시스템 트레이딩의 神

메타인지에 대해 구글링 해보면,

1970년대 발달심리학자인 존 플라벨(J.H. Flavell)에 의해 만들어진 용어로 '자신의 생각에 대해 판단하는 능력'을 말한다. ‘자기가 생각한 답이 맞는지’, ‘시험을 잘 쳤는지’, ‘어릴 때의 이 기억이 정확한지’, ‘이 언어를 배우기가 내게 어려울지’ 등의 질문에 답할 때에도 사용되며, 자신의 정신 상태, 곧 기억력이나 판단력이 정상인지를 결정하는데에도 사용한다.

메타인지는 아이들의 발달 연구를 통해 나온 개념이므로 교육학 등에 주로 등장하는 용어다. 뛰어난 메타인지능력을 가졌다면 적절한 시기에 적절한 도전을 함으로써 학습속도를 빠르게 가져갈 수 있다. 예를 들어, 수영을 한달 배운 아이가 '나는 100m를 완주할 수 있는가'를 스스로 판단하고, 만약 완주할 수 없다면 나에게 부족한게 체력인지 기술인지를 스스로 판단하는데에 메타인지가 사용되므로 메타인지능력이 높다면 자신의 능력과 한계를 더욱 정확히 파악해 시간과 노력을 필요한곳에 적절히 투자하므로 효율성이 높아진다. 

또한 성인이 되어감에 따라 자연스럽게 메타인지능력은 향상된다.

라고 나옵니다.

처음부터 구글링 자료를 덧붙인걸 보고 메타인지가 투자와 어떤 관계가 있는가? 라고 반문 하실 것 같은데요.

투자 공부의 시작은 자신이 얼만큼 알고 있고 얼만큼 모르고 있는지에 대해 정확히 알고 규정하고 시작해야 하기 때문이며 실제로 주식 투자 행위로써 손실을 보는 많은 사람들이 메타인지력이 상당히 떨어집니다.

나 얼만큼 해봤어

내가 해봤는데 안되더라

나 주식투자 10년 넘게 한 사람이야 그래도 그건 안돼

이렇게 생각하는 사람이 상당히 많습니다.

뭘 공부해야 될지 모르는 사람은 발전할 수 없습니다.

무엇이 부족한지 명확히 파악하고 부족한 부분에 대해서 혹은 필요한 부분에 대해서 집중 학습 해야 원하는 성과가 나타날 수 있습니다.

Metacognition에서 Cognition은 인지, 인식 이라는 뜻을 가지고 있는데요.

이 Cognition이 바로 새로운 정보를 습득하는 과정을 뜻합니다.

(번외로, 이미 알고 있는 정보들에 대해서 기억속에서 찾아오는 것은 Recognition 이라고 합니다.)

Cognition을 통해 새로운 정보를 습득하고 필요시에 Recognition 의 과정을 거쳐 다시 꺼내오는 과정이 공부를 할 때 가장 필요한 부분인데요.

이것이 잘되는 사람을 두고 MetaCognition 이 높다라고 표현합니다.

MetaCognition이 높은 사람은 cognition The mental process of knowing, including aspects such as awareness, perception, reasoning, and judgment (지각)이 높기 때문에 무언가를 할 때 집중하여 깊이 파고 들고 좋은 결과를 낼 수 있습니다.

만약 현재 진행형인 투자의 성과가 좋지 못하다면 무엇이 맞고 무엇이 틀린지 무엇이 부족한지 무엇을 채워야 하는지 깊이 성찰해보고 그 분야에 대해 몰두하면 성과가 나올 것입니다.

지금의 방법으로는 안됩니다.

더 해볼것도 없습니다.

그것은 제가 입아프게 말하지 않더라도 독자분들 스스로의 계좌를 들여다보면 알게 되겠지요.

문제점을 파악 한 뒤

> 학습 목표를 설정하고

> 학습 목표 달성을 위해 필요한 것을 점검하고

> 어느정도의 강도와 속도로 학습 할 것인가 정한뒤

> 학습을 시작합니다.

> 중간중간 스스로가 잘 하고 있는지 점검하고 모자람이 있다면 보충할 수 있도록 합니다.

> 아이디어 혹은 매매 로직이 충분히 검증되면 실전 투자에 임하시면 됩니다.

호가창에서 뵙겠습니다.

어떤 방법으로 거래하는 매매이든 "A하면 B한다. 그러나 C하면 D한다."의 로직을 정립했지만 실전 투자에서 썩 괜찮은 성과를 내지 못하고 시장에서 사라지는 부류들이 생각보다 많습니다.

