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  • 2020년 9월의 기록
    트레이딩/내 기록 2020. 10. 1. 07:54

    1. 

    첫주 화요일에 바로 숏텀 seasonal system(이하 ss)을 추가했다. 

    데이터가 하라는대로 하지 않고 망설이는 내 모습을 보면서 

    나는 아직도 멀었다는 생각이 들었다. 

    내 눈은 챠트쟁이의 눈이다. 

    당연히 차익거래든 스프레드든 뭐든 내 눈에는 다 이상하게 보인다. 

    내 눈에 괴상하든말든 되면 되는 것이다.

    데이터가 하라는대로 해야한다. 

     

    2. 

    ss 를 좀 더 파봤다. 

    참조기간을 다양하게 조합해서 쓰면 

    여러가지를 만들수 있을거라고 기대가 엄청 컸는데 결론은 좀 허무했다. 

    일정기간 이상이 되면 다 비슷하다. 별 차이없다. 

    그리고 일정기간 이하의 참조는, 당연한 소리지만, 불안정하다. 

    결국 기대만큼 결과를 얻지 못했다.

    자질구레한 옵션들을 수정하고 계산을 더 간단하게 만들었다. 

    크게 달라진건 없다. 

     

    3.

    3주쯤 숏텀 ss를 굴리고나서 드는 느낌은..

    일단 여전히 괴이해보인다. 그리고 변동성이 너무 크다. 

    그 말은 내 계산만큼 분산이 안된다는 말이고 계산이 틀렸다는 말이다. 

    실제거래와 시뮬레이션의 차이에서 그 틀림이 생기는거 같다.

    멀티챠트는 intrabar movement에 대한 가정을 한다. 

    당연히 실제거래와 한번씩 계산이 다를때가 있다. 

    이게 얼마나 영향을 미치는건지 잘 모르겠다. 

    아마 큰 영향없을거 같다는게 기본적인 감이고 

    그냥 어쩌다보니 9월에 변동성이 큰 날이 많았을 수도 있다. 

    하지만 확인해야 한다. 안그래도 다른 숏텀 시스템들도 그럴때가 종종 있어 신경이 쓰였다.

    이런 에러들 때문에 성능이 과대평가되고 오버베팅을 하고.. 그럴 가능성이 있다. 

    결국 정확히 계산하기 위해서 intraday 데이터를 써야한다. 

     

    4.

    지금 쓰는 연구데이터는 csidata에서 10년전에 산 것이다. 

    거기에다 esignal, barchart 것을 해마다 덧붙였다.

    그때 백만원쯤 줬다. 비싸게 줬지만 데이터 퀄리티에 만족했다.

    그걸 사기전에 10만원쯤 하는걸 샀었는데 영 별로였다. 

    연구데이터는 좋은걸 써야한다. 데이터는 모든 것의 어머니다.. 

    ..그런 생각으로 비싸게 주고 샀는데, 참 좋은 결정이었다.

    10년동안 불만없이 잘 썼다. 그걸 바꿀때가 된거 같다. 

     

    cqg, tickdata, barchart, tickdatamarket.. 등등 10군데쯤 알아봤는데 

    cqg에서 hourly data를 사기로 했다. 마음에 든다. 비싸긴 비싸다. 

    1-minute data는 hourly의 3배 가격이다. 그리고 1-tick data는 또 거기서 3배쯤 비싸다.

    intraday data가 이렇게 비싼지 몰랐다.

     

    daily, weekly, monthly 거래하는 입장에서

    hourly data면 하루의 1/20 정도고 나에게는 충분한 해상도이다.

    더 강력한 현미경은 필요 없는거 같다. 

    그리고 앞으로 5년 이상은 day trading에 손을 안댈거 같다.

    다른 할만한 주제가 아직 산더미같이 남아있기도하고

    나는 작은 timeframe이 더 큰 edge를 가진다고 생각하지 않는다.

     

    현실적인 금전적인 면으로 봐도 이미 hourly data도 

    내가 이리 비싼 데이터를 사게 될거라고는 상상도 안했을만큼 비싸다. 

