GHTS

systrader79 책 중 지수 ETF를 투자 대상으로 하여 변동성 조절과 추세의 개념만으로 전략을 구성하는 과정을 잘 보여주는 '주식투자 ETF로 시작하라'라는 책이 있습니다.
해당 서적은 모멘텀 스코어라는 중장기 지표가 핵심 추세 지표로 소개되었고, 래리 윌리엄스의 '변동성 돌파 전략'은 중장기 전략을 보완하는 단기 트레이딩 아이디어 중 하나로 간략하게 (스쳐가듯) 소개되어 있습니다.

'가상화폐 투자마법 공식'책은 강환국님과 systrader79님 공동 저서입니다.
매매 대상이 ETF에서 '가상화폐'로 바뀌었고, 래리 윌리엄스의 '변동성 돌파 전략'이 중심 아이디어가 되었습니다.
'가상 화폐'가 장기 우상향 한다는 보장이 없는 자산군이다보니 단기 전략 위주로 나와 있으며, 

가상 화폐가 상대적으로 변동성이 큰 자산군이다보니

투자 심리와 투자 지속성 측면에서 변동성과 리스크 관리의 중요성이 대폭 강화되어 있습니다.
'변동성 돌파'라는 단기 추세 지표에 분산, 마켓타이밍과 변동성 관리를 가미하여 전략을 발전시켜나가는 과정이 잘 나와있습니다.

핵심 아이디어를 기반으로 여러 개념을 가미하여 전략을 발전시켜나가는 과정을 보여준다는 면에서 
systrader79님의 '주식투자 ETF로 시작하라'과 비슷한 면이 있지만,
중장기가 아닌 단기 전략에서도 그게 가능하고, 이러한 방식은 자산군을 가리지 않고 가능하다는 것을 보여준다는 측면에서 상당히 독창적인 책입니다.

개인적으로는 전통적인 자산군의 중장기 전략만 운용하던 터라, '가상화폐'라는 비전통적인 자산군만큼이나 단기 전략에 대한 관심이 높아지는 영향도 컸습니다.

탄탄셀렉트 강환국 라이브 강의 내용 중 인상 깊은 내용을 기록한다.

닭대가리(혹은 침팬지)와 투자 전문가를 경쟁시켰는 데, 닭대가리(혹은 침팬지)가 무작위로 선정한 종목의 투자 성과가 투자 전문가들보다 더 높았다.

이렇게 닭대가리(혹은 침팬지)보다 못한 투자 전문가에게도 지는 게 일반인의 투자 수준이다.

(그러나, 일반인은 본인의 수준이 그 정도로 참혹하다는 것을 깨닫지 못한다.)

팩터 모델의 계량 투자는 인간으로 따지자면 중2, 무기로 따지자면 '활' 정도의 수준에 불과하다.

최상위 투자 고수들, 무기로 따지자면 기관총이나 핵무기가 오가는 경쟁 시장에서는 부족한 수준이다.
그러나, 투자 실력이 부족한, 무기로 따지자면 맨주먹 밖에 없는 일반 투자자들에게는 충분히 이긴다.

경쟁이 치열한 대형주 시장에서는 팩터 모델만으로 경쟁력을 가지기 쉽지 않다.

선진화 되고 효율적인 미국 대형주 시장에서는 더더욱 그러하다.

그러나, 미국 주식 시장이 아무리 선진화 되고 효율적이라도 해도, 대규모 기관 투자자의 비중이 낮고, 일반 투자자의 비중이 높은 소형주 시장에서는 간단한 팩터 모델로도 여전히 경쟁력을 가질 수 있다.

이것은 라이브 강의 중 높은 투자 수익율을 기록하는 미국 소형주 전략의  백테스트 결과를 설명하면서 나온 내용이다.

Go 1.19로 업그레이드 이후 MsgPack 변환을 위한 외부 의존성 라이브러리(github.com/ugorji/go/codec)에서 종종 에러가 발생하였다.

해당 라이브러리 개발자는 깃허브 issue의 버그 보고에 대응을 제대로 못하고 있다.

이 문제를 해결하기 위해서 문제를 일으키는 외부 코드에 대한 의존성을 삭제하기로 했다.

Go언어에는 'Gob'이라는 변환 기능이 내장되어 있다. (참고 : https://pkg.go.dev/encoding/gob)

Gob은 MsgPack보다 범용성/호환성은 떨어지지만, 사용 편의성과 성능에서 크게 뒤처지지 않는다.

MsgPack 변환을 이용하는 모든 기능을 Gob변환 형식으로 바꾸어서 외부 코드를 더 이상 사용하지 않도록 하니 더 이상 에러가 발생하지 않는다.

