월간 알고리즘 투자전략 수익 공개 (2024년 1월)

 
안녕하세요. 
 
2024년도 한 달이 지나서 
 
어느덧 월간 수익 공개 시간이 되었습니다. 
 

자산 배분 수익 (100일)

 
올해부터는 국내 상장되어 있는 ETF들을 기반으로 올웨더 파생형으로 자산배분을 하고 있습니다. 
 
SPY, TLT, 골드, 달러 지수, XLE를 추종하는 ETF 들을 기반으로
 
주식과 채권, 금 등의 안전자산과 달러 강세, 원자재 대신 산업의 기초가 되는 에너지섹터를 포함시켜 인플레이션 추격을 하도록 했습니다. 
 
기본적으로 20%씩 할당을 하고 모멘텀이 발생할 경우 일부 비율을 조정하는 로직이 적용되어 있습니다. 
 

 
2024년 1월은
 
달러의 강세, 장기채의 하락으로 -1.69%의 MDD를 기록하다가
 
에너지 섹터, 주식들의 상승으로 보합정도로 마무리 되었습니다. 
 
 
투자에 정답은 없으나 
 
시장에서 현상을 관찰하고 데이터, 간단한 원리 등으로

수익을 내는 구조를 좋아합니다. 
 
올웨더 같은 경우 제가 투자를 처음 접하게 되면서 듣게 된 내용인데
 
주식 투자를 입문하건 암호화폐 트레이딩을 입문하건
 
자산시장의 사이클을 이해하고 
 
시장에 존재하는 다른 성격의 자산들의 역할과 
 
상관성이 낮은 자산들의 배분과 리밸런싱이라는 원리로 
 
안정적으로 수익을 내는 투자 방법이라고 생각합니다. 
 
여러 자산에 분산하다보니 MDD도 적고(한 가지 자산에 투자하는 것에 비해)
 
모멘텀으로 비율을 잘 조절하고 추세가 조금 지속해 준다면 
 
작년처럼 은행 이자 이상의 수익을 얻을 수 있습니다. 
 
그래서 현 시점, 대한민국의 중금리 시대에도 예금보다 이 전략을 더 선호하고 있습니다. 
 
 

메타 데이터 랭킹 기반 주식 수익

 

 
2024년 1월, 
 
코스피가 -6% 가까운 하락세였는데 
 
다행히 이번달은 메타 데이터들에 기반한 
 
주식들이 평균 2% 의 수익을 이뤄냈습니다. 
 
20개의 주식들을 분산시켜 매수하는데 
 
당연히 모든 주식이 오르긴 어렵지만, 우리가 흔히 말하는 PER, PBR 등의 주식의 메타 데이터들을 활용해서 선정한 20개의 주식들이
 
더 오른 주식이 많아서 시장이 하락함에도 수익을 얻을 수 있었습니다. 
 

 
유니퀘스트의 경우 40%에 가까운, 리튬포어스의 경우 -28% 수익입니다. 
 
비록 같은 시점에 진입했지만 상승하는 주식은 추세적으로 상승했고 
 
하락하는 주식도 있지만 하락하는 주식은 그 비중 자체가 자연스럽게 적어지게 되면서 월말에 가면
 
상승하는 주식비중이 더 크고, 하락하는 주식 비중은 낮게 유지할 수 있습니다. 
 
30일이라는 시간을 정해서 리밸런싱 하면 추세를 30일간 지속시킬 수 있다는 것을 의미하기도 합니다. 
 
완벽한 리밸런싱 주기를 찾으려고 노력하는 건 
 
마치 인공지능 모델이 학습할때 과최적화가 되는 과정이랑 같습니다. 
 
특히 아주 고차원적인 시장, 여러 참여자들이 상호작용하는 공간에서 그런 수치를 도출해 내긴 어려울 것이고 
 
도출해 낸다 하더라도 그다음순간 그 수치가 달라지게 될 수 있습니다. 
 
양자역학에서 우리가 물체를 관찰하면 상태가 정해지는 것처럼
 
우리가 시장을 보고 분석했을 때는 그때의 시장일 뿐, 지속적으로 관찰하는 것이 필요합니다. 
 