    하지만 진지하게 트레이딩으로 돈을 벌려는 입장이라면 

    데이터 퀄리티를 위해서 지불해야하는 돈 같다.

    반값 정도 하는 회사가 있는데 평가가 별로 좋지 않았다.

    그리고 반의반값 정도나 그 이하 가격인 회사는 몇군데 써봤는데, 

    최근 데이터는 왠만한 회사면 다 괜찮지만

    과거로 갈수록 돈에 따라서 퀄리티 차이가 나는거 같다.  

    그런 곳에서 긴 기간의 historical data를 사고 싶지는 않았다. 

    아마 1년뒤에 1년치의 데이터만 갱신할때는 저렴한 곳에서 할거 같다. 

     

    5.

    intercommodity spread(이하 es) 를 조금 연구했다. 

    correlation 이 높을수밖에 없는 종목들을 쌍으로 짝지어서

    챠트의 가격움직임으로 신호를 정했는데 

    그냥저냥 희멀건하니 돈을 벌긴 벌었다. 

    문득 든 생각은 가격의 움직임으로 신호를 정하면 안된다는 것이다. 

    그러면 이미 내가 가지고 있는 것의 부분집합이 되어버린다. 

    그런건 만들 의미가 없다. 

     

    신호를 가격이 아닌것으로 정해야 한다. 

    그래야 의미있을만큼 다른 시스템을 만들수 있을 것이다.

     

    모멘텀 시스템이 내가 할줄 아느냐 모르느냐의 문제이듯이 

    이것도 되는거다. 내가 할줄 아느냐 모르느냐의 문제다. 

    es는 확실히 되는거다. 나는 그걸 할줄 모른다.

    그러니 좀더 열심히 연구해야 한다. 

     

    6.

    금융수학과 통계수업을 유튜브로 듣고 있다. 

    생각보다 어렵지 않다. 

    물론 계산부분은 내 능력을 한참 넘어서는데 

    의도와 계산결과의 의미는 충분히 알수있다. 

     

    통계학 코스를 하나 다 떼고나서 트레이딩 연구를 하려고 계획했었는데 

    한 10시간쯤 공부하다가 생각이 바뀌었다. 

    트레이딩을 우선해야 한다. 

    이건 아마 트레이딩과 거의 관계가 없을 것같다. 

    관계가 있을만한 통계는 트레이더들의 책에서 본 그 정도일 것이다.

    아마 대부분의 통계는 트레이딩과 관계가 전혀 없고 

    관계가 있는 통계도 그 성질의 정말 일부분만 조금 쓸모가 있을 것이다. 

    이런 기대값이 낮은걸 우선하면 안된다. 

    지금 있는 트레이딩 아이디어가 다 박살나거나 끝나고나면 해야된다. 

     

    7.

    es를 연구하며 챠트를 보다가 

    문득 모멘텀을 다른 방식으로 측정할 수 있다는 생각이 들었다. 

    바꿔봤다. 결과가 2배이상 좋아졌다. 

    내가 만들었던 모멘텀을 사용하는 모든 시스템에 적용해봤다. 

    거의 모든 결과가 10%이상 좋아졌다. 충격받았다. 

    내가 이때까지 모멘텀을 덜 좋은 방식으로 측정하고 있었던 것이다. 

     

    확인을 좀 더 해봐야 한다. 

    아마 기존의 다른 것들을 변경할 필요는 없을테고

    결과는 내가 예상하는대로 99% 나올것이다. 

    하지만 일일이 다 확인해봐야 한다. 

    이 일을 하면서 정말 중요하다고 생각하는건 

    어림짐작으로 일을 대강 처리하면 안된다는 것이다. 

    모든 것은 내 눈으로 확인해야 한다. 내가 본것만 믿어야 한다.

    믿고 싶은걸 믿으면 안된다. 남에게 들은걸 믿어도 안된다. 

    나는 내가 경험한 것만 믿어야 한다.  

     

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