트레이딩 학습 방법

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Turtle Trading

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Title 트레이딩에 따른 수익률 강화를 위한 강화 학습 방법론 연구 Other Titles A Study on Reinforcement Learning Methodology to Strengthening the Rate of Return According to Trading Author 염환 Alternative Author(s) Yeom han Advisor(s) 신민수 Issue Date 2022. 2 Publisher 한양대학교 Degree Master Abstract 코로나 19 이후, 안정되지 않은 주식시장 속에 금리 인상과 인플레이션이라는 거시경제 이슈로 인해 시장의 변동성이 확대될 것으로 예상한다. 주식시장의 변동성이 확대된다는 것은 초과이익을 위한 좋은 기회로 생각할 수 있으나, 갑작스러운 변동에 대부분 개인투자자는 두려움을 가지고 손실을 겪게 된다. 하지만 개인투자자의 주관적인 판단 아래 매매를 하는 것이 아닌 알고리즘 트레이딩이 일별 주가 데이터상의 백테스팅에서 더 나은 이익을 거두었다는 연구 결과들이 등장하면서 기존 연구에서 하였던 방법들과 다른 방법론으로 더 트레이딩 학습 방법 많은 초과이익을 거둘 수 있을지 확인해 보았다. 본 연구는 강화 학습 알고리즘인 Actor-Critic을 활용하면서 트레이딩에 따른 수익률 강화를 위해 차별화된 방법들을 사용하여 초과이익 실현이 가능한지 알아보고자 연구를 진행한다. 기술적 변수만을 사용하여 강화 학습을 진행하는 방법보다 기본적 변수인 감성 분석 변수를 조절 변수로써 활용하여 강화 학습을 진행하는 것이 초과이익의 성능을 올려주는지 알아보며 매매 Action의 세분화를 통해 거래 수수료와 거래세가 초과이익에 트레이딩 학습 방법 주는 영향을 알아보고 이를 최소화하여 초과이익의 성능을 올려주는지 알아본다. 이를 통해 개인투자자들이 주식투자 매매를 할 때 의사결정을 지원하는데 이바지할 것으로 기대한다.|After COVID-19, market volatility is expected to expand due to macroeconomic issues such as interest rate hikes and inflation amid the unstable stock market. Increasing volatility in the stock market can be considered a good opportunity for excess profits, but most individual investors suffer losses with fear due to sudden fluctuations. However, research has shown that algorithm trading, not trading under the subjective judgment of individual investors, has benefited better from backtesting on daily stock price data, confirming whether more excess profits can be achieved with methods different from those used in previous studies. This study is conducted to find out whether excess profits can be realized using differentiated methods to strengthen the return on trading while utilizing Actor-Critical, a reinforcement learning algorithm. Find out if strengthening learning improves the performance of excess profits by using emotional analysis variables, which are basic variables rather than using only technical variables, and find out whether transaction fees and transaction taxes increase the performance of excess profits through subdividing sales actions. Through this, it is expected that individual investors will contribute to supporting decision-making when trading stock investments. URI http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000591852https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/168193 Appears in Collections: GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > BUSINESS INFORMATICS(비즈니스인포매틱스학과) > Theses (Master) Files in This Item:

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16. 강화학습을 이용한 트레이딩 전략

Trading Strategies Using Reinforcement Learning

Hyunmin Cho, Hyun Joon Shin *

Department of Management Engineering, Sangmyung University

요 약 최근 컴퓨터 기술이 발전하면서 기계학습 분야에 관한 관심이 높아지고 있고 다양한 분야에 기계학습 이론을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히 금융 분야에서는 금융 상품의 미래 가치를 예측하는 것이 난제인데 80년대부 터 지금까지 기술적 및 기본적 분석에 의존하고 있다. 기계학습을 이용한 미래 가치 예측 모형들은 다양한 잠재적 시장 변수에 대응하기 위한 모형 설계가 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문은 기계학습의 하나인 강화학습 모형을 이용해 KOSPI 시장에 상장되어 있는 개별 종목들의 주가 움직임을 정량적으로 판단하여 이를 주식매매 전략에 적용한다. 강화 학습 모형은 2013년 구글 딥마인드에서 제안한 DQN와 A2C 알고리즘을 이용하여 KOSPI에 상장된 14개 업종별 종목 들의 과거 약 13년 동안의 시계열 주가에 기반한 데이터세트를 각각 입력 및 테스트 데이터로 사용한다. 데이터세트는 8개의 주가 관련 속성들과 시장을 대표하는 2개의 속성으로 구성하였고 취할 수 있는 행동은 매입, 매도, 유지 중 하나이 다. 실험 결과 매매전략의 평균 연 환산수익률 측면에서 DQN과 A2C이 대안 알고리즘들보다 우수하였다.

