CH3 : 고빈도 거래(HFT)와 시장 비효율성: 틱 데이터를 활용한 거래 기회 탐색

고빈도 거래(HFT)와 시장 비효율성: 틱 데이터를 활용한 거래 기회 탐색

금융 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 방법 중 하나는 남들보다 빠르게 움직이는 것이다. 고빈도 거래(High-Frequency Trading)는 이런 속도 경쟁의 최전선에 있으며, 초단위 혹은 밀리초 단위의 시장 비효율성을 포착하여 수익을 창출한다. 오늘은 고빈도 거래의 핵심 개념, 다양한 주기에서의 수익 기회, 그리고 틱 데이터 활용 방법에 대해 알아보겠다.

고빈도 거래의 핵심: 지속가능한 트레이딩 현상

고빈도 거래 전략의 가장 중요한 특징은 '지속가능한 트레이딩 현상'이다. 이는 특정 패턴이나 시장 움직임이 일정 기간 동안 반복해서 나타나는 것을 의미한다. 이런 거래 기회는 여러 주기에 걸쳐 나타날 수 있다:

• 마이크로초 단위의 가격 움직임 (마켓 메이킹 거래)
• 수 분 동안 지속되는 모멘텀 거래 전략
• 통계적 관계에서 벗어난 수 시간 단위의 시장 움직임

전통적인 학술적 접근 방식(Dacorogna et al.)에 따르면 모델 개발은 다음 단계를 따른다:

1. 관찰된 현상 기록
2. 현상을 설명하는 모델 개발
3. 모델의 예측 속성 테스트

다양한 주기에서의 수익 기회

거래 전략의 수익성은 선택한 거래 주기에 따라 크게 달라진다. 일일 거래 주기에서는 일일 가격 변동 범위로 수익이 제한되지만, 시간별 거래에서는 각 시간대별 범위의 합이 더 큰 잠재적 수익을 제공할 수 있다.

예를 들어, 2009년 4월 21일 데이터에 따르면 SPY(S&P 500 ETF)와 EUR/USD의 다양한 주기별 최대 수익 잠재력은 다음과 같다:

주기 SPY 일일 최대 수익 잠재력 EUR/USD 일일 최대 수익 잠재력

10초	96.33%	319.23%
1분	44.59%	90.07%
10분	13.96%	18.48%
1시간	5.66%	6.44%
1일	1.09%	0.57%

이 표에서 알 수 있듯이, 거래 주기가 짧아질수록 잠재적 수익이 크게 증가한다. 하지만 이런 잠재적 수익을 실현하기 위해서는 신중한 전략 설계, 철저한 백테스팅, 리스크 관리가 필요하다.

샤프 비율과 거래 주기

투자 전략의 수익성은 종종 샤프 비율로 측정된다. 이는 리스크 조정 수익률 지표로, Sharpe(1966)가 처음 제안했다. 거래 주기가 짧아질수록 최대 샤프 비율도 증가한다:

• 2009년 3월 데이터에 따르면, EUR/USD의 일일 포지션 리밸런싱에서는 최대 샤프 비율이 37.3이었다
• 반면, 10초 주기의 거래에서는 샤프 비율이 5,000을 넘을 가능성이 있다

실제로 잘 설계되고 구현된 고빈도 전략은, 두 자릿수 샤프 비율을 달성할 수 있다. 반면, 일일 리밸런싱 전략의 실제 샤프 비율은 보통 1-2 범위에 있다.

틱 데이터 활용하기

고빈도 거래의 핵심은 틱 데이터의 효과적인 활용이다. 틱 데이터는 다음과 같은 속성을 갖는다:

• 타임스탬프
• 금융 상품 식별 코드
• 정보 표시자(비드 가격, 애스크 가격, 거래량 등)
• 실제 수치 정보

일반 데이터와 달리 틱 데이터는 불규칙한 간격으로 도착하기 때문에, 특별한 처리 방법이 필요하다. 또한 비드-애스크 스프레드는 시간에 따라 변동하며, 시장 불확실성이 높을 때 증가하는 경향이 있다.