 
그럼 데이터를 보는 것 자체가 의미가 있느냐? 데이터를 본다고 한들 시장이 바뀌면 소용이 없는 것 아니냐
 
라는 반박을 할 수 있습니다. 
 
제가 말하는 건 적절한 리밸런싱 기간이나 올웨더에서도 주식의 비중을 32%로 해 야하냐 35.3%로 해야 하냐 와 같은 
 
과거에 일어난 사건의 재해석을 위한수치의 조정들에 집착해선 안된다는 것이고
 
제가 데이터를 활용할 땐 "본질이나 원칙"을 아우르는 데이터를 선호합니다.
 
"주식이란 자산은 이윤을 창출하는 기업의 소유권이고 회사가 재무데이터를 공시, 투자자들은 좋은 재무데이터를 보이는 주식을 선호"
 
뉴스나 테마주 같은 영역도 있지만 
 
1차원적인 원칙이나 본질로 통하는
 
재무데이터에 기반한 전략도 시장을 초월할 수 있음을 보인 한 달이었습니다. 

 

특히 요즘 저PBR 관련 주식들이 주목을 받기도 하는것도

 

결국 주식이라는 자산을 계량화 한 수치를 이용하는게 의미있음을 나타내는것 같기도 합니다. 

 

2월 매수 종목은 아래와 같습니다. 

 
 
 
 

암호화폐 선물 추세전략 수익

 
이번달 암호화폐 추세전략의 수익률입니다. 
 
이번달부터는 기존에 이더리움에만 적용하던 알고리즘을
 
비트코인에도 적용해서 한쪽 차트에서 특이하게 튀는 데이터로 인한 손실을 분산시키고 
 
견고하게 우상향 할 수 있도록 설정했습니다. 
 
차트는 100만 원을 기준으로 (BTC, ETH 50만원씩) 매일 포지션을 설정했을 경우의 한 달 수익입니다. 

100만원을 전부 포지션에 이용하는건 아닙니다. 적절히 포지션을 조절해가면서 진입하고 

(레버리지를 유지하기 위해서 여유비로 일정 비율을 남기고 진입하긴 합니다.)
 
0.05%의 시장가 진입/청산에 대한 수수료를 적용했고 
 
Funding Fee 부분은 고려되지 않았습니다. 
 
100만원을 매일 투자했을 때 월말 기준 +677,320원으로 67.7%의 수익을 보이고 있습니다. 
 
우연히 제가 블로그와 유튜브에 암호화폐 전략을 올린 이후 계속 수익이고 
 
이 전략관련해서 메일로 문의주시는 분들이 많은데
 
높은 레버리지를 사용해서 투자를 해서 가능한 수익률이고 
 
과거 백테스트에서 한 달 -144%의 수익을 기록한 달이 있을 정도로 고위험 전략입니다. 

 

그리고 글을 적는 2월 1일 진입한 포지션 자체도 손절을 기록해서 눈에 보이는 수익률만 믿으시고

 

대가를 지불하고 투자를 대신 해달라는 분이 있는데

 

저는 법적으로 그런 권리를 갖고있지 않기때문에 그런 문의에는 답변을 드릴 수 없음을 알려드립니다. 
 

 
위 사진은 실제 제 계좌에서 캡처한 1/1 ~ 1/30 수익률입니다. 
 
지난 시간에 말한 것처럼 포지션 금액을 조정한 것으로 인해 수익 차트가 조금 다른 것,
 
펀딩피 등이 고려된 것을 제외하면 차트와 같은 모양을 띄고 있습니다. 
 
눈여겨볼 것은 한 달 승률이(Win Rate) 26.67%밖에 안된다는 것
 
그리고 손익비(Profit/Loss Ratio)가 3.1이라는 것입니다. 
 
 
 

트레이딩 본질

 
결론을 이야기하면
 
어쩌면 트레이딩에선 제가 하는 AI로 시장을 분석하고 예측하고 통계를 내보는것이 무의미할 때가 있습니다. 
 
