거래 시스템 구축시 명확히해야 할 세 가지 오해

대부분의 거래자들에게 전략의 제정은 단지 수단일 뿐, 이윤을 얻는 데 필요한 수단이다. 거래 시스템을 개발하는 과정은 투입보다 어렵다. 일반적으로 실제 거래는 거래 전략 수립보다 훨씬 재미있다.

그러나 거래자는 각종 지름길을 택할 수 있어 거래 전략을 세울 때 각종 실수를 저지를 수 있다. 단기적으로는 거래 방법이 간단하지만 지름길로 인한 실수는 결국 실시간 거래에 영향을 미칠 수 있다.

다행히도, 대부분의 거래자들이 전략 제정에 있어서의 실수는 기본적으로 유사하며, 일단 확정되면 시정하고 개선할 수 있다. 그러나 이러한 문제를 해결하는 것은 쉽지 않습니다. 지름길 없이 전략을 제대로 짜고 실천하기가 더욱 어려워질 것이다.

그렇다면 가장 흔한 실수와 지름길은 무엇일까? 대략 세 가지가 있다. 이제 이 세 가지 오류의 부정적인 영향과 어떻게 발견하고 바로잡을 수 있는지 설명하겠습니다. 이러한 일반적인 실수를 피하면 더 나은 거래 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것이다.

트랩 1: 전략이 너무 복잡해서 이해할 수 없습니다.

거래 과정에서, 너는 필연적으로 복잡한 거래 전략을 만나게 될 것이다. 독립 거래자의 경우' 분석 마비' 가 발생할 수 있습니다. 아래 그림에는 다양한 기술 사양, 기술 라인, 지원 및 저항 영역이 가득 차 있습니다. 알고리즘 거래원의 경우 복잡한 방법에는 수천 줄의 코드가 포함되며 수십 개 또는 수백 개의 변수를 최적으로 조정해야 합니다.

이 두 가지 방법은 한 가지 공통점이 있다: 매우 복잡하고 관련된 내용이 매우 많다. 경험이 없는 많은 거래자들은 이것이 시스템을 개발하는 방법이라고 생각할 것입니다. 그들은 지표가 많을수록 알고리즘이 과거 데이터에 더 잘 맞을수록 거래 전략이 더 좋아질 것이라고 생각한다. 하지만 그렇지 않습니다.

복잡한 전략을 측정하는 데 오류가 있어 이 전략이 일반 전략보다 우월하다는 잘못된 결론에 이르게 됩니다. 즉, 과거 데이터에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는 전략이 실제 거래에서도 같은 성공을 거둘 수 있다는 뜻은 아닙니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 실제로 지표를 늘리거나 알고리즘에 새로운 규칙을 추가하여 정책을 지속적으로 조정함으로써 거래 전략을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이런 방법은 통상 거래자에게 거짓된 자신감만 줄 뿐이다. 정책에 더 많은 규칙을 개선하고 추가한다고 해서 정책이 더 좋아진다는 뜻은 아니다.

많은 사람들이 간단한 거래 전략이 보통 최고라고 믿기 어려울 것이다. 독립 거래자에게는 비교적 간단한 1 ~ 2 개의 기술 지표만 있는 차트와 가격 추세와 시장 역학에 대한 깊은 이해가 기술 라인과 기술 지표로 가득 찬 차트보다 훨씬 나은 경우가 많습니다. 알고리즘 거래자에게 간단한 입장 지시는 일반적으로 5 ~ 10 조건이 필요한 규칙보다 낫다.

트랩 2: 시장 마찰을 고려하지 않는 거래 전략

시중에 나와 있는 거래 시스템과 비교해 볼 때, 대부분의 거래 시스템은 커미션과 미끄럼틀이 포함되지 않는다는 간단한 면책 조항을 나열한다는 것을 알 수 있습니다. 마찬가지로, 시스템을 개발하는 많은 사람들은 커미션과 슬라이딩 비용을 무시할 것입니다. 비록 그들이 이러한 원가를 고려한다고 해도, 그들은 통상 실제 금액을 과소평가한다.

시스템에 수수료와 미끄럼틀이 포함되어 있지 않다는 여러 가지 이유를 들을 수 있을 것이다. 가장 흔한 변명은' 다른 권상들이 보통 다른 커미션을 받는다' 는 것이다. 또 다른 일반적인 이유는' 내 시스템은 한정가격만 사용한다' 는 것이다. 하지만 진짜 이유는 이렇게 하면 시스템이 더 좋아 보이기 때문이다. 실제 거래 비용을 고려한다면 수익성 있는 시스템을 찾는 것은 비교적 어렵다.

E-미니 표준 푸르 500 지수 선물 (CME:ESM 14) 의 거래 시스템을 예로 들어 보겠습니다. 이 시스템은 소액 거래를 통해 아주 작은 시장 변화를 포착하고 일일 거래 헤지를 자주 실행하여 투기를 실행하는 기술을 사용합니다. 커미션과 미끄럼점을 고려하지 않으면 시스템은 하루 20 건의 거래를 실행하고 거래당 평균 15 달러를 벌어들입니다. 거래원은 하루에 300 달러의 이윤을 보고 이 거래들이 괜찮다고 생각했다. 그러나 1 라운드 거래당 5 달러의 커미션과 65,438+0 기준점의 미끄럼포인트 (낙관적 추정치일 수 있음) 를 더하면 하루 300 달러의 이윤이 하루 50 달러의 적자가 된다.

