[Xangle Digest]

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트레이딩 전략과 가상자산

목차

트레이딩 전략의 요소

트레이딩 전략을 어떻게 설계할까?

트레이딩 전략의 분류

성배는 없다

맺음말

트레이딩의 3요소 가운데 '전략'에 대해 알아보고, 이를 가상자산에도 대입해 간단히 살펴봅시다. 전략(strategy; 戰略)은 본래 군사에서 쓰이는 용어로어떤 목표를 수행하기 위한 행동 계획을 뜻합니다트레이딩 관점에서 전략이란 ‘지속 가능한’ 수익을 추구하기 위한 구체적인 방법이라고 할 수 있겠습니다.

트레이딩 전략과 가상자산
출처: Unsplash

‘지속 가능하다’는 것은 한 번의 의사결정으로 인해 돌이킬 수 없는 손실을 입게 되어 트레이딩을 중단하지 않는 것을 의미합니다. 

트레이딩 전략과 가상자산

연속 시간의 복리 효과 때문에 이산 수익률(산술 수익률)은 상승과 하락이 비대칭적이라는 특징이 있습니다. *예컨대 어떤 자산의 가격이 50% 하락했다면 본래 가격으로 돌아오기 위해선 100% 상승해야 한다는 것입니다.

[100 → 50(-50%) → 100(+100%)]

*이산 수익률의 비대칭성으로 인해 금융 분야의 학술 논문에서는 일반적으로 로그 수익률을 사용합니다. 

트레이딩 전략과 가상자산

 

트레이딩 전략과 가상자산
출처: 퓨처리즘 / 원금 회복을 위한 상승폭

한편, 하락폭이 클수록 원금 회복을 위한 상승폭은 기하급수적으로 증가하는 특성이 있습니다. 따라서 전략을 설계하는 데 있어서 고수익보다는 하락에 대한 방어가 중요합니다. 한 순간의 실수로 자산이 반토막 난다면, 투자자는 원금 회복(+100%)을 위해 무리한 베팅을 할 가능성이 높고, 이는 다시 큰 손실을 야기하게 되는 악순환에 빠지기 때문입니다. 

앞서 필자가 자금관리와 심리에 대해 먼저 논한 것은 시장에서의 ‘생존’을 위한 마음가짐이 전략보다 더 중요하다고 생각했기 때문입니다. 자금관리와 심리에 대한 이해 없이 설계된 트레이딩 전략은 단 한 번의 위기로 언제든 무너질 수 있는 사상누각(沙上樓閣)이라고 할 수 있겠습니다.

트레이딩 전략의 요소

트레이딩 전략은 반복 가능해야 합니다. 반복 가능하기 위해선 진입과 청산의 규칙이 구체적이어야 합니다. ‘구체적’이라는 의미는 진입과 청산의 조건을 계량화할 수 있어야 한다는 뜻입니다.

트레이딩 전략과 가상자산

출처: 머니투데이


‘바이앤홀드(BUY AND HOLD)’는 트레이딩 전략이라고 할 수 있을까요? 필자의 관점에서는 진입과 청산의 조건을 계량화할 수 없기 때문에 트레이딩 전략이라고 할 수 없다고 생각합니다.

일단 진입 후 ‘이익을 볼 때까지’가 청산 기준이라면 ‘바이앤홀드’는 승률 100%인 무적의 전략이 될 것입니다. 수익률이 얼마 건 상관없이 매도하지 않고 보유함으로써 손실을 시현하지 않으면 되기 때문입니다.


진입부터 청산까지를 1 사이클이라고 표현하며, 누적적으로 사이클을 쌓으면 트레이딩 전략의 승률과 손익비*를 측정할 수 있습니다. 통계적 우위를 확보한 트레이딩 전략은 승률 또는 손익비가 우수하여 수익**을 창출할 수 있다는 것을 의미합니다. 그렇다면 통계적 우위를 확보한 트레이딩 전략은 구체적으로 어떻게 설계할 수 있을까요?

*[우리가 가상자산 트레이딩에 실패하는 이유] 기고문 참조 
**수익의 기준은 특정 벤치마크(비트코인 가격, KOSPI 지수 등) 대비 상대적으로 높은지 혹은 절대적으로 양(+)의 수치를 기록하는지에 따라 분류될 수 있습니다.

트레이딩 전략을 어떻게 설계할까?

트레이딩 전략과 가상자산
출처: 퓨쳐리즘랩스

트레이딩 전략을 설계 및 검증하고 이를 실행하기 위해선 1) 신뢰할만한 데이터, 2) 백테스팅 엔진, 3) 실매매 체결 엔진 3가지 모두를 갖춰야 합니다. 개인투자자 입장에서는 모든 솔루션을 직접 구축하기란 만만치 않습니다. 금융뿐만 아니라 자동화 프로그래밍에 대한 지식도 갖추고 있어야 가능한 일이기 때문입니다.