Abstract With the recent developments in computer technology, there has been an increasing interest in the field of machine learning. This also has led to a significant increase in real business cases of machine learning theory in various sectors. In finance, it has been a major challenge to predict the future value of financial products. Since the 1980s, the finance industry has relied on technical and fundamental analysis for this prediction. For future value prediction models using machine learning, model design is of paramount importance to respond to market variables. Therefore, this paper quantitatively predicts the stock price movements of individual stocks listed on the KOSPI market using machine learning techniques; specifically, the reinforcement learning model. The DQN and A2C algorithms proposed by Google Deep Mind in 2013 are used for the reinforcement learning and they are applied to the stock trading strategies. In addition, through experiments, an input value to increase the cumulative profit is selected and its superiority is verified by comparison with comparative algorithms.

Keywords : Machine Learning, Reinforcement Learning, Trading System, Deep Q-Network, Actor-Critic

본 연구는 2019학년도 상명대학교 교내연구비를 지원받아 수행하였음.

*Corresponding Author : Hyun Joon Shin(Sangmyung Univ.) email: [email protected]

Received October 15, 2020 Revised November 9, 2020 Accepted January 8, 2021 Published January 31, 2021

1. 연구배경

금융 상품 투자에 있어서 일반적인 투자자들은 크게 기술적 및 기본적 분석을 통한 투자와 그렇지 않은 투자 로 나눠진다. 전자의 경우에는 차트(chart) 및 재무제표

등을 통한 가치평가(valuation)를 의미하고, 후자의 경우 에는 뇌동매매와 같이 즉흥적인 투자를 의미한다. 기술적 분석(technical analysis)은 주로 차트 분석을 기본으로 하고 과거 주가 및 거래량 등의 자료를 분석하여 미래 주 가의 방향성을 예측하는 기법이다. 기본적 분석

(fundamental analysis)은 재무제표를 분석하여 기업의 내재적 가치를 산출하고 미래 수익성을 예측한다. 기술적 분석은 1981년 Banz가 시가총액의 추세를 분석하여 투 자하는 방법론을 트레이딩 학습 방법 발표한 이후 다양한 기술적 지표를 이 용한 투자 방식이 연구되었다[1]. DeBondt and Thaler[2]

은 개별 종목의 차트를 분석한 결과 일 별 차트 상 저점 에서 거래량이 증가하면서 주가가 상승하면 특정 기간 동안 지속적으로 상승 모멘텀(momentum)을 유지한다 는 것을 알 수 있었다. 기술적 분석에 관한 연구는 주로 차트 상 이동평균선(moving average)을 이용한 투자 전략에 관한 연구가 활발하게 진행되었고 지금까지도 향 후 주가 방향성을 예측하는데 사용되는 대표적 기술 지 표이다[3-4].

반면 기본적 분석은 1939년에 벤자민 그레이엄 (Benjamin Graham)의 재무 자료를 이용한 기업 가치 분석법이 시초이며 이후 많은 관련 연구들이 진행되고 있다[5]. Fama and French는 기업의 개정 항목을 바탕 으로 다요인 모형(multi factor model)을 통해 동종 기 업보다 저평가된 기업들을 발굴하는 연구를 하였다[6].

또한, 기본적 분석에 필요한 요인들을 자료포락분석 (data envelopment analysis)을 통해 정량적으로 기업 의 가치를 산출하는 연구도 진행되었는데 이는 특정 요 인들을 정성적으로 판단하는 것보다 수익률 측면에서 우 수했다[7].

이처럼 기술적 및 기본적 분석은 투자 전략을 수립하 기 위해 대중적으로 활용되는 분석 기법이다. 그러나 이 러한 투자 방식은 예측하기 힘든 다양한 시장 변수가 발 생하면 정성적 판단을 하면서 기존의 투자 원칙을 트레이딩 학습 방법 상실 하고 잘못된 오판으로 인해 큰 손실이 발생한다. 예컨대 2008년 서브프라임 모기지 금융위기(subprime mortgage crisis)와 최근 코로나 바이러스로 인한 경제 위기는 투 자자의 감정을 붕괴시키면서 효율적인 투자 판단 및 적 절한 대응 전략을 수립하는데 큰 어려움을 갖게 된다. 또 한 만기가 긴 펀드를 운용하는 투자자의 경우에는 장기 적인 관점에서 금융 시장이 호황 및 불황일 때 시장 수익 보다 초과 수익을 달성할 수 있는 매매 전략을 수립하는 것이 무엇보다 중요하다.

