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systrader79 칼럼/투자의 기초 (필독)

프라임 마켓 사이클 기반 트레이딩 (60)

by systrader79 2018. 7. 31.
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 트레이딩에서 기본 마켓 사이클 단위를 잡는 것은 매우 중요합니다. 그 이유는 이 기본 단위가 결정되어야 나의 트레이딩의 주기도 결정되기 때문입니다. 예를 들어, 월단위 투자 전략이 있는가하면, 일단위 스윙전략이 있고, 분 단위의 데이트레이딩, 틱 단위의 스캘핑 전략도 있습니다. 

 트레이딩의 사이클 단위를 결정하는 것은 투자자의 전략과 성향에 따라 다르지만, 기계적으로 남들이 다하는 월봉, 일봉, 1시간봉, 5분봉 식의 천편 일률적인 단위를 그대로 쓰는 것보다 색다른 단위를 쓰는 것이 트레이딩의 알파 요인으로 작용할 수 있는데요, 오늘은 여기에 대해 살펴보겠습니다.

 http://jonathankinlay.com/2018/07/trading-prime-market-cycles/ 의 article에 나온 내용입니다. 


1. 시장에서 살아남기 위한 시장 사이클은?

 Magicicada라는 매미는 미국 동부에 서식하는 매미인데, 생후 13년 및 17년의 기간을 땅속에서 지내다가 13년 및 17년이 지나면 땅 밖으로 나옵니다. 13이나 17 같은 숫자는 소수이죠. 그렇다면 하필이면 왜 이렇게 큰 소수 단위의 생존 주기를 가지는 걸까요? 

 그 이유는 포식자들의 공격에 의한 생존률을 높이기 위해서입니다. 예를 들어, 이 매미의 생존 주기가 12년이라고 가정해봅시다. 매미가 세상으로 나오면 생존주기가 2,3,4,6년인 포식자들의 공격에 노출될 수 밖에 없겠죠? 

 그런데 만일 생존 주기가 이런 포식자들의 생존 주기를 뛰어넘는 큰 소수에 해당하면 종들이 직면하게 될 다양한 포식자들의 공격에 노출될 횟수 또한 줄어드는 효과를 기대할 수가 있습니다.

 

Magicicada tredecassini NC XIX male dorsal trim.jpg


2. 매미랑 트레이딩이랑 무슨 관계인가?

 그렇다면 이 뜬금 없어보이는 매미의 생존 주기와 트레이딩과 어떤 연관이 있을까요? 

 트레이딩에도 똑같은 원리를 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 5분봉을 기본 타임 프레임으로 한 단기 트레이딩 전략이 있다고 칩시다. 동일한 전략이라도 매매의 기본 타임 프레임을 분산시킴으로써 전략의 분산 효과를 노릴 수 있는데요, 여기서 중요한 것은 타임 프레임을 분산시킬 때 중복되는 트레이딩 신호를 최소화해야 한다는 것입니다. 그렇지 않을 경우 분산된 전략에 의한 리스크를 줄이는 효과가 떨어져서 단순히 거래를 복제하는 수준에 그칠 수 있다는 것이죠.

 예를 들어, 2분봉을 기본 타임 프레임으로 쓰는 전략을 4봉에 적용할 경우, 4분 단위로 2분봉의 신호가 4분봉의 신호에 중복되어 나타날 수가 있겠죠? 따라서, 기본 타임 프레임을 겹치지 않는 큰 소수 단위의 숫자로 잡으면 이런 현상을 최소화 할 수 있습니다. 

 소수 단위의 타임 프레임은 대단히 생소하실 겁니다. 대다수의 트레이더에게 익숙한 타임 프레임은 대개 비슷하기 때문입니다. 1분, 5분, 10분, 20분, 30분, 60분, 1일, 1주일, 1달과 같이 주기적인 배수 단위의 타임 프레임입니다. 

 하지만, 이 article에서는 이러한 천편일률적인 타임프레임의 고정관념에서 벗어나는 것이 새로운 알파의 요인으로 작용할 수 있다는 사실을 제시합니다. 이를 테면, 11분, 17분, 27분, 30분과 같이 서로 배수로 겹치지 않는 타임 프레임입니다. 

 세상에 공짜는 없죠? 많은 사람들이 다 똑같이 따라하는 stereotypic한 전략과 파라미터, 기준에서 알파를 찾기는 결코 쉽지 않습니다. 전략의 로직과 파라미터에서도 독창성이 필요하지만, 이러한 기본적인 타임 프레임을 선정하는 것에도 신선한 시각으로 접근할 필요가 있겠습니다. 


3. 소수 단위 타임 프레임의 성과 및 상관 관계

 저자는 S&P 500 선물을 대상으로 한 여러 트레이딩 전략의 set에 다양한 타임프레임을 적용하여 전략간의 상관관계를 비교하였는데요, 타임 프레임의 간격이 멀어질수록 전략간의 상관관계 또한 매우 낮아지는 것을 확인할 수 있습니다

 타임 프레임 자체만으로도 충분한 분산 효과의 알파를 창출할 수 있다는 점에서 아주 신선한 아이디어라고 볼 수 있죠. 

 이러한 타임 프레임 분산 전략에 의한 전략의 성과는 2017년에 78.58% 였고, 2018년 YTD 기준으로 60% 였다고 합니다. 타임 프레임 분산효과에 의해 수익 곡선의 drawdown 없이 현재까지도 순항 중이라고 합니다. 

 


 

트레이딩에서 알파로 작용할 수 있는 요소는 무수히 많고 그로 인한 분산 투자 효과도 얼마든지 기대할 수 있습니다. 전략 자체의 지표나 로직에서 답이 보이지 않는다면 이러한 신선한 시각으로 접근하는 것도 큰 도움이 될 것입니다. 


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