Algorithm Maker Reveals The Complete Truth Behind Market “Manipulations”
강연자 소개
Rishi Narang은 월스트리트에서 가장 비밀스러운 퀀트 트레이딩 회사 중 하나를 공동 창립하여 7억 5천만 달러를 운용했으며, 시장 알고리즘 작동 방식에 대한 사실상의 바이블을 집필한 인물이다. 그는 1996년부터 약 30년간 이 업계에 몸담아 왔으며, 20년 이상 자신의 회사를 운영해왔다. 그의 경력 대부분은 퀀트 트레이더를 직접 선발하고 배치하는 allocator로서의 역할이었다.
퀀트 트레이딩의 본질: 과학인가, 예술인가
자동조종장치 비유 (Autopilot Analogy)
퀀트 트레이딩을 이해하는 가장 좋은 방법은 비행기의 자동조종장치를 떠올리는 것이다. 자동조종장치 알고리즘이 설계되면 그것은 그냥 실행된다. 우리는 이것이 실행되는 것을 환영한다. 왜냐하면 인간 조종사는 일상적이고 반복적인 작업에서 매우 오류가 많기 때문이다.
인간이 잘하는 것:
- 알고리즘을 설계하는 것
- 목적 함수를 정의하는 것 (A지점에서 B지점으로, 산을 피하고, 난기류를 최소화하고, 연료 효율을 극대화하고, 정시에 도착)
- 프로그래밍
- 알고리즘을 실행하도록 내버려두는 것
인간이 못하는 것:
- 반복적으로 이러한 작업을 수행하는 것
과학은 구현(implementation)에 있고, 예술은 그 구현을 수행하는 기계를 설계하는 것에 있다. 알고리즘이 설계되면 실제로는 대부분 그냥 실행하도록 두는 것이 최선이다. 모니터링에도 예술이 있을 수 있다.
예외적 개입: 세 번의 사례
거의 30년간의 커리어에서 Narang이 실제로 개입하여 위험을 제로로 줄인 경우는 정확히 세 번뿐이었다. 구별되는 특징은 도널드 럼즈펠드의 표현을 빌리자면 “알려진 미지수(known unknowns)“였다.
2007년 8월 사례: 퀀트 공간에서 뭔가 정말 잘못되었다는 신호가 있었다. 이것은 신용 세계의 문제에서 시작된 대규모 청산에서 비롯되었고, 다른 공간으로 전이되었다.
리먼 브라더스 사례 (2008년): 리먼이 파산하기 전 화요일, 리먼과 한국산업은행 간에 자금 조달 협상이 실패했다는 발표가 있었다. 주말을 앞두고 양복 입은 남자들이 모여 리먼을 구제할지 결정할 것이었다. 베어스턴스로 그렇게 한 것에 대해 많은 비난을 받았기 때문에 리먼에게는 하지 않을 가능성이 컸다. 하지만 그것은 알려진 미지수였다. 결과가 무엇인지 모른다. 그것은 고위험 동전 던지기가 될 것이다. 올바른 조치는 주말 전 금요일에 현금으로 가는 것이었고, 그들은 그렇게 했다.
COVID-19 사례 (2020년): 봉쇄 직전에 조짐을 볼 수 있었다. 역사나 데이터셋에서 COVID 봉쇄 초기에 일어난 것과 같은 것이 현대에 있었는가? 없다. 미래가 과거와 완전히 분리될 것이라면, 한 발 물러서는 것이 좋은 생각일 수 있다. 모델이 무슨 일이 일어나고 있는지 모르거나 곧 모를 것임을 인정하는 것이다.
주관성의 정의
모델의 전제가 유지된다면, 모델을 실행하도록 해야 한다. 모델의 전제가 더 이상 유지되지 않는다는 것을 알고 있다면, 모델을 사용하지 마라.
외계인이 지구에 온다면, 모델이 그 새로운 사실을 따라잡는 데 얼마나 걸릴지 모른다. 핵전쟁이 발발한다면, 아마도 그냥 현금으로 가서 다른 것에 대해 걱정해야 할 것이다. 지나갈 것이라고 생각되는 것이라면, 사전에 잡지 못했어도 모델을 계속 실행하도록 두되, 전제가 변경되어 모델이 작동해야 하는 이유를 무효화한다면, 그 모델 사용을 중단하라.