앞서 설명한 투자 방식은 갑작스러운 시장 위험이 발 생했을 때 투자자의 심리적 부분이 크게 반영되면서 효 과적인 투자 의사결정을 할 수 없다는 한계점을 내포하 고 있는 반면 시스템 매매는 투자자의 심리적 반영을 최 소화하고 사전에 수립한 규칙에 의해서 매매를 진행하기 때문에 투자자의 감정을 최소화할 수 있다. 그러나 트레이딩 학습 방법 시스

템 매매의 경우는 투자자가 사전에 투자 규칙을 개발해 야하는데 잘못된 투자 전략을 수립할 경우에 이를 동적 으로 개선하는데 한계가 있기 때문에 시장의 변화에 즉 각적으로 반응하여 업데이트 하는 것이 어렵다[8]. 반면 인공지능 기반의 시스템 매매는 규칙 기반의 시스템 매 매와 달리 데이터를 기반으로 강화학습 모델이 스스로 학습을 통해 규칙을 정의한다. 강화학습은 최적의 의사결 정 시 보상(reward)이라는 신호를 주고 이런 과정에서 받은 보상의 총합, 즉 누적 보상(cumulative reward)을 최대화하는 것을 의미하는데 이런 강화학습 기법은 계속 진화하고 있다. 본 연구에서는 금융 상품의 가치 변화를 예측하기 위해 강화학습의 DQN(deep q-network)과 A2C(advantage actor critic) 모형을 적용한다. 또한, 각 모형에 대한 예측력을 분석하고 실효성을 입증하고자 한다.

2. 선행연구

최근 수많은 연산을 짧은 시간에 처리할 수 있게 되면서 인공신경망(artificial neural network), SVM(support vector machine) 등의 기계학습(machine learning) 기법을 이용하여 금융 상품의 미래 가치를 예측하는 기 술에 많은 관심을 갖고 있다[9]. 1987년 Lapedes와 Farber이 기계학습 모델을 이용하여 과거 약 2달의 주가 자료를 바탕으로 미래 2달 후의 주가를 예측하는 연구가 발표되면서 2000년 이후에는 기계학습을 통해서 주가를 예측하는 연구가 많이 진행되고 있다[10].

이모세와 안현철[11]은 KOSPI 지수를 예측하기 트레이딩 학습 방법 위해 CNN(convolution neural network)을 적용하였는데 영업일 기준으로 5일씩 분할 차트를 생성한 결과 예측력 이 가장 높았다. 주일택과 최승호[12]는 LSTM(long short term memory)을 이용해 국내 개별 종목의 주가 방향성을 예측하는데 입력 셀의 개수별로 시뮬레이션 실 험을 통해 예측력을 입증하였다. 또한 A2C(advantage actor-critic) 모형을 포트폴리오 관리 방안에 적용하면 일반적인 ETF(exchange traded fund) 성격의 상품에 비해서 우수한 성과를 보였다[13].

Kanas[14]는 인공신경망 학습 모델을 통해서 S&P500 지수를 예측하였는데 지수의 변동성이 높은 구간에서 우 수한 예측력을 보였다. Yoon and Swales[15]는 다변량 판별분석(multivariate discriminant analysis)을 이용 해 주가 예측능력을 분석하였고 그 결과 다변량 판별분

Fig. 2. Architecture of Deep Q-Network[23]

석은 학습 기간에는 약 74 %이며 예측 기간에서는 약 65 %의 예측력을 나타냈다. Wong[16]은 퍼지(fuzzy) 시스템과 인공신경망 학습 모델을 결합시킨 주식 예측 모형을 개발하였는데 입력 자료(input data)를 전문가의 지식으로 전환시킬 수 있는 규칙을 활용하여 퍼지 시스 템으로 가공한 후에 인공신경망 학습 모델에 규칙을 입 력하는 방식을 적용하였다.

박재연, 유재필 그리고 신현준[17]은 SVM(support vector machines)과 라쏘 회귀분석(lasso regression) 등을 이용해서 KOSPI 지수를 예측하였다. 그 결과 학습 데이터에서는 SVM이 인공신경망에 비해서 더 높은 예측 력을 보였고 실험 데이터에서는 인공신경망의 예측력이 더 우수했다.

