자동매매 거래의 기본 개념

마지막 업데이트: 2022년 7월 2일 | 0개 댓글
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순간적인 판단을 내리는 도구가 전략을 실행하는 기계라면 역사적 판단, 시계열적 판단을 내려야 하는 것은 인간인 트레이더이어야 한다.

자동매매 거래의 기본 개념

1.
기술적인 관점으로 시작했던 자동매매시스템. 알고보니 머리가 아픈 일입니다. 앞서 두차례에 걸쳐 나름의 고민과 해결과정을 소개하였습니다.

오늘은 UX, 사용자경험까지는 아니고 UI입니다.대부분 트레이더를 위한 화면은 숫자로 이루어져 있습니다. 차트도 있지만 많은 경우 시간에 따라 바뀌는 숫자가 주요한 정보입니다. 이중 가장 일반적인 화면은 현재가입니다. 시장점유율이 1위라고 하는 키움증권의 현재가 화면입니다.

오랫동안 트레이딩시스템을 보아온 분이라면 알겠지만 이 화면 또한 진화의 산물입니다. 흔히 말하는 콘텐츠기획=투자자의 요구를 반영한 땀입니다. 그러면 투자자의 요구가 무엇일까요? 트레이딩시스템의 화면은 정보입니다. 정보는 트레이더가 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있는 데이타로 구성합니다. 체결, 호가추이, 거래량 추이등입니다. 현재가가 아닌 다른 화면을 보더라도 마찬가지입니다. 손매매는 순간이 중요합니다. 추이속에서 매매타이밍을 찾아서 순간의 선택을 하여야 합니다. 순간의 선택이 갈 때까지 가면 ELW스캘핑 기술입니다.(^^) 현재가를 영어로 하면 snapshot이라고 하는 이유입니다.

손매매 할 때 트레이더가 하는 역할을 기계트레이딩의 경우 기계가 합니다. 순간에 대한 판단이 사람에서 기계로 옮겨졌습니다. 지금까지 제가 보았던 자동매매용 화면을 보면 HTS와 다르지 않습니다. 현재가, 차트, 주문체결내역, 실시간잔고입니다. 이미 기계가 화면이 아닌 숫자로 순간을 판단하고 있는데, 트레이더도 역시 2차원의 화면으로 순간을 판단하라고 합니다. 트레이더에게 이런 UI를 제공하는 것이 타당할까요?
제가 가졌던 의문입니다.

2.
고민을 하다가 하나의 개념을 생각했습니다. 바로 시간입니다. 트레이딩이 취급하는 데이타는 시계열데이타입니다. 시간축을 따라서 변화하는 속성을 가집니다. 한가지 가설을 만들었습니다.

순간적인 판단을 내리는 도구가 전략을 실행하는 기계라면 역사적 판단, 시계열적 판단을 내려야 하는 것은 인간인 트레이더이어야 한다.

이에 따라 자동매매시스템의 UX는 시간의 흐름을 보여주는 것으로 구성하여야 한다고 목표를 잡았습니다. 이름하여 UX로서의 TX=Time Experience(^^). 다음은 어떤 데이타에 집중할지를 생각했습니다. 자동매매전략을 운용하는 트레이더의 경우 시장가주문을 내는 경우가 거의 없습니다. 대부분 지정가주문입니다. 주문정보를 보여주는 데이타는 호가정보입니다. 호가정보를 시계열로 보여주는 방법을 고민했죠. 이것을 영어로 하면 Realtime Liquidity Analytics입니다. 시계열로 데이타를 보여주는 가장 보편적인 방법이 차트입니다. 해외 사례입니다.

비슷한 고민이지만 저는 Visualization과 관련한 방법을 사용해보려고 생각했습니다. KATF 세미나 때 윤성훈씨가 발표한 자료중 맨 마지막장에 있는 panopticon사의 기술적 개념입니다. 블로그를 자주 오셨던 분들은 아시겠지만 제 관심사중 하나가 Visaulizaion입니다.

또다른 고민은 정형화된 주문체결정보와 손익정보를 좀더 동적으로 보여줄 수 있는 방법은 없을까 생각해 보았습니다. 제가 좋아하는 해외브로커중 Interactive Broker가 있습니다. 이곳이 제공하는 서비스중 BookTrader가 있는데 저의 생각을 비슷하게 표현했더군요.

3.
너무 나열만 하였나요? 그렇지만 시간과 호가를 두 축으로 하여 UI를 만들자는 기본방향은 이해를 하셨으리라 생각합니다. 물론 이것만이 모두는 아닙니다. 해야할 일이 무척 많습니다. 전략의 성과분석, 백테스팅을 위한 기능, 젼략관리를 위한 기능등으로 끝이 없습니다.