퀀트의 세 가지 핵심 우위
1. 의도성 (Intentionality)
예를 들어, “추세를 따라야 한다, 상승하는 것을 사고 하락하는 것을 판다”는 진술에 동의한다고 해보자. 이것은 이해할 수 있는 말처럼 들린다. 그러나 이제 이것을 해부해보자:
- 추세로 인정되는 것은 무엇인가?
- ‘산다’고 할 때 매번 같은 금액을 의미하는가?
- 확신의 개념이 있는가, 아니면 그냥 이진법적인 사거나 사지 않거나인가?
- 자산 간에, S&P에 추세가 있고 옥수수에 추세가 있다면, 둘 다 같은 금액을 사야 하는가?
인간 트레이더는 재량적이든 서로 논의하든, 많은 답을 가정하는 경향이 있다. 퀀트는 그럴 여유가 없다. 컴퓨터는 추세가 무엇인지 모르고, 옥수수가 무엇인지 모르고, 아무것도 모른다. 진정한 백지상태다.
당신은 기계가 실행하기 위해 이해해야 하는 모든 답을 기계가 이해하도록 만들고 있다. 이것은 당신이 실제로 의미하는 바를 매우 명확하게 생각하도록 권장한다는 것을 의미한다.
많은 재량 트레이더는 손을 흔들며 그것이 무엇을 의미하는지 대충 알 수 있다는 사실을 긍정적으로 받아들이는데, 전반적으로 그것은 긍정적이지 않다고 말하고 싶다.
2. 엄격함 (Rigor)
이러한 질문 중 하나에 답하고 싶을 때 - 추세가 무엇을 의미하는지, 얼마나 사야 하는지, 언제 팔아야 하는지 - 그것에 대해서도 엉성할 수 있거나, 실제로 깊이 파고들어 그 질문에 대한 답에 대해 많은 연구를 할 수 있다.
좋은 퀀트는 많은 연구를 한다. 일단 코드화되면 실제 엔지니어링적인 것들(데이터가 들어가는지, 예상대로 처리되는지, 출력이 제대로 되는지)을 모니터링하지만, 대부분의 경우 그것은 그냥 실행되고 있다. 그래서 새로운 것을 구축하고 개선하는 데 시간을 보낸다.
이러한 정밀한 질문에 잘 답하기 위해 필요한 엄격함의 양은 실제로 상당히 높다. 재량 트레이더는 사실 좀 게을러질 수 있다(모두는 아니지만). 그것이 맹점이 될 수 있다.
3. 규율 (Discipline)
체계적이라는 것에 예외가 없는 것은 아니지만(앞서 언급한 몇 가지 예외가 있음), 그 예외가 없다면 전략 구현에 있어 정말 규율 있게 하는 것이 그냥 즉흥적으로 하는 것보다 훨씬 낫고 성공적이다.
감정이 작용할 수 있고, 그것들은 가치가 있으며, 우리가 감정을 가진 이유가 있다는 것을 모두 알고 있다. 실제로 과대평가되기보다는 과소평가될 가능성이 높지만, 트레이딩과 투자를 수행하는 데 있어서는 도움보다는 도움이 되지 않는 경우가 더 많다.
💡 핵심 투자 전략: 시장 충격과 평균 회귀 (Market Impact & Mean Reversion)
원리 (Logic)
시장 충격(Market Impact)은 참가자의 상호작용에 의해 가격이 움직이는 현상이다. 간단한 예시로 설명하자면:
기본 메커니즘: 당신이 마켓메이커이고 투자자가 100주씩 계속해서 매수한다고 가정해보자. 처음에는 가격을 움직이지 않을 것이다. 그러나 투자자가 몇 분마다 계속해서 100주를 사간다면, 마켓메이커는 “이 사람이 무슨 짓을 하는 거지? 얼마나 더 많은 100주를 내게서 가져갈 것인가?”라고 생각하기 시작할 것이다. 어느 시점에서는 그 뒤에 더 많은 것이 있을 것을 예상하여 가격을 올리기 시작해야 한다.