Hamid and Zahid[18]의 연구에서는 옵션모형, 선형 모형 그리고 인공신경망 학습 모형을 이용하여 S&P500 지수 선물의 변동성을 예측한 결과, 인공신경망 학습 모 형의 예측력이 우수하다는 것을 입증하였다.

Hadavandi[19]는 퍼지 시스템과 인공신경망을 이용하 여 주가를 입력 값으로 설정하고 향후 움직임을 예측한 결과 기술적 분석의 방향성 예측 기법에 비해 우수한 성 과를 보였다. Zhiqiang, Guo[21]는 SVM을 이용해 미 래 주가 움직임을 예측하였는데 입력 변수를 정의할 때 POS(particle swarm optimization) 알고리즘을 적용 하면 일반적인 시장 데이터를 적용했을 때보다 예측 성 능이 더욱 우수했다.

3. 강화학습 모형

강화학습은 기계학습의 한 영역으로써 행동심리학의 이론을 기본으로 한다. Fig. 1에서 보는 바와 같이 에이

전트(agent)가 무지인 상황에서 어떠한 선택(action)을 했을 때 보상(reward)을 극대화할 수 있는 선택을 하는 과정을 강화학습이라 한다. 즉 강화학습은 에이전트가 현재 처한 환경(environment)에서 스스로 시행착오(experience) 를 경험하여 최적의 행동(action)을 찾아간다는 점에서 기존의 모든 경험치 결과를 바탕으로 학습 및 설계되는 지도학습(supervised learning)과 구분된다.

에이전트는 현재 환경에서 자신의 상황을 관찰하고 이 런 상황에서 자신이 기대하는 보상의 합이 가장 큰 방향 으로 행동을 선택한다. 선택 후 보상을 받으면 보상의 강 도에 따라 에이전트가 보유한 정보를 스스로 수정한다.

이런 과정을 새로운 의사결정 문제의 환경 속에서 반복 한다. 강화학습을 주식 매매전략에 적용할 경우, 에이전 트는 과거 주식시장의 시계열 데이터를 학습하여 어떤 상태일 때 어떤 행동을 취하는 것이 최선인지 학습을 진 행한다. 그 다음 에이전트가 주어진 현재 주식시장의 상 태를 관찰하여 최선의 행동을 수행하게 된다. 여기서 상 태가 변하게 되면 그에 따라 최선의 행동도 달라지고, 상 태 변화에 따른 행동의 순서(action sequence)는 무한 히 많아지며 이 중에서 가능한 한 최선의 행동순서를 결 정해 나가는 것이 강화학습의 목표다.

Fig. 1. Principles of reinforcement learning

3.2 Deep Q-Network(DQN)

구글 딥마인드에서 제안한 알고리즘인 DQN은 기존 의 강화학습 알고리즘인 Monte Carlo Methods와 Temporal Difference에 심층신경망(DNN: Deep Neural Network, 이하 DNN)을 적용하여 DNN의 장 점을 극대화했다. DQN은 지도학습과 달리 출력 층의 정 상 출력 값을 알 수 없어서 가중치(weight)를 갱신하기 위한 오차를 계산할 수 없는 반면 추정값인 부트스트랩 (bootstrap value)을 이용해 오차를 추정하여 가중치를 갱신하고 오차를 하위 단으로 전달한다[22]. Fig. 2는 DQN의 구조를 표현하고 있는데 입력 자료의 다운사이 징(downsizing)을 통해서 4개의 프레임(frame) stack 으로 구성한다[23]. 본 연구에서는 Volodymyr Mnih[22]

가 제안하고 있는 심층신경망에 기반을 둔 DQN 알고리 즘을 기반으로 모형을 구성한다.

3.3 Advantage Actor-Critic(A2C)

DQN의 경우에는 심층신경망의 출력값은 각 의사결 정에 대한 보상이고 이를 바탕으로 정책망(policy network)을 추정하는데 A2C 알고리즘은 Actor 네트워 크와 Critic 네트워크로 구성해 딥 러닝으로 추정한다.

Actor는 Eq. (1)에서 gradient ascent을 통해 를 설정 하는데  값이 모수이기 때문에  도 알 수 없다.

따라서 본 연구에서는 TD(temporal difference) 기법 을 통해서 실제   값을 추정하는데 이를 Critic 네트워크로 학습하는 방식을 취한다.

