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1. 전체 개요​

계량적 트레이딩: 나만의 알고리즘 트레이딩 비즈니스 구축 방법은 계량적 트레이딩 전문가인 어니스트 P. 챈 박사(보통 어니 챈으로 불림)가 집필한 실용적인 가이드로, 독립 트레이더들이 자신만의 알고리즘 트레이딩 비즈니스를 구축하고 운영할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 초판은 2009년 와일리(Wiley) 출판사의 와일리 트레이딩 시리즈의 일부로 출간되었으며, 약 200페이지 분량입니다. 초판 발행 후 10여 년이 지난 2021년, 저자는 내용을 업데이트하고 확장한 2판(ISBN: 9781119800064, 256페이지)을 출간했습니다.

• 대상 독자: 이 책은 계량적 방법을 사용하여 트레이딩을 하고자 하는 개인 투자자 및 소규모 트레이딩 팀, 그리고 금융 기관에서 계량적 트레이딩 분야에서 일하기를 희망하는 독자들을 대상으로 합니다. 저자는 독자들이 수학, 통계, 프로그래밍에 대한 기본 지식을 가지고 있다고 가정하지만, 고급 학위를 요구하지는 않습니다. 그는 고등학교 수준의 수학, 통계, 프로그래밍 또는 경제학 배경만으로도 기본적인 계량 전략을 시작하기에 충분하다고 강조합니다. 책에서 언급하듯이: "고등학교 수준의 수학, 통계, 컴퓨터 프로그래밍 또는 경제학 과정을 몇 개 이수했다면, 기본적인 통계적 차익거래 전략을 시도해 볼 자격이 충분합니다." 이러한 접근성 있는 포지셔닝은 계량적 트레이딩의 진입 장벽을 크게 낮추며, 이 책의 사명인 **"계량적 트레이딩의 대중화"**를 반영합니다.

• 주요 내용: 이 책은 아이디어 구상부터 비즈니스 설립까지 계량적 트레이딩 전략을 개발, 테스트 및 실행하는 전체 과정을 중심으로 구성되어 있습니다. 저자는 계량적 트레이딩이 무엇이며 왜 개인 트레이더가 이 분야에서 기관과 경쟁할 수 있는지 설명하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 트레이딩 전략 아이디어 찾기, 전략의 효과를 검증하기 위한 과거 데이터 백테스팅 수행, 트레이딩 인프라 및 실행 시스템 구축, 적절한 자금 및 리스크 관리 구현과 같은 주제를 심도 있게 다룹니다. 이 책은 기술적인 세부 사항(데이터 처리, 모델 선택, 백테스팅의 함정 등)뿐만 아니라 비즈니스 수준의 고려 사항(트레이딩 비즈니스의 조직 구조, 브로커 선택, 하드웨어/소프트웨어 구성 등)도 논의합니다. 또한 저자는 평균 회귀, 모멘텀, 팩터 모델, 계절 효과와 같은 특정 전략의 구현을 예제와 사례 연구를 통해 보여주며, 독자의 이해를 돕기 위해 해당 코드나 의사 코드를 제공합니다.

• 영향력: 계량적 트레이딩 분야의 고전적인 입문서 중 하나로서, 이 책은 출간 이후 널리 호평을 받았으며 **"독립 계량 트레이더를 위한 바이블 중 하나"**로 여겨집니다. 많은 독자들은 계량적 트레이딩에 관한 수많은 책과 기사 중에서 챈 박사의 저작이 실용적인 가치로 단연 돋보인다고 믿습니다. 한 업계 관계자는 다음과 같이 평했습니다: "계량적 트레이딩에 관한 많은 책들은 실제 경험이 없는 저자들이 쓰거나, 자신의 트레이딩 비밀을 밝히기를 꺼립니다. 어니는 다른 철학을 고수합니다: 의미 있는 정보를 공유하고 계량 커뮤니티와 깊이 교류하는 것입니다. 그는 방대하고 복잡한 주제를 초보자와 전문가 모두에게 유익한 명확하고 포괄적인 자료로 성공적으로 요약해냈습니다." 초판 출간 이후, 챈 박사는 10년 이상 계량적 트레이딩 분야에서 활발히 활동하며 알고리즘 트레이딩(2013) 및 머신 트레이딩(2017)과 같은 책을 저술하여 관련 주제를 확장했습니다. 2021년에 출간된 2판에서는 저자가 기술과 사례 연구를 업데이트하고, 파라미터 최적화를 위한 새로운 머신러닝 기법, 파이썬 및 R 코드 예제, 최신 전략 백테스트 결과를 추가하여 내용을 현대 계량적 트레이딩의 발전에 맞춰 최신 상태로 유지했습니다. 2판 서문에서 강조했듯이, 도구와 시장 환경은 변화했지만, 책에서 가르치는 계량적 트레이딩의 기본 원칙은 시간의 시험을 견뎌냈으며, 그 핵심 개념은 10여 년이 지난 지금도 여전히 적용 가능합니다.

요약하자면, 계량적 트레이딩은 독자들에게 처음부터 계량적 트레이딩 전략과 비즈니스를 구축하기 위한 로드맵을 제공하는 실무 중심의 가이드입니다. 이 책은 독립 트레이더들이 월스트리트 전문가들에게 도전할 수 있도록 돕고, 체계적이고 객관적인 트레이딩 접근법을 찾는 투자자들에게 귀중한 지식 프레임워크와 실용적인 도구를 제공합니다.