커미션과 슬라이딩 비용을 고려하지 않는 거래 전략의 한 가지 잠재적 영향은 시스템이 거래자가 너무 많은 거래를 달리게 할 수 있다는 것입니다. 여기 한 가지 예가 있습니다. 시스템 A 가 위에서 언급한 소규모 투기 시스템이라고 가정하면 커미션과 슬라이딩 비용을 고려하지 않으면 하루에 300 달러를 벌 수 있습니다. 반면 시스템 B 는 거래 비용에 관계없이 하루에 한 건의 거래만 실행하며 거래당 평균 50 달러를 벌 수 있습니다. 두 시스템을 비교하는 사람은 모두 시스템 A 를 선택하지만 커미션과 미끄럼점을 더하면 결과는 정반대이다. 시스템 b 는 유일한 귀중한 전략입니다. 거래건수가 적고 커미션 미끄럼점이 총이익의 비율도 훨씬 작다.

따라서 시스템 개발 초기에는 커미션과 슬라이딩 비용을 고려하는 것이 중요합니다. E-미니 스탠다드 푸르 500 지수 선물의 경우, 상대적으로 합리적인 가정은 거래당 5 달러의 커미션과 한두 개의 기준점의 미끄럼점입니다.

트랩 3: 시스템 테스트에서는 모든 기록 데이터를 사용합니다.

많은 거래자들이 시스템을 개발할 때 발생할 수 있는 세 번째 오류는 시스템을 테스트할 때 사용 가능한 모든 기록 데이터를 사용하는 것입니다. 경험이 없는 대부분의 거래자들은 오늘 이전의 모든 과거 데이터를 최적화하고 분석합니다. 이는 정책이 최신 데이터의 조정을 반영하기를 원하기 때문입니다.

물론 첫 번째 테스트가 실패하면 거래자는 시스템에 일부 규칙이나 필터링 조건을 추가한 다음 (위에서 언급한 정책이 너무 복잡할 가능성이 더 높음) 모든 데이터를 다시 실행합니다.

마지막으로 거래자는 실행 가능한 거래 전략 시스템을 찾아 실제 거래에 적용합니다. 그러나 거래 전략에 문제가 있을 때 이 방법은 거의 항상 불가피한 해결책이다.

더 좋지만 더 어려운 방법은 샘플 외부의 데이터를 테스트하여 거래 시스템을 검증하는 것입니다. 예를 들어, 거래자는 지난 10 년 동안의 데이터를 사용하여 거래 전략을 수립할 수 있지만 최근 1 년 동안의 데이터는 보존할 수 있습니다. 시스템 개발 시 알 수 없는 (샘플 외부 데이터) 으로 테스트를 실행합니다. 만약 시스템이 잘 작동한다면, 이 시스템은 실시간 거래에 사용될 수 있다.

또 휴대전화 창도 시험할 수 있다. 이 방법은 샘플 외부의 여러 기간을 사용하여 성공할 가능성이 더 큽니다. 생성된 주식 곡선에는 이미 샘플 외부의 최적화 결과가 완전히 포함되어 있기 때문입니다.

모바일 창 테스트 또는 샘플 외부 테스트의 단점 중 하나는 샘플 외부 테스트가 한 번 실행되면 실제 샘플 외부 데이터를 기반으로 추가 테스트가 실행되지 않는다는 것입니다. 따라서 테스트가 여러 번 실행되면 실수로 샘플 외부 테스트를 샘플 내부 테스트로 쉽게 바꿀 수 있습니다. 그러나 샘플 외부 테스트 방법은 모든 데이터에 대해 최적화를 실행하는 방법보다 우수합니다.

시스템 개발에는 지름길이 없다.

실행 가능한 거래 전략을 설계하는 것은 상당히 어렵다. 사실, 많은 거래자들은 결코 그렇게 한 적이 없습니다. 시스템을 개발할 때 지름길을 이용하거나 시스템 개발 과정에서 지나치게 단순화된 실수를 범하는 경우가 많다. 물론, 시스템에 규칙과 필터를 하나 추가하는 것이 적절하고 간결한 규칙을 찾는 것보다 훨씬 쉽습니다.

마찬가지로 커미션과 미끄러짐의 마찰 비용을 고려하지 않고 실행 가능한 전략을 찾는 것도 상당히 쉽다.

마지막으로 사용 가능한 모든 과거 데이터에서 최적화를 실행하는 것은 이동 창 테스트 또는 샘플 외부 테스트보다 비교적 간단한 방법이며 결과가 더 좋습니다.

그러나 문제의 핵심은 모든 데이터 작업을 최적화하는 방법으로 거래 전략 시스템을 구축하면 테스트 시간 샘플에 이 거래 전략 시스템을 적용해야만 수익을 낼 수 있다는 것입니다. 물론, 이것은 타임머신이 필요한데, 이것은 분명히 수익성 있는 시스템을 구축하는 것보다 훨씬 복잡하다.

위에서 언급한 시스템 개발에서 흔히 볼 수 있는 실수로부터 얻은 계시는 어떤 방법으로 시스템 설계를 더 쉽게 하거나, 재시험의 성공률이 눈에 띄게 높아지면 실제로는 오류가 발생할 수 있는 경보 신호라는 것입니다. 합리적이고 적절한 시스템 개발 과정은 항상 어려움으로 가득 차 있다.

그러나 장기적으로 올바른 방식으로 거래 시스템을 개발하는 것은 시스템 개발의 실수로 시장에서 손해를 보는 것보다 낫다.