알고리즘 트레이딩 전략

마지막 업데이트: 2022년 7월 11일 | 0개 댓글
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LG에너지솔루션가 공개한 제품 포트폴리오 확대 계획/LG에너지솔루션

알고리즘 트레이딩 전략

차트로 봤을 때 이 전략 괜찮은 것 같은데?? 과거에도 잘 통했을까?

코인은 변동성이 너무 심해서 투자 전략대로 거래하는 자동거래봇을 만들어야겠어! 그런데 이 투자 전략을 어떻게 검증할까??

가지고 계신 투자 전략을 과거데이터에 시뮬레이션 했을 때 수익률이 어떻게 나오는지 백테스팅 해드립니다.

금융 영역에서 백테스팅은 과거 데이터를 기반으로 트레이딩 전략의 실행 가능성을 테스트합니다. 즉, 과거 데이터를 사용해 전략이 알고리즘 트레이딩 전략 어떻게 수행되었는지를 확인합니다. 백테스팅이 좋은 결과를 보여줄 경우, 트레이더 또는 투자자는 실제 환경에 해당 전략을 적용해볼 수 있습니다.

출처 : Binance academy

이렇듯 투자 전략은 만들었다고 끝이 아니라 과거에 전략이 제대로 작동을 했는지, 손실이 나지는 않았는지 등을 검증을 해야 합니다. 단순히 수익률만 보는 것이 아닌 최대로 손실을 본 구간에서 최대손실률이 얼마나 되는지 변동성은 얼마나 큰지 샤프지수는 유의미한지 등을 확인하는 작업이 알고리즘 트레이딩에서 필수적입니다.

저희 회사는 알고리즘 트레이딩을 전문으로 하는 회사입니다. 자체 전략 백테스팅 솔루션을 가지고 있어서 다른 백테스팅 서비스 플랫폼에서 지원하지 않는 기능도 다수 지원합니다.

데이터 스튜디오에서는 자체적인 백테스팅이 가능한 시뮬레이션 시스템을 보유하고 있습니다.

유명 전략 중 하나인 Super Trend 전략 리포트 샘플

지원하는 기술적 지표

Momentum,MFI,TRIX,ROC,CCI,알고리즘 트레이딩 전략 Williams R, Balance of Power,

Chaikin Accumulation/Distribution,Chaikin A/D Oscillator, + @(대부분의 보조지표)

지원하는 캔들 패턴

n연속양봉패턴(적삼병,적사병 등),n연속음봉패턴(흑삼병,흑사병 등),장대양봉,장대음봉,갭상승,갭하락 등등

지원하는 매매 방법

지원하는 거래소

지원하는 봉

1분봉(추천하지않음), 5분봉(추천하지않음), 15분봉, 60분봉(추천), 240분봉, 일봉, 주봉

1시간봉 아래의 스캘핑은 가능은 하나 손실이 날 가능성이 90% 이상입니다. 개인투자자는 섣불리 접근하지 않는 것이 좋습니다.