2. 핵심 아이디어 요약​

이 책은 계량적 트레이딩에 대한 저자의 핵심 관점과 철학을 담고 있습니다. 핵심 아이디어는 다음과 같이 요약됩니다:

• 계량적 트레이딩의 본질: 데이터 기반, 주관적 판단의 초월. 계량적 트레이딩(또는 알고리즘 트레이딩)은 매수 및 매도 결정이 전적으로 컴퓨터 알고리즘에 의해 이루어지는 트레이딩 방법을 의미합니다. 이는 단순히 전통적인 기술적 분석의 업그레이드가 아니라, 정량화할 수 있는 모든 정보(가격, 기본 지표, 뉴스 심리 등)를 알고리즘 입력으로 변환하고, 자동화된 시스템에 의해 실행되어 인간의 감정과 주관적 편향이 트레이딩 결정에 미치는 영향을 제거하는 과정입니다. 간단히 말해, 계량적 트레이딩은 체계적이고 규칙적인 방식으로 초과 수익을 달성하는 것을 목표로 하며, 컴퓨터를 사용하여 테스트된 전략을 엄격하게 따르고 시장 상황이나 개인적인 감정에 관계없이 미리 정의된 규칙을 준수합니다.

• 계량적 트레이딩의 대중화: 개인에게 열린 무대. 챈은 계량적 트레이딩이 더 이상 월스트리트의 대형 기관들의 전유물이 아니라고 강조합니다. 현대적인 컴퓨팅 자원과 공개 데이터를 통해 개인 투자자들도 이 분야에서 자신의 입지를 다질 수 있습니다. 저자는 기본적인 수학 및 통계 개념과 약간의 프로그래밍/엑셀 기술만으로도 간단한 통계적 차익거래 전략을 개발하고 테스트하기에 충분하다고 지적합니다. 이러한 기술과 지식의 보급은 독립 트레이더들에게 특정 틈새 영역에서 기관 트레이더들과 경쟁할 기회를 제공하며, 이로써 경쟁 구도를 재정의합니다. 저자는 독자들이 오픈 소스 도구와 저렴한 데이터 소스를 활용하고, 금융 공학의 높은 장벽에 위축되지 않고 소규모 실험 정신으로 계량적 트레이딩에 접근하도록 격려합니다.

• 엄격한 백테스팅과 함정 피하기. 책 전반에 걸쳐 챈은 백테스팅(과거 데이터에 대한 테스트)이 계량 전략 개발의 핵심이며, 독립 트레이더들이 자신감을 쌓고 잠재적 투자자(있다면)를 설득하는 중요한 기반이라고 반복해서 강조합니다. 그러나 그는 독자들에게 백테스트 결과에 신중을 기하고 일반적인 편향과 함정에 주의하라고 경고합니다. 예를 들어, 그는 선행 편향(look-ahead bias), 데이터 스누핑 편향(data-snooping bias), 생존 편향(survivorship bias)과 같은 문제뿐만 아니라, 불충분한 표본 크기와 과적합(overfitting)의 위험에 대해 자세히 논의하며, 이러한 문제들이 **"환상의 수익"**을 만들어낼 수 있다고 말합니다. 저자는 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 **표본 외 검증(out-of-sample testing)**을 사용하고, 전략 파라미터에 대한 민감도 분석을 수행하며, 실제 거래 비용과 슬리피지를 고려하여 전략 수익이 견고하고 단순히 곡선 맞추기(curve-fitting)의 산물이 아님을 보장할 것을 권장합니다.

• 비즈니스 아키텍처와 자동화된 실행의 중요성. 챈은 계량적 트레이딩을 취미가 아닌 진지한 비즈니스로 취급하며, 독자들에게 기술 외에도 트레이딩 비즈니스의 조직 및 실행 아키텍처에 집중하라고 상기시킵니다. 그는 독립적인 개인 트레이더가 되는 것과 전문 트레이딩 회사에 합류하는 것의 차이점을 논하며, 계정 권한, 레버리지 한도, 규제 요건과 같은 측면의 장단점을 비교합니다. 어떤 모델을 선택하든, 저자는 신뢰할 수 있는 트레이딩 인프라와 자동화된 트레이딩 시스템을 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다. 한편으로, 반자동 또는 완전 자동화 시스템은 수동 작업의 강도를 크게 줄이고 오류 확률을 낮추어 일관된 전략 실행을 보장할 수 있습니다. 다른 한편으로, 좋은 인프라(고속의 안정적인 인터넷, 저지연 주문 실행 API, 엄격한 모니터링 및 경고 시스템 포함)는 독립 트레이더들이 대형 기관과의 실행 효율성 격차를 좁히는 데 도움이 될 수 있습니다. 저자는 자동화된 트레이딩이 거래 비용을 줄이고(예: 알고리즘 주문 최적화 및 고수수료 기간 회피) 실제 성과와 예상 성과 간의 편차를 제어하는 데에도 도움이 된다고 언급합니다. 실제 결과는 종종 백테스트 수익과 다르며, 이 문제는 모의 트레이딩을 통해 조기에 식별할 수 있습니다.

• 자금 관리 및 리스크 통제: 먼저 생존하고, 그 다음에 번창하라. 리스크 관리는 전략 개발과 동등하거나 그 이상의 중요성을 가집니다. 챈은 리스크를 통제하면서 수익을 향상시키기 위해 최적의 자본 배분 및 레버리지 비율을 결정하는 방법을 심도 있게 다룹니다. 이 책은 특정 승률과 보상 비율이 주어졌을 때 최적의 베팅 크기를 계산하기 위한 켈리 기준(Kelly Criterion)과 같은 방법을 소개하며, 독자의 참고를 위해 수학적 유도 과정을 함께 제공합니다. 저자는 또한 모델 리스크(전략 모델 자체가 실패할 위험), 소프트웨어 리스크(프로그래밍 버그나 시스템 장애로 인한 손실), 극단적 사건 리스크(자연재해나 블랙 스완 사건으로 인한 비정상적 손실)와 같은 다양한 리스크 범주에 대해 상세히 설명합니다. 이러한 리스크는 초보자들이 종종 간과하지만, 챈은 독자들이 비상 계획을 가지고 있어야 한다고 상기시킵니다. 또한, 그는 심리적 준비의 중요성을 강조합니다: 트레이더는 연속적인 손실을 견디고 전략의 통계적 우위가 유지되는 한 전략을 계속 실행할 수 있는 정신적 강인함과 규율이 필요하며, 단기적인 좌절 때문에 계획에서 벗어나서는 안 됩니다. 전반적으로, 그의 자금 및 리스크 관리 철학은 수익 극대화를 추구하면서 파멸적인 손실을 피하는 것을 우선으로 하는 것입니다. 오직 생존해야만 장기적으로 수익을 기대할 수 있습니다.