한편, 최근 개인투자자의 계량적 투자(Quantitative Trading; 퀀트)에 대한 관심도가 높아져 각종 솔루션을 제공하는 업체들이 나타나고 있습니다. 금융 시계열 데이터*의 경우 구조화된 형태로 제공하는 데이터 벤더도 다수 존재하고 있으며, 최근 인공지능의 발달에 따라 데이터 분석에 대한 기법도 나날이 발전하고 있습니다.

그러나 신뢰할만한 데이터를 획득했다고 하더라도, 이를 미래에 재현성 있는 트레이딩 전략으로 설계하는 것은 또 다른 일입니다. 과거 데이터에 잘 작동했던 전략이 향후에도 그럴 수 있을지는 알 수 없기 때문입니다. 이를 트레이딩 전략의 과최적화(Overfitting) 문제라고 할 수 있습니다. 과최적화란 특정 과거 데이터에 너무 정확하게 일치하여 미래 관찰에 대해 잘 예측하지 못하는 것을 의미합니다.

*주식 등 기존 금융자산은 표준화된 데이터(가격, 거래량 등)를 쉽게 획득할 수 있습니다. 반면 가상자산은 동일한 비트코인이라고 하더라도 무수히 많은 브로커리지 서비스(중앙화 거래소, 탈중앙화 거래소 포함)가 존재하기 때문에 표준화된 데이터를 취합하는 것부터 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 또한 브로커리지 서비스 업체마다 제공하는 데이터의 형태가 다르기 때문에 이를 일관된 형태로 정제하고 전처리하는 것은 높은 수준의 데이터 분석 능력을 요하는 작업이라고 할 수 있습니다.

트레이딩 전략과 가상자산

출처: Money(1998) by Laura Washington


1981년~1993년 방글라데시의 버터 생산량과 S&P500 지수간 결정계수(R2)는 99%로 두 시계열 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났습니다. 그러나 방글라데시의 버터 생산량이 S&P500 지수를 예측하는데 도움이 된다고 주장하는 사람은 아무도 없을 것입니다. 

위의 사례는 전형적인 과최적화(Overfitting)에 따른 결과로, 시계열 데이터 간 통계분석을 수행할 때는 특히 과최적화를 주의해야 할 필요성이 있습니다. 랜덤워크를 따르는 두 시계열 데이터 간의 상관관계는 1로 수렴한다고 알려져 있기 때문입니다.


통계 분석의 과최적화를 줄이기 위해 1) 데이터 양을 늘리거나 2) 모델을 단순화하는 방법 등을 예로 들 수 있습니다. 트레이딩 전략 관점에서는, 1) 더 많은 시계열 데이터를 확보하거나, 2) 전략에 적용되는 파라미터의 차원(개수)를 줄이는 것이라고 할 수 있겠습니다. 

트레이딩 전략의 분류

투자자가 감내하고자 하는 위험의 종류와 수준에 따라 트레이딩 전략을 분류할 수 있습니다. 

분류

종류

설명

재무적

시장 위험

금리, 주가, 환율 등 시장요인의 변동에 따른 위험

금리 위험

이자율의 불리한 변동으로 인한 위험

유동성 위험

자금운용과 조달기간의 불일치로 인한 위험

정상적인 상황보다 높은 가격을 지불하고도 원하는 자산을 획득하거나 처분하지 못할 위험

신용 위험

차주의 계약조건 불이행이나 채무 불이행에 따른 위험

비재무적

운영 위험

부적절하거나 잘못된 내부 프로세스, 인력, 시스템 및 외부사건으로 인한 위험

법률 위험

각종 규제 위반 혹은 규제 개정 등에 의한 인식 부족 또는 부적절/부정확한 법률 자문 및 서류 작성으로 인한 위험

경영 위험

부적절한 경영의사결정 및 실행과 경영환경 변화에 적절히 대응하지 못할 위험

평판 위험

사업자에 대한 고객/거래상대방/주주 및 규제 당국의 부정적 인식에 따른 위험

출처: 한국은행, ‘금융리스크의 이해’

가령 비트코인(BTC/KRW)이라는 자산을 현재 가격에 진입하여 5%가 상승하면 청산한다고 생각해 봅시다. 투자자는 어떤 위험에 노출될까요? 우선 비트코인 가격이 하락할 위험(시장 위험)이 존재합니다. 비트코인 가격은 거시경제 환경 변수(기준금리, 규제 등)에 따라 변동성이 심화될 가능성이 있습니다. 한편, 원화로 투자했기 때문에 원화 가치의 변동에 따른 환 위험에 노출됩니다. 