많은 사람들이 로직의 정립 근처에도 못가고 시장에 달려들었다가 불나방처럼 사라지고 또 그중 일부는 매매 로직을 정립하지만 충분한 성과를 거두지 못하며 그중 소수만이 매매 로직을 바탕으로 상위 포식자의 위치에 오르게 됩니다.

어떤 생태계 구조이든 비슷하리라 봅니다.

매매 로직이 있는데 왜 시장에서 생존하지 못할까요?

필자는 두가지 이유를 말하고 싶습니다.

첫번째는,

매매 로직을 정립하였지만 이 과정에서 손이 매매 로직의 처리 프로세스를 자연스럽게 따라 갈 만큼 충분한 검증한 검증을 하지 못하였고 이로 인해 손과 머리가 따로 노는 현상이 벌어진다고 봅니다.

어떠한 상황이 오더라도 "충분히 검증된 로직"을 따라 매매 할 수 있을 정도로 온전히 내것으로 체화 시킬 수 있는 만큼 검증이 필요하다는 뜻이지요.

장 마치고 나서 차트를 펴놓고 복기 해보면 분명 거기는 매수했어야 하는 자리이거나 손절 했어야 하는 자리인데 바보처럼 그렇게 하지 못했다며 땅을 치고 후회하는 경험은 필자를 포함하여 많은 투자자들이 겪은 내용일 것입니다.

두번째는,

이 로직은 충분한 수익 성과를 내 줄 수 있지만 그것만 믿고 따르기에 투자자 본인의 경험이 작은 경우일 수 있습니다.

실제로 시장에서 살아남은 사람들 그리고 상위 포식자의 단계에 오른 사람들의 경우에는 무언가 하나에 꽂혀서 그 한길만 파고 대가가 된 사람들이 아니라 생존을 위해 처절한 싸움을 해왔고 그 과정에서 안해본게 없을 정도로 많은 것들을 경험해본 사람들이 많습니다.

애석하게도 필자또한 마찬가지입니다.

잘 될 것으로 보이는 것만 해봐도 충분할텐데 실제로는 먼길을 돌고 돌아 그 자리에 오를 수 있다는 것이지요.

달리 말하면 될듯 말듯 한 것을 붙잡고 허송세월 하기를 반복하며 결과적으로 잘되는 것만 찾는게 아니라 이런 저런 복잡 다양한 상황속에서 기가막히게 안될 녀석들만 하나씩 소거하다보니 시간이 많이 걸리는 셈이지요.

그만큼 다양한 경험을 해보는 것이 중요하다는 겁니다.

동양의 사상에서는 흔히들 "그릇"을 이야기 합니다.

그릇이 작다.

그릇을 키워야 한다.

이런것들 말이지요.

경험하며 점진적으로 커진 능력치에 대한 부분이라 생각합니다.

여기까지는 일반적인 손매매 하는 분들의 이야기를 위주로 얘기했고 이제 필자의 얘기를 해보겠습니다.

앞서 말씀드린대로 필자 또한 시장에서 산전수전을 겪어왔습니다.

어떻든 결과적으로 이 시장에서 무려 17년이나 생존해있으니 어지간한것은 다 해봤던것 같습니다.

안될때는 어떻게 발버둥치더라도 안되더군요.

매일 차트를 복기하고 시뮬레이션하고 원칙을 세우고 심법을 가다듬는 과정들이 너무나 긴 세월들을 필요로 했지요.

그러나 알고리즘 자동매매 시스템 혹은 인공지능 자동매매 시스템을 다루면서는 많은 과정들이 단촐해졌음에도 결과는 오히려 명확하고 또 그 결과에 대한 믿음은 또렷해지는 경험을 통해 유레카를 외칠 수 있었는데요.

과거의 많은 경험들을 토대로 아이디어를 세우고 그것이 시장에서 통용될 수 있는것인가 아닌가를 판별하기 위해 시뮬레이터를 만들어 구동시킵니다.

아이디어가 시뮬레이터를 거쳐 결과를 보기까지 필요로 하는 처리의 복잡도, 시간 복잡도에 따라 다르겠지만 짧게는 며칠 길게는 몇개월의 시간이 지나면 컴퓨터가 결과를 내 줍니다.

"너의 아이디어를 시장 재구현을 통해 시뮬레이션 해보니 결과는 이렇더라" 라고 알려주는 셈이지요.

