알고리즘 트레이딩 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 알고리즘 트레이딩 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 알고리즘 트레이딩 ( Algorithmic Trading ) 은 컴퓨터 프로그램을 이용, 일정한 논리구조 ( 알고리즘 ) 에 따라 증권, 파생상품, 외환 등 유동성 자산을 자동으로 거래하는 매매 방식이다. 목차 1 용어 2 개요 3 알고리즘 트레이딩의 전략 3. 1 기술적 분석 기반 거래 3. 1. 1 추세 추종 전략 3. 1. 2 역추세 전략 3. 2 차익거래 3. 2. 1 통계적 차익거래 3. 2. 1. 1 페어트레이딩 4 참고문헌 용어 [ 편집 ] 알고리즘 트레이딩은 시스템 매매, 시스템 트레이딩 또는 프로그램 매매라는 명칭으로도 널리 알려져 있다. 이 중'프로그램 매매'는 선물시장과 연계한 차익거래 즉 선물과 현물중 상대적으로 고평가 된 것을 팔고 동시에 가격
는 선물시장과 연계한 차익거래 즉 선물과 현물중 상대적으로 고평가 된 것을 팔고 동시에 가격이 낮은 쪽을 사는 알고리즘 매매를 뜻하는 좁은 뜻으로 사용되는 경우가 많다. 이를'지수차익거래'라고 하는데, 이것은 알고리즘 매매의 가장 일반적인 부류일 뿐 가능한 수많은 알고리즘 중 하나일 뿐이므로 프로그램 매매라는 어휘를 차익거래에만 따로 사용하는 것은 옳지 않다. 개요 [ 편집 ] 알고리즘 트레이딩은 컴퓨터를 이용하여 자산의 가격과 추세, 거래량 등을 분석하여 컴퓨터 프로그램이 매수 혹은 매도를 알아서 수행하는 거래이다. 주로 헤지펀드, 뮤추얼펀드와 같은 전문 기관에서 이루어졌으나, 2000년 이후부터 예스트레이더 ( Yes Trader ), 사이보스트레이더 ( Cybos Trader ), 메타트레이더 ( Meta
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는 반대 방향으로 포지션을 구축하는 전략이다. 역추세 전략은 일정 기간동안 주가가 형성한 가격 범위대를 이용해 과열 혹은 침체를 판단한다. 여기서 일정 기간은 대체로 짧은 기간이며 거래 방식은 스캘핑 ( Scalping ) 이 대다수를 차지한다. 역추세 전략에서는 캔들에 내포된 저가나 고가를 이용하기도 하고 RSI, Stochastic Oscillator, 이격도, Bollinger Band와 같은 기술적 지표를 이용하기도 한다. 차익거래 [ 편집 ] 차익거래는 시장이 정상적인 상태에서 벗어났다가 다시 되돌아올 것을 기대하며 시장 간의 혹은 상품 간의 가격 괴리를 이용하는 거래방식이다. 이 거래방식에서는 고빈도매매 ( HFT, High Frequency Trading ) 가 이용되기도 한다. 알고리즘 트레이딩에서 일컫는 차익거래는 대체로
범위를 이탈했을 때 정상범위로 돌아올 것을 기대하고 포지션을 구축한다. 여기서 포지션을 구축할 때는 서로 반대 방향의 포지션을 지니게 해야하며, 이 때 적절한 헤지 ( Hedge ) 를 통해 현재 스프레드 값과 정상 범위일 때의 스프레드 값 만큼의 차익을 얻는다. 스프레드가 평균으로 돌아올 것을 이용하기 때문에 평균 - 회귀 전략 ( Mean - Reversion Strategy ) 이라고도 불린다. 다음은 페어트레이딩을 하기 위한 절차이다. 두 종목 X와 Y의 데이터를 구한다. 두 종목의 표준화 값을 이용해 스프레드의 정상성 ( Stationary ) 의 존재 여부를 파악한다. 정상성 검증으로는 DF Test ( Dickey Fuller Test ) 나 ADF Test ( Agumented Dickey Fuller Test ) 를 이용할 수
