1. 단기 전략에 대한 환상.
- 시스템 트레이딩의 비교 우위는
빠른 연산 및 빠른 주문 처리 속도에서 나오는 것이 아니라,
인간의 심리적 약점(탐욕과 공포등)에 영향을 받지 않고,
인간이 합리적 사고로 정한 매매 규칙을 일관되게 실행할 수 있다는 점이다.
(물론, 시스템 트레이딩조차 운용하는 사람이 너무 자주 계좌 잔고를 확인하면,
여전히 심리적 영향을 받는다.)
- 빠른 연산 속도나 빠른 주문 처리 속도는 초단기 매매 전략에서나 중요한 데,
일반인은 초보 시절부터 수익성 있는 초단기 전략을 운용할 가능성이 낮다.
- 초단기 전략은 책에 잘 공개되지도 않을 뿐더러,
설사 책에 나온 전략이 있다고 할 지라도,
(출판 혹은 공개 초기에는 수익성이 있었을 지라도)
일반인에게 널리 알려진 시점에는 이미 수익성을 상실했을 가능성이 높다.
(단기 전략은 캐파가 작아서 자금이 조금만 투입되어도 수익성이 사라진다.)
- 수익성 있는 초단기 전략은 (책에 안 나오니까) 결국 독자 개발해야 하는 데,
초단기 전략 개발 및 백테스트를 위해서는 초단기 가격 데이터가 필요하고,
초단기 가격 데이터(틱 데이터, 초단위 데이터등)는 아주 비싸거나,
직접 수집하는 데 시간이 오래 걸린다.
- 초단기 전략은 속도 경쟁이 치열하므로,
조금이라도 주문 실행 속도를 높이기 위해서,
증권사의 공간을 빌려서 서버를 설치(코로케이션)하고,
초고속 회선을 연결하는 등 상당한 초기 설비 투자 및
설비 유지를 위한 고정 비용 부담이 크다.
- 이에 비해서 중장기 전략은 캐파가 커서
많은 사람에게 널리 알려지고, 상당한 규모의 자금이 투입되더라도,
수익성이 여전히 살아있을 가능성이 상당하다.
- 상대적으로 초단기 매매 전략의 진입 장벽과 기회 비용이 너무 크다.
초단기 매매 전략의 빠른 동시 처리에 대한 환상만 내려놓는다면
시스템 트레이딩에 진입 장벽을 크게 낮출 수 있다.
2. 책에 나온 매매 전략에 대한 불신.
- 책에 나온 전략을 약간 수정해서 차별화 하는 것이 초보자에게는 가장 쉬운 입문 루트이다.
모방을 통해서 입문한 후, 경험과 실력이 쌓인 이후에
처음에 꿈꾸던 고난이도 루트를 시도하더라도 늦지 않다고 본다.
그러나 ,책에 나온 매매 전략을 모방하는 것조차 심리적 장애물이 존재한다.
- 수익성 있는 매매 전략을 겨우 책값 몇 만원에 공개한다는 게 믿기 어렵고,
그렇게 몇 만원에 산 전략에 소중한 자산을 건다는 게 바보짓 같다.
- 책에 나올 정도로 널리 쓰이는 매매 전략이 여전히 수익성이 있다는 것을 믿기 어렵다.
책에 나오지 않은, 남들이 모르는, 뭔가 비밀스러운, 전문가들만 아는 비법이 있을 것 같다.
- 책에 나온 매매 전략이 간단해 보일 수록 더더욱 믿음이 안 간다.
그렇게 간단한 전략으로 수익이 날 리가 없다는 의심이 커진다.
(단순한 전략일 수록 과최적화의 위험이 없고
책에 나온 백테스트 결과와 실제 운용 수익율이 비슷할 가능성이 높은 데도 불구하고
상식적인 기준으로 보자면 믿음이 안가는 것은 어쩔 수 없다.)
- 모든 전략은 사용하는 사람이 많을 수록 수익성이 하락하기에
책에 나온 매매 전략을 그대로 사용할 경우에는
백테스트 결과가 책에 나온 것보다 나쁠 가능성이 있는 데,
이럴 경우 의구심은 더욱 커진다.