대신, ghts/xing/dll32 패키지는 Go언어에서만 사용할 수 있게 제한되었다.

하지만, 아마도 다른 언어에서 dll32 패키지만 쏙 빼서 사용하는 경우는 무척 드물 것이므로 크게 문제 되지는 않을 것으로 예상된다.

FRB의 입장에 빙의해서 고민과 해결책을 고민해 보면서 향후 경제 흐름에 대한 안목을 넓혀주는 책.

1970년대 인플레이션 시대와 현재 상황에 대한 비교분석이 탁월하다.

나는 이 책을 읽고 나서 섣부른 경제 전망을 모두 내려놨다.

FRB의장조차도 인플레이션이 일시적이라는 예측이 틀려서 '겸손하고 재빠른' 모드로 태세 전환한 마당에 누가 향후 경제 흐름을 알 수 있단 말인가?

다음 동영상에 '야후! 금융'에서 재무 정보를 추출하는 방법이 잘 설명되어 있다.

https://youtu.be/fw4gK-leExw

동영상 내용이 파이썬 기준이지만, 내용만 이해하면 Go언어에서도 구현은 쉽다.

chromedp(https://github.com/chromedp/chromedp) 모듈을 사용하면 자바스크립트를 이용해서 동적으로 생성되는 '야후! 금융' 웹페이지도 문제없이 불러들일 수 있다.

이렇게 읽어온 HTML에서 JSON 데이터 부분만 추출해서 map형태로 저장한 후 적절히 활용하면 된다.

애플의 재무 데이터를 읽어들이는 Go언어 예제 코드는 다음과 같다.

package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"github.com/chromedp/chromedp"
	"log"
	"regexp"
	"testing"
	"time"
)

// 참고자료 : https://youtu.be/fw4gK-leExw
// 애플 재무 정보 수집 예제
func main() {
	const url템플릿 = `https://finance.yahoo.com/quote/%v/financials`
	종목코드 := "AAPL" // 애플

	// create chrome instance
	ctx, cancel := chromedp.NewContext(context.Background())
	defer cancel()

	// create a timeout
	ctx, cancel = context.WithTimeout(ctx, 30*time.Second)
	defer cancel()

	var html string
	url := fmt.Sprintf(url템플릿, 종목코드)

	if err := chromedp.Run(ctx,
		chromedp.Navigate(url),
		chromedp.InnerHTML("body", &html, chromedp.ByQuery),
	); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// HTML에서 JSON 데이터를 맵 형태로 추출
	html = regexp.MustCompile(`(?s)\s--\sData\s--\s.+?</script>`).FindString(html)
	html = regexp.MustCompile(`(?s)root.App.main.+</script>`).FindString(html)
	html = html[16 : len(html)-21]

	var 맵 map[string]interface{}

	json.Unmarshal([]byte(html), &맵)

	손익계산서_연도 := f2맵_모음(맵, []string{"context", "dispatcher", "stores", "QuoteSummaryStore", "incomeStatementHistory", "incomeStatementHistory"})
	f맵_모음_출력("손익계산서_연도", 손익계산서_연도)

	손익계산서_분기 := f2맵_모음(맵, []string{"context", "dispatcher", "stores", "QuoteSummaryStore", "incomeStatementHistoryQuarterly", "incomeStatementHistory"})
	f맵_모음_출력("손익계산서_분기", 손익계산서_분기)

	재무상태표_연도 := f2맵_모음(맵, []string{"context", "dispatcher", "stores", "QuoteSummaryStore", "balanceSheetHistory", "balanceSheetStatements"})
	f맵_모음_출력("재무상태표_연도", 재무상태표_연도)

	재무상태표_분기 := f2맵_모음(맵, []string{"context", "dispatcher", "stores", "QuoteSummaryStore", "balanceSheetHistoryQuarterly", "balanceSheetStatements"})
	f맵_모음_출력("재무상태표_분기", 재무상태표_분기)

	현금흐름표_연도 := f2맵_모음(맵, []string{"context", "dispatcher", "stores", "QuoteSummaryStore", "cashflowStatementHistory", "cashflowStatements"})
	f맵_모음_출력("현금흐름표_연도", 현금흐름표_연도)

