이 글에서는 Kevin J. Davey가 그의 저서 《수익성 있는 알고리즘 트레이딩 시스템 구축》(Building Winning Algorithmic Trading Systems)에서 제시한 트레이딩 시스템 개발 방법론을 심층 분석합니다.
케빈은 한때 거듭 좌절을 겪은 트레이더였으며, 여러 번 계좌를 폭락시킨 경험이 있었습니다. 그러나 그는 결국 성공적으로 역전에 성공하여 세계 선물 트레이딩 챔피언십(World Cup Championship of Futures Trading)에서 우승했고, 3년 연속 각각 148%, 107%, 112%의 뛰어난 수익률을 창출했습니다.
이러한 성과는 직관적 판단에서 나온 것도 아니고, 주관적 트레이딩에 의존한 것도 아닙니다. 이는 트레이딩 전략을 구축하고 실행하기 위한 체계적이고 규칙화된 방법에서 비롯되었습니다.
케빈 데이비의 경험이 특히 주목받는 이유는 그가 처음부터 성공한 트레이더가 아니었기 때문입니다. 많은 트레이더들과 마찬가지로, 그는 성장 과정에서 수많은 고통스러운 손실을 겪었습니다. 그는 이동평균선 전략으로 트레이딩하다가 계좌가 60% 손실을 입기도 했고, 손실 포지션을 계속 물타기하다가 단일 거래에서 7만 달러(약 9,500만 원)의 손실을 보기도 했으며, 여러 번 계좌 폭락의 무거운 타격을 겪은 후에야 마침내 세계적 트레이딩 챔피언으로 성장했습니다.
그의 성공은 재능에서 비롯된 것이 아니라, 끊임없는 노력, 엄격한 전략 테스트, 그리고 트레이딩 시스템에 대한 지속적인 최적화와 개선 위에 세워졌습니다.
이 프레임워크는 엄격하고 체계적인 7단계 프로세스를 따릅니다:
1. SMART 목표 설정 (구체적, 측정 가능, 달성 가능, 관련성 높음, 시간 제한적)
2. 트레이딩 우위 구축
3. 실행 가능성 테스트
4. 워크포워드 분석 실시
5. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 스트레스 테스트
6. 실제 시장 환경에서 전략 인큐베이션
7. 최종적으로 엄격한 포지션 관리를 활용한 다각화 트레이딩 시스템 배포
여러분이 주관적 트레이더이든, 시스템 트레이더이든, 아니면 완전히 알고리즘 실행에 의존하는 퀀트 트레이더이든, 이 프레임워크는 실제 시장의 시험을 견딜 수 있는 견고한 트레이딩 체계를 구축하는 데 실질적인 청사진을 제공합니다.
동시에, 과도한 최적화와 감정적 의사결정 등 많은 트레이더들이 흔히 빠지는 함정을 효과적으로 회피하도록 도와주어, 트레이딩 시스템의 장기적 생존과 지속적 수익 창출 능력을 향상시킵니다.
알고리즘 트레이딩이 전문 트레이더를 매료시키는 이유
트레이딩에서 가장 큰 도전은 종종 트레이딩 기회를 찾는 것이 아니라, 기회를 발견한 후 이를 일관되게 실행하는 것입니다.
인간의 감정은 트레이딩에 많은 문제를 야기합니다. 예를 들어:
공포
탐욕
Θ 복수 매매
기회를 놓칠까 두려워하는 FOMO
Θ 자신의 판단을 반복적으로 의심하는 것
알고리즘 트레이딩의 핵심 목표는 사전에 설정된 규칙으로 주관적 의사결정을 대체하여, 이러한 감정적 요인으로 인한 간섭을 가능한 한 제거하는 것입니다.
모든 진입, 청산, 손절 및 포지션 크기는 거래가 발생하기 전에 명확히 규정되며, 최종적으로 테스트하고, 정량화하고, 최적화하며, 지속적으로 반복 실행할 수 있는 트레이딩 프로세스를 형성합니다.
