1.
요즘 논문을 거의 살피지 않습니다. 집중력도 떨어진 점이 가장 큰 이유입니다. 두번째는 머신런닝과 관련한 논문들이 다수 이루어서 이해도가 떨어집니다. 그럼에도 챙겨보는 저자가 있습니다. 한국거래소 시장감시위원회에서 일하시는 ‘우민철’님입니다. 거의 모든 논문이 한국거래소의 실거래 데이타를 기반으로 합니다. 새로운 전략보다는 시장내 세력들이 어떤 변화를 하고 있는지를 배웁니다. 알고리즘트레이딩이나 고빈도매매와 관련한 일을 하기 때문에 이와 관련한 변화를 알 필요가 있기때문입니다.
그동안 쓴 논문들의 주제를 보면 시장감시위원회의 업무와 맥이 닿아 있습니다. 2023년 발표한 자본시장 불공정거래 대응체계 개선방안을 보면 새로운 유형의 시장교란행위를 찾아내는 것이 무척이나 중요합니다.
앞서 CD주문, 분할호가 그리고 개인HFT에서도 우민철님의 논문을 몇 편 소개했습니다. 참고로 하시길 바랍니다.
제가 가장 눈여겨 본 논문을 외국인 주도세력의 투자전략 변화:가치투자에서 고빈도 알고리즘으로입니다. 우선 논문을 아래처럼 용어를 정의해서 사용합니다. HFT투자자라고 언급한 부분을 보면 익히 들었던 이름이 등장합니다.
둘째, 외국인의 유형은 “가치투자자”와 “HFT투자자”로 구분한다. 전자는 펀더멘탈 대비 저평가된 종목을 매수하고 고평가된 종목을 매도하며, 소수의 우량종목을 대상으로 중기, 또는 장기에 걸친 투자전략을 사용한다. 주문방식은 해외에서 국내 영업점에 주문을 제출하는 “High Touch 주문방식”이며 호가입력사항인 주문매체에는 “영업점”으로 표시된다. 이러한 유형의 투자자는 미국 캘리포니아 공무원퇴직연금(CalPERS), 네덜란드 공적연기금(ABP), 일본 공적연금(GPIF), 노르웨이 국부펀드(NGPFG), 프랑스 연금준비기금(FRR) 등이 있다. 반면, 후자는 펀더멘탈에 대한 접근방식보다는 개별종목의 단기 주가움직임을 예측하여 매수 또는 매도 전략을 사용하며 장 종료시 포지션을 보유하지 않으며 다수 종목을 대상으로 투자전략을 사용한다. 주문방식은 인공지능기반의 알고리즘을 이용한 S/W와 co-location, fiber cable 등의 H/W를 결합하여 해외에서 직접 주문을 제출하는 “Low Touch 주문방식”이며 호가입력 사항인 주문매체에는 “기타(DMA)”으로 표시된다. 이러한 유형의 투자자들로는 시타델(Citadel Investment Group), 엑스(XTX markets), 르네상스테크놀로지(Renaissance Technologies), 옵티버(Optiver), 점프트레이딩(Jump Trading), 타워리서치(Tower Research Capital LLC), 바클레이즈(Barclays), 허드슨리버트레이딩(Hudson River Trading LLC), 아이엠씨(IMC Financial Markets), 타워(Tower Research) 등이 있다.
그리고 분석기간을 아래와 같이 다섯구간으로 나누어서 비교합니다.
구간 1은 서브프라임모기지사태 이전으로 2005년에서 2008년(3.5년)까지이며, 구간 2는 서브프라임사태로 미국 및 관련 국가의 투자전략에 영향을 받아 주식시장이 급락한 2009년부터 여러 가지 금융정책으로 주가지수가 회복된 2011년(3년)까지이다. 구간 3은 서브프라임사태에서 회복된 이후 장기간 보합권에 있던 구간으로 국내 주식시장에 알고리즘 계좌에 대한 신고제도가 시행되기 이전인 2016년 6월 26일(4.5년)까지이며, 구간 4는 제도 시행일(2016년 6월 27일) 이후 COVID-19발생으로 주식시장이 급격히 하락하기 이전인 2019년(3.5년)까지이다. 마지막으로 구간 5는 코로나로 인한 팬데믹 기간인 2020년에서 2022년(3년)까지이다.
구간1과 구간5사이의 비교입니다.
연구의 결론입니다.