굳이 어려운 AI를 공부해서 적용하기보다

흔히 본질로 여겨지는것들만 지키다 보면 수익이 돌아오기 때문입니다. 
 
여러 가지 본질이 있지만 제가 알고리즘에 녹여낸 본질은 "손익비"입니다. 
 
 
제가 투자를 배워나가고 트레이딩도 차차 알아갈 시절
 
추세추종이란 단어를 참 좋아했습니다. 
 
"추세는 달까지 간다", "인간의 광기는 측정할 수 없다"처럼
 
추세의 강력함을 나타내는 말들을 믿었고 
 
지금도 트레이딩 수익을 위해선 저 추세를 무조건 이용해야겠다고 생각하고 있습니다. 
 
저는 인간의 심리와 그 심리가 반영된, 운동 역학적인 차트의 움직임을 (이렇게 까지 깊게 생각할 필요도 없을 것 같습니다)
 
추세의 진입과 판단의 기준을 정하고, 진입을 기준으로 손절선을 설정하고
 
수익시점. 즉, 예술이라고 불리는 매도는 추세의 종료 기준이 되어야하는데
 
위에서 이야기했던 것처럼 매번 발생하는 파동과 추세의 완벽한 종료/변곡점은 찾아낼 수 없고 욕심이라고 생각합니다. 
 
결국 모든 파동과 추세는 종료되고 그것을 정할 수 없다면,
 
판단근거였던 역학적으로 움직이는 캔들의 1개의 종료를 기준으로 혹은 일정 시간이 지나면 포지션을 종료하도록 설정하고 있습니다. 
 
이렇게 하다 보니, 
 
시장은 과도하게 추세적으로 움직이지만, 사실 추세로 받아들여지지 않은 순간들이 더 많습니다. 
 
흔히 말해 역추세가 통하는 순간이 더 많다는 것이고, 저희 승률이 26.67%에 불과하다는 게 그를 보여줍니다. 
 
하지만 적은 변동성은 무시하고 추세를 이용하면 
 
승률은 적지만 한 번의 승리에 큰 수익을 가져와서 1의 손실을 볼 때 3의 수익을 얻는 전략으로 평가되고 있습니다. 
 
시장이 지나치게 변동적이거나 추세가 이루어지지 않는 경우 
 
포지션 전체 손실의 달도 언젠가는 올 것입니다. 무조건 저에게 그런 일이 닥칠 거라고 예상하고 있습니다.
 
하지만 그것을 감안하고도 꾸준히, 무한히 제가 알고리즘에 녹여낸 트레이딩 본질, 제가 데이터로 관찰하고 연구하고 검증한 
 
이 행위를 무한히 반복하면 시장이 저를 억까하지 않는 한 저는 수익을 이뤄낼 수 있다고 믿고 있습니다. 
 
그런 일은 일어나지 않는다 라는 생각이 아니라 독립사건의 연속이기에 그럴 수 있고
 
그런 적은 확률이 일어날 수 있는 확률적인 세상임을 인지하는 것 도 필요할 것 같습니다. (무리하게 자만해서도 안된다는 뜻입니다.)
 
 

AI 이야기

 
앞서 트레이딩에는 AI가 필요 없을 수 있다고 했고
 
그럼에도 제가 AI를 이용하려는 이유와, 그것을 다뤄보는 이야기들은
 
사실 오늘 이야기를 하려고 했는데
 
앞으로 별도 영상에서 이야기하고 다뤄 볼 예정입니다.  

 

그리고 제 투자전략들은 AI가 투자한다기 보다는 데이터를 보고 AI가 분석한 수치들을 기반으로 투자한 것이고

 

채널의 방향을 "AI로 분석하는 시장" 느낌을 좀 강화하기 위해서 수익 인증 글은 

 

블로그 글로만 진행할까 생각하고 있습니다. 
 
앞으로 저는 AI에 기반한 전략들과 의사결정을 돕는 AI모델들을 계속 연구할 겁니다.
 
그 과정의 가치들이 유의미할 거라고 믿고 앞으로 더 좋은 전략, 좋은 데이터로 찾아뵙도록 하겠습니다. 
 
감사합니다.