역전 현상: 투자자가 100주 단위로 2,000주를 매수했고, 다른 이유 없이 단지 상호작용으로 가격을 많이 움직였다고 해보자. 그가 상호작용을 멈추면, 가격은 그가 시작하기 전의 위치로 돌아가야 하지 않을까? 아무것도 바뀌지 않았다. 그가 일부를 샀을 뿐이다.
이것이 Statistical Arbitrage의 기원이다. 1980년대와 1990년대에 블록 거래가 있었을 때, 기관들은 큰 규모를 거래해야 했다. 10만 주를 사야 한다면, 수동 트레이더로서는 1,000번의 100주 거래로 나누어 하지 않을 것이다. 4번의 25,000주 거래를 할 것이다. 이것들은 필연적으로 시장을 움직일 것이다.
테이프가 움직이고, 다른 요인들로 설명되지 않는 큰 가격 움직임이 보이면, 그 가격 움직임이 역전될 것에 베팅하면 된다. 1990년대부터 2000년대 초반까지 사람들은 이것으로 막대한 재산을 벌었다.
실행 방법 (How-to)
현대적 적용: 변화가 일어난 것은 기관들이 2000년대 이후로 비효율적인 거래가 다른 사람들에게 수익 기회를 창출하고 있다는 것을 깨닫기 시작했다는 것이다. 알고리즘 거래의 부상과 함께, 그들은 4번의 25,000주 주문을 보내는 것을 멈추고 실제로 알고리즘적으로 1,000번의 100주 주문을 보내기 시작했다. 이제 피곤해질 일이 없기 때문이다.
VWAP 알고리즘: 사람들이 사용하는 주요 알고리즘은 VWAP(Volume Weighted Average Price)이라고 불린다. 이러한 VWAP 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알 수 있고, 작동 방식을 알면 잠재적으로 같은 통계적 차익거래 방식으로 활용할 수 있다.
실전 적용 - 지지선에서의 청산: 명확한 지지선이 있고 많은 사람들이 그 주변에서 진입하며, 그들의 손절매가 약간 아래에 있을 것이다. 가격이 존중하고 존중하다가 갑자기 아래로 튀어나간다면:
- 지지선 매수자들이 청산되고 있다
- 브레이크아웃 트레이더들이 매도하려고 진입하고 있다
- 이 지역에서는 다른 곳보다 더 많은 일이 일어난다는 것을 안다
- 세션 오픈과 같은 변동성이 높을 가능성이 있는 시간과 정렬하면
- 거부감의 신호가 보인다면
- 많은 사람들이 여기서 진입했고, 여기서 손해를 봤으며, 이제 큰 플레이어들과 함께 거래할 수 있다
주의 사항 (Risk)
청산의 역학: 나쁜 GDP 보고서가 나와서 채권에는 좋고 달러에는 나쁘고 주식에는 나쁘다고 해보자. 많은 사람들이 채권을 공매도하고 있고 손실을 보고 있다면, 그들이 손절매되는 수준에 도달하면 커버하기 위해 사야 한다. 공매도했기 때문에 커버하기 위해 사야 하고, 이것은 GDP 뉴스가 근본적으로 한 것보다 훨씬 더 가격을 밀어올릴 것이다.
HFT의 조작 가능성: HFT(High-Frequency Traders)가 행동을 유도하기 위해 가격을 조작할 수 있는 경우가 있는가? 그런 일이 일어날 가능성이 있다. 인도에서 Jane Street에 대한 보고서가 있는데, 인도 규제 당국이 상당히 중요한 조작 행위로 인해 Jane Street를 추적하고 있다. 그래서 일어났다. 그것이 주로 일어나는 일인가? 아니다. 하지만 물론 일어나는 일이다.
데이터와 예측의 한계
작은 샘플 크기 문제
퀀트 트레이딩에서 가장 큰 문제 중 하나는 **작은 데이터 문제(small data problem)**다. 다른 분야와 비교해보자:
언어 모델: Facebook 게시물을 연구한다면, 하루에 약 10억 명의 활성 Facebook 사용자가 있다.