4. 실험계획 및 분석

본 장에서는 DQN 및 A2C 모형을 이용해 12개 업종 에 속한 개별주식들의 약 13.75년 동안의 주가관련 시계 열 데이터를 토대로 매매전략을 학습하고, 학습에 이용되 지 않은 12개 업종 내 개별주식들에 대한 테스트 결과를 분석하고자 한다. 본 실험에서 공매도(short selling)는 허용하였고, 증권거래세 등의 거래비용은 고려하지 않았다.

실험 데이터는 Table 1과 같이 KOSPI시장에 상장된 주식들에 대해 12개의 산업업종(industries)을 대표하는 종목들로 구성하였으며, 각각 학습을 위한 데이터와 테스 트를 위한 종목으로 분류하였다. 주가 수집기간은 2007 년 1월 1일 ~ 2020년 9월 30일까지의 종목 당 약 3360 일에 해당한다.

학습 및 테스트 데이터 세트의 상태(state)는 10개의 벡터로 구성된다. 즉, 데이터 한 세트는 5개의 주가 관련 데이터(Open, High, Low, Close, Volume) 및 3개의 기술적지표(ATR, Boll, MACD) 그리고 2개의 주가지수 (KOSPI, S&P500)로 구성된다.

보상에 해당하는 리워드(reward)는 주가수익률로 설 정하였고, 여기서 주가수익률은 로그수익률로 계산하였 다. 종료시점(terminal)에서는 보유 포지션을 강제 청산 하지만 이때의 수익률은 누적 수익률에 포함하지 않았다.

또한, 10개의 항목으로 구성된 시계열 데이터 세트는 모 두 정규화(normalization)를 통해 전처리하였다. 14개 의 종목을 통합(aggregation)하여 하나의 데이터 세트로 학습하였고, 테스트는 13개의 개별 종목들에 대하여 시 행하였다.

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Design And Product에서 학습할 수 있는 스킬

Algorithmic Trading에 대한 자주 묻는 질문

  • Chevron Right

What is algorithmic trading, and why is it important to learn? ‎

Algorithmic trading, also known as automated trading or “algo trading,” is the use of computers and high-speed internet connections to execute large volumes of trading in financial markets much faster than would be possible for human traders. “Algos” leverage machine learning algorithms, typically created using reinforcement learning techniques in Python, to build high-frequency trading strategies that can make orders based on electronically-received information on variables like time, share price, and volume.

Understanding algorithmic trading is critically important to understanding financial markets today. It is estimated that algorithms are responsible for 80% of trading on U.S. stock markets, 트레이딩 학습 방법 and it is widely used by investment banks, hedge funds, and other institutional investors. There are debates over the impacts of this rapid change in the market; some argue that it has benefitted traders by increasing liquidity, while others fear the speed of trading has created more volatility.

However, there is no question that algo trading is here to stay, and day traders as well as finance professionals need to understand how they work at a minimum - and, ideally, be able to make use of these powerful tools themselves. ‎

What kinds of careers can I get with a background in algorithmic trading? ‎

Because of their ubiquity in today’s financial markets, a baseline familiarity with algorithmic trading is increasingly essential for careers as a trader, analyst, portfolio manager, or other finance jobs. These highly-paid professionals may work at institutions such as banks, asset management firms, and hedge funds, and they are increasingly adding courses in algorithms, machine learning, and other related areas to their education in order to understand this critical topic.

Career opportunities in this field are also attracting professionals with high-level computer science skills, who have gained nearly as high of a profile in the finance industry as algorithmic trading itself. Quantitative analysts, or “quants,” are highly prized for their ability to apply their programming skills to massive datasets, statistics, and other high-velocity market inputs to create the mathematical models required for algorithmic trading and other financial engineering techniques.

In a sense, then, algorithmic trading is where finance and programming meet, giving professionals with the ability to span these worlds the opportunity to create enormous value for their firms. ‎

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Turtle의 추세 매매 시스템을 이용한 상품 및 주식 거래 학습

Turtle Trading

Turtle Trading

독일 TurtleTrader 소개

세계적인 시각으로 Turtle 트레이딩 시스템 중요성에 대한 고객의 이해를 돕고자 당사 웹 사이트의 첫 장을 각국 언어로 번역했습니다. Turtle 추세 매매(trend following) 시스템은 전세계 모든 투자자와 주식 거래인을 위한 시스템입니다. TurtleTrader 고객은 70 개국에 분포되어 있으며, TurtleTrader 교육 과정이 1996년부터 시작되었습니다.