알고리즘 트레이딩 전략

헤지펀드 회사들이 알고리즘 트레이딩 전략으로 알고리즘 트레이딩 전략 첨단 기술 도입에 나서고 있다. 트레이딩 전략에서 경쟁우위를 차지하고자 하는 헤지펀드가 인공지능에 점점 더 많은 관심을 보이기 시작했다. 헤지펀드가 고객 자산을 거래하는 컴퓨터와 알고리즘에 초점을 맞추고 하는 양적 거래는 자연스러운 머신러닝 시험대가 됐다. 또한 헤지펀드의 양적 거래는 빅데이터 동향을 파악하고 고속으로 실행하는 데 적합하다. 블룸버그 통신의 보도에 따르면, 런던에 본사를 둔 헤지펀드 맨그룹(Man Group)은 현재 AI가 전체 자산의 극히 일부만 관리하고 있긴 하지만 인공지능이 2015년까지 이 회사의 가장 큰 자금 중 하나인 AHL 디멘션 프로그램에서 이윤의 약 절반 정도 기여했다. 유럽연합(EU) 의원들은 알고리즘 중심 시장(MiFID II) 규제로 시장에 혼란을 일으키는 알고리즘 중심의 펀드 운용에 관한 입법을 추진했다. 한편 영국의 금융감독기관(FCA)은 영국 시장에서 주문 유지를 담당하고 있지만 이러한 알고리즘이 자체 특성상 까다로우며 블랙박스 알고리즘이라고도 지적했다. 수학적 모델링으로 시장의 움직임을 바탕으로 프로그래밍하고 이에 근거해 컴퓨터가 투자 결정을 내리는 퀀트펀드(Quant fund)라 해도 지금 시점에서 기술에 관해 알아둬야 한다. 현재 인공지능과 머신러닝을 활용하는 펀드 운용사를 소개한다. 1. 맨그룹 최근 관리 자산 규모가 1,000억 달러를 기록해 고공행진 중인 헤지펀드인 맨그룹(Man Group)은 1987년 설립되어 정량적 투자 관리에 중점을 두고 있으며, 맨 AHL(Man AHL) 부서를 통해 인공지능 기술에 막대한 투자를 하고 있다. 이제는 머신러닝 알고리즘이나 좀더 전문적으로 딥러닝을 사용해 연구원들은 특정 지침 없이도 컴퓨터에서 동향을 찾고 이를 실행하도록 프로그래밍할 수 있다. 2. 르네상스 캐피탈 블룸버그에 따르면 악명 높은 양적 거래 헤지펀드인 르네상스 캐피탈은 AI 기술에 크게 의존하는 메달리.

8가지 사례로 본 헤지펀드의 AI·머신러닝 사용법

헤지펀드 회사들이 알고리즘 트레이딩 전략으로 첨단 기술 도입에 나서고 있다. 트레이딩 전략에서 경쟁우위를 차지하고자 하는 헤지펀드가 인공지능에 점점 더 많은 관심을 보이기 시작했다. 헤지펀드가 고객 자산을 거래하는 컴퓨터와 알고리즘에 초점을 맞추고 하는 양적 거래는 자연스러운 머신러닝 시험대가 됐다. 또한 헤지펀드의 양적 거래는 빅데이터 동향을 파악하고 고속으로 실행하는 데 적합하다. 블룸버그 통신의 보도에 따르면, 런던에 본사를 둔 헤지펀드 맨그룹(Man Group)은 현재 AI가 전체 자산의 극히 일부만 관리하고 있긴 하지만 인공지능이 2015년까지 이 회사의 가장 큰 자금 중 하나인 AHL 디멘션 프로그램에서 이윤의 약 절반 정도 기여했다. 유럽연합(EU) 의원들은 알고리즘 중심 시장(MiFID II) 규제로 시장에 혼란을 일으키는 알고리즘 중심의 펀드 운용에 관한 입법을 추진했다. 한편 영국의 금융감독기관(FCA)은 알고리즘 트레이딩 전략 영국 시장에서 주문 유지를 담당하고 있지만 이러한 알고리즘이 자체 특성상 까다로우며 블랙박스 알고리즘이라고도 지적했다. 수학적 모델링으로 시장의 움직임을 바탕으로 프로그래밍하고 이에 근거해 컴퓨터가 투자 결정을 내리는 퀀트펀드(Quant fund)라 해도 지금 시점에서 기술에 관해 알아둬야 한다. 현재 인공지능과 머신러닝을 활용하는 펀드 운용사를 소개한다. 1. 맨그룹 최근 관리 자산 규모가 1,000억 달러를 기록해 고공행진 중인 헤지펀드인 맨그룹(Man Group)은 1987년 설립되어 정량적 투자 관리에 중점을 두고 있으며, 맨 AHL(Man AHL) 부서를 통해 인공지능 기술에 막대한 투자를 하고 있다. 이제는 머신러닝 알고리즘이나 좀더 전문적으로 딥러닝을 사용해 연구원들은 특정 지침 없이도 컴퓨터에서 동향을 찾고 이를 실행하도록 프로그래밍할 수 있다. 2. 르네상스 캐피탈 블룸버그에 따르면 악명 높은 양적 거래 헤지펀드인 르네상스 캐피탈은 AI 기술에 크게 의존하는 메달리.