케빈 데이비의 7단계 '전략 공장'
Kevin Davey에 따르면, 성공적인 트레이딩 시스템은 허공에서 탄생하지 않습니다. 성공적인 알고리즘 전략은 일반적으로 구조화된 개발 프로세스를 따르며, 그는 이 프로세스를 '전략 공장'이라고 부르며, 여기에는 7가지 핵심 단계가 포함됩니다.
아래에서 각 단계를 하나씩 분석해 보겠습니다.
1단계: SMART 트레이딩 목표 설정
대부분의 트레이더들은 시작할 때 매우 모호한 목표를 설정합니다. 예를 들어:
▪ 돈 벌기
▪ 시장을 이기기
▪ 전업 트레이더 되기
반면 데이비는 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. 그는 모든 목표가 SMART 원칙을 충족해야 한다고 주장합니다:
✔ 구체적(Specific)
✔ 측정 가능(Measurable)
✔ 달성 가능(Achievable)
✔ 관련성 높음(Relevant)
✔ 명확한 시간 제한(Time-bound)
그가 개발한 유로 선물 트레이딩 시스템을 예로 들면, 목표는 다음과 같습니다:
✔ 연간 수익률 50% 달성
✔ 최대 인출 25% 이내
✔ 55%의 거래일에서 수익 실현
✔ 일일 거래 횟수 2회 이하
✔ 1개월 내 전략 개발 완료
이러한 목표들은 모두 하나의 공통점을 가지고 있습니다. 즉, 모든 지표가 정량화될 수 있다는 점입니다.
이렇게 하는 장점은 전략 개발 과정에서의 모호성과 주관적 판단을 완전히 제거하여, 전체 개발 프로세스에 명확한 평가 기준을 부여할 수 있다는 것입니다.
2단계: 트레이딩 우위 찾기
지속적으로 수익을 창출하는 모든 트레이딩 시스템은 합리적이고 논리적인 수익 근거에서 시작됩니다. 이것이 바로 트레이딩 우위입니다.
일반적인 트레이딩 우위는 다음과 같습니다:
1) 평균 회귀
시장은 때때로 평균 가치에서 너무 멀리 벗어나기도 합니다. 평균 회귀 시스템의 핵심 사상은 가격이 결국 균형 수준으로 회귀한다는 것입니다. 따라서 이러한 전략은 가격이 평균 근처로 돌아올 것에 베팅합니다.
2) 추세 추종
시장은 종종 같은 방향으로 일정 기간 동안 지속적으로 움직입니다. 추세 추종 시스템의 목표는 지속적으로 발전하는 추세 장세를 포착하는 것입니다.
3) 돌파 매매
이것은 제가 개인적으로 가장 자주 사용하는 방법입니다.
돌파 매매 시스템은 가격이 횡보 구간을 벗어나 새로운 추세를 시작하는 순간을 식별하려고 시도합니다.
가격이 핵심 영역을 돌파할 때, 전략은 추세를 따라 이후의 큰 움직임을 포착하려고 합니다. 여기서 목표는 완벽을 추구하는 것이 아니라, 진정한 목표는 양의 기대값을 얻는 것입니다.
예를 들어:
✔ 승률 50%
✔ 평균 수익 금액이 평균 손실 금액의 3배
거래 횟수가 누적됨에 따라, 이러한 조합은 결국 안정적인 수익성을 창출할 수 있습니다.
3단계: 실행 가능성 테스트
트레이딩 아이디어가 형성되면, Davey는 소규모 샘플 데이터(1~2년)에서 테스트합니다. 그는 테스트를 세 부분으로 나눕니다: 진입 테스트, 청산 테스트, 핵심 트레이딩 시스템.
1) 진입 테스트에서, 목표는 진입 신호가 유용성이나 통계적 우위를 가지고 있는지 확인하는 것입니다. 예를 들어, "돌파 캔들 종가에 진입할 것인가, 아니면 가격이 특정 수준을 상향 돌파할 때 진입할 것인가?"라는 질문이 이 단계에서 답변됩니다.
