알고리즘 트레이딩은 어떻게 돈을 버는가

알고리즘 트레이딩의 개념과 전략에 대한 이해

알고리즘 트레이딩은 컴퓨터 프로그램을 이용하여 일정한 규칙과 논리 구조에 따라 금융 상품을 자동으로 거래하는 방식이다. 여기서 말하는 금융 상품에는 주식, 선물, 옵션, 외환과 같은 유동성이 높은 자산이 포함된다. 알고리즘 트레이딩의 가장 큰 특징은 사람이 직접 매수나 매도 버튼을 누르지 않아도, 미리 만들어진 프로그램이 시장 상황을 분석하여 자동으로 거래를 수행한다는 점이다.

알고리즘 트레이딩은 시스템 매매, 시스템 트레이딩, 프로그램 매매라는 이름으로도 불려 왔다. 이 중 프로그램 매매라는 용어는 선물 시장과 현물 시장의 가격 차이를 이용한 차익 거래를 의미하는 경우가 많았다. 이는 선물과 현물 중 상대적으로 가격이 높은 자산을 팔고, 가격이 낮은 자산을 동시에 사는 방식이다. 이러한 거래는 지수 차익 거래라고 불렸으며, 알고리즘 트레이딩의 한 종류에 해당했다. 그러나 알고리즘 트레이딩은 이보다 훨씬 다양한 전략을 포함하므로, 프로그램 매매라는 용어를 차익 거래에만 사용하는 것은 정확하지 않다고 볼 수 있다.

알고리즘 트레이딩은 컴퓨터가 자산의 가격, 거래량, 가격의 변화 추세와 같은 데이터를 분석하여 매수나 매도를 자동으로 결정하는 거래 방식이다. 사람은 알고리즘을 설계하고 조건을 정하지만, 실제 거래 실행은 컴퓨터가 담당한다. 이로 인해 감정에 흔들리지 않고 일관된 거래가 가능하다는 장점이 있다.

과거에는 알고리즘 트레이딩이 주로 헤지펀드나 뮤추얼펀드와 같은 대형 금융 기관에서만 사용되었다. 그러나 2000년 이후 알고리즘 트레이딩을 지원하는 소프트웨어와 프로그래밍 환경이 일반인에게도 소개되면서 개인 투자자들도 제한적으로 알고리즘 트레이딩을 활용하게 되었다. 최근에는 증권사의 공개 API를 활용하여 개인 투자자들도 자동 매매 시스템을 구축하는 사례가 늘어났다.

알고리즘 트레이딩의 전략은 크게 두 가지로 나눌 수 있었다. 첫 번째는 기술적 분석 기반 거래였고, 두 번째는 차익 거래였다.

기술적 분석 기반 거래는 과거의 가격과 거래량 데이터를 분석하여 미래의 가격 움직임을 예측하는 방식이다. 이 방식은 차트와 기술적 지표를 중심으로 거래 전략을 구성했다. 기술적 분석 기반 거래는 다시 추세 추종 전략과 역추세 전략으로 나뉘었다.

추세 추종 전략은 가격이 일정한 방향으로 움직이기 시작하면, 그 흐름이 앞으로도 계속될 것이라고 가정하는 전략이다. 가격이 상승하는 추세라면 매수 포지션을 취하고, 가격이 하락하는 추세라면 매도 포지션을 취하는 방식이다. 이 전략에서는 이동평균선, MACD, RSI와 같은 기술적 지표가 활용되었다. 이동평균선이 일정한 순서로 정렬되는 정배열 상태는 상승 추세의 신호로 해석되었다. 거래량이 함께 증가하면서 가격이 우상향할 경우, 추세가 시작되었다고 판단했다.

역추세 전략은 추세 추종 전략과 반대되는 개념이었다. 이 전략은 가격이 단기간에 너무 많이 올랐거나 너무 많이 떨어졌을 경우, 곧 반대 방향으로 움직일 것이라고 예상하는 방식이다. 일정한 가격 범위 안에서 과열이나 침체 상태를 판단하여 거래를 진행했다. 역추세 전략은 짧은 시간 안에 거래를 반복하는 스캘핑 방식에서 많이 사용되었다. 이 전략에서는 RSI, 스토캐스틱 오실레이터, 볼린저 밴드와 같은 지표가 활용되었다.

차익 거래는 시장의 비정상적인 가격 차이가 다시 정상 상태로 돌아올 것을 기대하는 거래 방식이다. 서로 다른 시장이나 서로 다른 상품 사이의 가격 차이를 이용하여 수익을 추구했다. 알고리즘 트레이딩에서 차익 거래는 빠른 계산과 즉각적인 실행이 중요했기 때문에, 고빈도 매매와 함께 사용되는 경우가 많았다.

차익 거래 중 대표적인 방식은 통계적 차익 거래였다. 통계적 차익 거래는 두 종목이나 두 시장 사이의 가격 차이인 스프레드를 통계적으로 분석하여 거래를 수행했다. 스프레드가 통계적으로 정상 범위를 벗어났을 때, 다시 평균으로 돌아올 것이라고 가정하고 거래를 진행했다.

통계적 차익 거래의 대표적인 예는 페어 트레이딩이었다. 페어 트레이딩은 서로 연관성이 높은 두 종목을 선택하여 가격 차이를 분석하는 전략이다. 두 종목의 가격 차이가 평소보다 크게 벌어졌을 경우, 한 종목은 매수하고 다른 종목은 매도하는 방식으로 포지션을 구성했다. 이때 두 포지션은 서로 반대 방향이 되도록 설정했다. 이를 통해 시장 전체의 상승이나 하락 위험을 줄이는 효과를 얻었다.

페어 트레이딩을 수행하기 위해서는 먼저 두 종목의 과거 데이터를 수집했다. 이후 통계적 검정을 통해 두 종목의 가격 차이가 일정한 평균으로 돌아오는 성질을 가지고 있는지를 확인했다. 정상성이 확보되면, 두 종목 간의 변동성을 고려하여 헤지를 위한 베타 계수를 계산했다. 이후 스프레드를 표준화하여 Z값을 구하고, 특정 기준을 초과했을 때 거래를 실행했다. 스프레드가 다시 평균 수준으로 돌아오면 포지션을 청산하여 수익을 확정했다.

알고리즘 트레이딩은 빠르고 효율적인 거래를 가능하게 했지만, 위험 요소도 존재했다. 프로그램의 오류나 예기치 못한 시장 변화는 큰 손실로 이어질 수 있었다. 또한 알고리즘이 과거 데이터에 지나치게 의존할 경우, 미래 시장 변화에 제대로 대응하지 못하는 문제도 발생했다. 그럼에도 불구하고 알고리즘 트레이딩은 현대 금융 시장에서 중요한 거래 방식으로 자리 잡았다. 앞으로도 기술의 발전과 함께 알고리즘 트레이딩은 더욱 정교해질 것으로 예상되었다.