결과가 좋지 않은 아이디어는 개선의 여지는 없는지 혹 시뮬레이션에서 고려하지 못하고 빼먹은 요소는 없는지 체크해보며 아이디어와 시뮬레이터를 보강하는 작업을 거치고, 결과가 좋은 아이디어는 소액 실거래 계좌를 통해 적어도 몇개월은 구동해보며 프로그램상의 오류는 없는지 이전에 고려치 못한 요소들은 없었는지 확인해보고 동시에 시뮬레이션의 결과치의 평균과 소액 실거래 검증의 평균이 충분하리만큼 결과가 나타나는가 확인하는 과정을 거치게 됩니다.

이것만 하면 모든것이 끝입니다.

일상 생활로 돌아와 취미 생활을 하기도 하고 또 때론 아이디어가 떠 오르면 위의 과정을 반복하고 말이죠.

일련의 과정들을 수차례, 수십차례 반복하다보니 지금은 일종의 캐시카우 역할을 해주는 시스템들을 제법 운용하게 되었습니다.

앞서 말씀 드린것처럼 장 마감하고 복기하면서 땅을 치고 후회하는 모습은 전혀 없습니다.

필자는 시스템이 장중에 어떤 종목을 얼마나 사고 팔고 거래하는지 궁금하지도 않고 알려고 하지도 않습니다.

시스템은 시스템대로 알아서 거래를 할테니까요.

사람은 감정이라는 것의 지배를 받을 수 밖에 없으므로 독자분들께서 손매매를 벗어나지 않는다면 매매 로직을 정립한다고 해서 모든것이 끝나는 것이 아니라는 점 꼭 기억하고 좋은 로직을 정립한 이후부터 본격적으로 탄탄대로를 달릴 수 있기를 응원합니다.

호가창에서 뵙겠습니다.

흔히 추세를 잡으면 큰 수익을 낼 수 있다고 합니다.

그러나 대부분은 큰 추세를 만나기전에 이미 떡실신 상태가 되고 정작 추세가 시작될 즈음에는 벼룩의 간 만큼 떼어먹고 도망치기 바쁜데 그도 그럴것이 그동안 하도 당하다 보니까 학습 효과가 생긴것도 있고 이게 진짜인가 가짜인가 구분을 못하기 때문입니다.

오늘은 주식투자로 힘들다고 하는 어떤 한분과 잠시 통화를 나누었는데요.

운용 자금은 약 1억원선이고 투자 경험은 약 3년인데 그동안 손실을 너무 많이 보셨다고 하네요.

그래서 권해드리기를 인덱스 펀드에 가입하시라 했는데 앞으로 어떻게 하실지는 모르겠네요.

이렇듯 대부분의 개인 투자자들은 시장에 유동성을 공급하는 존재일뿐 수익내는 사람은 소수일 수 밖에 없습니다.

제가 알고리즘 자동매매 시스템을 개발하면 항상 거치는 순서가 있는데요.

아이디어 도출

> 단순 조건에 의한 가벼운 시뮬레이션

> 최대한의 조건값을 입력하는 시뮬레이션

> 실거래 소액 테스트 (테스트용 계좌에서 별도로 진행)

> 실거래 본거래 (메인 계좌에서 별도로 진행)

오늘 어떤 시스템 하나에 대해서 실거래 소액 테스트 하는 두번째 날이었습니다. (첫번째 거래일은 지난주 금요일)

실거래 소액 테스트 계좌에는 평상시 자금을 넣어두지 않고 있다가 필요시에 필요한만큼만 입금해서 운용하는데 그 이유는 뜻하지 않게 발생할 수 있는 프로그램 상의 오류로 인해 예상치 못한 큰 손실이 발생할 수 있는 부분을 미연에 방지하기 위함입니다.

오늘의 테스트에서는 로직당 600만원을 세팅하고 4개의 로직을 구동했습니다.

(4개 로직중 2개만 거래가 되었고요.)

로직당 600만원의 자금을 설정했지만 실제 거래에 투입되는 자금은 로직당 300만원이 최고이고 나머지 300만원은 예비 비용으로 넣어둔 것입니다.

시스템을 운용하다보면 손익에 따라 추가 입금 및 인출 하는 번거로움 등과 안정성 확보를 위한 부분이지요.

4개 로직에 300만원씩 이라고 해봐야 1200만원이지만 추세가 나타나면 어떤 힘을 발휘 하는지 잠시 보시죠.

위 차트는 당일 시스템에서 거래한 종목에 대해 구간을 표기 한 것인데요.

2개 로직이 모두 개장직후 9시에 2.93에 4개씩 매수하여 오후 2시 40분경에 매도 되었는데 그 사이 진입가 대비 100% 이상의 수익구간인 장중 최고가인 6.00도 거쳐왔습니다.