금융 시장: 세계에서 거래할 수 있는 상품은 아마도 10,000개 정도이고, 그들은 그렇게 멀리 거슬러 올라가지 않는다. 금융 세계에는 빅데이터 문제가 없다. 작은 데이터 문제가 있고, 계속 변하고 있다.
더 나쁜 것은, 당신의 행동에 반응하여 변한다는 것이다.
Out-of-Sample R-Squared
Narang의 전 아내는 연구 심리학자였다. 그녀가 사용하는 기술적 용어가 있는데 복잡하지 않다: Out-of-Sample R-Squared - 이것은 다소간 미래 결과와 당신의 예측의 상관관계를 의미한다.
- 1.0 상관관계: 완벽하게 예측했다. 당신은 사실상 신이다.
- 0.0: 동전 던지기. 말 그대로 다트판에 다트를 던지는 원숭이와 같다.
- 그녀의 세계(심리학): 인간 심리를 예측하는 것이 그녀의 연구다.
그녀는 Narang이 작성한 것을 보았는데, 퀀트 세계에서 좋은 out-of-sample r-squared는 0.03, 0.04 정도라고 말했다. 0은 중간이고 1이 최대라는 것을 기억하라. 0.03, 0.04가 성공적이라는 것이다. 그녀는 그것을 보고 “당신 직업 정말 바보 같아”라고 했다.
리테일 트레이더의 착각
하루에 5번 거래를 한다고 해보자. 그것은 대략 연간 1,250번의 거래다. 이 세계가 얼마나 혼란스럽고 노이즈가 많은지 상상한다면, 그것은 제로에 가깝다. 제로에 훨씬 더 가깝지 의미 있는 실제 숫자에는 아니다.
수십만 또는 수백만 번의 거래를 하루에 하는 고빈도 트레이더는 의미 있는 샘플 크기에 대해 이야기하고 있다.
리테일 트레이더가 어떤 새로운 접근법이나 시스템이나 신호를 사용했고 연속 세 번 맞는 답을 주었다면, 그것은 말 그대로 아무것도 의미하지 않는다. 세 번 앞면이 나온 것일 뿐이다. 그게 전부다.
하지만 연속 세 번의 손실 거래를 준다면 그것도 그것이 쓰레기라는 것을 의미하지 않는다. 그것은 아무것도 의미하지 않는다.
동전이 아니고 실제로 좋은 방향으로 편향되어 있다고 믿을 수 있는 실제 수학은 우리가 오늘 다룰 것보다 더 복잡하지만, 그것은 다음과 관련이 있다:
- 얼마나 높은 확률이어야 하는가
- 몇 번이나 뒤집었는가
- 주변의 분산은 어떤가
평균적으로 사람들은 시장의 피드백을 어떻게 처리하는지에 대해 이 모든 편향을 보이고, 그것은 우리가 앞서 이야기한 세 번째 맹점인 규율의 부족을 많이 만들어낸다.
손절매에 대한 퀀트의 시각
전통적 손절매의 문제점
대부분의 가장 정교한 퀀트 매니저들은 손절매를 믿지 않는다.
이것은 손절매가 거래를 빠져나가는 덜 효율적인 방법으로 간주되기 때문이다. 예를 들어, 15달러에 샀는데 손절매가 10달러라고 해보자:
- 10.01달러에서는 여전히 거래에 있다
- 10달러에서는 완전히 나간다
이러한 종류의 절벽(cliffs) - 위든 아래든 - 비평활 함수(non-smooth functions)는 일반적으로 매우 자의적으로 보이기 때문에 눈살을 찌푸리게 한다. 10달러에 대해 마법 같은 것은 없다.
대안적 접근: 평활 함수 (Smooth Function)
점진적 축소: 거래가 즉시 돈을 벌기 시작해야 한다고 생각하는데 그렇지 않다면, 즉시 점진적으로 축소하기 시작하라. 이것이 더 전통적일 것이다.
평균 하향 (Averaging Down): 15달러에 샀다고 생각한 이유를 측정하고 있고, 이제 10달러인데 근본적인 이유가 변하지 않았다면, 올바른 것은 실제로 더 사는 것이 아닌가?
