실전 투자 전략 (34) - Techinical trading 기법 시리즈를 시작하며

  투자 전략을 러프하게 가치 투자와 기술적 투자 2가지 부류로 구분하면, 투자자들도 이에 따라 가치 투자자와 기술적 투자자로 분류할 수 있습니다.

 그런데 한가지 안타까운 사실은 가치 투자건 기술적 투자건 다 나름대로 의미가 있고 상호보완적이며, 시너지가 나는 것들인데 투자자들 중에는 자신을 어느 한쪽에만 속하는 부류로 제한하면서 다른 투자 방식은 극도로 배척하거나 혐오하는 사람도 꽤 많이 있다는 점입니다. 

 기술적 투자의 저변이 상당히 넓은 해외와는 달리 우리 나라에는 소수의 시스템 트레이더를 제외하면, 일반인 뿐만 아니라 업계 전문가조차 순수하게 기술적인 트레이딩 전략에 대해 의미없는 숫자 놀음, 과최적화 덩어리로 치부하는 경향이 많다는데 또 한 번 놀랍니다.

 제 블로그에서는 그 동안 가장 기초적이면서도 지극히 단순한 지표인 '월간 가격 모멘텀'이라는 기술적 지표 하나만으로도 수많은 종류의 robust한 전략을 쉽게 만들 수 있음을 소개한 바 있습니다.

 그럼에도 불구하고, 여전히 시장은 '기술적 트레이딩 전략'에 대해 여전히 너무나 많은 오해와 편견 혹은 반대로 맹신에 가까운 추종으로 얼룩져 있는 것을 보게 되는데요, 지금부터 시작할 시리즈에서는 과연 널리 알려진 기술적 지표를 이용한 전략들이 정말로 쓸모가 없는 것인지, 아니면 유용한 것인지 체계적으로 데이터를 통해 검증해보겠습니다. 

1. 안타까운 현실

 기술적 투자 전략을 연구하면서 느낀 참 안타까운 사실이 하나가 있는데, 그것은 기술적 투자 전략을 폄하하는 사람들 중에 단순 무식한 '20일 이동 평균선 전략'이라도  HTS건, 엑셀이건, 기타 다른 프로그래밍 언어로 한번이라도 시뮬레이션 해본 사람이 몇이나 되겠는가 하는 점인데요.

 실제로 대화를 나눠보면, 제대로 된 백테스트 한 번 해보지도 않고, 단순히 남들이 쓸모 없다더라, 혹은 내가 이번에 20일 이평선 위에 있어서 종목 하나 샀는데 다음날 손절 났으니 안 먹힌다는 식의 주먹 구구식 억지 논리로 우겨대는 사람들이 상당히 많다는데 놀랍니다. 

 이번 시리즈에서는 우선 아주 널리 잘 알려져 있고, 대다수의 사람들이 잘 아는 기본적인 기술적 지표를 이용한 전략의 성과를 시뮬레이션 해보고, 전략의 원리와 장단점, 타전략과의 차이점에 대해 깊이 고민해 보고 이후에 좀 더 새롭고 발전된 컨셉의 기술적 지표를 접목시켜 다양한 기술적 트레이딩 전략의 가능성을 확인해보겠습니다.

 다양한 전략을 구사하기 위해 이 시리즈에서는 월단위 데이터가 아닌 일단위 데이터를 이용해서 테스트해보겠습니다.

2. 왜? 왜? 왜?

 시작하기에 앞서 우선, 기술적 트레이딩 전략에 대해 사람들이 뿌리 깊은 불신을 가지고 있는 원인과 그에 대한 오해부터 없애고 시작할 필요가 있는데요, 사람들이 기술적 트레이딩에 대해 불신을 가지고 있는 대표적인 원인은 다음과 같습니다.

1) 백테스트를 제대로 해 본적이 없다.

 백테스트를 해본적도 없고, 할 줄도 모르니, 이게 먹히는지 안먹히는지 객관적으로 알 방법이 없습니다.

 물론, 백테스트를 했다고 나중에 시장에서 똑같이 먹히리라는 보장은 없지만, 백테스트조차 안해보면 그야말로 장님과 다를 바가 없습니다. 

 그러니 주식 서적에서 잘 먹히는 차트 보여주면서 여기서 사서 여기서 팔면 수익 나죠? 라는 말을 철썩 같이 믿거나 혹은 반대로 자신이 몇 번 경험적으로 기술적 지표에 의한 투자로 손실이 발생하면 기술적 트레이딩은 아무 쓸모 없는 노이즈에 불과하다고 무시해버립니다. 

 

2) 백테스트를 해도 제대로 못한다.

 예를 들어, 닳고 닳은 20일 이평선 전략을 생각해볼까요? 20일 이평선 전략이 시장에서 안먹힌다고 얘기하는 사람 중 대부분은 이런 식입니다.