이렇게 특정 조건에 따라 진득하게 보유해야 추세 수익을 거머쥘 수 있습니다.

물론 현재 이 로직은 이제 갓 테스트 시스템에 편입한 것이기 때문에 기간을 두고 더 돌려봐야 평가를 할 수 있을 것 같고요.

메인 계좌는 공개하기 어렵고 테스트용 계좌를 잠시 보여 드리겠습니다.

위 캡쳐 이미지를 보면 우측 상단에 매체란에 XING API라고 되어 있습니다.

만약 독자분들이 HTS를 통해 손매매를 했다면 다르게 표기 되겠고 필자의 경우 API를 통해 알고리즘 자동매매 시스템을 운용하기 때문에 저렇게 표기가 됩니다.

시스템에서는 9시 개장하고 첫 데이터를 받자마자 오늘은 하락할 것이라고 봤는지 곧바로 풋옵션을 매수하였고 청산도 희안하게 14:40:14 로 동일한 시각에 하였네요.

결과적으로 300만원씩 매수한 2개의 로직(합산 600만원 가량)에서 장중 6.00에서 최고가를 형성할 때 최대 평가 수익이 약 614만원까지 갔었다가 뭔가 잘못 된건지 흐름이 꺾이는것을 빨리 캐치하지 못하고 약 190여만원 수익으로 마감되었습니다.

이 부분은 향후 더 보완하기 위해 연구를 해봐야 되겠지만 오르던 내리던 내가 원하는 흐름이 나오면 잔파도에 흔들리지 않고 전진해야 되며 또 원하는 흐름이 아닐때는 과감하게 정리해야 좋은 성과를 낼 수 있는데 대부분의 개인 투자자들이 그걸 하지 못해서 추세가 시작되면 손가락만 빨고 있게 됩니다.

당장 올해만 두고 보더라도 연초부터 강한 랠리 흐름을 이어오고 있지만 주변에서 주식 투자로 제법 큰 수익을 냈다는 사람보다는 힘들다는 분들을 많이 만나게 됩니다.

필자또한 그러한 경험들을 많이 해봤기 때문에 심정은 가지만 그런 상황에서 발전할 수 있느냐 아니냐는 다음의 한줄로 표현이 가능할 것 같습니다.

꾸준함이 답이다.

호가창에서 뵙겠습니다.

가급적이면 장중이나 장마감후 계좌를 면밀히 들여다보지는 않으려고 하고 전체적인 손익 규모만 확인하는 편인데

오늘은 일이 있어서 취미 생활인 낚시하러 가지 못했기 때문에 잠시 지켜봤더니 장중 최대 평가 수익이

20,247,500원 부근까지 갔었는데 오후장에 되돌림이 강하게 발생하면서 수익이 제법 쪼그라 들었네요.

언젠가 또 큰 추세를 만나게 되겠지요.

호가창에서 뵙겠습니다.

추가 : 운용중인 시스템이 현재 블로그에 공개된 것 이외에도 여러개이다 보니 일부 시스템 성과에 대한 손익이 오기입되어 수정하였습니다.

금일 코스닥 시장에 상장되는 티슈진(Reg.S) 에 대한 얘기를 좀 해볼까 합니다.

흔히 종목명을 부를때 "티슈진"이라고 부르겠지만, 뒤에 붙은 (Reg.S) 부분은 전혀 생각도 하지 않을텐데요.

이 얘기를 좀 풀어보겠습니다.

Reg.S는 Regulation S의 줄임말입니다.

Regulation 은 "규정, 규제"라는 뜻으로 한 예로 미국연방규정집을 Code of Federal Regulations 라고 합니다.

조금 어려운 내용이기는 하나 관련된 내용을 좀 보고 나서 추가 기술 하겠습니다.

우리나라 증권거래법의 적용범위는 국내에서 이루어지는 주식의 거래에는 당사자들이 명시적으로 그 적용을 배제하지
않는 한 그 당사자의 일방이 대한민국 국민 또는 거주자인 경우는 물론 당사자 쌍방이 외국인인 경우에도 증권거래법이 적용되는 것으로 보는 것이 합리적일 것이다.

대한민국 법인이 국내에서 발행한 주식을 국내에서 거래하는 때에는 당연히 증권거래법이 적용될 것이지만,

증권거래법이 유가증권의 범위 안에 “외국법인등이 발행한 증권 또는 증서로서 주권 등 증권거래법 제2조 제1항 제1호 내지 제6호의 증권이나 증서의 성질을 구비한 것”과 “외국법인 등이 발행한 증권 또는 증서를 기초로 하여 대통령령이 정하는 자가 발행한 유가증권예탁증서” 등을 포함시키고 있으므로(증권거래법 제2조 제1항 제7호 내지 제8호), 국내에서 발행되거나 국내 증권시장에서 유통되고 있는 외국법인 발행의 유가증권 등에도 증권거래법이 적용된다.