증권정보를 표현하는 방법이 하나가 아니라는 점만 이해했으면 합니다. 다양한 방법과 기술이 가능합니다. 어떤 것이 트레이더의 요구에 맞는지를 분석하여 제공하는 것이 엔지니어의 역할이라고 생각합니다. 참, UI를 위한 API도 제공하여야 합니다. HTS처럼 모든 것을 개발제공하는 방식은 지속불가능합니다. 트레이더가 필요한 화면은 스스로 기획하여 개발할 수 있도록 하는 것 또한 중요합니다.

(*)CIOBIZ가 빅데이타를 활용한 사례로 NYSE를 소개하였네요. 위의 이야기와 다른 듯 하지만 같은 맥락입니다. 시계열데이타를 시각화하여 직관적인 판단을 내릴 수 있도록 합니다.

#뉴욕증권거래소 유로넥스트, 거래체결 데이터 실시간 분석

뉴욕증권거래소 유로넥스트는 높은 수준의 유동성을 자랑하는 세계적 금융 서비스 기업으로, 유럽과 미국에서 주식 및 파생상품을 거래하고 있다.뉴욕증권거래소 유로넥스트는 최근 몇 년 전부터 거래체결 데이터가 빠른 속도로 폭증했다. 일일 데이터양이 매년 최고 200%까지 증가했다는 게 회사 측 설명이다. 거래체결 데이터의 증가는 곧 거래 체결 속도를 늦추는 주범이다. 이 때문에 거래 체결 지연에 영향을 미치는 요인을 파악해서 대응할 수 있는 정교한 분석 시스템이 필요했다.

이에 뉴욕증권거래소 유로넥스트는 EMC 그린플럼의 데이터 컴퓨팅 어플라이언스 를 도입했다. 뉴욕증권거래소 유로넥스트는 △빠른 로딩 속도 △확장성 △성능 등의 요인을 솔루션 선택 시 가장 중점적으로 고려했다. EMC 그린플럼 어플라이언스는 하루 최대 2테라바이트까지 지원한다. 이 어플라이언스는 단일 랙에서 시간당 10TB를 처리할 수 있으며, 경쟁제품인 오라클 엑사데이터, IBM 네티자 등과 비교해 두 배 이상 빠른 성능을 제공하는 것이 특징이라는 게 EMC 측 설명이다.

뉴욕증권거래소 유로넥스트는 각 거래 시스템별로 새롭게 생성되는 데이터를 실시간으로 분석, 거래 체결 속도에 영향을 미치는 요인을 파악, 거래 지연 부분을 해결했다.

이와 함께 파생상품에 대한 분석 시뮬레이션 등의 대규모 분석 작업에도 활용했다. 파생상품 및 수익 분석 시뮬레이션은 워낙 방대한 데이터를 분석하기 때문에 시스템 속도가 뒷받침되지 않으면 엄두조차 내기 힘든 작업이다. EMC 그린플럼 솔루션으로 뉴욕증권거래소는 예전에 할 수 없었던 자동매매 거래의 기본 개념 시뮬레이션 작업을 진행, 보다 정확한 시장 분석 자료를 만들 수 있게 됐다.

스티브 허시 뉴욕증권거래소 유로넥스트의 글로벌 데이터 서비스 담당 수석 부사장은 “실시간으로 방대한 양의 정보를 처리할 수 있는 빅데이터 분석 능력을 갖추게 되면서 뉴욕증권거래소 유로넥스트에서 쏟아져 나오는 데이터의 근본 가치까지 변화시키고 있다”고 설명했다.
글로벌 기업들, 빅데이터 어떻게 활용하나중에서

자동매매 거래의 기본 개념

처음 시스템트레이딩을 시작하시려고 하시는 분들이 참고하실 수 있도록
시스템트레이딩에 관한 자동매매 거래의 기본 개념 연재글을 올려보겠습니다.

오늘은 첫시간이니까 시스템트레이딩에 관한 기본 개념부터 시작해 보겠습니다.

