Introduction to Trading, Machine learning&GCP [2]

Quantiative Trading 

- > 양질의 데이터를 이용해, 정해진 알고리즘으로 매매를 하는 것

- > 알고리즘에 띠라 다르지만 전세계 거래의 70% 정도가 알고리즘을 따르는 매매이며, milisecond 단위로 작업하는 high frequency Trading 도 있음

 

Quant Strategies 

- 거래순서를 만드는 것과 최소한의 개입으로 포지션을 관리하는 규칙을 만드는 것

- 통계적으로 중요하고 반복되는 시장행동을 탐색하고 이익을 만들기 위해 그것을 실행시키는 것 

- 몇 일이 소요되는 low frequency 부터 milisencond 단위로 가는 high frequency 가 있음

- 미래자산의 가격이나 스프레드 방향성을 예측하는 방법 

- Mean Reversion Trade -> 평균 회귀, 즉 어떤 두 자산간의 스프레드의 평균을 구하고 그게 벌어지면 다시 축소될거라 보고, 반대로 너무 좁아지면 다시 확장될 것이라 보고 투자하는 것 

 

Correalation 

-> 두 변수가 시간에 따라 얼마나 서로 같이 움직이는지 측정하는 지표

-1 이면 서로 정반대, 0이면 관계 없음, 1이면 서로 똑같이 움직이는 거 

 

출처 Coursera lecture, 강의명은 상단 글 제목 참조

구하는 법은 위와 같다. 두 자산의 가격을 어떤 시작 시점에 정규화를 통해 같게 둔다. 

그리고 시간의 흐름에 따라 기록한 뒤, 스프레드를 본다. 

위 예시에서 두 자산은 상관관계가 있다고 볼 수 있지만, 그들의 평균의 차이는 안정적이지 않다.  

 

 

Cointegration 

-> 두 자산이 얼마나 같이 움직이는지를 측정한게 아니라, 두 개의 평균 차이가 얼마나 일정한지를 보는 것이다. 

 

Correlation 관계 -> Cointegration 은 맞지만, 그 반대는 아닐 수도 있다. 

 

 

Momentum 

-> overreaction과 undereaction 

underreaction의 경우, 새로운 정보가 시장에 등장했을 때, 이를 받아들이는데 시간이 걸리는 것이고

overreaction의 경우, 이를 다른 것보다 더 심각하게 받아들이는 것이다. 

모멘텀 투자자들에 의해, 성장기에 있을 때, 모멘텀 주식들을 더 비싸게 팔 것이고,

성장기가 끝나면, 그 주식들은  빠르게 팔릴 것이다.  

 

High- Frequency Trading

- Flash boys 라 불리는 사람들.. 

- 장기간의 가격예측 보다는 anomlay 나 flaw 같은 같은 걸 찾아, 이를 이용해 투자한다. 

- 숨겨진 실행 전략(다른 헤지펀드에 의한)에 의해 은밀히 행해지는 대량 주문을 찾는 것을 목표로 함

 

한 회사가 블록딜 매수를 하려고 할 때, 그들은 완벽하지는 않은 실행전략을 쓰려고 한다. 

뛰어난 투자자들이 알고리즘을 통해 이를 파악하고, 그들의 바이 시그널이 나오기 전 미리 뛰어든다.

Spoofing은 다른 투자자들을 잘못 인도하려는 것을 뜻함. 

가령 주식을 팔아치워야 할 때, 일시적으로 대량 매수 주문을 내면, 이를 보고 다른 투자자들이 뛰어들어 가격을 높여주고

이는 더 괜찮은 가격에 주식을 팔 수 있게끔 해준다.