요즘 알고트레이딩 관련 사이트 돌아다니다 보면 HFT로 속도 경쟁하던 시대는 끝났다 빅데이타로 빨리 거래 로직을 찾아서 거래를 하는 것이 트렌드이다라고 하는 곳들을 종종 보게 됩니다. 이젠 HFT 시대가 가고 빅데이타 시대라고 하는데 정말 그럴까요?
먼저 빅데이타와 같은 데이타 분석을 하는 것은 새로운 게 아닙니다. HFT 시대 이전이나 HFT시대나 이제 HFT가 한물이 간다고 말하는 시대나 데이타 분석을 통한 로직을 찾아내는 것은 계속 화두였습니다.
만약 그냥 데이타 분석이 아니라 빅데이타 분석이라고 한다면 기본 전재는 HFT입니다. low frequency 거래에서 기반이 되는 수치들은 몇 십년 모아봐야 얼마 되지도 않습니다. 종목 몇 천개를 하여도 말이죠. 그래서 HFT 시대가 가고 빅데이타 시대가 온다는 것은 잘못된 말이고, HFT시대가 더 심화되어 간다고 하는 것이 맞다고 생각합니다.
그럼 왜 HFT시대가 가고 있다고 할까요? 그건 속도에 대한 생각이 달라지고 있기 때문일 것입니다.
HFT에서 과연 속도의 의미는 무엇일까요? 속도만 빠르면 수익을 낼까요? HFT에서 low latency로 flash order를 내는 것이 중요하기는 하지만, 더 중요한 것은 그런 주문을 언제 낼 것인가 입니다. 결국 로직이 문제라는 것입니다.
제가 하는 FX에서 HFT의 경우에도 속도가 어느 정도 올라가면 몇 마이크로초 줄이는 것은 의미가 없어집니다. 매 1ms 마다 거래를 할 것도 아니고, 거래가 들어가고 싶은 시점에 남들보다 빨리만 들어가면 됩니다. 거기다가 브로커와 관계만 좋으면 제가 아주 조금 늦더라도 더 높은 우선순위로 체결이 될 수도 있습니다. 그외에도 정작 거래 속도보다는 다른 복잡한 변수들과 만나게 됩니다.
우리나라에서 HFT한다는 사람들이 보통 했던 것이 elw인데 얼마나 빠르게 거래를 해야지 되었을까요? 얼마나 latency를 줄였어야지 수익을 낼 수 있었는지 아시나요? hft 트레이딩이라고 했던 그 거래에서 손으로 주문 넣어서 월 1000만원씩 번 사람이 있다고 합니다. 지금은 LP규제 때문에 수익을 못 내는데, LP규제가 풀리면 당장 수익을 낼 수 있다고 합니다. 지금도 elw로 hft하겠다는 사람들 종종 보는데, 대부분 수익을 못 내는 패턴을 가지고 속도만 높아지면 돈을 벌 것으로 착각들 하는 것 같습니다.
얼마전에 미국주식 거래하는 모습을 봤는데, HFT가 새로 더 진입할 여지는 많이 있었습니다. 얼마나 빨라져야지 경쟁에서 이길 수 있을지는 모르겠지만, 아직 HFT에서 거래하는 로직을 손으로 거래를 해서 수익을 내시는 분이 있으시니까요. 사람끼리 경쟁하다가 컴퓨터와 경쟁을 하려니 수익율이 많이 떨어지긴 하였습니다. 저도 새로 미국주식 HFT를 시작 해보려고 하는데, 완성되는데 몇달은 걸릴거라고 생각을 하지만, 수익을 못 내지는 않을 것 같네요.(제가 잘라서라기 보다는 거래로직을 주시는 분이 있어서...) HFT 시대는 아직 끝난게 아니고, 더 본격화될 것으로 생각됩니다.
비록 몇몇 업체가 독점해서 수익을 내던 시대는 가겠지만요. 그리고 진입장벽은 점점 더 높아지겠죠. 처음부터 시작하려면 빅데이타 논하기 이전에 이미 속도에 대한 많은 투자가 되어 있어야 할 것입니다.
우리나라는 규제가 강화되어 수익을 낼만한 구조가 아니여서 HFT 업체들이 떠나고 있네요. 당장 우리나라 업체들이 보호받는 것 같을 수도 있지만, 결국 자본들이 국내시장을 떠나서, 시장은 점점 작아지고, 결국 망하는 업체들만 더 생기게 될 것입니다. 지금도 많이들 망해가고 있는데, ㅋ
HFT시대가 가고 빅데이타 시대가 온다고 하는 것은 이제까지 단지 속도만 빠르면 돈 벌거라고 착각을 하던 시기는 가고, 그리고 호구들에게 쉽게 돈 벌던 시대는 가고, 로직에 대한 연구가 기본임을 다시 깨닫고 있는 시기라고 생각이 됩니다.
빅데이타라고 하지만, 예전에 통계분석하고, 기계학습해서 로직 찾아내는 것에는 큰 변화가 없습니다. 기존에 안하던 것들이 아니고, 새로운 방법론이 나온 것도 아니니까요. 빅데이타분석한다고 해서 수익을 내는 거래패턴을 찾아내기는 거의 불가능 할 것입니다. MATLAB으로 주식 분석해서 월 2~3%내시는 분 보기도 했는데, 대부분 실패합니다. 도전하는 100명 중에 엄청 실패해도 다시 도전하고 그런 근성이 있는 1~2명 정도 의미있는 결과를 찾아낼 것으로 생각합니다.
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