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Patterson ( Jun 25, 2013 ) When genius failed : The rise and fall of Long - Term Capital Management. Lowenstein, R. Random House, 2000 Algorithmic Trading : Winning Strategies and Their Rationale by Ernie Chan ( May 28, 2013 ) Algorithmic Trading and DMA : An introduction to direct access trading strategies by Barry Johnson ( Feb 17, 2010 ) Inside the Black Box : A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading by Rishi K. Narang ( Mar 25, 2013 ) Quantitative Trading : How to Build Your Own Algorithmic Trading Business by Ernie Chan
( Counter - Trend Strategy ) 추세 추종 전략 [ 편집 ] 추세 추종 전략은 중장기적으로 형성된 추세가 앞으로도 유지될 것이라고 기대하고, 그 추세의 방향과 같은 방향으로 포지션을 구축하는 전략이다. 추세 추종 전략에서는 이동평균선 ( Moving Average Line ), MACD ( Moving Average Convergence and Divergence ), RSI ( Relative Strength Index ) 와 같은 기술적 지표를 이용한다. 대표적인 추세 추종 전략으로는 이동평균선 교차 전략이 있다. 역추세 전략 [ 편집 ] 역추세 전략은 단기적 혹은 중기적으로 추세와는 반대로 가격이 움직일 것을 기대하고, 지금까지의 짧은 추세의 방향과는 반대 방향으로 포지션을 구축하는 전략이다. 역추세 전략은 일정 기간동안 주가가 형성한 가격 범위
베타 계수 ) 의 평균과 표준편차를 이용해 표준화 ( 정규화 ) 시켜 Z값을 산출한다. 여기서 Z는 표준정규분포를 따르므로 평균이 0이고 분산 1인 확률변수이다. 유의미하다고 생각되는 Z값을 조건으로 페어트레이딩을 실시한다. 여기서 베타 계수를 이용해 헤지를 정확히 해야만 추세성분은 최소화할 수 있다. Z값이 스프레드의 평균이 되는 지점에서 포지션을 청산한다. 대안으로 스프레드가 정상 범위로 돌아올 때 이익 정도와 손실 정도를 임의로 정할 수 있다. 참고문헌 [ 편집 ] Dark Pools : The Rise of the Machine Traders and the Rigging of the U. S. Stock Market by Scott Patterson ( Jun 25, 2013 ) When genius failed : The rise and fall
igh Frequency Trading ) 가 이용되기도 한다. 알고리즘 트레이딩에서 일컫는 차익거래는 대체로 통계적 차익거래 ( Statistical Arbitrage ) 이다. 통계적 차익거래 [ 편집 ] 통계적 차익거래는 두 시장 혹은 두 종목 간의 가격 차이인 스프레드 ( Spread ) 를 통계적으로 분석해, 통계적으로 유의미한 스프레드 범위를 벗어났을 때 스프레드가 가정된 정상 범위로 돌아올 것을 기대하고 포지션을 구축하는 전략이다. 통계적 차익거래에는 페어트레이딩 ( Pairs Trading ) 과 프로그램 매매 등이 있다. 페어트레이딩 [ 편집 ] 페어트레이딩은 일반적으로 두 종목 간의 스프레드를 이용한다. 이 거래 전략은 스프레드가 통계적으로 유의미한 범위를 이탈했을 때 정상범위로 돌아올 것을 기대하고 포지션을 구축한다. 여기서 포지션을 구축
알고리즘 트레이딩(영어: algorithmic trading)은 컴퓨터 프로그램을 이용, 일정한 논리구조(알고리즘)에 따라 증권, 파생상품, 외환 등 유동성 자산을 자동으로 거래하는 매매 방식이다.