외국인이 국내 유가증권시장에서 국내기업 발행의 유가증권을 취득하는 경우에도 역시 증권거래법의 규정이 적용된다. 그 중에서도 당사자 사이의 거래 계약상 특히 중요한 사항은, 금융감독위원회 내지 증권거래소 등에 신고 내지 보고사항으로 되어 있는 사항, 즉 주식의 대량보유 등의 보고(증권거래법 제200조의2), 유가증권의 발행및공시등에관한규정 제69조 소정의 공시사항 등의 준수, 공개매수 관련 규정의 준수(증권거래법 제21조) 등 주권거래에 따른 준수 규정과 주권거래의 공정성을 확보하고 사기적인 거래행위를 방지하기 위하여 마련된 미공개정보 이용행위의 금지 (증권거래법 제188조의2), 시세조종 등 불공정거래의 금지(증권거래법 제188조의4), 그리고 공공적 법인이 발행한 주식의 소유제한(증권거래법 제200조) 등 정부가 정책적으로 주식취득 내지 소유의 한도를 제한하는 경우 등에 관한 조항들이다.

증권거래법 이외에도 독점규제및공정거래에관한법률에 의하여 요구되는 기업결합신고 등의 정부의 승인 내지 동의를 요하는 사항이 있는 경우에는 이를 준수하여야 한다.

국내에서 이루어지는 주식매매의 경우에도 그 계약의 준거법을 당사자 사이의 합의로 정할 수 있다.

대한민국법을 적용하는 경우도 있을 것이지만, 외국법인 또는 외국계 증권사가 일방 당사자가 되거나 어느 당사자의 위탁매매의 대리인이 되는 경우에는 영국법이나 미국 뉴욕주법을 준거법으로 하는 경우가 자주 있다.

또한 분쟁이 발생하는 경우에 분쟁의 해결은 외국지역에서의 중재 및 재판관할에 따르기로 합의를 하는 경우도 있다. 일방 당사자가 내국인인 경우 대한민국의 법원을 토지관할로 합의하는 것이 비용이나 소송에서의 승소가능성 측면에서 유리할 것으로 보이지만, 국내에서 이루어지는 국제적 주권거래의 경우 외국계 증권기관이 주간사가 되는 경우가 많기 때문에 그 본사의 방침(주요 외국계 기관의 경우 본사의 Compliance 관련 규정상 손해배상의 범위와 요건에 있어 광범위한 면책규정 (이른바 Indemnity Clause), 준거법, 재판관할 등은 본사의 승인을 받아야 하는 것으로 되어 있는 경우가 많은데, 국내 금융기관들이 이들과 협상할 때에 위와 같은 규정 때문에 곤란함을 겪는 경우가 자주 있다. 고 국내 금융기관의 입장에서는 이러한 불평등한 조항 때문에 실제로 계약불이행의 사태가 발생하는 경우 불
의의 손실을 입을 가능성이 높아질 것이다.))에 따라서 재판관할을 외국법원으로 정하는 경우가 많다.

국제주식거래의 경우 당해 주식이 국내기업 발행 주식인 경우에도 미국 증권시장과의 관계에서 미국 증권법(Securities Act of 1933) 하의 Regulation S의 면책요건을 요구하는 경우가 많고, 상당수의 거래의 경우 Regulation S와 관련된 사항에 관하여 매도인의 진술과 보장을 요구하고 있기 때문에, 다음 항에서 그 중요내용을 간략히 기술한다.

--- 다음 ---

1964년 미국 증권위원회(Securities Exchange Commission)는 No. 4708의 지침에서 증권법(Securities Act of 1933) 제5조는 미국 외의 국가에서 이루어지는 것으로 합리적으로 설계된 모집에 대해서는 적용되지 않는다는 입장을 표명하였다.

그후 많은 미국기업 및 외국기업의 증권발행이 위의 지침에 따라서 이루어졌다.

1990년에 증권위원회는 추가적인 가이드라인을 제시하기 위하여 Regulation S를 채택하였다

(이 규정은 1998년에 대폭 수정되었다).

Regulation S는 미국 외에서 이루어지는 모집과 판매에 대하여 증권법상의 등록에 대한 안전판을 마련하여 주고
있다.

