트레이딩에 AI를 적용하기위한 준비

 

시작하며, 가치를 제공하는 AI란

그동안 지겹게 들어오던 4차 산업혁명의 시대라는 말
그 말의 의미를 이제 조금씩 체감하고있는 2023년입니다. 

많은 분들이 느끼는것처럼 AI는 인류에게 가치를 제공합니다. 
그 가치는 인류가 겪는 불편함, 문제들을 개선하면서 발생하게 됩니다.

이런 문제해결에 기여하는 AI를 위해 많은 개발자들이 연구하고 있습니다.

 

 

우리들의 문제와 돈

문제, 기업들이 직면하는 큰 문제나 사회적 문제를 떠나서 개인의 문제부터 생각하기 위해

일반적으로 개인들이 겪는 문제를 곰곰이 분석해 보니 7~80% 정도는 돈으로 해결가능하거나 방지할 수 있는 문제들이었습니다.

돈을 버는 방법이야 여러가지가 있지만 제가 가진 기술로 활용하기에는 트레이딩만 한 게 없다고 생각했습니다. 

물론 제가 가진 기술로 돈을 떠나서 인류에게 더 의미있는 문제를 해결하는 분야에서 도전할 수 있지만(거기에 돈도 따라오겠지만)
AI나 프로그래밍 자체를 떠나서 저 스스로도 트레이딩에 관심이 많았기 때문에 선택지에 큰 고민은 없었습니다.

 

 

??? : AI그거 트레이딩에 안 먹히던데?

 

제가 예전에 투자고수와 AI가 주식대결을 하는 영상을 봤습니다.

결과는 인간의 승리로 마무리되었습니다.
결과를 떠나서 재미있게 본 영상이었습니다. 그리고 많은 사람들도 이 영상을 봤을 거고

이와 비슷한 뉘앙스로 하나같이 AI가 절대 주식시장에서는 성과를 낼 수 없다는 결과를 내는 영상들이 많고
그런 의견을 제시하는 투자고수들이 많습니다. 

 

그런 게 기존 전통 트레이더들이 AI의 등장에 상대적 위기감을 느껴서 방어기제적인 발언이거나
방송을 위한 연출이라고 생각하지 않고 저도 AI가 성과를 내기 어렵다고 보고 있습니다. 

AI로 트레이딩 한다는 사람이 무슨 말이냐 싶으실 텐데 더 이야기를 해보겠습니다. 

 

홀짝게임

토스에서 주식이 오를지 내릴지 맞추는 이벤트를 하고 있습니다. 

토스가 주식의 상승 하락에 관심을 가진다라기보단 토스증권 유치 차원에서 하는 이벤트겠지만
많은 사람들이 1차원적으로 주식 상승, 하락에 관심이 많다는 걸 알 수 있습니다.

투기자체가 시세 차익을 통해 수익을 만드는 행위니까 당연할 수밖에 없습니다. 

주식투자를 할 때 시장이 오를지 내릴지 예측가능하다면 수익은 당연히 따라오겠죠

 

잠시 AI이야기로 가서 

어떤 AI인지에 따라 다르겠지만 대부분 트레이딩에 사용되는 AI들을 보면 지도학습에 기반한 모델들을 사용합니다.
지도학습은 AI모델에게 문제와 정답을 주고 비슷한 유형의 문제를 잘 맞히도록 하는 학습방법입니다. 

 

트레이딩에서 상승과 하락에 집착하는 기본적인 기재가 깔려있고 AI를 이용해 트레이딩을 하겠다고 하면 자연스럽게
데이터를 수집해서 시장이 상승할지 하락할지 예측하는 예측기를 만들게 됩니다. 

제가 지난 시간에 몸풀기처럼 시장이 오를지 내릴지 예측하는 딥러닝 모델을 만들었었죠

결과는 영상에서 나오다시피 모델이 overfit 되었죠,

AI모델이 괜찮은 성능인가를 평가하는 지표 자체가 정답지와 ai가 낸 정답과의 차이를 기준으로 합니다. 

예를 들자면 학생이 시험을 대비하며 공부를 하는데 기출문제와 정답지도 옆에 펼쳐져있는 상태입니다. 

학생이 개념이 너무 복잡해서 기출문제에 나오는 정답을 외워간다면

학생은 이 문제에 대해 대비가 되었다고 생각하지만 조금만 변형이 일어나면 문제 풀이가 어려운 것과 같습니다. 

 

많은 사람들이 AI가 주식시장을 예측하지 못한다는 말이 이래서 나오기도 합니다.

주식 시장의 복잡도는 아주 높습니다. 한 분야의 산업자체도 복잡도가 높은데

주식시장은 여러 산업들의 집합, 그리고 시장 참여자들의 측정불가능하고 급변하는 심리적 요인들도 얽혀있기 때문이죠.

가격은 시장이 정합니다. 사실상 가격을 예측할 수 없고

모든 데이터를 무시하고 상승과 하락을 예측하는 건 홀짝게임에 불과합니다.