시스템트레이딩은 매수와 매도의 전략을 만들어서 과거의 데이터에 적용해서 검증해보고
수익의 가능성이 있으면 그 전략으로 기계적이고 반복적으로 매매하는 것을 시스템트레이딩이라고 합니다.
간단한 예를 들어 본다면, DMI지표에서 플러스DI지표가 마이너스DI지표를 상향돌파하면 매수하고
하향이탈하면 매도하는 전략이 있을 경우 이것을 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 작성하여 과거의
주가 데이터에 테스트를 해봅니다.
이렇게 과거의 데이터에 적용한 전략을 시스템성능보고서를 통하여 다양한 평가 항목들을 평가해서
수익 가능성이 있으면 이 전략에서 나오는 매매신호를 이용하여 실제 시장에서 매매를 수행하는 것이
시스템트레이딩입니다.
시스템트레이딩이 자동매매를 요구하는것 까지는 아니지만, 일관된 매매를 하기 위해서는 자동매매도
시스템트레이딩의 한가지 요건이라고 보아도 무방할 자동매매 거래의 기본 개념 것입니다.

[시스템트레이딩 전략_DMI교차전략이 적용된 차트 및 수익차트]

* 사용한 프로그램 : YesTrader(HI투자증권), NH트레이더(NH투자증권)


위 차트는 삼성전자 30분봉 차트에 DMI지표의 교차전략을 2014년 11월6일부터 2017년 4월 11일 사이의
데이터에 테스트해본 것입니다.
수수료와 세금, 슬리피지와 같은 거래비용이 포함되지 않았고, 시스템 트레이딩의 예를 설명하기 것일 뿐 정교하게 테스트된 전략이 아니므로 실전 사용에는 한계가 있음을 미리 밝힙니다.

[시스템트레이딩 전략식_DMI교차전략]
//이식은 예스트레이더에 'DMI'라는 이름으로 기본 내장되어 있는 식입니다.
Input : Period(14);

value1 = DIPlus(Period);
value2 = DIMinus(Period);

# 매수
If CrossUP(value1, value2) Then
Buy();

# 매수청산
If CrossDown(value1, value2) Then
ExitLong();

처음 주식시장이나 선물 시장에서 거래하는 분들은 다른 사람이 추천한 종목이나
뉴스등의 정보에 의존해서 거래를 시작합니다. 하지만, 이와 같은 거래는 일관성이 결여 되어 있고
과거의 시장에서 이와 같은 방법으로 수익을 낼 수 있는지 검증해 볼 수 없다는 자동매매 거래의 기본 개념 한계를 갖고 있습니다.
반면, 시스템트레이딩은 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 등의 객관적인 데이터를 가지고
전략을 만들어 내므로 일관된 매매를 할 수 있으며, 자신의 매매 방법이 수익을 낼 수 있는
방법인지 과거의 데이터를 가지고 검증해 볼 수 있습니다. 또, 기계적으로 일관되게 시스템전략에서
나오는 신호로 매매를 함으로써 시스템트레이딩은 기계적이고 규칙적인 매매를 하게 됩니다.

증권시장을 분석하고 매매하는 방법은 다양합니다.
최근에는 인간의 생각을 반영하여 이를 프로그램화하여 거래에 적용하려는 인공지능(AI:Artifical Intelligence)
시스템도 등장하고 있지만, 이런 방법이 성공했다는 이야기는 전해지고 있지 않습니다.
인공지능 시스템의 결정적인 문제는 프로그램을 사람화 한다는 것입니다. 사람화 하면 할수록
그 시스템이 성공할 가능성은 낮아진다고 개인적으로는 생각합니다. 왜냐하면, 대부분의 사람들은
트레이딩에서 손실을 보기 때문에 프로그램을 사람화하면 손실을 보도록 구조화될 가능성이 높기 때문입니다.

기계는 기계로서 존재할때 더 수익의 가능성이 높아집니다.
사람의 생각과는 다르게 발생하는 신호는 가끔 괴로움도 주고 시스템트레이딩 매매에 손을 대고 싶은
생각도 갖게 만들지만, 결국 많은 트레이더는 그래도 시스템트레이딩이 더 좋은 결과를 발생시켰다고
고백하는 경우를 많이 보았습니다.

사람은 합리적인 존재라고 판단되지만, 실상은 전혀 그렇지 않습니다.
주위에서 보면 도박에 빠져서 헤어나지 자동매매 거래의 기본 개념 못하거나 특정한 종교에 빠져서 가정이 파탄나는 경우도
볼 수 있습니다. 그리고 사기꾼의 거짓말에도 쉽게 현혹되는 존재가 인간입니다.