이것은 모든 것을 안다고 가정한다. 그것도 위험하다. 하지만 그것은 행해지는 일이다:
- 15달러에 일부를 산다
- 14달러에 조금 더 산다
- 13달러에 조금 더 산다
- 포지션 크기에 대한 한도가 있을 수 있으므로, 9달러에서는 10달러에서 가졌던 것보다 더 사지 않는다. 신중한 관점에서 한도에 도달했기 때문이다.
일반적으로 평활 함수이고, 어떤 시점에서 평평해질 수 있지만, 절벽이나 스파이크는 없다. 그 절벽과 스파이크는 일종의 자의적인 지점을 만들고, 분석을 정말 어렵게 만든다.
테크니컬 트레이더의 경우
테크니컬로 진입했다면 - 무언가가 일어나서 진입했는데 그것이 무언가를 넘어간다면 - 테크니컬이 무효화되므로 그러면 말이 된다. 하지만 우리는 대부분 그런 것을 사용하지 않는다.
수익률이 5%이고 저렴해 보여서 산다면, 6%가 된다고 해서 틀린 것은 아니다. 가격 행동에 기반한 명확한 무효화가 없다.
알파의 다섯 가지 카테고리
가격 기반 알파 (Price-Based Alphas)
가격으로 할 수 있는 몇 가지 일만 있다:
1. 추세 (Trend): 가격이 가던 방향으로 계속 갈 것에 베팅하는 것.
2. 역전 (Reversion):
가격이 가던 방향의 반대로 갈 것에 베팅하는 것.
3. 테크니컬 센티먼트 (Technical Sentiment): 조건부로 둘 중 하나 같은 것을 하는 것. 거래량이나 변동성 또는 다른 조건자를 추가하는 것. 센티먼트의 감각을 제공하기 위해 거래소 관련 데이터를 보는 것.
이것들을 직접 거래하거나 이 두 가지 다른 개념에 대한 조건자로 사용할 수 있다.
펀더멘털 기반 알파 (Fundamental-Based Alphas)
펀더멘털 데이터를 사용하여:
1. 가치/수익률/캐리 (Value/Yield/Carry): 저렴함에 베팅하는 것.
2. 성장 (Growth): 그것이 과거보다 또는 사람들이 예상하는 것보다 미래에 더 성장할 것이라는 아이디어.
3. 이벤트 (Events): 예를 들어, 이 회사의 대차대조표와 손익계산서를 보면 인수 대상이 될 것 같다고 생각하는 것.
4. 공급과 수요 (Supply & Demand): 예를 들어, 날씨 충격은 공급 충격을 의미하고 그것이 소스가 될 수 있다.
5. 품질 (Quality): 지급 능력 거래. 다른 모든 것이 같다면, 고품질 것을 보유하거나 저품질 것을 공매도하고 싶을 것이다. 회사가 사기성 대차대조표를 가지고 있다고 생각한다면, 그것이 소스일 수 있다. 또는 국가가 더 좋거나 나쁜 지도자들에 의해 통치된다고 생각한다면, 그것이 그 국가의 자산을 사야 할지 여부에 대한 입력이 될 수 있다.
다각화 전략
가장 스마트한 기관들이 수익의 일관성을 달성하려고 하는 방법은 이러한 알파 소스들 중 가능한 한 많은 것에서 끌어와서 알파 소스, 타이밍 소스를 다각화하는 것이다. 그것이 그들이 성공하려고 하는 방법이다.
시장 조작과 중앙 알고리즘 신화
사실들
다음은 단지 사실적인 것들이다:
1. 알고리즘 거래의 지배: 모든 거래 중 알고리즘인 비율은 정확한 숫자는 기억나지 않지만 구글링하면 알 수 있는데, 큰 숫자이고 훨씬 더 커졌으며 곧 줄어들지 않을 것 같다.
2. 대형 참가자들의 유사한 행동: 대형인 많은 참가자들이 행동하는 방식에 유사성이 있고, 그것은 일종의 반복되는 패턴처럼 보일 수 있다.