현재 당사의 웹 사이트, 교육 과정 및 지원 서비스는 영어로만 제공되고 있으나, 국제 사회 참여와 1 페이지 분량의 소개 부분만으로 불 및 베어 시장에서의 Turtle 트레이딩 시스템 사용의 장점을 쉽게 이해하실 수 있습니다.

당사 고객은 일반 개인 투자자, 시장 조성자(market maker), 전문 중개업자, 주식 중개인, 익스체인지 멤버(exchange member) 및 기타 세계적인 거래 공동체의 참여자들로 구성되어 있습니다. 당사는 또한 초보 거래인이나 경험이 부족한 거래인들이 전문가의 경험을 습득할 수 있도록 도와드립니다.

문의 사항이 있으시면, 이메일으로 메일을 보내주십시오.

"트레이딩 학습 방법 저는 유산으로 주식 거래를 시작한 백만장자 중 몇 명을 알고 있습니다. 대부분의 경우, 그들은 상속 받은 재산을 잃으면서 별 고통을 느끼지 못하기 때문에, 결국에는 모든 돈을 잃게 됩니다. 주식 거래를 처음 시작하여 몇 해가 지나도 주식으로 손실을 본 돈을 충분히 충당할 수 있다고 생각하는 경향이 있습니다. 주식 투자로 돈을 잃을 만한 여유가 없는, 적은 자금으로 투자를 시작하는 여러분이 유리한 트레이딩 학습 방법 환경에 있다고 할 수 있습니다. 저라면 수백만 달러로 투자를 시작하는 사람보다는 수천 달러로 투자를 시작하는 사람에게 돈을 걸겠습니다….. 주식 거래는 여전히 무일푼에서 시작하여 백만장자로 거듭날 수 얼마 안 되는 사업 중 하나입니다. Richard Dennis는 몇 백 달러로 시작한 지 채 2년도 되기 전에 수백억 달러를 벌었습니다. ?상당히 고무적인 사례입니다."
William Eckhardt

추세 매매에 대한 소개

추세 매매(trend following)는 주식 거래 시장에서의 가격 변화 분석을 바탕으로 하고 있으나 수요와 공급 또는 경제적 요인에 대한 기본적인 분석 내용에는 중점을 두지 않습니다. 추세 매매는 본래 "블라인드 테스팅"(blind-testing)이라는 접근법으로 발전했으며, 초기의 추세 매매는 소수의 시장 거래를 위해 구축되었습니다. 처음 몇몇 시장에서 성공이 입증되면서 다른 시장에도 이 방법이 도입되었고, 시간이 지나면서 계속적인 성공을 거듭한 추세 매매는 시장 변화에 효과적으로 대응해 왔습니다.

추세 매매는 향후 시장이나 가격 수준을 예측하는 것이 아닙니다. 이것은 반동적이고 체계적인 특성을 지니고 있으며, 원칙을 따르는 일관성이 있는 규칙이 필요합니다. 추세 매매에는 현재 시장 가격, 구좌별 자산 보유 수준, 그리고 현재 시장의 주가변동성 등을 이용하는 위험 관리 방법론이 활용됩니다. 처음에 실시하는 위험 평가를 통해 진입 시 포지션 크기를 결정합니다. 가격 변동으로 인해 최초 포지션이 점차 줄어들거나 늘어날 수도 있으며, 역가격 변동으로 전체 포지션을 모두 청산해야 하는 경우도 발생합니다. 역사적으로 볼 때, 추세 매매 거래인의 거래당 평균 수익율은 거래당 평균 손실율보다 월등히 높았습니다.

