인공지능 관련 분야로 직무 전환을 하려는 움직임을 보이고 있다”고 말했다. 이민재 퀀트는 “과거에 증권사 IT인력의 경우 운용이나 프런트 업무로 전향하는 길이 제한적이었지만 이 같은 추세 때문에 IT로 입사한 직원이 운용역으로 나가기도 한다”고 말했다.글로벌 투자 확대로 금융시장의 규모가 커지고, 상장지수펀드(ETF)가 대중화한 것이 이런 흐름에 가장 크게 영향을 줬다. 해외자산을 투자할 때 과거처럼 회사를 직접 찾아가 투자자관계(IR) 담당자와 만나 개별 회사를 깊이있게 조사해 의사결정을 내리기에는 비용과 시간적 제약이 크다. 그보다는 회사의 재무정보나 향후 가격에 미칠만한 다양한 자료를 모으고 내부 기준에 따라 순위를 매겨 높은 순위에 있는 주식을 사고 낮은 순위의 주식을 파는 투자 프로세스가 일반화됐다. 자산 운영업계의 퀀트 매니저가 일반적으로 하는 일이다.이런 변화 때문에 소위 ‘스타 매니저’가 나오기 어려운 시대가 됐다. 이민재 퀀트는 “금융전문가와 일반인이 얻을 수 있는 정보의 격차가 사라졌다”며 “국내외에서 마찬가지로 더 이상 스타 매니저가 특별한 능력으로 주식을 잘 선택해 뛰어난 수익률을 거두는 시대는 지나갔다”고 말했다.상장지수펀드(ETF)는 주가지수나 상품가격 지수를 추종하는 형태로, 기본적으로 시스템에 입각한 수동적 펀드 형태가 많다. 개별종목은 등락해도 장기적으로 주가지수 등이 우상향하기 때문에 지수의 상승만큼 이익을 보도록 펀드상품을 만들면 안정적 수익을 얻을 수 있다.미국에서 ETF와 같은 지수 추종 상품이 경쟁자를 압도한 이유는 수수료와 거래비용이 낮기 때문이다. 과거 스타 매니저처럼 적극적인 운용을 하는 경우 비용이 많이 든다. 기업과 시장에 관한 다양한 정보를 수집해 연구하고 이를 분석하는 데는 많은 인력이 필요하다. 반면 ETF와 같은 지수펀드는 그저 주식을 폭넓게 보유해 분산투자하기 때문에 좋지 않은 주식이 있어도 비율로 보면 큰 영향을 주지 않는다. 규모에 따라 회사별 투자규모가 정해져서 포트폴리오 균형을 맞추려고 자주 주식을 사고팔 필요도 없다.이 경우 몇조 원대의 운용자산을 가지고 있어도 단 몇 명의 프로그래밍이 가능한 매니저들로 충분히 운용이 가능하다는 게 이민재 퀀트의 설명이다. 당연히 IT 기술로 자동화가 확대된 다른 산업과 마찬가지로 증권사 혹은 운용사도 인력을 줄일 수 있게 된다.이민재 퀀트는 “아직 국내는 ETF 시장이 미국에 비해 점유율이 낮지만 세계적 추세를 보면 기존 액티브 매니저보다 IT 소양을 갖춘 매니저를 업계에서 더 선호할 수밖에 없을 것”이라고 말했다. 미래에 트레이더는 시장 움직임에 감각을 가진 동시에 수익성 있는 알고리즘 전략을 개발하고, 검증·활용할 수 있는 데이터 기반의 기술자가 될 것이라는 전망이다.자산운영사들은 계량 퀀트를 늘리고 은행도 정보기술 인력을 늘리는 추세다. 골드만삭스는 전체 직원의 3분의 1이 IT 인력이다. 하지만 금융에 IT를 접목하는 것은 사실 IT 기반의 핀테크 업체들이 더 강세를 보이고 있다. 강봉주 퀀트는 “기존 금융권은 보수적인 성격이 있어서 큰 회사를 중심으로 IT 재교육이 막 시작되는 정도”라면서 “하지만 생존이 달린 문제라는 점에서 향후 알고리즘 매매가 대세가 되는 것은 불가피해 보인다”고 말했다.그러나 알고리즘이 인간 트레이더를 완전히 대체하지는 못하고 협업을 하는 형태로 발전할 것이라는 전망이 우세하다. 기술에 초점을 맞추면 위험하거나 완성도가 떨어질 수 있다는 게 강봉주 퀀트의 우려다. 이민재 퀀트는 수익이 나는 모델을 만드는 것은 결국 금융에 대한 도메인 지식이라고 봤다. 인공지능(AI)과 머신러닝에서 큰 개선이 있지만 금융은 그 특성상 다른 영역과 달리 패턴을 찾기 어렵다는 점도 금융지식의 중요성을 키운다.이민재 퀀트는 “일반적인 운용과 주식매매에서는 그 어떤 최신 인공지능 기법을 가져와도 확실한 패턴을 찾는 것이 불가능하다”며 “이런 제약 속에서 감내할 만한 리스크에 맞는 운용 모델을 찾아내고 실제 운용에 적용할 수 있을지는 다년간 금융시장에서 이 같은 모델을 적용해본 운용역들만이 할 수 있는 부분”이라고 말했다. 인공지능 기술을 이해하지 못한 과거의 ‘액티브 매니저’가 AI 기술을 이해하는 운용 인력으로 대체된다는 것이다. 하지만 절대적인 숫자는 줄어들 것이라고 예상했다.

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