• 평균 회귀 대 모멘텀 트레이딩: 서로 다른 철학의 트레이드오프. 특별 주제를 논의하면서, 챈은 평균 회귀 전략과 추세 추종(모멘텀) 전략에 대한 비교 분석을 제공합니다. 그는 모든 트레이딩 전략이 가격이 평균 회귀 특성을 보이거나 추세 지속 특성을 보인다는 전제 하에 수익을 낸다고 지적합니다. 그렇지 않고 가격이 랜덤 워크를 따른다면 수익을 낼 수 없습니다. 평균 회귀 전략은 가격이 이탈한 후 결국 장기 균형으로 돌아올 것이라는 아이디어에 기반하므로, 이러한 전략은 종종 역추세 포지션을 취하여 과도한 변동성의 조정으로부터 이익을 얻습니다. 반대로 모멘텀 전략은 일단 추세(상승 또는 하락)가 형성되면 한동안 지속될 것이라고 가정하므로, 추세를 따라가며 그 지속을 통해 이익을 얻습니다. 저자는 특히 이 두 가지 유형의 트레이딩에서 손절매 주문의 다른 역할을 강조합니다. 모멘텀 전략에서는 가격이 포지션에 불리하게 움직이면 추세 반전을 의미할 가능성이 높으므로, 시기적절한 손절매는 더 큰 손실을 막을 수 있습니다. 그러나 평균 회귀 전략에서는 불리한 가격 움직임이 단지 정상적인 이탈일 수 있으며, 섣부른 손절매는 가격이 평균으로 회귀할 때의 후속 수익 기회를 놓치게 할 수 있습니다. 그러나 시장이 현재 추세 상태인지 평균 회귀 상태인지를 식별하는 것은 쉽지 않습니다. 뉴스나 펀더멘털에 의해 주도되는 움직임은 종종 추세적이며, 추세에 맞서 공매도하는 것은 "화물 열차 앞에 서려는" 것과 같습니다. 반대로, 뉴스와 무관한 변동은 평균 회귀적일 가능성이 더 높습니다. 그는 또한 모멘텀을 생성하는 메커니즘(정보 확산 지연으로 인한 실적 발표 후 표류, 투자자 군집 행동 등)을 탐구하고, 경쟁이 심화되면 모멘텀의 지속 기간이 짧아진다고 지적합니다. 정보가 더 빨리 퍼지고 더 많은 트레이더가 참여함에 따라 추세 지속의 창은 종종 더 짧아집니다. 결과적으로, 모멘텀 모델은 더 빠른 속도에 적응하기 위해 지속적인 조정이 필요합니다. 평균 회귀 전략의 경우, 저자는 보유 기간을 선택하기 위해 평균 회귀의 반감기를 추정하는 통계적 방법을 소개하는데, 이는 모멘텀 전략보다 주관적 판단에 덜 의존합니다. 요약하자면, 챈은 트레이더들이 전략의 특성에 따라 다른 리스크 통제 및 파라미터 최적화 방법을 채택하고, 서로 다른 시장 상태 하에서 "평균 회귀"와 "모멘텀" 전략 간의 성과 차이를 완전히 이해하라고 조언합니다. 아래 표는 이 두 가지 전략 유형에 대한 책의 비교 중 일부를 요약한 것입니다:

특징	평균 회귀 전략	모멘텀 전략
핵심 논리	가격은 역사적 평균으로 회귀한다.	가격 추세는 계속될 것이다.
진입 신호	가격이 낮을 때 매수, 높을 때 매도(평균 대비).	가격이 상승할 때 매수, 하락할 때 매도.
포지셔닝	역추세(역발상).	추세 추종.
손절매의 역할	위험함; 회귀 전에 조기 청산될 수 있음.	중요함; 잠재적인 추세 반전을 신호함.
수익 원천	과잉 반응 및 변동성의 조정.	가격 움직임의 지속을 이용.
시장 조건	횡보 또는 비추세 시장에서 최적.	추세 시장에서 최적(뉴스, 펀더멘털에 의해 주도됨).
전형적인 과제	진정하고 안정적인 평균을 식별하는 것.	추세의 시작과 끝을 식별하는 것.

• 독립 트레이더의 틈새 우위: 눈에 띄지 않게, 틈새 전략에 집중하라. 저자는 독립 트레이더가 성공하기 위해서는 대형 기관의 레이더에 포착되지 않거나 그들이 참여하기 어려운 전략 영역을 선택하여 "작고 민첩한" 이점을 활용해야 한다고 믿습니다. 그는 전략을 평가할 때 "이 전략이 기관 펀드의 '레이더' 범위를 벗어나는가?"라고 자문해야 한다고 제안합니다. 즉, 잘 알려지지 않은 전략이나 자산을 발견하려고 노력해야 합니다. 왜냐하면 전략이 너무 명백하고 수용 용량이 크다면 월스트리트의 주요 플레이어들이 이미 참여하고 있을 가능성이 높아 소규모 플레이어들에게는 여지와 알파가 거의 남지 않기 때문입니다. 반대로, 일부 틈새 시장이나 특정 전략(예: 매우 단기적인 통계적 차익거래 또는 매우 새로운 대체 데이터 기반 전략)에서는 개인 트레이더가 거대 기업과의 직접적인 경쟁을 피하고 비교적 안정적인 초과 수익을 얻을 수 있습니다. 챈은 독립 트레이더들이 미묘한 시장 비효율성에 대한 예리한 감각을 기르도록 격려합니다. 전략이 단순해 보이고 수익 마진이 낮더라도, 꾸준히 돈을 벌 수 있고 대형 펀드와 정면으로 경쟁하지 않는다면 고려해 볼 만한 좋은 전략입니다. 이러한 "틈새에서 생존하기" 철학은 책 전반에 스며들어 있으며, 독자에게 설정하는 기대치에 반영되어 있습니다: 시장을 뒤흔들 마법의 공식을 찾으려는 환상보다는, 작지만 효과적인 몇 가지 트레이딩 전략을 구축하고 시간이 지남에 따라 수익을 축적하는 것이 낫다는 것입니다.