사람은 누구나 자기 자신이 남들보다 뛰어나다는 것에 이의를 달지 않습니다.
트레이딩을 잘해서 수익을 내는 사람과 자신을 비교할때 자신이 기술이 부족하고, 시간이 부족해서 그 보다
안좋은 성과를 낸다는 것은 인정합니다. 하지만, 그 사람이 자신보다 뛰어나다고는 결코 인정하지 않습니다.
자신은 평균적인 사람보다 더 뛰어난 능력을 갖고 있다고 믿고 있으며, 더 많은 시간을 투자해서 더 많이
노력한다면 다른 트레이더보다 더 좋은 성과를 얻을 수 있다고 생각합니다. 그래서 일부의 투자자들은
직장생활을 관두고 전업트레이더로 전향해서 더 많은 시간을 분석하고 노력합니다.
하지만, 더 좋은 성과를 내는 것은 바램으로 그칠 뿐 노력한다고 해서 수익이 늘어나지는 않습니다.
시장은 IQ싸움도 아니고 더 많은 책을 읽었다고 그의 손을 들어주지도 않습니다.
그를 망치는 이유는 대부분 기법이 부족해서도 아니고, 시장을 읽어 내는 능력이 부족해서도 아닙니다.
그 의유는 감정적인 거래가 개입되면서 수익을 낼때는 조금씩 수익을 내다가 손실을 낼때는
왕창 손실을 내는 거래를 하기 때문이며, 일관성없이 수시로 바뀌는 매매원칙을 갖고 매매하기 때문입니다.
또, 수익을 내면 자기 과신에 빠져 베팅규모를 키움으로써 위험을 높이고, 연속된 손실을 보면 소극적으로
바뀌어서 다음 거래를 머뭇거립니다. 결국 매매를 하지 못하고 기회수익을 상실하는 결과를 낳습니다.


기계적인 매매, 즉 시스템트레이딩이 수익을 낼 수 있는 이유는 사람이 하지 못하는 것을 수행하기 때문입니다.
시스템트레이딩에는 일관성, 객관성, 검증성, 규칙성, 지속성과 같은 성격이 내포되어 있습니다.
단순히 이와 같은 시스템트레이딩의 장점 이외에 언제 시장에 들어갈지 언제 시장에서 나갈지에 관한
진입과 청산에 관한 규칙과 손절매와 트레일링 스탑과 같은 위험관리 규칙이 시스템트레이딩에 포함되어 있습니다.
시장에는 많은 거래의 방법이 있지만, 수익을 낼 수 있는 매매기법을 갖고 일관되게 매매하는 것 이외에
시장에서 지속적으로 수익을 낼 수 있는 방법은 전무합니다. 이 방법으로 매매할 수 있는 가장 효과적인
방법이 시스템트레이딩을 하는 것입니다.
시스템트레이딩이 선물시장에서부터 발전해 오긴 했지만, 시스템트레이딩은 거기에 멈추지 않고 주식, 선물, 옵션,
외환매매 등 다양한 분야에 적용됩니다.

시스템트레이딩은 기계의 도움을 받아서 매매하는 방법입니다.
새로운 시장과 종목이 계속해서 나타나고 빠르게 변화하는 시장에서 자신의 감각을 믿고 손으로만 매매하는 것은
이동 수단을 만들기 위해 나무와 망치와 끌을 이용해서 수레를 만드는 것과 같은 방식입니다.
새로운 환경의 시대에는 사람들은 공장에서 만들어진 자동차를 타고 다닙니다.
그게 더 효율적이기 때문입니다.

자동차를 몰고 다니기 위해서 자동차가 만들어지는 공정을 모두 알아야할 필요는 없습니다.
그냥 운전자격증을 따고 핸들을 조작하고 브레이크를 조작할 수 있으면 운전을 할 수 있는 것입니다.
시스템트레이딩도 마찬가지 입니다. 자동차의 핸들조작처럼 시장에서 수익을 낼 수 있는 핵심적인 내용들은
이해하야여 하겠지만, 시스템트레이딩을 하기 위해서 시장의 모든 과정과 이론들 그리고 시장의 움직임을
이해해야 할 필요는 없습니다. (예를 든다면 이론가를 계산하는 방법 등)
시장에 널리 알려져 있는 기법들을 테스트해보고 그것들로 매매하는 것으로도 충분합니다.
시스템트레이딩을 전쟁에 비유하자면, 창과 방패를 들고 하던 전쟁에서 첨단 장비를 이용해서 전쟁을
수행하는 것으로 바뀐 것이라고 할 수 있습니다.

자, 이제 선택할 때입니다. 시장이라는 소리없는 전쟁터에서 창과 방패를 들고 전쟁에 나가시겠습니까?
아니면 첨단 무기로 무장하고 나가시겠습니까?