3. 리테일 참여 장려: 리테일 투자를 공격하는 데 관심이 전혀 없다. 그것은 실제로 그들에게 역효과다. 그들은 시장에 리테일 참여를 원한다. 이들 모두가. 리테일 참여를 덜 원하는 헤지펀드나 기관 자산 운용사나 은행이나 증권사는 단 하나도 없다.
Occam의 면도날 (Occam’s Razor)
이것은 학교에서 가르쳐야 한다고 생각하는 매우 중요한 원칙이다. 스코틀랜드 수도사이고, 그의 면도날은 **“불필요하게 실체를 늘려서는 안 된다”**는 것이다. 그것이 실제 문자 그대로의 번역이다.
그것이 의미하는 것은 작업을 수행하는 가장 단순한 설명이 바로 그 설명이라는 것이다. 설명에 불필요한 것을 추가하지 마라.
시계처럼 일어나는 이러한 일들 - 시장을 통제하는 중앙 알고리즘은 없다. 알고리즘 트레이더로서 수년 동안 그 한복판에 있었는데, 중앙 알고리즘은 없다. 그것은 말도 안 된다.
리테일 참여가 중요한 이유
왜 그들이 리테일 참여를 원하는가?
1. 수익원: 수수료, 주문 흐름에 대한 지불(Payment for Order Flow).
2. 자본 시장에 대한 관심 유지: 자본 시장에 대한 관심을 유지한다.
3. 시스템적 문제: 주식 시장 자체, 특히 미국 주식 시장은 구조화된 방식으로 거의 다른 어떤 요인보다 사회의 쇠퇴를 가속화했다고 생각한다.
Payment for Order Flow (PFOF)의 메커니즘
Robinhood는 어떻게 제로 수수료를 제공하는가?
그들은 아무것도 하지 않는다. 그들은 그것을 외주하고, 외주하는 마켓메이커들이 주문 흐름에 대해 그들에게 돈을 지불한다.
왜 수익성이 있는가?
리테일 주문 흐름 사이에 충분한 상쇄(netting)가 있어서, 그냥 “당신은 사고 싶고 당신은 팔고 싶다, 당신은 오퍼에서 사고 있고 당신은 비드에서 팔고 있다, 사실 나는 그냥 스프레드를 가져가고 있다, 아무것도 하지 않았다”고 말하는 것이 매우 수익성이 있다.
실행의 품질이 형편없다고 말하는 것은 아니다. 평균적으로 리테일 주문 흐름의 반대편을 취하는 것이 수익성이 있다고 말하는 것이다.
리테일 vs. 기관 투자자
PFOF 이전: Wall Street Bets과 밈 주식 사건 이전에, 리테일 트레이더들은 정보가 없는 것으로 간주되었다. 이것은 실제로 시장 구조에 코드화되어 있다.
기관 투자자: 전반적으로 정보가 있는 것으로 간주된다. 이것은 부분적으로 더 지속성이 있기 때문이다. 거대한 연기금이나 거대한 국부펀드와 같은 것이 포지션으로 밀고 들어가는 길에 서면, 압도당할 수 있다. 평균 리테일 투자자보다 훨씬 더 많은 정보를 가지고 있기 때문이기도 하다.
밈 주식 이후: 게임이 조금 바뀌었다. 정말 큰 거래량, 높은 시가총액 종목을 거래한다면, 리테일 트레이더들이 그것들을 그렇게 많이 밀어붙일 수 없을 것이다. 하지만 갑자기 리테일 투자로부터 두드러지게 된 어떤 모호한 티커를 거래한다면, 헤지펀드 매니저는 “하지만 GameStop은 쓰레기야, 확실히 그것을 공매도해야 해”라고 생각할 수 있다. 훨씬 더 많은 리테일 돈이 그 방향으로 계속 밀어붙일 것이라는 것을 모르고 있다.
헤지펀드 매니저는 이 새로운 리테일의 존재에 적응해야 했다. 이전에는 서로 조율하지 않았고 따라서 그들의 주문 흐름이 훨씬 더 무작위적이고 교차할 가능성이 있었지만, 이제는 그렇지 않다. 하지만 여전히 결국은 시장 충격이다. GameStop은 사람들이 계속 사기 때문에 오른다. 그래서 가격을 밀어올리는 것이다.