이러한 핵심 아이디어들은 저자의 계량적 트레이딩 철학의 기초를 형성합니다: 과학적인 방법론과 도구를 사용하여 트레이딩을 합리적으로 다루고, 복잡한 문제를 단순화하며, 자신의 장점과 시장 비효율성에 집중하고, 장기적이고 안정적인 수익을 위해 규율을 준수하는 것입니다.

3. 장별 상세 요약​

이 책은 주제별로 8개의 장과 여러 부록으로 구성되어 있습니다. 다음은 각 장의 주요 내용과 핵심 개념에 대한 개요입니다:

• 제1장. 계량적 트레이딩의 무엇, 누구, 왜 이 첫 장은 **"계량적 트레이딩이란 무엇이며, 누가 할 수 있고, 왜 해야 하는가?"**라는 세 가지 근본적인 질문에 답합니다. 저자는 먼저 계량적 트레이딩을 계량적 지표를 기반으로 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 자동으로 결정을 내리는 트레이딩 방법으로 정의하며, 전통적인 기술적 분석 및 재량적 트레이딩과 구별합니다. 다음으로, 저자는 누가 계량 트레이더가 될 수 있는지에 대한 질문에 답하며, 독립 트레이더가 명문 학위나 월스트리트 경력 없이도 기본적인 수학, 프로그래밍, 통계적 직관만으로도 완벽하게 유능할 수 있다고 강조합니다. 그는 독립적인 계량적 트레이딩의 몇 가지 주요 이점을 나열하며, 이것이 비즈니스 가치를 구성한다고 말합니다: 첫째, 확장성(Scalability)(효과적인 알고리즘 전략은 자본이 증가함에 따라 비례적으로 수익을 증가시킬 수 있음); 둘째, 시간 효율성(Time Efficiency)(알고리즘이 자동으로 실행될 수 있어 수동 모니터링의 필요성을 줄여주므로, 트레이더가 여러 전략을 관리하고 더 많은 자유 시간을 가질 수 있음); 셋째, 결정이 전적으로 데이터 기반이므로 전략의 효과를 검증하기 위해 마케팅이 거의 필요하지 않다는 점(자본 유치를 위해 스토리를 만들어야 하는 수동 트레이딩과 달리) - 성과 자체가 최고의 "마케팅"입니다. 이러한 요소들이 합쳐져 개인이 계량적 트레이딩에 참여하는 비즈니스 동기를 형성합니다. 이 장은 계량적 트레이딩의 발전 경로와 독자의 나아갈 길을 개략적으로 설명하며, 초보자들이 소액 자본과 간단한 전략으로 시작하여 점차 경험과 자본을 축적하도록(피라미드식 성장) 격려하고, 후속 장들을 위한 무대를 마련합니다.

• 제2장. 아이디어 낚시 이 장은 계량적 트레이딩 전략에 대한 아이디어를 포착하고 평가하는 방법에 초점을 맞춥니다. 저자는 먼저 "좋은 전략 아이디어를 어디서 찾을 수 있는가"에 답하며, 영감은 학술 논문, 금융 블로그, 트레이딩 포럼, 비즈니스 뉴스, 심지어 일상 경험 등 다양한 출처에서 올 수 있다고 지적합니다. 하지만 더 중요한 것은, 전략이 자신에게 적합한지 평가하는 방법을 논의하는 것입니다. 챈은 독자들이 자신의 개인적인 상황에 맞는 전략을 필터링하는 데 도움이 되는 일련의 자가 평가 차원을 제공합니다:

  • 가용 근무 시간: 일부 전략은 고빈도 모니터링과 포지션 조정이 필요하여 전업 트레이더에게 적합합니다. 파트타임으로만 트레이딩할 수 있는 사람들은 저빈도 또는 장 마감 시 실행 전략을 선택해야 합니다.
  • 프로그래밍 능력: 독자의 프로그래밍 기술이 강하지 않다면, 엑셀이나 차트 기반 트레이딩의 간단한 전략으로 시작할 수 있습니다. 반대로, 프로그래밍에 능숙한 사람들은 MATLAB, 파이썬 등을 사용하여 복잡한 모델을 직접 구현할 수 있습니다.
  • 트레이딩 자본 규모: 자본의 양은 전략 선택에 영향을 미칩니다. 소액 자본은 소형주 단기 매매나 고빈도 차익거래와 같은 저용량 전략에 적합합니다. 대규모 자본은 시장 자체에 영향을 미치지 않도록 전략의 확장성과 시장 용량을 고려해야 합니다. (챈은 다양한 자본 수준에서의 선택을 비교하는 표를 제공합니다. 예를 들어, 소액 자본 트레이더는 레버리지를 위해 프랍 트레이딩 회사에 합류하는 경향이 있을 수 있고, 고액 자본 트레이더는 독립 계좌를 고려할 수 있습니다.)
  • 수익 목표: 다른 전략들은 다른 리스크-수익 프로필을 가지며, 개인의 재무 목표와 일치해야 합니다. 어떤 이들은 안정적이고 적당한 수익을 추구하는 반면, 다른 이들은 높은 수익을 목표로 하고 높은 변동성을 감수할 의향이 있습니다. 전략은 이에 맞춰 선택되어야 합니다. 이러한 자가 평가 후, 이 장의 후반부에서는 **"초기 전략 타당성 검토"**를 위한 핵심 사항을 제공합니다. 즉, 본격적인 백테스트에 착수하기 전에 중요한 질문들을 확인하는 것입니다:
  • 벤치마크 비교 및 수익 견고성: 전략의 과거 성과가 단순한 벤치마크(예: 지수)를 크게 능가하며, 수익의 원천이 합리적인가? 자산 곡선이 완만한가, 아니면 몇 번의 큰 거래에 크게 의존하는가?
  • 최대 낙폭 및 기간: 전략의 과거 최대 낙폭과 그 기간은 얼마인가? 낙폭이 너무 깊고 길어서 투자자가 견딜 수 없을 정도인가? 이는 전략의 리스크 수준을 직관적으로 보여주는 지표입니다.
  • 거래 비용의 영향: 실제 수수료와 슬리피지를 고려하면 전략의 이익이 사라지는가? 특히 고빈도 전략은 비용에 매우 민감합니다.
  • 데이터의 생존 편향: 사용된 과거 데이터에 생존 편향(상장 폐지된 증권을 무시하고 생존한 증권만 포함)이 있는가? 불완전한 데이터는 지나치게 낙관적인 백테스트 결과를 초래합니다. 챈은 무료 데이터(예: 야후 파이낸스)는 종종 이러한 편향을 가지고 있으며, 편향 없는 데이터는 비싸고 구하기 어렵다고 경고합니다.
  • 장기적 유효성: 수십 년 동안 전략의 성과가 변했는가? 즉, 특정 과거 기간에만 효과적이었는가, 아니면 변화하는 시장 상황 속에서도 우위를 유지했는가? 전략이 최근에 실패했다면, 이미 차익거래 기회가 사라졌을 수 있으므로 주의해야 합니다.
  • 데이터 스누핑 편향 (데이터 준설의 함정): 이 전략이 과적합의 산물일 수 있는가? 챈은 **"우연한 좋은 성과"**에 대해 의심하라고 강조합니다. 과거 데이터에 맞추기 위해 사후에 파라미터를 선택했다면, 그 수익은 가짜 노이즈일 수 있습니다. 이는 엄격한 표본 외 검증으로 확인해야 합니다.
  • 기관의 관심: 앞서 언급한 "기관의 레이더 아래로 비행하기" 문제입니다. 만약 어떤 전략이 이미 많은 대형 헤지펀드에서 사용되고 있다면, 개인이 경쟁하기는 어려울 것입니다. 틈새 전략이 성공할 가능성이 더 높습니다. 이러한 일련의 질문을 통해, 저자는 독자들이 본격적인 개발에 귀중한 시간과 노력을 투자하기 전에 전략 아이디어에 대한 초기 타당성 평가를 수행하도록 돕습니다.

• 제3장. 백테스팅 이 장은 기술적인 내용이 많은 장 중 하나로, 사용할 도구, 데이터 처리, 일반적인 실수 피하기 등 과거 데이터 백테스팅을 올바르게 수행하는 방법을 체계적으로 설명합니다.

  • 도구: 챈은 몇 가지 일반적인 백테스팅 플랫폼과 도구를 소개합니다: 초보자를 위한 스프레드시트(엑셀), 강력한 과학 계산을 위한 MATLAB(부록에서 간단한 소개 제공), 파이썬/R(2판에서 주류가 되어 추가됨), 그리고 TradeStation과 같은 통합 플랫폼.
  • 데이터: 그는 과거 데이터 획득 및 처리에 대해 논하며, 수정 주가(주식 분할 및 배당금에 대한)의 중요성과 생존 편향이라는 중요한 문제를 강조합니다. 그는 **"생존 편향이 없는 데이터베이스는 보통 저렴하지 않다"**고 지적합니다.
  • 성과 지표: 샤프 지수와 같은 표준 지표 외에도, 챈은 최대 낙폭과 그 회복 기간에 집중할 것을 강조합니다. 이는 전략의 실제 감내 가능성과 직접적으로 관련이 있기 때문입니다.
  • 백테스팅의 함정: 이 부분은 다음과 같은 중요한 내용을 다룹니다:
    • 선행 편향: 백테스트에서 미래 정보를 사용하는 것.
    • 데이터 스누핑 편향: 테스트된 많은 전략 중 가장 좋은 결과만 보고하는 것. 챈은 이를 방지하기 위해 엄격한 표본 외 검증을 권장합니다.
    • 불충분한 표본 크기: 거래 횟수가 적으면 결과가 통계적으로 신뢰할 수 없게 됩니다.
    • 과적합: 과거에 "기만적으로 최적화된" 너무 많은 파라미터를 가진 전략을 만드는 것. 그는 견고성을 확인하기 위해 교차 검증 또는 롤링 샘플 백테스트를 제안합니다.
    • 거래 비용 무시: 수수료와 슬리피지를 무시하는 것. 챈은 보수적으로 비용을 추정하고 심지어 과대평가할 것을 조언합니다. 이 장은 백테스팅의 목적이 단지 "최적의" 과거 파라미터를 찾는 것이 아니라, 전략의 논리를 검증하고 그 리스크를 이해하는 데 있다고 결론짓습니다.

• 제4장. 비즈니스 설립 이 장은 기술적인 측면에서 실용적인 측면으로 전환하여, 계량적 트레이딩을 비즈니스로 시작하고 구조화하는 방법을 논의합니다.