주식자동매매 - 주식의 기본

: 1600 년대 인도를 향해 향신료 무역 나섰던 네덜란드 동인도 회사에서 처음 시작했다 . 네덜란드는 인도 비즈니스에서 승리하기 위해 대규모 선단을 꾸렸는데 자금이 부족했다 . 이때 새로운 개념인 ‘ 유한책임제 투자 ’ 가 생기게 되었다 . 이익은 투자비율만큼 얻게 되고 , 손실은 투자금액만 잃게 되기 때문에 ‘ 무한책임제 투자 ’ 와 비교한다면 매우 안전한 투자라고 할 수 있다 . ( 이익 = 현재의 배당금 , 손실 = 현재의 상장폐지 ) 이때 일반 시민들이 투자를 하면 투자를 증명하는 증명서를 발급해줬다 .

4. 주가는 왜 실시간으로 변할까 ?

- 과거에는 암거래로 증명서를 사고팔았다 . 이렇게 거래가 진행 되다보니 본인이 팔았던 증명서가 나름 괜찮았던 투자라는 것을 알게되고 본인이 샀던 증명서가 생각보다 좋지 않은 투자라는 것을 자동매매 거래의 기본 개념 알게되면서 계속되는 거래로 시장이 활성화 되었다 . 시장이 활성화 되면서 증명서를 사고파는 행위가 합법적으로 이루어지게 되었다 . 거래가 이루어지면서 인기 있는 주식은 비싸게 팔리고 인기 없는 주식은 싸게 팔렸다 . 이로인해 가격 변동이 일어나는 것이다 .

- 가치투자 : 기업의 적정가치를 분석하고 저평가 되어 있다면 매수 후 기다림 ( 중장기 )

- 트레이딩 : 숫자 또는 차트를 통해 주식을 사고파는 행위 반복 ( 단중기 )

- 리딩방 참여 : 일정금액을 받고 주식 매매를 선동하는 집단의 지휘에 따라 매매 ( 절대금지 )

6. 주식 매매 기초 지식

- HTS: Home Traiding System 의 약자로 집 (PC) 에서 주식 거래를 할 수 있게 해주는 도구

- MTS: Mobile Traiding System 의 약자로 모바일에서 주식 거래를 할 수 있게 해주는 도구

: 일정 규모 이상의 기업들이 모여있는 시장 ( 삼성전자 , SK 하이닉스 등 )

=> 1980 년 1 월 4 일 ( 기준일 ) 의 코스피 종목 전체 시가총액의 합을 100 으로 설정

기준일 대비 현재 코스피 종목 전체 시가총액의 변화를 나타냄

ex) 현재의 시가총액이 3000 이라면 , 기준일 대비 30 배가 되었다는 것을 의미

- 코스닥 (KOSDAQ): 규모는 작으면서 IT 등 기업이 모여있는 시장 ( 셀트리온 , 카카오게임즈 등 )

=> 1966 년 7 월 1 일 ( 기준일 ) 의 코스닥 종목 전체 시가총액의 합을 1000 으로 설정

ex) 현재의 시가총액이 2000 이라면 , 기준일 대비 2 배가 되었다는 것을 의미

왼쪽 자동매매 거래의 기본 개념 자동매매 거래의 기본 개념 상단 돋보기에 ‘0600’ 을 입력하면 ‘ 키움종합차트 ’ 가 나온다 .

중앙의 돋보기를 클릭하고 원하는 기업의 이름을 입력 후 ENTER 를 누르면 시가를 확인할 수 있다 .

양봉 : 시가 대비 종가가 상승한 것을 의미 ( 이득 )

음봉 : 시가 대비 종가가 하락한 것을 의미 ( 손실 )

시가 : 아침 9 시 장이 시작될 때의 가격

종가 : 장이 마감될 때 최종 가격

고가 : 당일 가장 높았던 가격

저가 : 당일 가장 낮았던 가격

1) 종가와 고가가 같기 때문에 위쪽에 얇은 선이 없다

2) 시가와 고가가 같기 때문에 위쪽에 얇은 선이 없다

3) 시가와 저가가 같기 때문에 아래쪽에 얇은 선이 없다

4) 종가와 저가가 같기 때문에 아래쪽에 얇은 선이 없다

왼쪽 상단에 ‘0101’ 을 입력하면 호가창을 열 수 있다 .