- 책에 나온 매매 전략이 수익성을 유지할 수 있는 이유는
해당 전략이 아무리 우수해도 손실을 기록할 때가 있고,
인간 본성에 반하는 특성이 있는 경우가 많아서,
머리로는 매매 전략을 알고 있더라도,
어지간한 믿음과 확신 없이는
손실 구간을 인내하면서 지속적으로 운용한다는 게 쉽지 않기 때문이다.
(돈은 머리로 버는 게 아니라, 엉덩이로 번다는 격언이 있다.)
- 아무리 책에 나온 전략의 수익성이 살아있더라도,
해당 전략의 잠재력을 제대로 살릴려면
자기만의 양념(미세한 변경)이 필요하다.
그리고, 그 양념이 효과가 있다는 것을 백테스트로 확인해야 한다.
단, 양념을 너무 과도하게 치고 전략이 너무 복잡해지면 과최적화에 빠지므로 주의해야 한다.
- 매매 전략의 캐파가 아무리 커도
매일 수익만 나는 환상적인 전략이 있다면
결국 거대 금융기관들까지 달려들어서 너무 큰 자금이 투입되면서,
수익성이 사라진다. (차익 매매 전략이 대표적인 예다.)
널리 알려졌음에도 불구하고, 아직까지 수익성이 살아있는 전략들은
비록 장기적으로는 수익을 낼 지라도,
단기적으로 계좌 잔고가 줄어드는 손실 구간이 있는 전략이 대부분이다.
아무리 컴퓨터가 자동으로 매매 전략을 수행한다고 해도
매일 계좌 잔고가 변하는 것을 보면서
운용하는 사람의 심리가 천당과 지옥을 오가는 것은 어쩔 수가 없는 데,
그러한 심리적 변화를 인내하면서 일관되게 전략을 수행한다는 것은
지속적인 스트레스를 유발하는 행위이며,
감당할 수 있는 수준을 넘어서게 되면,
스트레스로 인해서 대인 관계에 문제가 생기거나,
수면 장애 및 불면증이 오거나,
전략이 혹시 수익성을 상실한 것은 아닌 지 의구심도 뭉개뭉개 피어오르고,
이런 마음 고생하면서 수익을 추구할 가치가 있는 건지 생각 해 보게 되는 등,
여러가지 이유로 전략을 일관되게 운용한다는 게 쉽지만은 않다.
그렇게 운용하던 사람이 나가떨어지면서 매매 전략의 수익성이 유지되는 것이다.
그러하기에 매매 전략의 작동 원리에 대해서 이해하고,
백테스트를 통해서 수익 곡선의 변동성을 확인한 후,
투자금 규모를 조절해서 변동성을 본인이 감당할 수 있는 범위 이내로 조절하고,
소액으로 운용하는 과정을 거치면서
실제로 돈이 걸려있는 상황에서 심리적 변화를 체험하는 과정을 거치는 것이
매매 전략을 장기간 일관되게 운용하는 데 도움이 된다.
3. 백테스트에 대한 신뢰 부족.
- 시스템 트레이딩 초보가 겪는 가장 흔한 실수 (및 문제점은)
백테스트(시뮬레이션, 가상매매)에서는 환상적인 수익율이 나오는 데,
실제로 운용해 보면 처참한 손실만 기록하는 과최적화(혹은 커브 피팅) 문제이다.
- 책에 나온 온갖 지표를 무작위로 집어넣고 수백/수천 번의 백테스트를 실행한 후
그 중에서 가장 좋은 결과를 내는 공식을 선정한다면,
컴퓨터의 연산 능력을 활용해서 마법의 공식을 찾은 걸까?
이런 무작위 반복 시도로 찾아낸 공식은
과거 데이터에 대해서 우연히 좋은 결과를 냈지만,
현실 세계에서는 전혀 효과를 내지 못하는 과최적화 위험이 상당히 높다.
공식이 복잡해지고 파라메터가 많아질수록,
빅데이터, 딥러닝, 인공지능, 신경망, AI등등
그럴듯한 용어가 나오는 이론을 적용할 수록 더욱 심각해진다.