2) 청산 테스트에서, 목표는 청산 전략의 유효성을 테스트하는 것입니다. Davey는 청산이 수익성에 막대한 영향을 미치며, 때로는 평범한 진입 신호를 수익성 있게 만들 수도 있다고 지적합니다. 이는 또한 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다: 캔들 종가에 청산할 것인가, 가격이 특정 수준에 도달할 때 청산할 것인가, 아니면 거래 세션의 특정 시간에 청산할 것인가. 훌륭한 청산 메커니즘은 종종 시스템의 전반적인 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
3) 핵심 시스템 테스트에서, Davey는 소규모 샘플 데이터(보통 1~2년)에서 진입과 청산의 상호작용을 평가하며, 광범위한 수익성과 논리적 기반을 찾습니다. 그러나 여기에는 불편한 진실이 있습니다: 백테스트에서 뛰어난 성과를 보인 전략이 실계좌 트레이딩 환경에서는 슬리피지와 수수료 등 여러 가지 이유로 참패할 수 있습니다. Davey는 이를 "과도한 최적화 함정"이라고 부릅니다.
많은 트레이더들은 자신도 모르게 과거 성과에는 완벽하지만 미래 시장 변화에는 적응할 수 없는 트레이딩 시스템을 구축하게 됩니다.
4단계: 워크포워드 분석
과도한 최적화를 방지하기 위해, Davey는 워크포워드 분석을 수행합니다. 이는 전체 개발 프로세스에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있습니다.
모든 과거 데이터에서 최적화하는 대신, 다음과 같은 프로세스를 채택합니다:
1. 작은 구간의 과거 데이터에서 최적화합니다.
2. 최적화에 참여하지 않은 새로운 데이터에서 테스트하며, 동시에 유동성, 슬리피지, 수수료 등 실제 시장 제약 조건을 고려합니다.
3. 시간 창을 앞으로 롤링합니다.
4. 전체 과정을 반복합니다.
이 프로세스는 실제 시장 환경을 시뮬레이션합니다.
이는 매우 중요한 질문에 답합니다: 이 전략이 한 번도 본 적 없는 데이터에서 좋은 성과를 유지할 수 있는가?
많은 트레이딩 시스템이 이 단계에서 탈락하며, 테스트를 통과한 시스템만이 실계좌 트레이딩 후보 목록에 들어갈 자격을 얻습니다.
5단계: 몬테카를로 시뮬레이션
데이비는 "몬테카를로 시뮬레이션"을 사용하여 최악의 시나리오를 찾습니다.
몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)은 수천 번的历史 거래 결과의 순서를 무작위로 섞어 일련의 가능한 자산 곡선을 생성하는 통계적 과정입니다. 이는 계좌 폭락 확률, 최대 인출, 예상 장기 수익률, 특정 기간 내 수익 확률을 제시할 수 있습니다. 이러한 모든 지표는 최종적으로 어떤 전략을 진행할지 결정하는 데 중요합니다.
견고한 트레이딩 전략조차도 불편한 대규모 인출을 겪을 수 있습니다. 몬테카를로 분석의 역할은 이러한 잠재적 위험이 발생할 가능성을 평가하는 데 도움을 주는 것입니다.
그 원리는 거래 결과를 수천 번 무작위로 재구성하여 다양한 자금 곡선을 생성하는 것입니다.
이러한 시뮬레이션 결과를 통해 트레이더는 다음을 추정할 수 있습니다:
✔ 최대 인출
✔ 계좌 폭락 위험
✔ 수익 확률
✔ 예상 수익
✔ 최악의 시나리오
전략을 사용하도록 승인하기 전에, Davey는 일반적으로 수천 번의 몬테카를로 시뮬레이션 테스트를 실행합니다. 이렇게 하면 비현실적인 수익 기대치를 피할 수 있습니다.
