1. 실 거래 후 보완된 ETF 변동성 돌파 전략

오랜만에 포스팅합니다. 아무래도 글 쓰는 시점에서 대학교 4학년이 된 만큼 자격증/영어 등 여러 공부를 하느라 바빠 포스팅할 여유가 없습니다. 현재까지 파이썬을 가지고 주식 데이터를 분석했었는 데 더 빠르고 효율적인 분석을 위해서 하둡과 스파크, AWS에 대해 공부 중입니다. 

저는 지난 몇 개월동안 변동성 돌파 전략에 대해 분석했고 그에 대해서 10개 이상의 포스트를 통해 설명했습니다. 그 결과 바로 직전 포스트인 ETF 대상 변동성 돌파 전략을 발견했습니다. 아래는 저가 발견한 ETF 대상 변동성 돌파 전략의 누적 수익율 그래프입니다. 

그리고 이를 기반으로 3월 1일부터 한 달동안 실제 거래를 수행했고 이 과정에서 많은 문제점들을 발견했습니다. 그래서 이번 포스트부터 실제 거래 후 발생한 문제점을 보완한 ETF 변동성 돌파 전략에 대해 소개하겠습니다. 

저가 지금까지 했던 ETF 변동성 돌파 전략의 문제점은 아래와 같습니다. 

1. 거래량 문제입니다. ETF 중에서 하루 거래 대금이 1억이 안 되는 종목들이 많이 있습니다. 그만큼 거래가 없으면 저가 목표했던 가격에 사기 어렵습니다. 그래서 지난 포스트에서 거래량이 꽤 있는 종목들을 직접 저가 추출해서 해당 종목들 대상으로만 백테스팅과 실 거래를 수행했습니다. 하지만 거래량은 시간에 따라 모두 달라지고 거래량이 없던 게 생기고 하는 일이 자연스럽게 이루어졌습니다. 따라서 모든 ETF 종목 대상으로 당일날 거래량이 높을 것 같은 종목들을 찾아야 했습니다.

2. Scope 값 문제입니다. 저가 수행한 변동성 돌파 전략 매수 시점(가격)은 당일 시가 + ( 전일 고가 - 전일 저가 ) * Scope 입니다. Scope 는 임의 값이기에 최적화가 필요했습니다. 저는 최적화 방법으로 일년을 1개월, 2개월 , 3개월 ,4개월 ,6개월, 12개월 단위로 쪼개서 해당 단위 당 가장 수익율을 많이 주는 Scope 값을 다음 단위의 Scope 값으로 적용해 백테스팅/ 실제 매매를 수행했습니다. 만약 6개월 단위로 쪼개서 최적화한 Scope 값이 가장 수익율을 많이 준다고 합시다. 그러면 2018년 1월 1일 부터 2018년 7월 1일전까지는 2017년 7월 1일부터 2018년 1월 1일전까지 가장 수익율을 많이 준 Scope 값을 적용합니다. 2018년 6월달 Scope 값은 최근 6개월도 아닌 애매한 값이 반영됩니다. 당연히 최근 1개월, 2개월, 3개월, 4개월, 6개월, 12개월 정보를 반영해야 합니다. 이 문제에 대해선 저도 처음부터 알았지만 매번 최근 n개얼 최적 Scope 값을 구하려면 엄청난 시간이 소요될 것 같아서 그렇게 하지 않았습니다. 

또한 저는 Scope 값을 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4 로 0.2 단위로 백테스팅했습니다. 이는 곧 과최적화 문제를 불러옵니다. 

3. 매수 종목 예측 문제입니다. ETF 변동성 돌파 전략은 주식 시장 개장 전에 오늘 매수해야할 관심 종목과 그 관심 종목의 매수 가격(당일 시초가 + X에서 X가 정해짐)이 정해집니다. 만약에 오늘 매수 관심 종목으로 5개가 선정됬다고 가정하면 당일 주식 시장에서 5개 종목이 목표 가격에 도달하는 건 아닙니다. 일부분만 목표 가격에 도달하죠. 여기서 문제가 발생합니다. 전체 자금에서 목표 매수가에 도달한 관심종목에 얼마만큼의 자금을 투입하느냐 입니다. 당연해 관심종목이 5개고 5개가 목표 매수가에 도달할 확률이 있으므로 전체 자금의 1/5씩 투입해야 겠죠. 하지만 처음 시스템 트레이딩을 해본 저로써는 이를 간과했습니다. 백테스팅할 때 5개의 관심 종목 중에 2개가 목표 매수가에 도달하면 전체 자금을 반으로 쪼개 해당되는 2개의 종목을 사는 걸로 했습니다. 이를 실제 매매를 수행하면서 알았습니다. 초보적인 실수죠..

위 3가지 문제점을 실제 매매 등의 과정에서 도출했고 이번 포스트부터 해당 문제점들을 보완한 변동성 돌파 전략을 보이겠습니다. 아마 위에서 보여줬던 문제점이 있는 ETF 변동성 돌파 전략 수익율보다 많이 낮을 것으로 예상됩니다.