파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

586

4

부

알고리즘 트레이딩

결론적으로 이 절에서 보인 간단한 분석 결과는 랜덤워크 가설과 효율적 시장 가설을 모두 지

지하고 있다. 여기서는 한 가지 지수에 대한 분석만 진행했지만 여러 가지 상품이나 다양한 지

연값을 사용하는 경우로 쉽게 확장할 수 있다. 이렇게 해도 본질적으로는 같은 결과가 나온다

는 것을 알 수 있을 것이다. 무엇보다 랜덤워크 가설과 효율적 시장 가설은 방대한 실증적 지지

를 받고 있는 금융 이론이다. 이런 의미에서 모든 알고리즘 트레이딩 전략은 랜덤워크 가설이

일반적으로 적용되지 않는다는 것을 증명하여 스스로의 가치를 보여야 한다. 물론 쉽지 않은

일이다.

15.3

선형 회귀분석

이 절에서는 과거의 로그 수익률을 기반으로 시장의 방향성을 예측하는 데 선형 회귀분석을 적

용한다. 여기에서는 두 가지 특징값만 사용한다. 첫 번째 특징값은 시계열상의 하루 전 로그 수

익률이고 두 번째 특징값은 이틀 전 로그 수익률이다. 로그 수익률은 가격과 달리 정상

stationary

상태이므로 통계나 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있다.

지연 수익률을 사용하는 기본 아이디어는 과거의 수익률로 미래 수익률을 예측할 수 있다는 점

이다. 예를 들어 이틀 연속 하락하면 다음 날은 상승하는 (평균회귀) 패턴이 있을 수도 있다.

반대로 계속하여 하락하는 (모멘텀 ...