Turtles

"성공적인 주식 거래인의 기술을 학습하는 것이 가능할까요? 아니면 그 기술은 천부적인 것으로 행운아들만 갖고 태어나는 육감 같은 것일까요? 18년간 400 달러를 2억 달러로 키운 시카고의 전설적인 주식 거래인인 Richard Dennis는 확신을 갖고 있습니다. 미국 전역에서 모집한 주식 거래인 지망자에 대한 실험에서, Richard Dennis는 주식 거래 방법이 학습된다는 사실을 입증했습니다. 지난 1년 6개월 동안 Richard가 교육을 맡은 거래인 14명의 연간 평균 종합 수익율은 80%에 달했습니다. 이와는 대조적으로, 1년을 기준으로 했을 때 비전문 주식 거래인 중 70%는 돈을 잃고 있습니다. "주식 거래는 제가 생각한 것보다 훨씬 더 가르치기 쉽더군요" Richard의 말입니다. "어떤 면에서 보면, 너무나 쉬운 일입니다." Dennis 씨는 학습과 천부적인 능력에 대해 동료들과 수년간 논쟁을 벌였습니다. Dennis 씨의 능력이 "설명이 불가능하며, 불가사의하고, 개인적이며 직관적인 능력"이라고 동료들이 주장했지만, Dennis 본인의 설명은 훨씬 간단했습니다. 40 세의 Dennis씨는 스스로 개발한 몇 가지 거래 방법이 자신이 성공한 이유라고 합니다. 그리고 더욱 중요한 것은 이 방법을 반드시 준수하겠다는 원칙에 있다고 설명합니다. 자신의 생각을 증명하기 위해, Dennis 씨는 실제 실험을 하기로 결심했습니다. 1983년 말에 그리고 1984년에 Dennis 씨는 월 스트리트 저널, 배론스(Barron’s) 그리고 뉴욕 타임즈에 주식 거래인 모집 공고를 실었습니다. 주식 거래인 교육을 받기 위해서는 시카고로 이주해야 하며, Dennis 씨가 그의 주식 거래 방법을 가르치는 동안 소정의 월급과 수익금의 일부를 받는 조건이었습니다."
월 스트리트 저널 기사

이것은 아마도 증권 시장의 역사 상 가장 많이 회자되는 증권 거래 세미나일 것입니다. 1984년, Richard Dennis는 2주 과정의 세미나를 통해 교육생들(주식 매매 경험이 없는 초보자)에게 자신의 주식 거래 방법론을 가르쳤습니다. 1년 후, 그는 이 과정을 다시 반복했습니다. [Turtle] 수업을 진행한 Dennis 씨의 동기는 주식 거래 기술의 학습이 가능한 가에 대한 친구 겸 동업자 William Eckhardt와의 논쟁을 종결하기 위한 것이었습니다. Dennis는 주식 거래 능력을 몇 가지 규칙으로 요약할 수 있으며 다른 사람에게도 전수할 수 있다고 확신했습니다. 그러나 Eckhardt씨는 주식 거래 능력은 선천적인 것으로 학습이 불가능하다고 생각했습니다.

Richard Dennis는 동업자인 Bill Eckhardt와의 논쟁에서 승리했습니다. Dennis 씨가 싱가폴의 거북이 농장을 방문한 후, 농장에서 거북이를 키우는 것처럼 주식 거래인을 양성하기 위해 자신의 제자들에게 Turtle이라는 이름을 붙였습니다.(화면 하단의 드롭다운 메뉴에 Turtle 인명록이 있습니다.) 오늘날, 안정된 시스템과 유명한 몇몇 일화를 통해 Turtle은 고객을 위한 훌륭한 트레이딩 시스템을 제공할 수 있게 되었습니다. Turtle 기술을 통해 50%, 심지어는 100% 이상의 연간 수익율을 기대할 수 있었으며 일부 Turtle은 1개월 만에 100%가 넘는 수익을 올렸습니다. 자세한 내용은 실적을 누르십시오.

Turtle 선택

Turtle 선발 질문 유형은 어떤 것입니까? Turtle은 다음 질문에 대해 각각 한 문장으로 대답해야 합니다.

  • 좋아하는 책 또는 영화는 무엇이며, 좋아하는 이유는 무엇입니까?
  • 존경하는 역사적 인물은 누구이며 그 이유는 무엇입니까?
  • 이 분야에서 성공하고 싶은 이유가 무엇입니까?
  • 위험한 일을 추진한 적이 있습니까? 있다면 그 이유를 말해 보십시오.
  • 압박감 속에서 내렸던 결정과 그 결정을 내린 이유에 대해 설명하십시오.
  • 희망, 두려움 그리고 탐욕은 주식 거래인의 적으로 알려져 있습니다. 희망이나 두려움 또는 탐욕과 같은 감정에 좌우되어 결정한 내용과, 지금은 그 결정에 대해 어떻게 생각하는 지 설명하십시오.
  • 증권 거래에 도움이 될 만한 스스로의 장점은 무엇이라고 생각합니까?
  • 증권 거래에 해로울 수 있는 스스로의 단점은 무엇이라고 생각합니까?
  • 증권 거래에 있어 당신은 운이 좋길 바랍니까 실력이 뛰어나길 바랍니까? 그 이유는 무엇입니까?

단순해 보이는 질문에 속지 마십시오. OX식 질문도 선발 과정에서 채택한 적이 있습니다.