	현금흐름표_분기 := f2맵_모음(맵, []string{"context", "dispatcher", "stores", "QuoteSummaryStore", "cashflowStatementHistoryQuarterly", "cashflowStatements"})
	f맵_모음_출력("현금흐름표_분기", 현금흐름표_분기)
}

func f2맵_모음(맵 map[string]interface{}, 키_모음 []string) (맵_모음 []map[string]interface{}) {
	for _, 키 := range 키_모음 {
		if 맵2, ok := 맵[키].(map[string]interface{}); ok {
			맵 = 맵2
			continue
		} else if 값_모음, ok := 맵[키].([]interface{}); ok {
			맵_모음 = make([]map[string]interface{}, len(값_모음))

			for i, 값 := range 값_모음 {
				맵_모음[i] = 값.(map[string]interface{})
			}

			return 맵_모음
		} else {
			panic(fmt.Errorf("예상하지 못한 자료형 %T\n", 맵[키]))
		}
	}

	return
}

func f맵_모음_출력(제목 string, 맵_모음 []map[string]interface{}) {
	for i, 맵 := range 맵_모음 {
		for 키, 값 := range 맵 {
			fmt.Printf("%v %v %v %v\n", 제목, i, 키, 값)
		}
	}
}

네이버에서 상당히 많은 국가의 주식 정보를 얻을 수 있다는 것을 알았으나,

좀 더 많은 국가의 정보를 수집하고 능력을 키우고 싶어서,

인베스팅닷컴에서 종목 정보를 수집을 시도해 봤다.

다음 URL에서 베트남 종목 목록 수집하는 것을 출발점으로 잡았다.

(https://www.investing.com/equities/vietnam)

해당 페이지는 기본적으로 'HNX 30'에 포함된 종목만을 보여준다.

모든 종목의 목록을 얻고 싶다면, 선택 상자에서 'Vietnam all stocks' 항목을 선택해야 하는 데, 이것을 프로그래밍적으로 자동으로 수행하도록 구현하는 방법을 찾느라 한참 헤맸다.

시행착오를 거듭한 결과, Go언어 기준으로 chromedp(https://github.com/chromedp/chromedp) 라는 모듈을 이용해서 다음과 같이 하면 모든 종목의 식별 데이터가 포함된 HTML을 추출할 수 있다.

// create chrome instance
ctx, cancel := chromedp.NewContext(context.Background())
defer cancel()

// create a timeout
ctx, cancel = context.WithTimeout(ctx, lib.P1분)
defer cancel()

const url = `https://www.investing.com/equities/vietnam`

var html string

if 에러 := chromedp.Run(ctx,
   chromedp.Navigate(url),
   chromedp.SetAttributeValue(`#all`, "value", "ALL"),
   chromedp.SetValue(`//select[@id="stocksFilter"]`, "ALL", chromedp.BySearch),      
   chromedp.WaitVisible("cross_rate_markets_stocks_1", chromedp.ByID),
   chromedp.InnerHTML("marketInnerContent", &html, chromedp.ByID),
); 에러 != nil {
   log.Fatal(에러)
}

이렇게 추출해 낸 HTML을 GoQuery(https://github.com/PuerkitoBio/goquery)등의 모듈을 이용해서 내용을 분석하면, pare_id(인베스팅닷컴 독자적인 일종의 종목 구분 코드), 종목 이름, 추가 정보 URL등의 정보를 추출할 수 있다.

문서 := lib.F확인2(goquery.NewDocumentFromReader(strings.NewReader(html)))
문서.Find("tbody tr").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
    pair_id, _ := s.Attr("id")
    href, _ := s.Find("a").Attr("href")

    <... 중략 ...>    
})

여기서부터 문제가 시작되는 데, 인베스팅닷컴에서 사용하는 종목 구분 코드인 Pair ID는 인베스팅닷컴 사이트 내에서만 의미가 있고, 다른 곳에서는 통하지 않는다.

Pair ID와 연결된 범용적인 '종목 코드(ticker, symbol)'을 알아내려면 모든 종목에 대해서 추가 정보 URL을 일일이 질의해야 한다.

즉, 인베스팅닷컴은 전세계 주식 종목에 대한 정보를 가장 광범위하게 제공하지만, 대신에 인베스팅닷컴 고유의 독자적인분류 코드로만 제공해서 범용성이 떨어지고, 일반적으로 사용되는 종목 코드로 변환하려면, 상당히 많은 추가 웹 질의를 해야한다.

이러한 범용성 문제가 없는 '야후! 금융'의 경우 제공하는 종목의 범위가 훨씬 좁은 문제가 있다.

광범위한 정보를 쉽게 수집하는 방법은 아직 못 찾았고, 편리성과 광범위함은 트레이드오프 선택 관계에 있는 것 같다.

주식 투자도 해외 분산이 필요한 것 같아서 이리저리 조사하던 중,

한국투자증권에서 Open API에서 지원되는 국가 중 '베트남'이 왠지 만만해 보여서,

베트남 주식 시장 데이터 수집을 시도하고 있다.

한국 증시가 '코스피', '코스닥'으로 나누어지는 것처럼,

베트남 증시는 '호치민(HOCHIMINH)', '하노이(HANOI)'으로 나누어져 있다.

