실전 투자 전략 (56) - 평균 노이즈 비율과 마켓 타이밍을 결합한 변동성 돌파 전략

 우리는 앞서 노이즈 비율을 이용한 듀얼 노이즈 전략을 살펴본 바 있습니다. 다시 한 번 간단히 정리하고 넘어가볼까요?

 변동성 돌파 전략은 가격의 단기적인 방향성(추세)가 형성되면 방향이 반전되지 않고 해당 방향으로 지속적으로 움직이는 속성이 강해야 수익을 낼 확률이 높아진집니다. 이러한 관점에서 캔들의 위꼬리와 아래꼬리의 비율이 짧다는 것은 추세적인 속성이 강하고, 이것이 길다는 것은 추세반전의 성향이 강하다는 의미가 되지요. 

 따라서, 이러한 정도를 노이즈 비율로 정량하여 매매에 이용하는 것이 듀얼 노이즈 전략이었습니다. 듀얼 노이즈 전략은 우리가 정해놓은 노이즈 비율의 한계치를 기준으로 이보다 노이즈 비율이 낮은지, 그리고 다른 종목과 비교했을 때의 노이즈 비율이 상대적으로 낮은지를 평가하여 매매에 적용하는 방식이었죠. 이 방법도 충분히 의미가 있는 방법인데 지금 여기서는 노이즈 비율을 좀 더 색다른 방식으로 응용하고 이에 더불어 마켓 타이밍 전략까지 가미한 새로운 전략을 살펴보겠습니다.

1. 평균 노이즈 비율을 돌파 계수로 이용하는 방법 

 지금까지 살펴본 노이즈 비율을 이용한 전략에서는 노이즈 비율을 일종의 필터링 조건으로 사용하는 방법이었고, 실제로 돌파의 기준이 되는 역치는 range를 기준으로 한 일종의 상수 (ex : 전일 range 대비 0.5배수) 를 이용하였습니다. 

 그런데 여기 한가지 문제가 있습니다. 최적의 돌파 계수를 어떻게 정하는지가 좀 애매모호하다는 것인데요, 물론 여기에 전혀 근거가 없는 것은 아닙니다. 

 우리가 지금까지 적용한 일반적인 백테스트에서 돌파 계수를 0.5로 잡은 이유는 크게 두 가지로 살펴볼 수 있습니다. 

 첫번째는, 장기적인 일봉 캔들의 움직임을 통계를 내보면, 캔들의 위아래꼬리를 합친 값과 몸통의 비율이 대략 1:1 정도이기 때문이고, 두번째는 대부분의 백테스트에서 0.5 정도의 돌파 계수가 안정되고 높은 성과를 보여주었기 때문이었습니다. 

 하지만, 이런 방식에는 단점도 있습니다. 그것은 지금 이용하는 0.5라는 돌파계수가 과거의 데이터를 기반으로 한 수치라는 것이고, 그런 면에서 앞으로의 시장에서도 이것이 동일하게 통할거라고 보장하기 힘들다는 것입니다. 즉, 과최적화의 위험성이 있다는 것이죠. 

 실제로 각 코인의 장기 데이터를 대상으로 돌파계수를 0.5~1사이로 다양하게 변화시키면서 성과를 비교해보면, 코인의 종류에 따라 그리고 백테스트하는 구간에 따라 최적의 수익을 내는 돌파계수의 값이 수시로 변하는 것을 확인할 수 있습니다. 

 우리가 모든 시장의 실시간 최적값을 알 수가 없기 때문에 어쩔 수 없이 장기 데이터상 그럭저럭 가장 좋은 성과를 내주는 0.5라는 값을 쓰는 것은 일종의 고육지책이라고 볼 수도 있죠. 