  • 비즈니스 구조: 챈은 두 가지 경로의 장단점을 비교합니다: 독립적인 개인 트레이더로 거래하는 것(완전한 자율성이 있지만 제한된 레버리지와 높은 비용)과 자기자본 트레이딩 회사에 합류/설립하는 것(높은 레버리지, 낮은 비용이지만 이익 공유와 적은 자율성).
  • 브로커 선택: 그는 증권사 선택의 주요 기준을 나열합니다: 수수료율, 사용 가능한 레버리지(예: 포트폴리오 마진), 시장 접근성, API 품질, 평판. 인터랙티브 브로커스(Interactive Brokers)가 퀀트에게 적합한 선택으로 언급됩니다.
  • 인프라: 그는 독립 트레이더를 위한 물리적 설정을 다룹니다: 하드웨어(강력한 컴퓨터), 네트워크 연결(고속 인터넷), 데이터 피드, 백업/재해 복구 계획(UPS, 백업 인터넷). 그는 또한 지연 시간에 민감한 전략을 위한 코로케이션(co-location) 개념을 소개하지만, 대부분의 독립 트레이더에게는 불필요하다고 언급합니다. 핵심 메시지는 계량적 트레이딩을 진지한 창업 벤처로 취급하고, 비즈니스 아키텍처와 인프라를 신중하게 계획하라는 것입니다.

• 제5장. 실행 시스템 이 장은 거래 실행 과정과 자동화 시스템 구축에 대해 심도 있게 다룹니다.

  • 자동화 수준: 챈은 초보자들이 브로커의 API에 연결하여 신호 생성부터 주문까지 모든 것을 처리하는 완전 자동화 시스템으로 넘어가기 전에 반자동 시스템(예: 프로그램이 신호를 생성하고 트레이더가 수동으로 실행)으로 시작할 것을 권장합니다.
  • 시스템 설계: 그는 네트워크 중단이나 주문 거부와 같은 예외 상황을 처리할 수 있는 견고하고 결함 허용 시스템을 구축하는 것을 강조합니다.
  • 거래 비용 최소화: 자동화 시스템은 알고리즘 주문 분할이나 시장가와 지정가 주문 사이의 선택을 통해 지능적으로 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 모의 트레이딩: 저자는 실제 돈을 걸기 전에 실시간 시장 시뮬레이션(모의 트레이딩)에서 시스템을 테스트할 것을 강력히 권장합니다. 이는 버그와 운영상의 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 성과 슬리피지: 챈은 슬리피지, 지연 시간, 시장 영향과 같은 요인으로 인해 실제 성과가 종종 백테스트 결과에 미치지 못한다는 점을 인정합니다. 그는 트레이더들이 이러한 불일치를 모니터링하고 실행 모델을 지속적으로 개선할 것을 조언합니다. 핵심은 효율적이고 신뢰할 수 있는 실행이 좋은 전략을 실제 수익으로 전환하는 "마지막 마일" 문제라는 것입니다.

• 제6장. 자금 및 리스크 관리 이 장은 생존과 장기적인 수익성을 위해 중요한 자본 관리와 리스크 통제에 초점을 맞춥니다.

  • 최적의 자본 배분: 챈은 장기적인 자산 성장을 극대화하기 위한 최적의 포지션 크기를 결정하는 이론적 가이드로 켈리 기준을 소개합니다. 그러나 그는 전체 켈리 지분을 사용하는 것이 너무 변동성이 클 수 있다고 경고하며, 실제로는 "하프 켈리" 또는 "부분 켈리" 접근법을 사용할 것을 제안합니다.
  • 리스크 유형: 이 장은 리스크에 대한 포괄적인 관점을 다룹니다:
    • 포트폴리오 수준 리스크: 전략에 대한 리스크 예산을 설정하고 그들 간의 상관관계를 모니터링합니다.
    • 레버리지 리스크: 레버리지를 신중하게 사용하고 증거금 요건을 모니터링합니다.
    • 모델 리스크: 전략의 기본 가정이 틀리거나 유효하지 않게 될 위험.
    • 기술 및 운영 리스크: 소프트웨어 버그, 하드웨어 장애 또는 정전으로 인한 리스크. 그는 비상 계획을 가질 것을 권장합니다.
    • 심리적 리스크: 트레이더가 감정적으로 체계적인 전략에 개입할 위험. 지도 철학은 "리스크 우선"입니다. 성공은 이익을 포착하는 것뿐만 아니라 하방 위험을 통제하고 수익을 낼 만큼 충분히 오래 생존하는 데 달려 있습니다.

• 제7장. 계량적 트레이딩의 특별 주제 이 장은 고급 주제와 특정 전략 유형 모음을 다룹니다.

  • 평균 회귀 대 모멘텀: 두 가지 지배적인 전략 철학에 대한 상세한 비교로, 시장 "체제"(추세 또는 횡보)를 식별하는 것의 중요성을 강조합니다.
  • 체제 전환 및 조건부 파라미터: 변화하는 시장 상황에 적응하는 모델 구축에 대해 논의합니다. 예제 7.1은 머신러닝을 사용하여 시장 전환점을 감지하고 그에 따라 전략 파라미터를 조정하는 것을 보여줍니다.
  • 정상성 및 공적분: 페어 트레이딩을 위한 공적분의 통계적 개념을 설명합니다. GLD 대 GDX 페어 트레이드(예제 3.6/7.2)는 공적분 테스트부터 전략 백테스팅까지 전체 과정을 보여주는 고전적인 사례 연구입니다. KO 대 PEP(예제 7.3)를 사용한 반례는 높은 상관관계가 공적분을 보장하지 않음을 보여줍니다.
  • 팩터 모델: 수익을 설명하고 리스크를 관리하기 위한 다중 팩터 모델(파마-프렌치 등)을 소개합니다. 그는 주성분 분석(PCA)을 사용하여 기본 팩터를 추출하는 방법을 보여줍니다(예제 7.4).
  • 청산 전략: 잘 정의된 청산 계획의 중요성을 논하며, 이익 목표, 손절매, 시간 기반 청산, 트레일링 스톱과 같은 방법을 다룹니다.
  • 계절적 트레이딩 전략: 달력 효과를 탐구하며, 소형주의 **"1월 효과"**를 구체적이고 백테스트된 예(예제 7.6)로 사용합니다.
  • 고빈도 매매(HFT): HFT 개념과 전략(시장 조성, 지연 시간 차익거래)을 간략하게 소개하며, 진정한 HFT는 대부분의 개인에게는 도달할 수 없지만 그 원칙은 유익할 수 있음을 인정합니다.
  • 고 레버리지 대 고 베타: 저위험 포트폴리오에 레버리지를 사용하는 것이 나은지, 아니면 레버리지 없이 고위험(고 베타) 포트폴리오에 투자하는 것이 나은지에 대한 논의로, 적당한 레버리지를 사용한 고 샤프, 저 변동성 전략이 일반적으로 우수하다고 결론짓습니다.