IBM 연구소에 근무하던 데이터 분석 및 인공 신경망 전문가 Ernest P. Chan은
금융회사에 스카우트 되어서 야심차게 작성한 매매 전략이
실제 운용 과정에서 거액의 손실만 기록하자,
실망해서 회사를 그만두고 홀로 절치부심하다가
과최적화의 위험성을 깨닫고서
초간단 전략으로 방향을 전환해서 투자에 성공하고 인생 역전한 케이스.
저자는 경험을 쌓아서 이후에 투자운용사를 설립하기에 이른다.)
(일본 노무라 증권에서 딥러닝을 적용한 인공지능 초단기 매매 전략을 적용해서
30%의 고수익을 낸 사례가 존재하기에 불가능한 루트는 아니다.
하지만, 경험이 없는 초보자는 과최적화 위험에 빠질 위험성이 높은 방식이다.)
- 이런 과최적화 문제를 몇 번 겪으면서 손실을 입는 경험이 누적되면
백테스트에 대해서 의구심을 품기 시작하면,
책에 나온 전략과 해당 전략의 백테스트 결과에 대해서도 믿음이 안 간다.
정말 괜찮은 전략이 백테스트에서 좋은 결과가 나와도 신뢰를 못하게 된다.
결국, 소액으로 실제 운용 과정을 거치면서 신뢰를 쌓아야만 좀 더 큰 자금을 투입할 수 있다.
- 이 문제는 과최적화를 피하기 위한 주의 사항을 알면 어느 정도 보완이 가능하다.
백테스트는 결국 확률 통계에 기반하고 있으며,
백테스트 신뢰성에 대한 주의점은 여론 조사의 신뢰성에 대한 주의점과 거의 동일하다.
고등학교 때 배운 확률 통계의 기본만 지켜도 된다.
- 통계가 신뢰도를 가질려면 가장 중요한 점은 일단 표본 수량이 많아야 한다.
여론 조사에서는 응답자가 수백명은 되어야 신뢰도가 확보되듯이,
매매 전략 백테스트에서는 매매 횟수가 수백/수천번은 되어야 한다.
10년동안 채 10번도 매매를 안 하는 데, 매매할 때마다 대박이 나는 전략은
통계적 신뢰도가 거의 제로에 가까우며, 과최적화의 가능성이 무척 높다.
이런 과최적화된 전략을 개발한 초보자는
처음에는 백테스트 결과만 보고 흥분해서 마치 곧 재벌이 될 듯한 흥분에 휩쌓이지만,
실제로 운용해보면 참혹한 결과가 기다리고 있다.
- 통계가 신뢰도를 가질려면 그 다음 중요한 점은 표본이 임의성/무작위성을 가져야 한다.
내 친구들만 참가한 여론 조사는 결국 굉장히 좁은 대상으로만 조사한 것이기에
잘못된 결과가 나올 가능성이 높으며,
전문 여론 조사 기관은 무작위 핸드폰 번호 추출등 다양한 방법을 통해서 무작위성을 확보한다.
매매 전략도 강세장의 가격 정보에 대해서만
백테스트를 수행하면 잘못된 결과가 나올 가능성이 높으며,
강세장에만 최적화 된 전략은 위험 관리가 취약해서 약세장에서 처참한 손실을 기록할 수 있다.
(일반인이 주식투자에 관심을 가지고 연구를 하는 시기는 대개 강세장이다.)
강세장/약세장/박스권등 다양한 경기순환 주기의 데이터에 대한 테스트를 수행해서
가능한 한 임의성/무작위성을 높여야 결과 기대 수익율에 대한 신뢰도가 높아진다.
4. 수익에 대한 과도한 기대 혹은 탐욕.
- 2조원이 넘는 자금을 끌어들여서 거대한 사기로 끝난 옵티머스 사모 펀드는
겨우 3% 수익율을 약속했었다.
3% 수익율 얻자고 사기꾼에게 거금을 갖다바친 사람이 많았다는 의미이다.