 그런데 만일 실시간으로 변하는 각 종목의 최적의 돌파계수를 알 수 있고 지속적으로 변하는 이 값을 돌파계수로 이용할 수 있다면 어떻게 될까요? 고정된 돌파값이 아니고, 각 종목, 각 구간의 최적의 돌파값이 실시간으로 반영되기 때문에 대단히 robust한 market adaptive 시스템을 구성할 수 있을 겁니다. 

 이것이 가능할까요? 가능합니다. 방법은 간단한데, 돌파 계수를 0.5와 같은 특정 수치로 고정하는 것이 아니고, 최근의 평균 노이즈 비율을 이용하는 것입니다. 

 평균 노이즈 비율은 각 종목의 최근의 추세 강도를 직접적으로 대변하는 지표이기 때문에, 최근의 평균 노이즈 비율이 낮으면 추세적인 성향이 강하고, 높으면 추세 반전의 성향이 강하다는 것을 의미합니다. 시장 상황은 끝없이 변하기 때문에, 추세적인 성향이 강한 상황에서는 굳이 0.5배수 돌파를 이용할 필요가 없이 그보다 일찍 진입해도 되고, 추세반전의 성향이 강한 구간에서는 잘못된 신호를 거르기 위해 0.5보다 큰 돌파 계수를 이용해야 할 것입니다. 

 이런 관점에서 돌파 계수를 0.5와 같은 고정된 상수를 이용하지 않고, 최근의 평균 노이즈 비율을 이용하면 이 모든 문제가 아주 쉽게 해결됩니다. 실제로 각 종목의 고정 돌파계수를 변화시키면서 테스트해본 결과 우리가 인위적으로 값을 변화시키면서 찾아낸 최적의 고정돌파 계수는 우리가 어떠한 조작도 가하지 않은 평균 노이즈 비율의 성과와 거의 유사하게 일치하는 것을 확인할 수 있었습니다. 

 바꾸어 말하면 평균 노이즈 비율을 동적인 돌파 계수로 이용하면, 과최적화의 위험도 높고 번거로운 백테스트 과정이 필요한 고정 돌파 계수를 이용하지도 않고도 안전하고 수익 높은 최적의 돌파 계수를 이용할 수 있다는 사실이지요. 

 앞서 살펴본 듀얼 노이즈 전략에서는 최근 30일 평균 노이즈 비율을 이용했는데, 여기서는 최근의 경향성을 좀 더 민감하게 반영하기 위해 20일 평균 노이즈 비율을 돌파 계수로 이용해보겠다 (30일이 정답이냐 20일이 정답이냐는 지엽적인 문제이고 큰 차이가 없으므로 세부적인 수치값에 집착할 필요는 없습니다. 20일로 해도 되고 23일로 해도 되고, 27일로 해도 되고 30일로 해도 됩니다.) 

2. 평균 이평선 스코어를 이용한 마켓 타이밍 결합 방법 

 우리는 앞서 시장 상황이 상승일 때에만 매매에 진입하는 마켓 타이밍 전략에 대해 살펴본 바 있습니다. 가장 대표적인 것이 돌파 신호가 나타났을 때 무조건 진입하는 것이 아니라, 전일 가격이 5일 이평선 위에 있을 때만 진입하는 방식이지요. 

 이미 확인한 대로 마켓 타이밍 전략을 가미하면 drawdown을 현저히 줄이고 보다 안정적인 수익을 얻을 수 있음을 확인한 바 있습니다. 그런데 마켓 타이밍 전략을 이용할 때 어느 고정된 한가지 값만 이용하는 것은 바람직하지 않습니다. 

 과거 데이터를 이용한 백테스트상에서는 어떤 이평선 값이 최적인지 찾아내기 쉽지만, 이 값이 미래에도 최적이라는 보장은 전혀 없기 때문입니다. 

 그렇기 때문에, 우리는 한가지 이동평균선만 이용할 것이 아니라 여러 개의 이동평균선 값에 분산하는 것이 필요합니다. 가장 간단한 방법이 평균이평선 스코어를 이용하는 방법입니다. 