직관 (Intuition)의 역할
직관의 정의
직관은 우리가 인식하지 못하는 많은 배경 처리라고 생각한다. 우리는 왜 답을 아는지 의식적으로 인식하지 못한다. 우리는 그냥 답을 안다.
Narang의 경험: 아이였을 때 수학을 정말 잘했지만 작업 과정을 보여주는 것은 정말 못했다. 정답을 적었지만 정말 좋은 확률로 작업을 보여주지 않아서 점수가 깎였다. 오늘날까지도 가장 어려운 문제들은 물리적으로 생리적으로 앉아서 문제를 해결할 수 없다. 다음 날 아침에 일어나면 “오 답을 알겠어”라고 했다. 마음이 무언가를 했지만 그냥 의식하지 못했을 뿐이다.
숙련된 트레이더의 직관
숙련된 트레이더들과 함께 이러한 직관의 순간에 일어나는 일은 조건부로 올바른 정보를 처리하여 그것을 알 수 있도록 하는 것이라고 생각한다.
직관을 신뢰하지 말아야 할 때
하지만 위험한 것이다. 잘못된 직관이 있고 정말 엉뚱한 길로 인도할 수 있다. 직관을 신뢰하지 말아야 할 때는:
- 감정적으로 엉망인 장소에 있을 때
- 연패 중일 때
그 순간에 직관을 매우 조심해야 한다. 꽤 선(zen)해야 하고, 그러면 직관이 더 신뢰할 수 있다고 생각한다. 최고일 때 그것이 하는 일이라고 생각한다.
성공적인 퀀트 트레이더의 특성
지능의 역할
수학 올림피아드 챔피언 vs. 학사 학위: 이 비즈니스에서 성공하려면 어리석을 수는 없지만, 수학 올림피아드 챔피언과 학사 학위를 가진 것은 아무것도 말해주지 않는다. 문자 그대로 아무것도. 그것에는 신호가 없다.
신호는 어느 정도 감성 지능과 관련이 있고, 많은 부분이 그냥 완고함이다.
핵심 특성
1. 자신감 (Confidence): 세계에서 예측하기 가장 어려운 곳에서 예측할 것이라고 말할 수 있는 충분한 자신감이 있어야 한다. 모델을 구축하여 예측할 것이다. 그것은 그 선언을 하는 것은 꽤 큰 배짱이다.
2. 겸손함 (Egolessness): 동시에, 시도할 것의 95%가 실패할 것이라는 것을 상처받지 않고 알아야 한다. 성공할 때, 앞서 r-squared로 이야기한 것처럼 동전 던지기보다 겨우 낫다.
3. 끈기 (Doggedness): 자아주의적이고, 끈질기고, 자신감 있는 - 그것들이 실제로 내재된 것들이다.
기술적 요구사항
기준선 수준의 지능, 기술적 기술을 가져야 하지만, 더 똑똑하다는 것은 아무것도 의미하지 않는다.
다양한 배경
많은 사람들이 퀀트를 자폐증 같은 정말 끔찍한 사회적 기술을 가진 사람들로 생각하고, 확실히 그런 사람들이 있다. 100% 그들 중 일부는 정말 똑똑하고 성공적이고 하는 일을 잘한다.
똑같이 많은 사람들이 세계적 수준의 음악가이고 예술가이고 좋은 작가이고 좋은 연사이고 그 사이의 전체 영역이다. 그런 패턴을 보지 못했다.
크라우딩과 알파 붕괴
2007년 8월 사례: 퀀트 멜트다운
배경: 순수 퀀트 헤지펀드들이 있고, 그들은 모두 무언가를 하고 있다. 그들 중 일부는 정말 비슷해 보이고 일부는 서로 정말 다르게 보이지만, 체인 링크 울타리처럼 생각하라.