- 수백조원을 운용하는 국민연금은 4~5%의 수익율을 기록하고 있는 데,
이게 세계적인 대형 기금과 비교해서 결코 꿀리지 않는 기록이다.
국민연금이 운용하는 단순해 보이는 자산배분 전략이 4~5% 수익율이라서 성에 안 찬다면,
국민연금에는 한국 최고의 경제 전문가가 바글바글하다는 사실을 잊어서는 안 된다.
국민연금은 한국 국민의 노후자금을 잃으면 안 되기 때문에 안전성을 위해서 수익성을 양보하고,
안정적인 전략을 채택한 것일 뿐, 그들이 바보라서 수익율 4~5%짜리 전략을 운용하는 게 아니다.
사람마다, 투자자마다 수익성과 안정성에 대한 선호도가 다르다.
수백퍼센트의 수익율이 되어야 성에 차는 사람도 많지만,
안정적이면서 수익율이 예금 이자보다 높기만 하면 만족하는 사람도 많다.
- 세계적인 투자자나 헤지펀드도 평상시 수익율이 평균 13%에 불과하다.
워렌 버핏도 평상시 수익율은 15%가 채 안 되며,
워렌 버핏이 전설적인 수익율을 기록한 것은
경제 위기 상황 하에 풍부한 자금력과 평상시에 보이지 않던 공격성을 나타내며
헐값에 줍줍하는 데 있어서 천재적인 수완을 보였기 때문이며,
대부분의 사람은 세상이 무너질 듯한 공포가 만연한
경제 위기 상황에서 그렇게 공격적인 투자를 수행한다는 게 불가능에 가깝기 때문에
초보 투자자가 10% 수익율을 내는 전략을 찾아서 운용 단계에 이르렀다면
결코 나쁘지 않은 출발이다.
- 여러분이 개발한 매매 전략이 백테스트에서 50%가 넘는 수익율을 기록했다면,
혹시 과최적화의 문제가 없는 지 의심해 봐야 한다.
매매 횟수는 충분한 지, 충분히 오랜 기간의 데이터로 테스트 했는 지 확인해 보자.
과최적화 된 전략은 실제 운용에서 손실만 기록한다.
- 주식 시장은 평균 7~8년에 한 번씩 30% 넘는 폭락을 기록한다.
(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_stock_market_crashes_and_bear_markets)
그런데, 이런 폭락장에서는 통계 확률 이론의 기본적인 가정부터 어긋나면서 전혀 도움이 안된다.
기억을 되살려보면 확률 이론의 기본 가정은 모든 경우의 수가 독립적이라는 것이다.
그러나, 폭락장에서는 모든 시장 참여자가 패닉에 질려서 투매하기에
상호의존적이며 전혀 독립적이지 않다.
이런 상황에서는 확률 통계이론에 기반한 모든 공식과 전략이 효력을 잃게 된다.
그래서, 리스크를 확률적으로 관리하려는 VAR 같은 기법은 폭락장에서 참혹한 결과를 낳는다.
2008년 서브프라임 사태 시기에 세계 3, 4위 투자은행과 세계 1위 보험사가 망했다.
(세계 4위 투자은행 베어스턴스는 J.P모건이 헐값에 인수해서 겨우 존속했으나 사실상 망했고,
세계 3위 투자은행 리먼브라더스는 헐값에라도 인수할 사람을 못 찾고 진짜 망해서 사라졌고,
세계 1위 보험업체 AIG도 인수할 사람이 없자 미국 연방정부가 인수했는 데,
여러분이 투자 손실 난다고 정부가 도와줄 가능성은 없으므로
일반인 기준으로는 사실상 망했다고 봐야한다.)
2000년대 초반 무렵 FRB의장이던 그린스펀은
컴퓨터로 리스크를 계산하고 관리할 수 있다는 믿음을 설파했고,
거대 금융기관들도 VAR기법을 이용해서 확률 통계적으로 리스크를 관리하다가 발생한 결과이다.
실제 현실에서 확률통계로 리스크 관리한 결과는 시궁창이었고,
그린스펀은 이후에 자신의 착각을 인정하고 사과했다.
