8. 변동성 돌파 전략과 노이즈 분석 프로그래밍(파이썬) - 결과

< 8. 변동성 돌파 전략과 노이즈 분석 - 결과 >

1. 개요

2. 노이즈 계산

3. 평균 노이즈 계산

4. 변동성 돌파 전략과 노이즈 상관 분석

5. 변동성 돌파 전략과 분석 - (1)

6. 변동성 돌파 전략과 분석 - (2)

7. 변동성 돌파 전략과 분석 - (3)

지난 7번에 걸친 포스팅을 통해 여러 데이터를 만들어 변동성 돌파 매매에 대한 여러 전략을 알아봤고 백테스팅 방법에 대해 알아봤다. 이번 포스트에서는 백테스팅 결과와 그에 대한 실제 매매를 통한 해당 전략의 사용성 여부에 대해 알아보겠다.

필자는 지난 번에 설명한 여러 조건에 대해 백테스팅을 해봤다. 그 결과 최대 수익을 주는 차트는 아래와 같았다. 엄청난 수익율이다. 연평균 수익율이 2.5배가 넘는다. 단 그만큼 MDD가 크다. 두 번째 차트는 아래 차트를 로그 스케일로 나타냈다. 

아래 차트에 대한 조건식은 코스닥 종목을 대상으로 120일 노이즈 평균 값이 0.35 ~ 0.45 이거나 30일 노이즈 평균 값이 0.25 ~ 0.35 이다. 변동성 돌파 전략에서 (전일 고가 - 전일 저가) 에 곱하는 값은 최근 상반기 또는 하반기 가장 수익을 많이 준 값으로 적용했다. 

실제 위 조건식에 맞춰 매매를 몇 일 했다. 물론 퀀트는 장기적으로 똑같은 방법을 유지/고수해야 한다. 하지만 이 조건에 문제점이 발견됐다. 조건에 맞는 주식 대부분이 거래량이 없는 죽은 주식이였다. 실제 필자가 위 조건에 해당하는 매매를 할 때 "에이스 침대" 가 조건에 맞는 종목이였다. 하지만 에이스침대는 하루에 거래량이 50주도 안 되는 날이 비일비재했고 그만큼 노이즈도 적었다. 주식 매매가 거의 불가능했다. 

그래서 전략을 수정했다. 3일 평균 거래 대금이 1억 이상인 종목을 대상으로 지난 포스트에서 소개한 전략들을 적용했다. 그 결과 참담했다. 수익은 커녕 10년 백테스팅 결과 자금은 0에 수렴했다. 

즉, 노이즈가 적은 주식은 거래량이 없는 죽은 주식이 태반이었고 이런 극단적인 주식들이 지금까지 분석한 데이터를 왜곡시켰다. 

그래서 다른 방법을 시도했다. 3일 평균 거래 대금이 1억 이상이고 n일 평균 노이즈 값 하위 m개를 대상으로 10년 동안 변동성 매매 전략 백테스팅을 했다. ( n은 10, 20, 40, 60 ,120으로 m은 5, 10, 20, 40) 으로 적용했다. 이 결과도 마찬가지였다. 자금은 0으로 수렴했다.

결론 : 지금까지 소개한 여러 개의 전략이 실제 매매에 사용할 수 없다는 걸 알았다. 하지만, 마지막으로 적용해볼 경우가 남아있다. ETF이다. 실제 지금까지 한 백테스팅은 슬리피지 값으로 0.4%를 적용했다. 하지만 0.1%로 적용할 시 수익율은 몇 백배로 뛰었다. 그래서 다음 번에는 슬리피지가 거의 없는 ETF 대상 변동성 매매 전략을 백테스팅해볼 예정이다. 아마 변동성 매매 전략에 대한 포스팅은 ETF가 마지막이 될 것 같다.