전염 메커니즘:
- 이 체인 링크 울타리의 한 부분, 한 영역이 독립형 퀀트 펀드와 같다
- 그 다음 퀀트와 신용을 포함한 여러 가지를 하는 멀티 전략 펀드들이 있다
- 신용 시장이 폭발하고 있기 때문에 장부의 신용 부분이 폭발하고 있다
- 그들은 마진 콜을 충족하고 위험을 낮추기 위해 현금을 조달해야 한다
- 그들은 유동성 있는 것을 팔기 시작하고, 유동성 있는 것은 퀀트다
- 그들은 수십억 달러의 포지션, 전체 포트폴리오를 날려버리기 시작한다
- 그것은 레버리지되어 있다. 그들의 손실은 엄청나지만, 더 중요한 것은 시장 충격으로 시장을 움직이고 있다는 것이다
시장 충격 가속화: 그들이 계속 팔고 있기 때문에, 가격은 그 방향으로 가속화하기 시작한다. 왜냐하면 모든 자연스러운 구매자들을 거쳐가고, 그 다음 마켓메이커들에게 도달하는데, 마켓메이커들은 “실제로 이것은 빙산 같고, 정말 앞에 서고 싶지 않아” 또는 “화물 열차고 정말 앞에 서고 싶지 않아”라고 생각한다. 그래서 “젠장, 가격을 훨씬 더 멀리 옮기고 있어”가 된다. 그래서 가속화하는 시장 충격 함수다.
전염 확산: 그들은 물건을 팔고 있고, 신용에 대해 아무것도 모르거나 신용과 관련된 것을 하지 않는 일반 퀀트들을 치고 있다. 이 전염이 퍼지고 퍼지고 퍼졌다.
징후: 2007년 7월에 보기 시작했고, 8월 첫 주로 들어갔다. 정확히 기억나지 않지만 8월 1일과 2일이 목요일과 금요일이었고, 그 주 말까지 일중 행동 패턴에서 충분히 엉망인 것을 보았다.
차트 패턴이 아니라 하루 종일 어떤 거래가 수익으로 시작했다가 수익이 줄어들고 줄어들고 마지막 시간에 정말 가속화되어 내려갔거나, 손실로 시작했다가 줄어들고 줄어들다가 마지막 시간에 절대적으로 파괴되었다.
왜 이것이 의미가 있었는가: 대부분의 VWAP 알고들이 시장의 유동성 곡선을 따른다는 것을 알고 있었다. 이것은 그냥 VWAP 알고들이 포트폴리오를 청산하는 것이었고, 롱 북과 숏 북 둘 다에서 일어나고 있었다. 그것을 설명할 펀더멘털은 없었다. 더 많은 사람들이 하고 있는 것, 더 상품화되고 더 크라우드된 것으로 알고 있는 것들의 모음에서 실제로 시작되고 있었다.
교훈
포지셔닝과 크라우딩: 다른 사람들이 무엇을 할 가능성이 있는지 또는 그들이 어디에 있는지 아는 것 - 그것도 그냥 예측이다.
미래에 대한 조언
세 가지 핵심 원칙
1. 의도적 행동 > 우발적 행동 (Intentional > Accidental): 의도적 행동이 우발적 행동보다 범주적으로 낫다.
2. 엄격함 > 게으름 (Rigor > Laziness): 엄격함이 게으름보다 낫다는 것을 안다.
3. 규율 > 자의성 (Discipline > Arbitrariness): 규율이 자의성이나 산발성의 반대보다 낫다는 것을 안다.
실천 방법
이러한 속성들에 최대한 기대라. 그러면 더 나은 프로세스를 가지게 될 것이라고 생각한다.
핵심 통찰:
이 강연은 퀀트 트레이딩의 세계를 깊이 있게 탐구하며, 일반적인 오해들을 바로잡는다. 시장에는 “중앙 알고리즘”이 존재하지 않으며, 성공적인 트레이딩은 극도로 낮은 예측력(R² = 0.03-0.04)에서도 지속적인 개선과 적응을 통해 가능하다. 손절매보다는 평활 함수를, 직관보다는 데이터 기반 규율을, 복잡성보다는 단순성을 추구하라. 그리고 무엇보다, 리테일 트레이더의 3번 연속 성공은 통계적으로 아무 의미가 없다는 냉정한 현실을 받아들여야 한다.