금융상품의 가격 분포는 정규 분포가 아니라 fat tail 이다. fat tail의 존재로 인해 손실은 짧게, 수익은 길게 가져가면 승률은 낮지만 결국 체계적으로 양의 기대 수익을 얻을 수 있다. 양의 skew가 있기에 모멘텀 투자가 가능하다.
아마 인간의 감정, 과잉 및 과소 반응이 추세를 만들어내는 것같다. 랜덤워크와 효율적 시장가설은 현실을 보여주고 있지 못하다.
매매의 파산 위험은 무조건 0이어야 된다. 파산 위험이 조금이라도 있으면 매매회수가 많아지면 언젠가는 끝장이 난다.
파산 위험 다음으로 cagr이 중요하다. 한 번에 많이 버는 것보다는 연 단위로 지속적으로 수익을 거두는게 좋다.
전략을 테스트 할 때 신경써야 할 여러가지가 있다.
1.확장성: 다른 시장, 다른 샘플에서도 통하는가
글쓴이는 심지어 다른 자산군에서도 테스트를 권고하는 것으로 보인다.
2.여러가지 변수 파라미터를 조금씩 바꿀 때, 기대 수익이 크게 변하지 않는가.
: 굉장히 중요한 지적이다. 변수값을 조정해서 사실 높은 기대수익을 거두는 규칙을 만드는건 쉽다. 그런데 중요한건 그게 아닌 것이다. 규칙의 아이디어가 일관되게 작용하는지 파악하는 것이 중요하다.
전략은 시장에 알려진지 오래된 것일 수록 좋다고 생각한다.
전략은 명확한 매매규칙을 가지고 있어야 한다. 진입, 청산 시점을 코딩할 수 있어야 성과를 객관적으로 측정할 수 있다. 자신의 의지로 임의로 트레이딩 하는 것은 매우 힘들다고 생각한다.
개인들의 트레이딩 실패는 파산위험이 0보다 크거나 매매 규칙을 아주 막연하게만 갖고 있기 때문이다. 수많은 개인들이 아주 약간의 샘플에서 인지편향을 갖고 만든, 그리고 성과에 대한 기대치를 전혀 모르는 규칙을 쓰기 때문이다.
매매규칙은 단순할 수록 좋다. 변수가 많아지면 데이터 과최적화 우려도 높아지며, 투자자는 절대 과최적화를 멈추지 않는다.
데이터 과최적화를 판단할 수 있는 명확한 도구는 없다.
위험대비 성과를 파악하는 여러 지표가 있다. 금융자산 가격 분포가 정규분포가 아니기에 정규분포에 기반한 위험 측정 지표는 무의미하며 부정확하다. 궤양 지수는 여러 장점이 있으며 MDD 보다도 낫다.( 계산은 나중에)
완벽한 매매 전략을 만드는데 집착하지 마라. 르네상스 테크놀로지(글로벌 정상급 퀀트 펀드)는 그런걸 만들 수도 있겠지만 당신은 아니다. 그러나 지루하고 오래된 아이디어로도 당신은 꾸준한 수익을 거둘 수 있다.
불확실성을 수용하고 손실에 익숙해져야 한다. ( 모멘텀 전략은 기본적으로 승률이 낮다)
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