 

 

 

 

우리가 관심 가져야 할 부분

현재 시점에서는 어렵고 미래에는 그런 수준의 고차원 영역을 풀어내는 AI를 만들려면 엄청난 슈퍼컴퓨터들을 동원해서 겨우 가능할까요

그렇다 하더라도 시장이 변할 거라고 생각합니다. 그런 고성능 AI도 시장참여자가 되면서 학습했던 시장의 질서가 바뀔 테니까요

맥 빠지는 소리이지만 사실이고, 아쉬워할 것도 아닙니다. 

시장이 오르고 내리고는 관심사가 되어선 안됩니다.

 

시장을 바다, 트레이딩을 서핑에 비유해 보면

시장에서 가격이 오르고 내리는 게 바다에서 파도가 치는 것과 시각적으로도 비슷하기까지 하고 
상승하는 가격을 타고 올라가서 안전하게 내려오는 것까지 파도타기와 아주 비슷하죠

 

파도를 잘 타는 서퍼가 언제 타기 좋은 높은 파도가 오는지 예측을 잘해서 뛰어나다고 하는걸까요?

서퍼에게 중요한 건 어떤 파도던 안정적으로 파도를 타게 해 주는 보드,

그 보드 위에서 균형을 잡는 기술이라고 생각합니다.

 

 

서핑을 잘하기 위해 최적의 파도가 언제 오는지 예측하기보다.

급변하는 파도에도 안정적으로 파도를 타게 만드는, 나에게 맞는 보드를 만들고

파도 위에서 균형을 잡는 기술을 얻는 게 낫지 않을까요?

 

제가 트레이딩에 적용하려고 하는 AI는 이런 방향을 추구합니다.

 

 

기술의 발전이 어떻게 이루어졌는가

간혹 퀀트를 하시는 분들이 전통적인 방식의 트레이딩 전략들을 무시하는 경우가 있는데

저는 오히려 이런 전략들을 공부하고 이해하고 있는 게 도움이 된다고 생각합니다. 

여러기술 발전들을 보면 이전 세대의 지식과 경험이 다음세대에서 문제해결, 개선을 통해 기술발전이 이루어집니다.

 

아직도 의미 있는 성과를 내는 전통적인 전략들과 제가 배운 기술들을 접목한다면 더 나은 결과를 낼 수 있다고 생각하고

실패하더라도 검증된 전략의 수익은 보장될 수 있습니다

 

개인적으론 래리 윌리엄스, 레이 달리오를 좋아하는데

각각 대표적인 전략으로 변동성 돌파전략과 올웨더 전략이 있습니다.

그중, 오늘은 래리윌리엄스가 이야기하는 변동성 돌파전략과 

이 전략의 핵심인 추세를 이용한 전략들을 좀 살펴볼 예정입니다.

 

 

추세를 이용한 전략들

래리윌리엄스의 장단기 투자의 비밀이란 책에서 추세의 중요성에 대해 이야기합니다. 

회귀적 성향을 이용한 전략들도 있지만 결국 큰 수익을 내는 전략은 추세를 이용한 전략들이 많습니다. 

 

추세는 시간에 대한 함수라고 이야기합니다. 

너무 짧은 시간 안에 추세가 발생할 확률은 적고, 추세가 없다면 큰 수익을 내기 어렵습니다.

변동성 돌파 전략은 나름의 단기적인 관점(하루)에서도 추세를 포착하고 수익을 내는 전략입니다. 

 

 

 

전일의 시가-고가를 Range로 두고

당일의 시가에 Range * k(비율) 만큼의 변동이 있다면 이를 기준으로 해서 추세가 발생함을 감지하고

매수, 매도로 진입하게 됩니다. 

 

추세를 이용한 최신 전략으로 최근 TradingView에서 LazyBear의 스퀴즈 모멘텀 전략도 있습니다. 

이 전략은 예전에 설명을 했기 때문에 생략을 하고

오늘 이야기한 두 전략을 이더리움 데이터에 적용해서 수익률을 대시보드에서 비교해 보겠습니다. 

 

 

 

 

 

두 전략의 비교

아직 개발 중인 대시보드일부 차트인데

2020년부터 현재까지의 수익률 그래프입니다. 

변동성 돌파전략이 더 좋은 성과를 내지만, 그렇지 못했던 구간도 존재합니다. 

(참고로 스퀴즈모멘텀 전략은 1시간 시계열에서 수익이 훨씬 좋습니다.

변동성 돌파전략은 1시간 시계열에서는 추세가 발생하지 않고 휩쏘데이터에 노출되는경우가 많아 적용되지가 않습니다.)

 

대시보드는 아직 개발중인데

구독자분들이 직접 탐색해 볼 수 있도록 데이터를 제공할 예정이며

암호화폐 전략들과 주식 메타데이터 그리고 AI모델을 적용한 데이터 등

투자에 도움이 되는 탐색가능한 데이터들을 많이 제공할 예정입니다. 

 

이런 데이터를 제공하는 게

성공적인 트레이딩을 원하는 여러분들께

서퍼의 보드와 균형감각을 위한 기술처럼 도움이 될 거라 믿습니다. 

 

다음에도 좋은 내용으로 돌아오겠습니다.

감사합니다.