 '내가 삼성전자 20년치 차트가지고 20일 이평선 전략 테스트해봤는데, 수익 곡선이 삐뚤삐뚤하고, 휩소에 많이 걸려서 지속적으로 손실만 발생하더라. 그러니 20일 이평선 전략은 시장에서 안 먹혀. 다른 이평선 전략도 마찬가지야'

 지나친 일반화의 오류입니다.

 어느 한 종목, 어느 한 타임 프레임, 어느 일시적 구간 하나만 가지고 테스트 해 놓고, 자신이 임의로 정해놓은 수익곡선의 모습과 일치하지 않으면 너무나 쉽게 안 먹힌다고 결론을 내립니다.

 과연 '이평선 돌파 전략'이 시장에서 통하는지 통하지 않는지 알기 위해서는 어떻게 백테스트를 해야 할까요?

 

 앞으로 테스트할 전략은 공통적으로 아래와 같은 조건하에서 진행합니다.

 1> 여러 종목, 오랜 기간을 대상으로 테스트 (단일 종목 X , 짧은 기간 X)

 2> 파라미터 값은 최대한 여러 개로 분산 (단일 지표값 X)

 3> 자료가 허용하면 자산군간 분산까지 (단일 자산군 X)

 

 20일 이평선 전략을 2016년 1년간 삼성전자 종목 딱 하나에만 적용한 뒤 잘 먹히네 안먹히네 따지는 게 무슨 의미가 있을까요?

 최근 30년 코스피 전 종목을 대상으로 하여, 20일 이평선 전략을 일관되게 구현하여 나타난 손익 곡선의 포트폴리오를 분석하는 것이 20일 이평선 전략의 타당성을 확인하는데 훨씬 의미 있는 방법이 아닐까요?

 또한, 왜 하필이면 20일만 되나요? 30일은 안되고 90일은 안되나요?

 이평선 전략의 진정한 유용성을 확인하기 위해서는 이렇게 다양한 종목에도 분산을 해야 하지만, 다양한 타임 프레임에도 분산을 해서 확인하는 것이 더 합리적이지 않을까요?

 또한, 동일한 자산군 내에만 분산을 한다면 systemic risk에 동일하게 영향을 받기 때문에 채권 같이 상관성이 낮은 자산군도 포트폴리오에 편입을 시켜 이평선 전략을 같이 적용하여 분석하는 것이 더 합리적이겠지요.

 

 실제로, 시장에서 살아남는 기술적인 트레이딩 전략을 구사하기 위해서는 이렇게 다양한 분산이 필수적입니다. 내가 찍은 한 종목 거기서 일시적으로 성과가 나빴다고 그 전략이 의미 없다고 판단하는 것은 오류입니다.

 

3. 그러면 결론은? 

 이렇게 시뮬레이션을 해보면, 결과가 어떻게 나올까요?

 여러분이 막연하게 생각했던 것보다 훨씬 안정적이고 좋은 결과를 많이 볼 수 있습니다.

 어차피 기술적 트레이딩도 안정된 수익을 얻기 위해서는 포트폴리오 단위로 검증하고, 또 실제 투자도 포트폴리오 단위로 이루어지는 것이 바람직합니다. 

 단일한 종목, 단일한 시장, 단일한 지표만으로 시뮬레이션하면 과최적화에 빠지거나 혹은 충분히 쓸모있음에도 불구하고 전략을 폐기하기가 쉽기 때문입니다. 

<이해하면 아재 인증.jpg>

 

4. 시뮬레이션 순서 

순서는 우선 가장 단순하면서도 기본적인 추세 추종 전략인 아래 전략을 살펴보고,

  1) 단순 이평선돌파 전략 (Simple moving average crossover)

  2) 지수 이평선 돌파 전략 (Exponential moving average crossover)

  3) 적응형 이평선 전략 (Kaufmann's adaptive moving average crossover)

  4) 모멘텀 전략 (Momentum, ROC strategy)

  5) 볼린저 밴드 돌파 전략 (Bollinger's band breakout)

  6) 돈키언 채널 돌파 전략 (Donchian channel breakout)

  7) 스토캐스틱 팝업 전략 (Stochastic pop up)

 이후에 좀 더 복잡하고 정교한 수학적 지표나 필터링 조건을 가미한 전략들, 그리고 많은 분들이 관심을 가지고 있는 단기 역추세 전략도 포트폴리오 단위로 검증해보겠습니다.  

 이후에는 인덱스가 아닌 코스피와 코스닥 전종목을 대상으로 위에서 살펴본 기술적 투자 전략을 포트폴리오에 적용한 결과를 확인해볼 예정입니다. 아마도 인덱스 트레이딩보다는 개별 주식 트레이딩에 관심을 많이 가지고 계신 분이 많으실텐데, 오히려 이 부분이 더 도움이 되실지 모르겠네요.

 다음 포스팅에서는 기술적 트레이딩 전략의 Hello world에 해당하는 단순 이평선 돌파 전략부터 시작해보겠습니다.

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