'야후! 금융'의 경우 호치민 증시 종목 정보만 제공하는 듯 하고,

'인베스팅닷컴'의 경우 (종목코드 대신) 자체적인 pair_id 위주로 정보가 제공되어서 애를 먹다가,

'네이버 금융'을 이용하면 간편하게 베트남 주식 정보를 구할 수 있다는 것을 알게 되었다.

다음 페이지의 3번 항목을 참고해서 상장된 주식 종목 리스트를 구했다.

(R을 이용한 해외 주식용 데이터 수집 (hyunyulhenry.github.io))

간단히 요약하면 다음 URL에 대해서 <페이지 번호> 자리에 1,2,3,4..를 바꾸어 넣어가면서,

HTTP GET 질의를 하면 JSON 형태로 예쁘게 응답이 온다.

(1번째 URL은 호치민, 2번째 URL은 하노이)

https://api.stock.naver.com/stock/exchange/HOCHIMINH/marketValue?pageSize=60&page=<페이지_번호>
https://api.stock.naver.com/stock/exchange/HANOI/marketValue?pageSize=60&page=<페이지_번호>

현재 2022년 10월 기준 총 748개의 종목이 상장되어 있다.

https://youtu.be/Lv9cqvoNhdU

중장기 퀀트 전략의 백테스트 결과에 나오는 수익율을 실현하려면 강세장이 필요하다.

'주식 시장을 이기는 작은 책'에 나오는 그린 블란트의 말을 인용하자면,

하락장에서는 지수 평균의 95%에 해당하는 성적을 올린 반면, 

상승장에서는 지수 평균의 140%에 해당하는 성적을 올렸다.

즉, 하락장에서는 지수보다 더 깨지고, 상승장에서 더 벌면서 전체적으로 지수 평균을 능가한다.

그런데, 지수조차도 10년마다 대폭락을 하고, 2년마다 20% 이상의 중급 하락한다.

중장기 퀀트 전략 투자 성과는 이보다 더 심한 등락을 보인다는 것이다.

이러한 성과의 불균일성을 이해하지 못하면, 기나긴 하락장을 견뎌낼 수 없으며,

부진한 투자 성과에 실망해서 중도 포기하게 되고,

결과적으로 백테스트에 나온 수익율을 현실화 시킬 수 없다.

https://youtu.be/5WS1dLQwbT8

추세 지표를 이용해서 손절매를 하면 MDD(최대손실폭)을 낮출 수 있고, 샤프지수도 높일 수 있다.

역사상 가장 높은 수익율을 기록한 터틀 실험 창시자 '데니스 리치'도 추세 지표를 이용한 전략을 썼다.

추세 지표는 얼핏 쉬워보이지만, 장기간 지속하려면 심리적으로 큰 어려움이 따른다.

모든 추세 지표는 승률이 낮고 기댓값이 크다.

손절매 했더니 반등할 확률이 70%가 넘는다.

큰 손실은 피하게 해주지만,  작지만 잦은 손실을 입게 된다.

장기적 생존 가능성은 높여주지만, 단기적으로 수익율을 갉아먹고, 투자 기간 내내 심리적으로 힘들다.

이것은 손절매에만 해당되지 않고 추세 추종 매매에도 해당된다.

추세 추종 원자재 매매 전략으로 유명한 터틀 전략의 경우에도 추세 시그널에 따라서 매수하면

도로 하락할 (손절매하게 될) 확률이 70%가 넘는다.

수없이 많은 손절매 끝에 어쩌다가 큰 추세가 형성되면

그 극소수의 거래에서 엄청난 수익을 내면서

그동안의 자잘한 누적 손실을 커버하고 전체적으로 수익을 내는 형태이다.

이것이 승률이 낮고, 기댓값이 높다는 말의 현실 세계에서의 의미이다.

낮은 MDD와 높은 수익율은 그 댓가로 심리적 고통을 요구한다.

IntelliJ GoLand 2021.2 이후 버전에서는 테스트 케이 함수명이 한글로 되어 있는 경우 제대로 인식하지 못하고,

테스트 실행 시 문제가 발생한다.

IntellJ에 기술 지원 문의를 했더니 다음과 같은 해결책을 알려주었다.

• Help | Find Action. (한글 언어팩을 설치한 경우에는 '도움말(H) | 액션 찾기(F)'
• 'Registry...' 를 타이핑 (한글 언어팩을 설치한 경우에는 '레지스트리...'. 따옴표는 제외하고 입력.)
• 'go.run.processes.with.pty'를 찾아서 비활성화.

오랜 시간 묵었던 문제가 해결되었다.