 평균 이평선 스코어를 산출하는 방법은 다음과 같습니다. 

 1) 마켓 타이밍을 적용하고 싶은 이동평균선 여러 개를 정함 (ex : 3,5,10,20일)

 2) 종가 > 해당 이평선 --->1점 부여, 종가 < 해당 이평선 ---> 0 점 부여 

 3) 각 점수의 평균 산출 --->  평균 이평선 스코어

 예를 들어, 오늘 종가가 3일과 10일 이평선보다는 크고, 5일과 20일 이평선보다는 작다면, 평균 이평선 스코어는 (1+1+0+0)/4 = 0.5 로 계산됩니다. 이렇게 계산된 평균 이평선 스코어를 각 시점에서의 투자 비중으로 이용하면 시장의 상승 강도에 자동으로 비례하여 투자하는 모델이 됩니다. 

 즉, 여러 개의 이동평균선 전략에 분산투자한 효과를 얻을 수 있습니다. 

3. 평균 노이즈 비율과 평균 이평선 스코어를 이용한 변동성 돌파 전략 포트폴리오

  자, 그렇다면 이제 지금까지 배웠던 모든 전략을 통합해서 궁극의 끝판왕 전략을 테스트해봅시다. 

 방법은 다음과 같습니다. 

1) 투자 대상 : 비트코인, 리플, 라이트코인, 대쉬 

2) 투자 기간 : 2014.3 ~ 2018.1 

3) 거래 비용 : 0.2% 적용

4) 투자 전략

  A. 종목당 기본 투자 비중 : 1/4 (각 종목당 동일 비중) X 전일 기준 3,5,10,20일 평균 이평선 스코어 

  B. 매수 : 당일 실시간 가격 > 당일 시가 + 전일 range x 20일 평균 노이즈 비율 

  C. 매도 : 다음날 시가 

  D. 자금 관리 : (전일 고가-전일 저가)/전일 종가 x 100 값이 투자자금의 k %를 초과하지 않도록

  E. 매일 리밸런싱 

 예를 들어, 오늘 비트코인에 투자할 비중을 계산해봅시다. 

 나의 총 자산이 1000만원이라면 일단 기본적으로 4개 코인에 분산투자하므로, 비트코인의 일차적인 투자 비중은 1/4인 250만원입니다. 

 그런데, 만일 어제 평균 이평선 스코어가 0.5였다면, 추세 강도를 고려하여 250 x 0.5 =125만원이 기본 투자 비중이 됩니다. 이 상태에서 자금 관리 룰을 적용합니다. 

 전일의 변동폭이 4%이라면, 자금 관리 룰을 2%를 적용한다면, 기본투자 비중에서 2/4 = 50%만을 투입해야 하기 때문에, 최종 투입 금액은 125만원 x 0.5 = 62.5만원이 됩니다. 

 이런 식으로 각 투자 자산의 비중을 매일 계산하여 리밸런싱하면 됩니다. 

 결과를 살펴볼까요?

	1% 룰	2% 룰	3% 룰
CAGR	46.4%	99.2%	143.6%
MDD	-1.9%	-2.69%	-3.8%

 평균 이평선 스코어에 따라 추세 추종을 한데다가 최적의 돌파 계수를 찾아주는 평균 노이즈 비율을 적용해서 놀랄만큼 안정적이고 뛰어난 성과를 보여줍니다.

  특별히 고무적인 것은 자금 관리룰을 공격적으로 적용(3%룰)해도 MDD에 큰 차이가 나지 않는다는 점인데, 이는 일반적인 전략에서 자금 관리룰을 공격적으로 적용하면 MDD가 급증하는 것과 비교하면 아주 우수한 결과라고 할 수 있습니다. 여기서는 4개의 코인만을 대상으로 테스트를 진행했지만, 여러 개의 코인 유니버스를 대상으로 테스트해본다면 훨씬 더 안정적이고 좋은 수익률을 기대할 수 있을 것이다.

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