예를 들어, 유로 야간 전략과 유로 주간 전략에서 Davey는 각 전략의 예상 성과와 계좌 폭락 위험을 결정하기 위해 2500번의 반복을 실행했습니다. 유로 주간 전략은 예상 수익 129%, 중간값 인출 23.7%, 수익 대비 인출 비율 5.45; 유로 야간 전략은 예상 수익 52%, 중간값 인출 25%, 수익 대비 인출 비율 2.0이었습니다. 두 가지를 결합하여 분석한 결과, 수익 대비 인출 비율이 6.6으로 급등하고 예상 수익이 176%에 달하여, 다각화가 개별 부분보다 결합 시스템을 더 강력하게 만든다는 것을 입증했습니다.
6단계: 전략 인큐베이션
많은 트레이더들이 이 단계를 건너뜁니다. 그러나 Davey는 이것이 필수적인 단계라고 주장합니다.
이는 강제적인 관찰 및 대기 기간으로, 보통 3~6개월입니다. 이 기간 동안 전략은 실제 데이터에서 실행되지만 실제 자금은 투입되지 않아, 성과가 백테스트 결과와 일치하는지 확인합니다.
인큐베이션 기간 동안 트레이더는 실시간 성과를 과거 백테스트 결과와 비교해야 합니다.
시스템의 실제 성과가 예상과 일치하면, 전략에 대한 신뢰가 더욱 강화됩니다. 실제 성과가 예상과 다르면, 더 깊은 조사와 분석이 필요합니다.
이 단계의 역할은 전략 테스트와 실계좌 배포 사이에 다리를 놓는 것입니다.
7단계: 실계좌 트레이딩, 포지션 관리 및 다각화 배치
전략이 앞선 모든 단계의 검증을 통과한 후에야 실제 자금으로 트레이딩할 자격을 갖추게 됩니다. 그러나 Davey는 여전히 추가적인 안전 장치를 추가합니다.
1) 다각화 배치
데이비는 모든 자금을 단일 전략에 의존하지 않습니다. 대신, 그는 서로 상관관계가 낮은 여러 트레이딩 시스템을 조합합니다.
예를 들어:
▹ 다양한 시장
▹ 다양한 시간 주기
▹ 다양한 트레이딩 논리
이렇게 하면 자금 곡선이 더 매끄러워지고 전체 위험이 감소합니다.
2) 포지션 관리
포지션 관리는 다음을 결정합니다:
▹ 각 거래에서 얼마나 많은 위험 자본을 부담할지
▹ 몇 개의 계약을 거래할지
▹ 어떤 속도로 자금을 복리 성장시킬지
위험을 통제하면서 수익을 높이기 위해, Davey는 종종 고정 비율 포지션 관리법을 사용합니다.
3) 청산 지점
모든 트레이딩 전략에는 미리 정의된 거래 중단 임계값이 설정됩니다. 예를 들어, 계약당 인출이 5,000달러(약 680만 원)에 도달하면 해당 전략의 거래를 중단합니다. 이렇게 하면 전략이 실패할 때 치명적인 손실을 피할 수 있습니다.
마지막으로, 전략은 전액 실계좌 운영으로 전환됩니다. 이 단계는 절대적인 규율을 요구하며, 모든 신호를 프로그래밍대로 엄격히 실행해야 합니다. 왜냐하면 어떤 수동 개입이나 선택적 실행도 당신의 통계적 우위를 무효화할 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 유로 전략의 경우, Davey는 2018년 8월 20일 실계좌 트레이딩으로 전환했으며, 매개변수는 다음과 같습니다:
❍ 계좌 시작 자금 8,500달러(약 1,150만 원)로, 계좌 폭락 위험과 계약 성장의 균형을 맞춥니다.
❍ 포지션 관리는 고정 비율법을 채택하며, 비율은 17.5%로, 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 결정되어 계좌 폭락 위험을 10% 이하로 통제하면서 수익을 극대화합니다.
❍ 청산 지점에서, 그는 계약당 5,000달러(약 680만 원) 인출의 미리 정의된 손절 수준을 설정하여 자금을 보호합니다.
❍ 모니터링에서, 그는 주간 단위로 실계좌 성과를 추적했으며, 15주차에 실제 수익이 9.0%로 전략이 계산한 예상을 초과했습니다.