- 매도호가 : 주식을 파는 사람이 원하는 가격

- 매수호가 : 주식을 사는 사람이 원하는 가격

- 최우선 매도호가 ( 제 1 매도호가 ): 매도호가중 가장 낮은 가격

- 최우선 매수호가 ( 제 1 매수호가 ): 매수호가중 가장 높은 가격

ex) 가장 최근 거래의 매수가 우위면 최우선 매도호가를 현재가

가장 최근 거래의 매도가 우위면 최우선 매수호가를 현재가

- 지정가 : 내가 가격을 지정해서 사는 것 ( 즉시 거래 안됨 )

- 시장가 : 최우선 호가부터 매매를 하는 것 ( 즉시 거래 가능 )

- 슬리피지 : 원하는 가격과 실제 거래 된 가격의 괴리율

+ 주로 시장가 매매 시 발생하며 , 시장의 매물보다 많은 양의 구매를 결정할 시 일단 있는 매물은 전부 사고 , 앞으로 올라오는 매물을 원했던 가격보다 조금씩 높게 계속 사게 되는 것이다 .

- 매도호가는 주식을 파는 사람이 원하는 가격이기 때문에 가격이 높고 , 매수호가는 주식을 사는 사람이 원하는 가격이기 때문에 가격이 낮다 .

- 누군가가 주식을 사는 경우 가운데에서 가장 가까운 최우선 매도호가에 주식을 사게 되고 , 누군가가 주식을 팔게 되는 경우 최우선 매수호가에 주식을 팔게 된다 .

- 그래서 주식을 파는 사람이 많아지면 최우선 매수호가 쪽이 평균적인 가격이 되면서 현재가로 지정되는 것이고 , 반대의 경우에는 최우선 배도호가 쪽이 현재가가 되는 것이다 .

- 만약 10 만주를 팔고 싶다면 매수호가 쪽의 잔량을 확인해야 한다 . 최우선 자동매매 거래의 기본 개념 매수호가의 잔량이 4911 개가 있기 때문에 10 만주를 팔게 되면 평균적으로 최우선 매수호가의 가격보다 낮은 값에 팔게 될 것이다 .

자동매매 거래의 기본 개념

· 데이터마이닝 및 시계열 데이터 관련 연구 진행

· 다년간 증권사 API 및 증권데이터 위한 프로그램 제작

(온라인 강의 20여회, 오프라인 강의 50명 이상 진행)

· T자산운용, C자산운용, D증권 등 다수 전문 투자자의

주식투자 자동화 시스템 구축

· 코인 차트분석 기반 매매 보조 프로그램

· 데이터마이닝 및 시계열 데이터 관련 연구 진행

· 다년간 증권사 API 및 증권데이터 위한 프로그램 제작

(온라인 강의 20여회, 오프라인 강의 50명 이상 진행)

· T자산운용, C자산운용, D증권 등 다수 전문 투자자의 주식투자 자동화 자동매매 거래의 기본 개념 시스템 구축

· 코인 차트분석 기반 매매 보조 프로그램

수강후기
( 평점 10.0 점 )

2년 전에 강사님께 수업을 들었고 펀드 운용에 활용 중입니다.

수백억 규모의 헤지펀드를 운용하며, 방대한 전종목 주가를 실시간 단위로 수집하거나, 정교한 매매 로직을 구현해 왔는데,

수업을 통해 매우 안정적이고 효율적인 시스템을 구축할 수 있었습니다. 철저히 초보자를 배려한 쉬운 코드임에도 불구하고,

고급적인 기능을 구현해 투자 효율성을 극대화 시켜준다는 점이 이 강의의 가장 큰 매력이라고 생각합니다.

하나금융투자에서 퀀트 방식으로 고유자산 운용을 하고 있습니다.

파이썬을 통하여 간단한 코드로 HTS의 거의 모든 데이터를 실시간으로 원하는 형태로 받아오는 기능을

구현할 수 있게 되었습니다. 이를 통하여 기존에 생각하지 못했던 초단위 로직을 개발하여 투자에 활용하고 있습니다.

코딩 문외한 상태에서 처음 강의를 수강했습니다.
감정에 휘둘리지 않고 원칙에 따라 매매할 수 있다는 점이 자동매매의 가장 큰 장점인 것 같습니다. 또한 다양한 기능을 직접 구현해보니 투자아이디어가 더욱 풍부해지고, 시장에 대한 인사이트도 많이 생겨서 만족입니다.

강사님께 파이썬을 배워 활용하고 있습니다.

매매를 자주하진 않지만 실시간으로 체크해야할 다양한 정보들을 원하는 양식으로 가공해둔것이

투자에 큰 도움이 되고 있습니다.

장기적 관점에서 가치투자를 주로 하기 때문에 단말기를 많이 보는 편은 아닙니다.