리스크를 확률 통계적으로 관리할 수 있다는 것은 거대한 착각이고 거짓말이다.
평상시에는 잘 작동하는 것처럼 보이지만 주기적으로 닥쳐오는 폭락장에서는 전혀 안 통하며,
오직, 레버리지 비율을 관리하고 투자금 규모를 관리하는 절대적 리스크 제한으로만 가능하다.
5. 수익이 나도 문제는 사라지지 않는다.
- 앞에서 언급한 모든 장애물을 거치고 수익이 나기 시작해도 문제가 생긴다. (첩첩산중)
일단 씀씀이가 커지는 것을 조절하기 어렵다.
아무리 조심해도 어느 정도는 씀씀이가 커지는 것을 피할 수 없다.
(굳이 외제차나 명품을 안 사더라도, 자잘한 소비에서도 조금씩 달라진다.)
모든 전략은 수익 구간/손실 구간이 다 존재하는 데,
수익 구간에서 번 돈을 다 써버리면 손실 구간에서는 견디기 힘들며,
혹여 손실폭이 깊었을 경우 이미 커진 씀씀이를 다시 줄이기는 힘들기에
계좌 잔고 회복이 힘들어진다.
- 수익이 난다 싶으면 투자금을 과도하게 늘리고 싶은 탐욕이 뭉개뭉개 피어오른다.
설사 운용하는 본인이 과도한 레버리지에 대한 위험성을 충분히 인지하고
조심스럽게 운용하더라도, 가족/친구등을 비롯한 주변 사람이 부추길 위험도 있다.
스마트한 자금 운용, 수익성 극대화등의
그럴 듯 하지만 결국 파멸을 부르는 논리에 대해서 적절히 반박할 능력이 없다면,
잠재적 리스크가 현실화 될 때의 참혹한 결과에 대해서 충분히 조사해 보는 게 좋다.
(역사상 가장 천재적인 개인 투자자로 기억되는 제시 리버모어는
높은 레버리지를 즐겨 사용했는 데,
이게 잘 풀릴 때는 천문학적인 부를 가져다 주었지만,
말년에 몇 번의 투자 실패를 하자 그 많던 재산을 다 날리고 권총자살로 생을 마감했다.
제시 리버모어가 얼마나 천재적이었는 지는 '어느 투자자의 회상' 서적을 참고하면 된다.
제시 리버모어 같은 천재조차도 레버리지의 파멸적인 결과를 피해가기 어렵다.)
- 주변 사람이 나도 그 프로그램 좀 쓰자고 부탁하는 경우가 생기는 데,
컴퓨터로 투자해도 손실 구간이 존재하며,
심리적 압박을 견뎌야 한다는 것을 충분히 이해시키기 어렵고,
결국 손실 구간에 나가 떨어진 지인은
손실을 입은 원망을 하면서 결국 사람까지 잃게 될 가능성이 높다.
6. 총평
실제 운용 경력은 얼마 안 되는 미천한 경험으로 평하자면,
개발 기간 내내 혹시 잘 안 되면 어쩌지 하는 불안감의 연속이었으며,
개발을 마친 후 실제 운용 기간 내내 '탐욕과 공포'의 롤러코스터이었다.
수익성이 살아있는 전략을 잘 골라서 구현해서 운용하는 단계에 이르러 수익을 내더라도,
수익은 항상 심리적 멘붕과 수면 장애를 그 댓가로 요구한다.
유럽의 워렌 버핏으로 추앙받는 앙드레 코스톨라니가
우량주 매수 후 수면제 먹고 몇 년동안 푹 자고 일어나면 돈 번다고 했는 데,
그게 반대로 해석하면 주식 투자 기간 내내 잠자는 시간 뺴고는
심리적 압박이 계속 된다는 의미도 된다.
낮에는 너무 바빠서 주가 변동에 신경 쓸 겨를이 없는 사람,
정말 멘탈이 강한 사람에게 적합한 것 같다.
돈은 머리로 버는 게 아니라,
엉덩이로 버는 것이라는 앙드레 코스톨라니의 말씀에 100% 동의한다.
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