Turtle 트레이딩 시스템

Turtle이 배우게 되는 첫번째 개념 중 하나는 주식 거래인은 "가격"에만 집중해야 한다는 것입니다. 60선을 유지하던 시장이 58, 57, 53으로 떨어진다면, 시장은 하락 추세에 있는 것입니다. 따라서 트레이드 스테이션을 이용한 각각의 기술적 지표를 가지고 앞으로의 가격 변동 시점은 언제이고 가격 변동으로 인해 어떤 일이 발생할 지를 "예측"할 수도 있습니다. 그러나 이런 지표들은 모두 무용지물입니다. 하락 추세에 있다면, 추세에 따르십시오. 주식 거래인이 관심을 가져야 할 것은 시장이 앞으로 어떻게 전개될 것인 지가 아니라 현재 시장 상황을 파악하는 것입니다.

대부분의 가격 변화 또는 시장 동향을 이해하는 것이 우리의 목표입니다. Turtle 기술은 최고점이나 최저점을 예상하기 위한 것이 아닙니다. 시장이 하락세에 있으면, 주식을 매도하십시오. 시장이 상승세라면, 주식을 매입하십시오. 시장이 초강세를 보이면 매입할 수 없으며 시장이 초약세를 보이면 매도할 수 없습니다. 사실상, Turtle 트레이딩의 가장 중요한 측면은 매매의 타이밍이나 지표가 아니라 추세가 지속되는 동안 얼마나 많은 양을 매매할 것인지 결정하는 것입니다. 이러한 주요 행위를 자금 관리라고 부릅니다.

Turtle 트레이딩 시스템은 과학적인 계산 또는 기계적인 방식을 응용해 시작되었습니다. 이 시스템은 기본적인 수요 공급 요인을 분석하는 것이 아닙니다. 가격과 시간은 항상 중요합니다. 본 시스템은 100%에 도전하는 체계적인 시스템입니다. Turtle 시스템은 주기, 포인트 및 수치, 시장 분석표, 트라이앵글이나 데이트레이딩과는 관계가 없습니다.

Turtle 주식 거래는 위험 관리 및 자금 관리 시스템에 뿌리를 두고 있으며 이 시스템에 사용된 수학적 개념을 쉽게 익힐 수 있습니다. 시장 주가 변동성이 높을 때에는, 거래 규모가 줄어듭니다. 손실을 보는 기간에는 포지션이 줄어들고 거래 규모도 줄어듭니다. Turtle 주식 거래의 중심 목표는 가장 유리한 가격 추세가 다시 나타날 때까지 자금을 보호하는 것입니다. 이 시스템으로 다음 사항을 결정할 수 있습니다.

  • 언제 어떻게 시장에 진입하는가.
  • 어느 정도의 계약/주식을 거래해야 하는가.
  • 각 거래 별로 감수할 있는 손실액은 어느 정도인가.
  • 수익이 없는 경우, 어떻게 시장에서 나와야 하는가.
  • 수익이 있는 경우, 어떻게 시장에서 나와야 하는가.
  • 각 나라의 모든 주식 거래인에게 해당. 모든 시장. 모든 거래소.

앞으로는 Turtle 시스템을 이용하여 IBM과 Cisco 주식 거래처럼 호주종합주가지수(Australian All Ordinaries Stock Index)로 쉽게 일본산 팥을 매매하게 될 것입니다. 이탈리아 본드가 얼마인지, 어떤 회사들이 FTSE 지표를 구성하는지, 심지어 링크드 인가 좋은 비즈니스 모델을 가지고 있는지 알 필요도 없습니다. 중요한 것은 차트 상의 가격입니다.

Turtle 시스템은 모든 나라의 전 주식 거래인을 위한 시스템입니다. TurtleTrader의 고객은 1996년 이후 58 개국에 분포되어 있으며 당사는 세계 곳곳에 있는 여러분의 Turtle 시스템 운용을 지원하고 있습니다.

TurtleTrader의 거래 원칙은 시장의 약세 또는 강세와 상관없이 수익 극대화를 위해 예측할 수 없는 거대한 추세를 따르도록 가르칩니다. 평균 수익률 이상의 수익을 거두기 위한 장기적인 Turtle 추세 매매 전략은 엄격하게 원칙을 준수하고 감정을 통제할 것을 요구합니다. 대기업에 소속된 주식 거래인, 개인 투자자 또는 개인 자산을 관리하는 주식 거래인 모두에게, TurtleTrader는 최초의 Turtle에게 교육하고 업계가 인정한 동일한 솔루션을 공급합니다.


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