Python으로 틱 데이터 분석하기

틱 데이터를 분석하기 위한 간단한 Python 코드를 살펴보자:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# 틱 데이터 로드 (예시 형식)
def load_tick_data(file_path):
    # 실제 데이터 형식에 맞게 조정 필요
    data = pd.read_csv(file_path, 
                      names=['timestamp', 'symbol', 'bid', 'ask', 'volume'],
                      parse_dates=['timestamp'])
    return data

# 비드-애스크 스프레드 계산
def calculate_spreads(data):
    data['spread'] = data['ask'] - data['bid']
    data['spread_pct'] = data['spread'] / data['bid'] * 100  # 백분율로 표시
    return data

# 일정 간격으로 데이터 샘플링 (예: 1분 간격)
def resample_tick_data(data, interval='1min'):
    # 마지막 가격 방식
    resampled_last = data.resample(interval, on='timestamp').last()
    
    # 선형 보간 방식
    resampled_interp = data.resample(interval, on='timestamp').mean().interpolate(method='linear')
    
    return resampled_last, resampled_interp

# 지속가능한 패턴 찾기
def find_patterns(data, threshold=0.05):
    # 간단한 가격 반전 패턴 찾기 (예시)
    data['price_change'] = data['bid'].pct_change()
    data['reversal'] = (data['price_change'] > threshold) & (data['price_change'].shift(1) < -threshold)
    
    return data

# 데이터 시각화
def visualize_data(data, columns, title):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    for col in columns:
        plt.plot(data.index, data[col], label=col)
    plt.title(title)
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
# 자기상관관계 분석
def analyze_autocorrelation(data, column, lags=20):
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
    
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plot_acf(data[column].dropna(), lags=lags)
    plt.title(f"Autocorrelation of {column}")
    plt.show()

# 메인 분석 파이프라인
def analyze_tick_data(file_path):
    # 데이터 로드 및 전처리
    data = load_tick_data(file_path)
    data = calculate_spreads(data)
    
    # 기본 통계 계산
    print("기본 통계:")
    print(data.describe())
    
    # 스프레드 분석
    hourly_spread = data.groupby(data['timestamp'].dt.hour)['spread_pct'].mean()
    
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    hourly_spread.plot(kind='bar')
    plt.title("시간대별 평균 비드-애스크 스프레드")
    plt.xlabel("시간 (GMT)")
    plt.ylabel("스프레드 (%)")
    plt.grid(True)
    plt.show()
    
    # 리샘플링 및 패턴 분석
    resampled_last, resampled_interp = resample_tick_data(data)
    patterns = find_patterns(resampled_interp)
    
    # 자기상관관계 분석
    analyze_autocorrelation(resampled_interp, 'bid')
    
    return data, resampled_last, resampled_interp, patterns

# 파일 경로를 지정하여 분석 실행
# analyze_tick_data("path_to_your_tick_data.csv")

이 코드는 틱 데이터를 로드하고, 비드-애스크 스프레드를 계산하며, 데이터를 일정 간격으로 리샘플링한다. 또한 간단한 가격 반전 패턴을 탐지하고, 자기상관관계 분석을 수행한다. 실제 사용을 위해서는 데이터 형식에 맞게 코드를 조정해야 한다.

효율적인 시장 테스트

시장 효율성을 테스트하는 방법 중 하나는 실행 검정(Runs Test)이다. 이는 연속적으로 같은 방향의 가격 변화가 나타나는 확률을 측정한다. 예를 들어, 두 번 연속으로 같은 방향의 가격 변화가 나타날 확률은 1/(2²) = 0.25다. 세 번 연속은 1/(2³) = 0.125이다.

로우 프리퀀시 데이터(예: 일별 데이터)에서는 시장이 효율적인 경우가 많지만, 1분 단위와 같은 고빈도 데이터에서는 비효율성이 발견되는 경우가 많다. 이런 비효율성이 바로 고빈도 거래의 기회를, 특히 외환 시장에서 제공한다.

결론

고빈도 거래는 시장 비효율성을 활용하여 수익을 창출하는 강력한 방법이다. 거래 주기가 짧아질수록 잠재적 수익과 샤프 비율이 증가하지만, 신중한 전략 설계와 철저한 리스크 관리가 필요하다.

틱 데이터는 고빈도 거래의 핵심이지만, 불규칙한 간격과 비드-애스크 바운스와 같은 특성으로 인해 특별한 처리가 필요하다. 올바른 분석 도구와 방법을 사용하면, 틱 데이터에서 유의미한 패턴과 수익 기회를 발견할 수 있다.

이 분야에서 성공하기 위해서는 데이터 처리 능력, 통계적 모델링 기술, 그리고 실시간 거래 시스템 구현 능력이 모두 필요하다. 하지만 그 노력에 대한 보상은, 잘 설계된 고빈도 거래 전략이 제공하는 두 자릿수 샤프 비율로 충분히 가치 있을 것이다.