케빈 데이비의 유로 트레이딩 시스템
가장 고전적인 사례 중 하나는 Davey가 개발한 유로 선물 트레이딩 시스템입니다.
그는 단일 전략에 의존하여 거래하지 않았습니다. 대신, 그는 두 가지 상호 보완적인 트레이딩 시스템을 개발했습니다.
유로 야간 전략
오버나이트 트레이딩을 위해 설계되었습니다.
특징:
✔ 반전 논리 기반
✔ 평균 회귀형 전략
✔ 높은 승률
✔ 빈번한 소액 수익 획득
유로 주간 전략
미국 시장 활발한 거래 시간대를 위해 설계되었습니다.
특징:
✔ 추세 방향 순응
✔ 평균 회귀 방식으로 진입
✔ 단일 거래 수익 공간이 더 큼
✔ 전체 수익의 주요 원천
두 전략을 결합한 성과는 어느 단일 전략보다 명확히 우수했습니다.
이는 다각화 배치의 힘을 충분히 보여줍니다. 여러 다양한 트레이딩 우위를 결합함으로써, 전체 성과가 크게 향상되었습니다.
알고리즘 트레이딩의 심리학
많은 트레이더들은 알고리즘 트레이딩이 감정 영향을 완전히 제거할 수 있다고 생각합니다. 그러나 데이비는 그렇게 생각하지 않습니다. 그는 프로그램 트레이딩이 감정이 없는 것이 아니라, 감정이 다른 방식으로 나타날 뿐이라고 주장합니다.
예를 들어, 트레이더가 더 쉽게 경험하는 것은:
Θ 인출 기간 동안의 공포
Θ 트레이딩 신호를 건너뛰고 싶은 유혹
Θ 트레이딩 시스템을 수정하고 싶은 충동
Θ 시스템 실행에 개입하려는 욕구
Davey가 제시하는 해결책은 매우 간단합니다:
감정이 나타나기 전에 규칙을 먼저 작성하고, 그런 다음 엄격히 실행하라.
어떤 예외도 처리하지 마라.
어떤 즉흥적인 행동도 하지 마라.
자신의 시스템을 의심하거나 추측하지 마라.
그의 유로 시스템의 경우, 청산 조건은 협상 불가입니다 — 인출이 계약당 5,000달러(약 680만 원)를 초과하면 거래를 중단합니다. 예외도 없고, "마지막 한 번만 더"도 없습니다.
요약 및 고찰
케빈 데이비가 제시한 이 프레임워크는 트레이딩 시스템 개발에 매우 실용적인 로드맵을 제공합니다.
그의 프로세스는 트레이더가 다음을 수행하도록 강제합니다:
✔ 트레이딩 목표 명확화
✔ 트레이딩 아이디어 검증
✔ 과도한 최적화 방지
✔ 전략 견고성 테스트
✔ 위험 통제
✔ 일관된 실행 유지
더 중요하게는, 이 프레임워크가 많은 트레이더들이 간과하기 쉬운 사실을 강조한다는 것입니다: 트레이딩 전략의 가치는 실제 시장 환경에서의 생존 능력에 달려 있습니다.
수년 동안, 규칙 기반 돌파 트레이딩 전략을 구축하면서, 저는 자신도 모르게 많은 동일한 원칙을 따랐습니다.
제 방법이 완전히 알고리즘 트레이딩은 아니지만, 진입, 청산, 위험 관리 및 포지션 관리 등 모든 측면에서 엄격한 규칙을 따릅니다. 그리고 이러한 일관성이 결국 전략을 확장 가능하고, 복제 가능하며, 장기적으로 수익성 있는 능력을 갖추게 합니다.
케빈 데이비의 트레이딩 경력이 우리에게 주는 교훈은 사실 간단합니다: 트레이딩 성공은 어떤 마법 같은 지표를 발견하는 데서 거의 비롯되지 않습니다.
진정한 성공은 불확실성, 인출 및 시간의 시험을 견딜 수 있는 트레이딩 프로세스를 구축하는 데서 비롯됩니다.