• 제8장. 결론 마지막 장은 책의 핵심 메시지를 요약하고 독자의 다음 단계를 위한 지침을 제공합니다. 챈은 독립 트레이더가 규율 있고 과학적인 길을 따르면 성공할 수 있다고 거듭 강조합니다. 그는 독자들에게 다음을 권장합니다:

  • 지속적인 학습과 연습: 더 많이 읽고, 블로그를 팔로우하고, 소액 자본으로 실험하십시오.
  • 네트워킹 및 협업: 팀을 구성할 파트너나 멘토를 찾으십시오.
  • 경력 경로 고려: 업계에서 일자리를 찾기 위해 자체 개발한 전략을 포트폴리오로 사용하십시오.
  • 최신 정보 유지: 머신러닝 사용과 같은 새로운 기술과 시장 변화에 뒤처지지 마십시오. 이 장은 현실적이면서도 격려적인 어조로 끝나며, 인내와 끈기가 장기적인 성공의 열쇠임을 강조합니다.

• 부록:

  • 부록 A: 소프트웨어에 익숙하지 않은 독자를 위한 MATLAB에 대한 간략한 튜토리얼.
  • 부록 B (암시적): 정규 분포 수익에 대한 켈리 기준의 수학적 유도.

4. 구체적인 방법론​

이 책은 계량적 트레이딩 비즈니스를 개발하고 시작하기 위한 체계적인 방법론을 제시합니다. 이 과정은 다음과 같은 논리적 단계로 요약될 수 있습니다:

1. 전략 아이디어 구상 및 선택: 여러 채널(연구, 관찰)에서 아이디어를 얻는 것으로 시작하여, 논리, 개인적 적합성(시간, 기술, 자본), 기관 경쟁을 기반으로 초기 타당성 검토를 수행합니다.
2. 데이터 수집 및 준비: 필요한 과거 데이터를 확보하고, 품질(가능하면 편향 없음)을 우선시합니다. 데이터를 정리하고, (주식 분할/배당에 대해) 수정하며, 전략에 맞게 형식을 지정합니다.
3. 백테스트 모델링 및 검증: 선행 편향을 피하고 현실적인 비용을 포함하는 엄격한 백테스팅 엔진을 구축합니다. 표본 내 최적화와 표본 외 테스트를 사용하여 전략의 성과를 검증하여 견고성을 보장하고 과적합을 피합니다.
4. 전략 최적화 및 확정: 백테스트 결과를 기반으로 전략을 개선하되, 과도한 곡선 맞추기는 피합니다. 목표는 단순하고 견고한 모델입니다. 최종 모델을 확정하고 상관관계가 없는 전략 포트폴리오 구축을 고려합니다.
5. 비즈니스 구조 및 계좌 준비: 법적 및 운영 구조(개인 대 프랍 회사)를 결정합니다. 필요한 증권 계좌를 설정하고, 자금을 확보하며, 모든 API 연결이 작동하는지 확인합니다.
6. 실행 시스템 개발: 신호를 실시간 주문으로 변환하기 위해 자동 또는 반자동 트레이딩 시스템을 구축하거나 구성합니다. 먼저 시뮬레이션 환경에서 이 시스템을 철저히 테스트합니다.
7. 실시간 트레이딩 및 모니터링: 실제 자본으로 전략을 배포합니다. 기대치 및 과거 백테스트와 비교하여 성과를 지속적으로 모니터링합니다. 엄격한 규율을 유지하고 리스크 관리 규칙을 준수합니다.
8. 전략 반복 및 신규 개발: 실시간 피드백을 사용하여 기존 전략에 정보에 입각한 조정을 합니다. 동시에, 비즈니스를 성장시키기 위해 새롭고 상관관계가 없는 전략을 구축하기 위한 연구 개발 주기를 계속합니다.

이 방법론에는 두 가지 원칙이 깔려 있습니다:

• 정량적 분석과 정성적 분석의 결합: 데이터 기반이지만, 챈은 아이디어를 검토하고 리스크를 관리하기 위해 상식과 경제적 직관을 사용할 것을 조언합니다.
• 단순성 우선: 아인슈타인의 격언 "가능한 한 간단하게 만들되, 더 간단하게는 만들지 말라"를 따라, 그는 복잡한 "블랙박스"보다 단순하고 이해하기 쉬우며 유지보수가 가능한 전략을 옹호합니다.