분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 거래대금 상위 10위의 외국인들은 소수 우량주를 집중투자하던 방식에서 다수 종목을 분산 투자하는 방식으로 전환되었다. 둘째, 일평균 1천 개가 넘은 종목을 거래하는 외국인이 국내 주식시장에서 새로운 주도세력이 되었으며, 데이트레이딩 비중, 거래종목 평균 시가총액, 가격 등은 이러한 변화를 간접적으로 보여준다. 셋째, 미국과 유럽의 고빈도 알고리즘 매매에 대한 규제가 강화되면서 규제 차익거래(regulation arbitrage)를 위해 아시아 주식시장으로 이동하고 있다는 연구 결과를 반영하듯 유사한 양태를 가진 외국인의 영향력이 커지고 있다.
본 연구는 외국인의 매매양태가 초단기 알고리즘을 이용한 단기성 매매전략으로 전환되고 있는 시점에 거래대금 기준으로 주도세력이 변하고 있음을 증명한 첫 연구라는데 의미가 있다. 이러한 연구결과는 향후 외국인의 매매양태 및 시장영향력에 대한 그 간의 연구를 재확인할 필요성이 있음을 제안하며, 금융당국도 외국인에 대한 다양한 인식과 시장영향력에 대한 추가적인 견해가 필요함을 제시하고 있다.
2.
두번째 논문은 고빈도 알고리즘을 이용한 개인투자자의 투자성과와 고빈도 알고리즘 매매의 데이트레이딩 성과 분석입니다. 2023년 초 한국 주식,ETF 및 옵션시장에서의 고빈도매매에서 소개하였던 박수철 교수의 ‘한국 증권시장의 고빈도거래 현황 및 특성’에 이어지는 논문입니다. 비록 저자는 다르지만…
먼저 고빈도 알고리즘을 이용한 개인투자자의 투자성과의 결론입니다. 2023년도 논문입니다.
본 연구는 알고리즘으로 종목 선택과 매매 시점을 결정하고, 고성능 컴퓨터를 활용하여 보다 빠르게 주문을 제출할 수 있는 HFT 개인투자자가 그렇지 못한 일반 개인투자자보다 우월한 투자성과를 보인다는 것을 2018년부터 2022년까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들을 분석하여 확인하였다. HFT 개인투자자는 일반 개인투자자와 마찬가지로 역추세 추종전략을 사용하지만, 투자 기간이 짧은 데이트레이딩 전략을 주로 사용하며, 단기 추세의 역전을 예상하는 매매전략이 일반 개인투자자와 차별된 투자성과를 보이게 하는 것으로 추정되었다. 따라서 일반 개인투자자에 비해 우월한 성과를 보이는 개인투자자의 특성에 본 연구에서 분석한 ‘High Frequency Trading 활용’도 포함될 수 있다는 것을 보여준 점은 본 연구의 중요한 의의라고 판단된다.
다음은 고빈도 알고리즘 매매의 데이트레이딩 성과 분석의 결론입니다.
주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반 DT, Algo DT 및 HFT DT간 데이트레이딩을 위한 종목 선정에 차별성이 있음을 확인하였다. 둘째, 일반 DT는 선행연구와 마찬가지로 거래비용을 초과하는 투자성과를 얻지 못하였으나, Algo DT 및 HFT DT는 거래비용을 초과하는 투자성과를 얻었다. 셋째, 주문속도에서 경쟁력이 있는 HFT DT가 Algo DT 보다 우월한 투자성과를 보였으며, HFT DT의 투자성과는 장중변동성이 크고 유동성이 적고 시가총액은 작을수록 컸다.
HFT DT는 일반 DT와 다른 차별적인 종목 선정기준이 있음을 직접적으로 확인하였다. 당일 주가가 하락한 종목, 변동성이 낮은 종목, 종목 선정능력을 통제함에도 HFT DT가 차별적인 투자성과를 보였다는 것으로 매매 타이밍 능력이 있음을 간접적으로 확인하였다. 다양한 투자전략이 개발되고, 활용되는 주식시장에서 지속적으로 수익성을 보장하지 못하는 투자전략은 외면 받게 된다. HFT DT는 일반 DT와 다른 종목 선정기준과 Algo DT와 구별되는 주문 속도를 가지고 있으며 이러한 장점은 투자수익과 연결되고 있음을 확인했다는 점에서 본 연구의 기여도가 있다고 하겠다.
이상의 논문은 주식시장을 대상으로 합니다. 파생상품시장의 HFT가 이제는 주식시장에서도 보편적임을 확인할 수 있습니다.
