금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학

288

3

부

비지도 학습

8.2

실전 문제

1

: 쌍 거래를 위한 군집화

쌍 거래 전략은 유사한 시장 위험 요소 노출을 가진 상관 자산 포트폴리오를 구성한다. 이러한

자산의 일시적인 가격 불일치는 한 상품에서는 매수 포지션을, 다른 상품에서는 매도 포지션을

통해 수익을 올릴 기회를 창출할 수 있다. 시장 위험을 제거하고 주식의 상대적 수익에서 일시

적인 불일치를 이용하도록 쌍 거래 전략을 설계한다.

쌍 거래의 기본 전제는

평균 복귀

가 자산의 예상되는 역학이라는 것이다. 평균 복귀는 장기적

인 균형 관계로 이어져야 하는데, 이를 통계적 방법으로 근사하려고 한다. 이러한 장기 추세에

서 (일시적인 ) 차이가 발생하는 순간이 생기면 이익을 얻을 수 있다. 성공적인 쌍 거래의 핵심

은 사용할 자산의 올바른 쌍을 선택할 수 있는 능력이다.

전통적으로 시행 착오를 통해 쌍을 선택했다. 단순히 같은 부문이나 산업에 속한 주식이나 상

품을 함께 그룹화했다. 이러한 주식이 유사한 산업의 회사를 따른다면 같은 그룹의 다른 회사

주식도 이와 비슷하게 움직여야 한다는 생각에서였다. 그러나 이 생각이 반드시 맞는 것은 아

니다. 또한 주식의 규모가 큰 경우, 가능한 쌍이 총

n

(

n

–

1

)/

2

개(

n

은 상품 수 )라는 점을 감안

할 때 적합한 쌍을 찾기는 어렵다. 이때 군집화가 유용한 기술이 된다.

이 실전 문제에서는 군집화 알고리즘을 사용해 쌍 거래 전략을 위한 주식 쌍을 선택할 것이다.

이 실전 문제에서 중점을 두는 내용은 다음과 같다.

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세 가지 주요 군집화 방법 ...