5. 실제 적용 사례​

이 책은 개념을 설명하기 위한 실용적인 예제로 가득 차 있습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다:

사례 연구	장	설명된 핵심 개념	세부 내용
GLD 대 GDX 페어 트레이드	3, 5, 7	공적분, 평균 회귀, 백테스팅	공적분 테스트, 훈련 세트에서 파라미터 최적화, 테스트 세트에서 검증, 평균 회귀 반감기 계산에 대한 상세한 설명.
KO 대 PEP 공적분 테스트	7	공적분 대 상관관계	동일 산업 내 두 개의 높은 상관관계를 가진 주식이 반드시 공적분 관계에 있지는 않다는 것을 보여주며, 통계적 증거 없이 가정하는 것에 대해 경고함.
실적 발표 후 표류(PEAD)	7	모멘텀 전략	기본 정보의 느린 확산에 의해 주도되는 모멘텀 전략의 고전적인 예로 PEAD 현상에 대한 연구를 인용함.
1월 효과	7	계절적 전략	1월에 소형주를 매수하는 전략의 백테스트(MATLAB 코드 포함)를 제공하며, 시장 이례 현상이 어떻게 규칙 기반 전략으로 전환될 수 있는지 보여줌.
체제를 위한 머신러닝	7	체제 전환, 고급 방법	시장 행동의 변화(예: 추세에서 횡보로)를 예측하여 전략 파라미터를 동적으로 조정하기 위해 ML 모델을 사용하는 아이디어를 소개함.
켈리 기준 적용	6	자금 관리, 포지션 사이징	리스크를 관리하면서 장기적인 성장을 극대화하기 위한 최적의 베팅 크기를 결정하는 명확하고 공식 기반의 방법을 제공하며, 부분적인 접근법을 사용하라는 실용적인 조언을 덧붙임.
도구 및 데이터 사용	다양함	실용 기술	MATLAB으로 야후 파이낸스에서 과거 데이터를 스크래핑하는 것과 같은 작업에 대한 코드 조각을 포함하여, 분석을 위해 데이터를 획득하고 처리하는 방법을 보여줌.

이러한 구체적인 예제들은 템플릿 역할을 하여, 독자들이 이론에서 실천으로 나아가고 책의 방법들을 자신의 아이디어에 적용할 수 있도록 합니다.

6. 저자 배경 정보​

저자인 어니스트 P. 챈 박사를 이해하는 것은 이 책의 가치를 제대로 평가하는 데 중요합니다.

• 교육 및 월스트리트 경력: 챈 박사는 코넬 대학교에서 이론 물리학 박사 학위를 받았습니다. 그의 강력한 정량적 배경은 그를 월스트리트로 이끌었고, IBM 리서치, 모건 스탠리, 크레디트 스위스, 헤지펀드 밀레니엄 파트너스와 같은 기관에서 계량 분석가 및 개발자로 일했습니다. 이 경험은 그에게 통계적 차익거래, 고빈도 매매, 데이터 마이닝 분야에서 실무 전문 지식을 제공했습니다.

• 기업가 정신 및 컨설팅: 월스트리트를 떠난 후, 챈은 자신의 계량 투자 관리 회사인 QTS 캐피털 매니지먼트(QTS Capital Management, LLC)를 설립하여 개인 고객을 위해 체계적인 전략을 거래했습니다. 그는 나중에 금융 머신러닝 소프트웨어 및 컨설팅 회사인 PredictNow.ai를 설립했습니다. 그의 기업가 및 컨설팅 활동은 그를 실용적인 계량 금융의 최전선에 서게 했습니다.

• 작가 및 교육자: 챈 박사는 실용적이고 접근하기 쉬운 글쓰기 스타일로 유명한 다작 작가입니다. 그의 다른 인기 있는 책으로는 알고리즘 트레이딩: 승리 전략과 그 근거(2013)와 머신 트레이딩: 시장을 정복하기 위한 컴퓨터 알고리즘 배포(2017), 그리고 가장 최근에는 트레이딩 및 자산 관리를 위한 생성형 AI(2023)가 있습니다. 코드, 데이터, 힘들게 얻은 교훈을 공유하려는 그의 의지는 퀀트 커뮤니티에서 그에게 뛰어난 평판을 안겨주었습니다.

• 커뮤니티 영향력: 2006년부터 챈 박사는 인기 있는 블로그(epchan.blogspot.com)를 운영하며 통찰력과 전략 아이디어를 공유하고 있습니다. 그는 또한 QuantInsti 및 싱가포르 난양 공과대학교와 같은 기관에서 강의하는 등 활발한 교육자이기도 합니다.

요약하자면, 챈 박사는 기관 계량 금융과 독립 트레이딩 커뮤니티 사이의 격차를 성공적으로 메운 존경받는 실무자-학자입니다. 그의 작업은 이 분야를 대중화하고 개인에게 힘을 실어주는 데 중요한 역할을 했습니다. 한 독자인 코리 호프스타인이 말했듯이, "어니의 책은 계량적 트레이딩에서 0에서 1로의 여정을 꿈꾸는 사람들을 위한 이상적인 가이드이다." 이 책의 권위는 내용뿐만 아니라 이론과 실제 모두에서 저자의 깊고 신뢰할 수 있는 경험에서 비롯됩니다.

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참고 자료:

• Chan, Ernest P. Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business. Wiley, 1st Ed. 2009 & 2nd Ed. 2021. (목차 및 발췌문).
• Chan, Ernest P. – 2판 서문 및 표지 문구 (2021); 책에 대한 찬사.
• SoBrief Book Summary – Quantitative Trading Key Takeaways.
• QuantInsti Faculty Bio – Dr. Ernest P. Chan (학력, 경력, 저서).
• Akademika Book Detail – 제품 정보 및 저자 소개.
• Investarr PDF Excerpts – 예제 3.6 (GLD-GDX 페어 트레이드); 예제 7.1 (체제 전환 ML); 예제 7.3 (KO-PEP 공적분 테스트); 예제 7.6 (1월 효과 코드); 모멘텀 대 평균 회귀 논의; 데이터 및 야후 파이낸스 참고 자료.