하지만 투자자로서 기본적으로 체크해야할 정보들이 많이 있는데, 파이썬으로 HTS에서 필요한 정보를

수집하고 분석하는 부분을 자동화함으로써 투자의 효율성을 크게 높일 수 있었습니다.

주로 퀀트와 정량적 방법으로 투자하고 있습니다.
본 강의를 통해 나만의 투자 로직을 더욱 정교화 시킬 수 있었습니다.

특히 과거 분단위 주가 데이터를 수집해 직접 전략을 검증하고 만든 로직이 유용하게 사용되고 있습니다.

또한 주기적으로 퀀트 자동주문을 내는 기능도 매우 자동매매 거래의 기본 개념 도움이 되었습니다.

수강후기
( 평점 10.0 점 )

2년 전에 강사님께 수업을 들었고 펀드 운용에 활용 중입니다.수백억 규모의 헤지펀드를 운용하며, 방대한 전종목 주가를 실시간 단위로 수집하거나, 정교한 매매 로직을 구현해 왔는데, 자동매매 거래의 기본 개념 수업을 통해 매우 안정적이고 효율적인 시스템을 구축할 수 있었습니다. 철저히 초보자를 배려한 쉬운 코드임에도 불구하고, 고급적인 기능을 구현해 투자 효율성을 극대화 시켜준다는 점이 이 강의의 가장 큰 매력이라고 생각합니다.

하나금융투자에서 퀀트 방식으로 고유자산 운용을 하고 있습니다. 파이썬을 통하여 간단한 코드로 HTS의 거의 모든 데이터를 실시간으로 원하는 형태로 받아오는 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 이를 통하여 기존에 생각하지 못했던 초단위 로직을 개발하여 투자에 활용하고 자동매매 거래의 기본 개념 있습니다.

코딩 문외한 상태에서 처음 강의를 수강했습니다. 감정에 휘둘리지 않고 원칙에 따라 매매할 수 있다는 점이 자동매매의 가장 큰 장점인 것 같습니다. 또한 다양한 기능을 직접 구현해보니 투자아이디어가 더욱 풍부해지고, 시장에 대한 인사이트도 많이 생겨서 만족입니다.

강사님께 파이썬을 배워 활용하고 있습니다. 매매를 자주하진 않지만 실시간으로 체크해야할 다양한 정보들을 원하는 양식으로 가공해둔것이 투자에 큰 도움이 되고 있습니다.

장기적 관점에서 가치투자를 주로 하기 때문에 단말기를 많이 보는 편은 아닙니다. 하지만 투자자로서 기본적으로 체크해야할 정보들이 많이 있는데, 파이썬으로 HTS에서 필요한 정보를 수집하고 분석하는 부분을 자동화함으로써 투자의 효율성을 크게 높일 수 있었습니다.

주로 퀀트와 정량적 방법으로 투자하고 있습니다. 본 강의를 통해 나만의 투자 로직을 더욱 정교화 시킬 수 있었습니다. 특히 과거 분단위 주가 데이터를 수집해 직접 전략을 검증하고 만든 로직이 유용하게 사용되고 있습니다. 또한 주기적으로 퀀트 자동주문을 내는 기능도 매우 도움이 되었습니다.

강사인터뷰

서울시립대학교 컴퓨터과학부 석사과정을 진행하고 있습니다. 데이터 마이닝 관련 분야를 연구 중이며, 특히 시계열 데이터를 중심으로 연구를 진행하고 있습니다. 다년간 증권사 API 및 증권 데이터를 이용한 프로그램을 제작 해왔습니다. 또한 시스템 트레이딩을 위한 프로그래밍 카페를 운영 하고 있어서 많은 분들과의 소통을 통해 시스템 트레이딩 관련된 다양한 아이디어와 요구 사 항들을 접하고 있습니다. 전공자, 비전공자, 직무자 등 다양한 배경의 학생들을 대상으로 온라인 강의 및 개인 교습을 진행해왔습니다.

증권사API를 처음 접하시는 분들이 혼자서 사용방법을 익히는 데에는 전공자, 비전공자를 막론 하고 오랜 시간이 소요됩니다. 이번 강의에서는 오랜 기간 분석하고 응용해온 노하우를 바탕으로 증권사API 활용에 대한 핵심적인 내용들을 정리해서 소개하기 때문에 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 또한 직접 제작한 파이썬 라이브러리를 통해 증권사에서 제공해주는 API를 기존의 방식 보다 쉽게 사용할 수 있도록 준비 하였습니다. 따라서, 프로그래밍 경험이 없으신 분들도 쉽게 따 라오실 수 있습니다.