기술적으로 말하자면 이 규정은 등록의 면제를 인정하고 있지는 않으며, 오히려 이 규정은 외국 투자자의 보호를 위한 등록은 증권법의 주요 목적이 아니라는 증권위원회의 입장을 대변하고 있는 것이다.

Regulation S에서는 증권법 제5조에 사용되고 있는 “권유”, “매도를 위한 권유”, “매도”, “판매”, 그리고 “매수의 권유”
라는 용어는 미국 내에서 혹은 미국 투자자들을 합리적으로 배제하는 것으로 설계된 증권의 공모발행에는 적용되지 아니하는 것으로 본다는 취지로 규정하고 있다.

이 규정은 미국기업 혹은 외국기업에 의한 증권의 공모발행에 관하여 규정하고 있으며, 일정한 경우 전매를 허용하고 있다.

Regulation S는 증권법 규정(Rule) 901-905로 이루어져 있다.

이 규정들은 미국에서 매도를 위한 직접적인 노력(directed selling efforts) Regulation-S에서 규정된 "directed selling efforts"는 공모의 요건에 위반하여 Regulation S를 언급하면서 주식의 매도를 위한 혹은 그러한 결과를 가져올 것이라고 합리적으로 예상되는 행위를 하는 것을 의미하는 데, 구체적으로는 Advertising(미국시장에서 통상의 간행물에 이건 주식에 대한 홍보, 광고 등을 하는 것), Quotation(미국시장에서 브로커 혹은 딜러로서 이건 주식에 대한 시세정보를 배포하는 것), Research(미국 시장에서 이건 주식에 대한 정보, 의견, 추천 등을 배포 내지 공표하는 것)를 배포 내지 공표하는 것을 의미하는 것으로 이해되고 있다. 이외에 미국 시장에 중요한 이해관계(substantial US market interest)가 있을 것 등의 요건이 문제된다. Johnson, Jr. & McLaughlin.)들이 이루어져서는 안되고, 미국의 시민들에게 증권의 매수를 권유하여도 안 된다고 규정한다.

이 규정은 또 외국의 상설 증권거래소 또는 외국의 고정적인 증권시장에서 거래가 이루어지거나 매수주문이 이루어질 당시에 매수인이 외국에 있어야 한다는 요건을 정하고 있다.

이 규정의. 중요한 핵심은 미국 내의 기업들이 이 규정에 의거하여 발행한 증권의 경우에는 이 규정을 남용하여 다시 미국으로 그 증권을 재판매하는 것을 방지하는 것이다.

예를 들어, 미국 내의 발행인이 해외에서 모집한 주권은 1년간의 판매 제한규정에 따라야만 한다.

이 기간 동안에는 미국인에 대한 권유나 판매를 할 수 없다.

1998년에 추가된 Rule 905는 Regulation S 하에서 미국 내국인에 의하여 모집된 주권은 Rule 144하의 전매규정상 전매가 제한된 유가증권으로 본다.

내용이 복잡하고 길지만 대략적으로 Regulation S가 뭘 뜻하는지 이해 하셨으리라 생각합니다.

이제 다시 맨 위에 올려둔 티슈진의 정보를 보면 등록된 기업의 주소가 한국의 주소가 아닌것이 보일겁니다.

(9605 Medical Center Dr. Suite 200, Rockville, MD 20850, USA 로 기입되어 있음)

보통의 경우 거래소에 상장하기 위해 적절한 요건을 갖추고 까다로운 심사 과정을 거쳐야만 가능합니다만 티슈진은 Regulation S에 의해 상장된 경우이기 때문에 줄임말로써 종목명 뒤에 Reg.S 가 붙게 된 것입니다.

현재 코스피, 코스닥 시장에 상장된 2,633 종목중 Regulation S에 해당하는 종목은 티슈진이 유일하며 2017년 10월 13일까지 잉글우드랩 (950140)이 잉글우드랩 (Reg.S) 였던적이 있습니다.

거래를 하다보면 의미가 있을것으로 추정되는 호가 잔량이나 체결량이 있습니다.

또 허수 주문인지 궁금한 호가 잔량도 있는데 이를 가장 빠르게 확인할 수 있는 방법은 실제 해당 호가에서의 체결량과 이전 호가 잔량을 체크 해보는 방법 그리고 특이 체결량이 발생하는 순간 거래원을 확인하는 방법이 있습니다.

이때 필요한 데이터를 수신할 수 있는 TR은 DevCenter의 Real목록에서 찾을 수 있는데 아래 나열하겠습니다.

