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알고리즘 트레이딩(algorithmic trading)이란?
알고리즘 트레이딩은 AI 기술이 급성장하면서 대중에게도 알려진 방법 중 하나입니다. 데이터 분석에 기반해서 인간이 놓치는 부분에 대해서 인사이트를 얻을 수 있도록 도와주는 기술이며 다른 말로는 시스템 트레이딩 또는 프로그램 매매라는 말로도 알려져 있습니다.
일반적으로 많이 활용하는 방법은 파이썬을 사용하는 방법입니다. 파이썬을 통해 간단한 자동 매매 프로그램을 만드는 분들도 많아서 코딩에 대해 지식이 있는 분들이라면 구글링을 통해 이미 공개 되어있는 자료를 활용해서 혼자서도 충분히 구축할 수 있습니다. 다만, 자동매매를 하기 위해서는 알맞은 조건을 지정해야 합니다. 아래에서 알고리즘 트레이딩 시 필용한 조건들을 살펴보겠습니다.
기술적 분석(technical analysis)
먼저 기술적 분석입니다. 기술적 분석에는 차트와 기술적 지표 등을 이용해서 분석하는 방법들이 있습니다. 각각의 방법에 대해서는 다른 편에서 자세하게 다루도록 하겠습니다.
기술적 분석이란 과거 시장 데이터를 기반으로 미래 가격 변동을 평가하고 예측하기 위해 주식 투자에 사용되는 방법입니다. 이 데이터에는 가격 변동, 거래량 및 기타 통계 지표가 포함됩니다. 회사의 재무 상태에 초점을 맞춘 기본적 분석과 달리 기술적 분석은 주로 주식 가격 및 거래량 차트의 패턴과 추세를 살펴봅니다.
각각의 개념에 대해서 공부하고, 차트를 볼 줄 알아야 알고리즘 트레이딩에서도 활용할 수 있으므로 반드시 기초적인 투자 분석 방법에 대해서 우선 이해하는 것이 중요합니다.
파이썬으로 자동매매 프로그램 만들기
파이썬으로 자동매매 프로그램을 만들 수 있다고 했습니다. 코딩을 잘하지 못해도 이미 많은 사람들이 파이썬을 활용해서 알고리즘 트레이딩 구현 방법과 노하우를 자세하게 설명한 글들이 많기 때문에, 참고해서 따라할 수 있습니다.
또 아래에 위키독스에서 무료로 파이썬을 사용한 다양한 주식 투자 매매 방법에 대해서 자세하게 설명한 책을 활용해도 괜찮습니다. 기초적인 파이썬 코딩도 공부할 수 있으니 코딩에 관심있는 분들은 아래 링크를 따라가서 한 번 시도해보세요.
알고리즘 트레이딩의 장점
속도 및 효율성: 알고리즘은 인간 트레이더가 불가능한 속도와 빈도로 거래를 실행할 수 있어 시장 상황에 빠르게 대응할 수 있습니다.
인적 오류 제거: 자동화된 거래는 주문을 잘못 입력하거나 감정적인 의사결정을 내리는 등 사람이 저지르는 실수의 위험을 줄여줍니다.
백테스팅 기능: 알고리즘은 실제 시장에 배포하기 전에 성능을 평가하고 전략을 개선하기 위해 과거 데이터를 테스트할 수 있습니다.
일관성과 규율: 알고리즘은 사전 정의된 규칙을 엄격하게 준수하여 거래 결정이 일관되고 감정이나 비합리적인 사고에 영향을 받지 않도록 보장합니다.
시장 유동성: 고주파 매매 알고리즘은 단시간에 대량의 주문을 체결하여 시장 유동성을 높일 수 있습니다. 투자를 위해 이미 확실한 고품질 주식디비가 필요하면 인베스팅 디비로 문의주세요. 투자 목표와 마케팅 목표에 따른 고객 디비를 제공합니다.
알고리즘 트레이딩의 단점
복잡성과 비용: 거래 알고리즘을 개발하고 유지하려면 상당한 기술 전문 지식이 필요하며 비용이 많이 들 수 있습니다.
시스템 오류: 소프트웨어 버그, 하드웨어 장애, 연결 문제 등 기술적인 문제로 인해 상당한 손실이 발생할 수 있습니다.
시장 영향: 알고리즘에 의해 실행되는 대규모 거래는 시장 가격에 영향을 미칠 수 있으며 잠재적으로 실행 당사자에게 불리한 조건으로 이어질 수 있습니다.
과잉 최적화: 알고리즘은 과거 데이터에 대해 과도하게 최적화되어 백테스팅에서는 좋은 성능을 발휘하지만 변화하는 조건으로 인해 실제 시장에서는 성능이 저하될 수 있습니다.