파이썬이라는 언어를 이용해 수업을 진행할 예정입니다. 파이썬은 프로그램을 처음 접하신 분들도 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 언어입니다. 조금만 관심을 갖고 시간을 투자하시면 누구나 자유자재로 사용할 수 있습니다. 강의 초반에는 파이썬 기초 문법 및 사용방법에 대해 다룰 예정 입니다. 이 시간을 통해 프로그래밍에 경험이 없으신 분들 혹은 파이썬을 사용해본 경험이 없으 신 분들도 파이썬 사용방법을 배울 수 있습니다. 이번 강의에서는 프로그램에 입문하시는 분들도 수업 내용을 따라갈 수 있도록 최대한 쉽고 자세하게 다루는 것을 목적으로 하고 있습니다.

강좌에서는 키움 증권사에서 제공하는 API를 이용하여 데이터 수집 및 자동매매 프로그램 제작방 법에 대해서 다룰 예정입니다. 키움OpenAPI는 키움 증권계좌를 보유하고 있는 사람이라면 누구 나 사용할 수 있습니다. 아직 해당 증권사의 계좌를 보유하고 있지 않으신 분이 있으시다면 수강 전 계좌개설 을 먼저 해주셔야 합니다. 또한 수업에서는 윈도우 기반의 프로그램을 제작할 계획이 므로 윈도우 OS가 설치된 노트북 을 준비해주시길 바랍니다.

정해진 공부 시간은 없습니다. 수업 시간에 강의하는 내용은 수업 중에 모두 이해하실 수 있도록 도와드릴 것입니다. 하지만 이해하는 것과 활용하는 것은 다른 문제입니다. 얼마나 시간을 투자하는지에 따라서 여러분들이 활용할 수 있는 범위가 달라질 것입니다. 프로그래밍도 다른 공부와 다르지 않습니다. 직접 활용하고 싶으신 만큼 시간을 내어 공부를 해주시면 됩니다.

프로그램을 만들 때 사용할 수 있는 언어는 자동매매 거래의 기본 개념 한 가지가 아닙니다. 프로그램의 목적에 따라 주로 사용하는 언어가 달라질 수 있습니다. 주식 관련 프로그램을 만들기에 적합한 언어로는 Python, C++, C#, VB 등이 있습니다. 이 강좌에서 파이썬을 선택한 이유는 파이썬이 수학문법과 매우 유사하기 때문에 금융 문제를 다루기에 적합합니다. 또한 데이터 수집, 분석, 시각화 등 주식 문제 를 해결하기 위한 도구를 많이 갖고 있습니다. 무엇보다 파이썬은 프로그래밍 언어 중에서도 쉬운 언어이며, 직관적입니다. 따라서 프로그래밍에 익숙하지 자동매매 거래의 기본 개념 않은 사람도 금방 이해하고, 활용할 수 있습니다.

자동매매 거래의 기본 개념

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주식입문 가이드

작성자 증권아카데미 작성일 2012-09-17 23:56:53 조회수 2,960

주가지수선물은 거래대상이 유형의 실물이 아니라 기술적으로 수도(受渡)가 불가능한 무형의 지수이기 때문에 만기일 전에 반대매매를 통하여 Position을 청산하든지, 아니면 만기일에 가서 그 차액을 현금으로 결제합니다.
즉 일반적인 경우 주식은 주가 상승시에 이익을 남길 수 있습니다만 선물의 경우 하락이 예상된다면 먼저 매도한 뒤 싼가격에 다시 매수하여 포지션을 청산 함으로써 이익을 확보할 수 있습니다.

거래종목 및 결제월

선물의 결제월은 3월, 6월, 9월, 12월이고 새로 상장되는 종목의 거래기간은 최장 1년입니다.
최종거래일은 각 결제월의 두번째 목요일(휴장일인 경우 순차적으로 앞당김)입니다.
당일 거래시간 종료 후 해당 결제월 종목은 상장 폐지되고, 다음날부터는 새로운 결제월 종목이 자동적으로 상장되어 거래됩니다.

거래단위와 호가단위

거래의 편의상 일정규모의 크기를 1계약으로 정하고 있는데, KOSPI 200 선물의 경우 주가지수에 거래단위승수 50만원을 곱한 값을 1계약단위 (KOSPI 200 × 50만원)로 정합니다. 호가의 수량단위는 1계약이며 호가의 가격단위는 1 tick 즉 0.05포인트이므로, 금액으로는 1계약당 2만 5천원(0.05×50만원)이 됩니다.


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