H1_ : KOSPI호가잔량

HA_ : KOSDAQ호가잔량

S3_ : KOSPI체결

K3_ : KOSDAQ체결

K1_ : KOSPI거래원

QK : KOSDAQ 거래원

이렇게 6개를 사용하면 되고 Real TR이기 때문에 프로그램 구동시 최초로 한번만 등록 해두면 장중 실시간 데이터가 발생할 때마다 증권사 서버에서 알아서 데이터를 내려주게 됩니다.

KOSPI와 KOSDAQ 전 종목의 실시간 호가 데이터는 1일간 약 1000~1500만건정도 수신되며, 체결은 약 300~600만건정도 수신됩니다.

모든 필드의 데이터를 저장하기 위해서는 상당히 많은 공간이 필요로 하지만 추후 어떤 아이디어에 의해 무슨 데이터가 필요로 하게 될지 모르므로 가급적이면 모두 저장 해두는편이 좋습니다.

▲ KOSPI호가잔량 데이터를 수신 받을 수 있는 Real TR의 상세 내용입니다.

▲ 각 호가별로 잔량 수량과 호가 가격 그리고 총 매수/매도 호가 잔량 등의 데이터를 수신 받을 수 있습니다.

▲ 특이 호가 잔량이 있는 경우 데이터가 수신되자마자 곧바로 프로그램 내에서 분석에 이용할 수 있습니다.

▲ KOSDAQ호가잔량 데이터를 수신 받을 수 있는 Real TR은 HA_ 이며 내용이 동일하므로 생략합니다.

▲ KOSPI체결 데이터를 수신 받을 수 있는 Real TR의 상세 내용입니다.

▲ HTS, MTS 등에서 눈으로만 보던 데이터를 나열 해두니 생각보다 많은 정보들이 실시간으로 우리 눈을 통해 입력되고 있음을 느낄 수 있습니다.

▲  특이 체결량이 있거나 갑자기 대량 거래량이 발생되거나 특정 가격대를 돌파 또는 이탈 하는 모습을 실시간 데이터를 이용해서 곧바로 알 수 있고 아주 빠른 시간내에 매수 또는 매도 주문을 처리할 수 있으므로 HTS를 이용한 투자자보다 속도전에서부터 유리한 조건을 확보할 수 있습니다.

▲ KOSDAQ체결 데이터를 수신 받을 수 있는 Real TR은 K3_ 이며 내용이 동일하므로 생략합니다.

▲ KOSPI거래원 데이터를 수신 받을 수 있는 Real TR의 상세 내용입니다.

▲ HTS에서 각 거래원들의 매매 규모 증감 여부를 확인하기에는 무리가 있을 정도로 많은 정보들이 실시간으로 수신되고 있습니다.

▲  특정 종목에서 특정 거래원의 대량 거래가 있다면 HTS를 이용하는 독자들은 한참이 지나서 알거나 알지 못하는 경우가 많지만 이렇게 실시간 데이터를 모두 수신하는 경우에는 놓치지 않고 빠르게 알 수 있습니다.

▲ KOSDAQ거래원 데이터를 수신 받을 수 있는 Real TR은 QK_ 이며 내용이 동일하므로 생략합니다.

다른 정보들보다도 장중에 가장 중요하게 참고하고 있는 데이터에 대해서 알아봤는데요.

HTS를 이용하더라도 이미 충분하리만큼의 성과를 거두고 있는분께는 어쩌면 필요하지 않는 정보일지 모르겠습니다만 제 아무리 고수라 하더라도 모든 정보들을 실시간으로 체크하기에는 어려움이 있기 때문에 주로 참고하는 데이터들의 유형을 정리하고 이것들을 빠르고 보기 쉽게 정리해주는 보조 프로그램을 이용한다면 더욱 좋은 성과를 달성할 수 있습니다.

아직까지 마땅한 수익 로직이 없거나 시계열 데이터 분석에 관심이 있는 독자분이라면 더욱 관심을 가질만한 데이터들이고 또 필요한 데이터이기도 합니다.

상대방은 최신예 스텔스기를 타고 적진을 침투하고 있는데 손에 돌멩이 하나만 쥐고 있으면 결과는 뻔하겠지요.

호가창에서 뵙겠습니다.

미래학자인 Ray Kurzweil은 인류와 문명 그리고 산업 전반에 걸쳐 갈수록 발전의 속도가 높아지는 Law of Accelerating Returns에 대해 얘기 했습니다.

인간은 발달된 문명을 보존함과 동시에 지속 발전할 수 있는 능력이 강하기 때문입니다.

발전할 수 있는 능력이 강한것은 더욱 진화된 상태이기도 합니다.

