거래량을 이용한 돌파 신호 필터링 기법 (50)

 데이트레이더에게 있어 가장 중요한 것은 뭐니뭐니해도 변동성일 것입니다. 변동성이 적으면 수수료와 슬리피지로 먹을 것이 없고, 자잘한 휩소 때문에 수익은 커녕 손실만 누적되기 때문입니다. 

 따라서, 내가 매매할 구간에서 변동성이 클지 작을지 예측할 수 있다면, 이는 대단히 유용한 필터링 조건으로 이용할 수 있습니다. 

 주가는 예측할 수 없지만, 변동성은 예측할 수 있다는 말이 있습니다. 변동성은 그만큼 규칙성을 가지고 있다는 것인데, 변동성 군집 현상의 원리를 생각한다면, 최근 변동성이 클 경우 직후의 변동성도 클 것이라고 상식적으로 예상이 가능합니다. 

 따라서 최근 변동성이 커지는 구간에서 매매를 한다면 이는 트레이딩에서 강력한 우위를 점할 수 있겠죠? 

 그렇다면 최근 변동성이 커지는 것을 어떻게 알 수 있을까요? 물론 주가의 변동성 자체를 지표화하여 계산할 수도 있겠지만, 이번 포스팅에서는 거래량을 이용한 변동성 예측 기법을 소개하려 합니다. 

 Stocks and commodities V35:06 에 실린 내용입니다. 

1. 야간 거래량이 다음날 가격 변동성을 예측할 수 있다!

 이 article의 저자인 도메니코 데리코는, emini ES 선물 지수의 야간 거래량이 다음날 가격의 변동성과 연관이 있으리라는 가설을 세웠습니다. 전날 밤 야간 선물 지수의 거래량이 활발했다는 것은 시장에 무언가 이벤트가 있었다는 의미이고, 이런 이벤트는 다음날 정규장에도 반영되어 활발한 거래가 이루어지고, 이는 가격의 변동성이 커지는 효과를 가져올 수 있으리라는 생각이지요. 대단히 상식적이고 당연한 논리라고 볼 수 있습니다.  

 저자는 이를 다음과 같은 3가지 지표를 이용해서 검증하였습니다.

 1) 야간 거래량 (자정~오전 8시30분) vs 당일 거래량

 2) 당일 거래량 vs 당일 변동성

 3) 야간 거래량 vs 당일 변동성

 만일 야간 거래량과 당일 거래량이 비례하고, 당일 거래량과 당일 변동성이 비례한다면, 당연히 야간 거래량과 당일 변동성도 비례할 것이라고 생각할 수 있습니다. 

 따라서, 이 3개의 상관성을 비교하여 모두 양의 상관성을 보인다면 야간 거래량이 많은 경우 당일의 정규장 거래량도 활발하고 그에 따라 변동성도 클 것이라고 생각할 수 있겠지요. 따라서, 야간 거래량을 보고 정규 시장에 돌파 전략을 구사할 것인지 말지를 결정할 수 있다는 의미가 됩니다. 

2. 검증 결과

결론은 예상대로였고 다음과 같습니다. 

1) 야간 거래량과 당일 정규장 거래량은 양의 상관성을 가진다 

2) 일중 변동성 (당일 range)는 일중 거래량과 양의 상관성을 가진다

3) 야간 거래량은 일중 변동성 (당일 range)와 양의 상관성을 가진다

즉, 야간 거래량이 높았던 날 정규장에 돌파 매매나 데이트레이딩을 하면 신뢰성 높은 신호를 얻을 수 있다는 의미입니다. 역으로 말하자면, 야간 거래량이 적은 날은 데이트레이딩을 쉬거나 비중을 줄여도 된다는 겁니다. 

 이처럼 돌파 매매의 핵심 성공 지표는 당일 range (변동성) 이 커야 한다는 것인데, 야간 거래량 지표를 이용하면 효과적으로 노이즈와 잘못된 신호를 걸러낼 수 있습니다. 

3. 트레이딩 로직

 이 원리를 이용하여 간단한 트레이딩 로직을 만들어 볼 수 있습니다.

 이 article에서는 러셀2000 선물 지수를 대상으로 당일 야간 거래량이 최근 5일간의 야간 거래량 보다 높은 경우, 60분 opening range breakout 전략을 구사했는데요 (가격이 개장 후 첫 60분 고가 상향 돌파시 long position, 60분 최저가 하향돌파시 short position + 종가 청산), 매매의 컨셉과 결과는 다음과 같습니다. 

  

 자동 매매툴이 확산됨에 따라 10여년 전에 알려졌던 전통적인 30 MBO나 60 MBO 같은 전략의 유용성이 많이 사라졌다고들 하는데, 야간 거래량을 이용한 필터링 전략은 효과적인 필터링 조건으로 작용하고 있음을 확인할 수 있습니다. 

 거래량은 주가에 선행하고 거래량이 실려야 진짜 상승이라는 원리는 기초 주식 투자서에도 흔히 나오는 이론인데, 데이터로 검증한 결과도 상식과 잘 부합하는 것을 확인할 수 있습니다. 

 

거래량을 이용한 변동성 필터링, 추세 필터링의 원리를 다양한 방법으로 응용하면 여러분이 좀 더 robust한 전략을 개발하는데 큰 도움이 되리라 확신합니다. 

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