가상자산의 경우 콜드월렛에 보관하면 문제가 없겠지만, 대체로 거래의 편의성 때문에 중앙화거래소(CEX)의 핫월렛에 보관하는 경우가 많습니다. 따라서 중앙화거래소가 해킹을 당하거나 또는 자금 부족으로 인해 파산할 위험도 존재합니다. (운영 위험) 한편, 비트코인을 매도하고자 하는 시점에 이용중인 거래소의 유동성이 부족하여 목표 가격에 팔지 못할 위험도 존재합니다. (유동성 위험*)

투자자는 예상 가능한 위험 요소 중 어느 것을 통제해야 할 지 선택해야 합니다. 이처럼 감내하고자 위험 수준에 따라 전략을 부르는 명칭이 달라지게 되는 것입니다. 예컨대 ‘가격 중립(Delta-Neutral)’은 시장 위험을 제거한 전략인 반면, ‘방향성 매매’는 적극적으로 시장 위험을 감내하는 전략이라고 할 수 있겠습니다.

상기 언급한 ‘비트코인 단순 보유 후 매도’ 전략의 경우의 구조가 간단하기 때문에 위험 요소가 예상가능한 범위에 존재합니다. 그러나 전략과 투자 대상 상품의 구조가 복잡할수록, 예성치 못한 위험에 노출되어 손실을 겪을 수도 있으므로 전략을 실행하기 전 최대한 많은 위험 요인을 점검하는 것이 중요하다고 할 수 있겠습니다.

*물론 비트코인과 같은 자산은 유동성이 풍부하기 때문에 유동성 위험은 상대적으로 덜 노출되어 있지만, 알트코인 등 기타 시가총액이 낮은 자산의 경우 유동성 위험으로 인해 슬리피지(Slippage)가 발생할 가능성이 높습니다.

성배는 없다

트레이딩 전략과 가상자산
출처: 다큐멘터리 최후의 성배(2021)

무수히 많은 파라미터 중 우연히 과거에 성과가 좋은 조합을 발견했고, 해당 지표로 작성한 트레이딩 전략이 당분간 높은 수익을 기록했습니다. 마치 트레이딩의 성배를 찾은 듯한 느낌이 들 수도 있겠지만 운에 의한 결과일 수도 있다는 것을 끊임없이 의심해야 할 것입니다. 자산 시장은 마치 유기체와 같이 지속적으로 변화하기 때문입니다.

따라서 하나의 트레이딩 전략에 의존하는 것은 매우 위험한 접근 방법이라고 볼 수 있겠습니다. 종목에 대한 분산투자 뿐만 아니라, 트레이딩 전략도 포트폴리오 관점에서 접근해야 합니다. 즉, 자산 시장의 국면별로 잘 작동할 전략이 어떤 것인지 알 수 없기 때문에, 상관관계가 낮은 전략 군을 혼합하는 것이 중요합니다.

트레이딩 전략과 가상자산
출처: Financial Times / ‘현대 포트폴리오 이론’을 창안한 해리 마코위츠 

맺음말

가상자산이 금융시장 내로 편입되는 것은 이제 거스를 수 없는 흐름이 되고 있습니다. 새로운 자산 클래스로서 부상함에 따라, 이를 활용하여 포트폴리오의 성과를 개선할 수 있는 방법에 대해서 고민해야 할 시점입니다. 그러나 현재 가상자산을 트레이딩 전략에 활용하기에는 여전히 많은 진입 장벽이 존재합니다. 

규제의 관점을 넘어서 건전한 트레이딩 문화를 형성하기 위해서는 가상자산 데이터의 표준화, 자발적인 공시 및 컴플라이언스 준수 등 갖춰야 할 것이 산재해 있습니다. 최근 국내의 대표 가상자산 위탁운용 서비스 업체인 H사, D사가 고객자금 입출금 중단 사태를 일으키면서 스스로 할 수 있는 검증가능한 투자에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 필자도 가상자산에 대한 과학적이고 합리적인 트레이딩 문화가 형성될 수 있도록 투자자를 위한 인프라가 하루 빨리 구축될 수 있기를 희망합니다.

 

※ 본 자료에 기재되고, 인용되고, 활용된 정보는 특정 시점을 기준으로 하여 그 무렵의 시장 상황을 바탕으로 한 것으로서, 향후 시장상황의 변화에 따라 달라질 수 있습니다. 동 정보는 신뢰할 만한 자료에 바탕을 두고 있으나, 당사가 그 정확성 및 적정성을 보장하지는 아니하며, 당사 및 당사의 임직원은 해당 정보의 오류 또는 누락 등과 관련하여 어떠한 경우에도 책임도 지지 아니합니다. 본 자료에 포함된 모든 정보는 당사의 승인 없이 복제되거나 유통될 수 없습니다.

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원문 출처: https://xangle.io/research/detail/1279