2천년전의 사람들이 찾아낸 수학의 법칙과 정의 그리고 풀어낸 수학 문제를 보고 있노라면 깜짝 놀랄법도 하지만 발전이라는 것은 단순히 수학문제를 잘 푼다고 가능한것이 아니라 수학, 과학, 물리학, 화학 등의 여러 분야가 골고루 발전하고 또 그것이 유기적으로 잘 결합되어야만 가능하기에 오래전 시대를 살았던 사람들이 일부분에 특화되어 더 지식이 많거나 똑똑 했던 경우가 있더라도 발전된 사회를 살아갈 수 없는 이유입니다.

물론 과거를 살던 사람들이 무언가를 계속 연구하고 발전 시켜왔기 때문에 그 후대의 사람들이 바통을 이어받아 진화시킬 수 있던점도 있습니다.

필자가 여기에서 얘기 하고자 하는 것은 시간이 가면 갈수록 발전의 속도에 가속도가 붙어 점점 더 빨라지게 된다는 것인데요.

왜 이런 이야기를 하느냐하면,

현재에 머무르고 있기만 한다면 HTS나 MTS를 통한 수동 매매는 갈수록 승산이 줄어들 수 밖에 없다고 생각하기 때문입니다.

2016년 AlphaGo(Lee Version)와 이세돌 9단에 의해 펼쳐진 세기의 바둑 대결은 인간과 인공지능이 바둑판을 앞에 두고 대결하는 모습을 봤습니다.

이때 사용된 알파고를 두고 후에 AlphaGo Lee Version 이라고 부르는데요.

이세돌 9단이 최선을 다해 싸웠지만 결국 AlphaGo 앞에 무릎을 꿇을 수 밖에 없었습니다.

최종 스코어는 4승 1패로 AlphaGo의 압승이라고 표현되기도 했고 각종 매체에서는 로봇을 이긴 마지막 인간으로 표현하기도 했으며 다가올 가까운 미래에는 인간이 로봇에 의해 지배 당하게 될 것이라는 표현까지 등장했습니다.

이후 불과 몇달도 채 경과하지 않은 시점에서 엄청난 성능으로 무장한 AlphaGo Zero Version이 등장했고 구글 딥마인드에서 자체적으로 AlphaGo Zero  VS  AlphaGo Lee 대결을 치뤘는데요.

결과는 100대 0으로 AlphaGo Zero의 압승이었습니다.

AlphaGo Lee가 만들어지기까지 수 많은 시간이 소요되었지만 이를 이긴 AlphaGo Zero는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.

10년전에도 손매매로, 현재도 손매매로, 10년후에도 손매매로?

갈수록 점점 승산이 없는 게임이라고 생각합니다.

필자가 알고리즘 자동매매 시스템에 집중할 수 밖에 없는 이유이자 동기부여이며 생존을 위한 선택입니다.

지금 열심히 노력해서 삼각 피라미드 구조의 먹이사슬 상층부에 오르지 못하면 다시는 오를 수 있는 기회가 없을테니 말입니다.

최근 1~2년 사이 "로봇 어드바이저"라는 서비스를 각 증권사마다 개발하고 있고 중국, 미국, 영국, 일본 등 전세계 각지에서 인공지능(AI) 자동매매 시스템을 개발에 박차를 가하고 있기 때문에 머지않아 시장의 여러 흐름들이 과거와 제법 많이 달라져 있을것으로 생각됩니다.

게중에는 시장 평균 수익률 대비 성과가 아주 떨어지는 인공지능 모델도 있겠지만 포기하지 않고 끊임없이 발전에 발전을 거듭한다면 성과는 확연히 개선될 수 있을것입니다.

실제 국제 연구진이 개발한 인공지능 모델의 경우에 과거 23년간의 데이터에 시뮬레이션을 해보니 연간 수익률이 73%에 이릅니다.

실제 주식투자 대회에서 약 2~3개월동안 수백%의 수익을 내는 사람들이 있기도 하고 또 아무리 손매매라 하더라도 개인의 경우에는 가능할 수 있는 수치이지만 큰 집단이나 기관급에서는 시장 평균 수익률(약 9%)이 평가 기준일 정도로 낮은 정도의 기대 수익을 8배나 초과하는 수익을 인공지능을 통해 거둘 수 있다는것입니다.

인공지능 알고리즘 자동매매 시스템을 이해하고 개발하는 것을 더 이상 늦춰서는 이 분야에 대해서 만큼은 개인 투자자들에게 암울한 미래만을 보여줄지도 모르겠습니다.

필자는 이미 인공지능 알고리즘 자동매매를 하고 있으니 한편으로는 다행이긴 합니다만 열심히 연구하고 업그레이드 하지 않으면 안되겠지요.