노는 게 제일 좋아

나만의 투자 전략 실현을 위한 인공지능 퀀트 투자 학습법
알파고 이후 인공지능 기술은 제조, 의료, 교육, 게임, 보안 등 다양한 산업에 도입되었고, 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 한 서비스가 생겨났다. 금융권도 인공지능이라는 날개를 달고 진화 중 이다. 고객 대응, 자산 관리, 종목 분석, 주식 거래 등 지능형 시스템과 빅데이터를 활용하여 다양한 분야에서 폭넓은 서비스를 제공한다.
이 책은 주식 거래를 위한 자료 수집부터 퀀트 투자 전략과 머신러닝/딥러닝을 이용한 투자 전략까지 상세히 설명한다. 알고리즘 트레이딩에 대한 머신러닝과 딥러닝 방법의 한계와 가능성을 명확히 알려주고, 실전에서 활용 가능한 최신 모델링 기법을 알려준다. 예제 코드는 이해하기 쉽도록 짧고 간단하게 구성했다. 이 책의 내용을 잘 따라 하면 자신만의 투자 가설을 검증하고, 자신만의 투자 기법을 머신러닝 툴로 알고리즘 트레이딩 전략 실현하며, 계량적 투자 전략을 구현하는 과정에서 만나는 문제를 해결할 수 있다.


● 머신러닝과 딥러닝을 활용한 투자 사례
● 금융 데이터 분석을 위한 넘파이, 판다스 활용법
● 파이썬으로 만드는 투자 전략과 주요 지표
● 금융 데이터를 이용한 전통 퀀트 전략 구현
● 머신러닝을 이용한 투자 전략 구현
● 딥러닝을 이용한 투자 전략 구현

저기 위에 파랗게 된 문장이 바로 이 책을 쓴 이유인데

나는 사실 관심이 없었다. 하지만 학문에는 경계가 없다고 하니 한 번 읽어보려고 한다.

# 이 책의 특징

1. 우선 누구를 위한 책인지 분명하다.

● 일반 퀀트, 머신러닝 기반 계량 투자(퀀트)에 관심 있는 분
● 머신러닝을 실무(투자금융)에 적용해보고 싶은 투자자
● 금융 데이터에 관심이 많은 데이터 과학자, 학생, 일반인
● 4차 산업혁명 시대를 준비하는 금융업계 관리자
● 미국과 한국 금융업계에서 활용하는 머신러닝 알고리즘이 궁금한 분

이렇게 처음부터 목표 독자들이 있기 때문에 읽을지 말지 결정하기 쉽고, 위의 목표 독자들이 있어서 배경지식을 알고 있다고 생각하고 설명하는 경우가 있었다.

2. 파이썬에 익숙한 사람이라면 쉽게 적용할 수 있는 예제다.

파이썬에 익숙하다면 여기서는 적용하기 위한 예제만 준다. 처음부터 다 설명하는 것이 아닌 필요한 것만 뽑아서 다시 배운다는 느낌이다. 즉, 시간 절약이 된다는 말이다.

3. 파이썬에만 익숙한 사람이 보는 안목을 넓히는 기회가 된다.

파이썬에서 그냥 예제를 보고 베꼈다면 여기서는 새로운 관점을 제시한다. 혼자서도 모델링이 가능할 수 있게 그 기반을, 지식을 제공한다. 하나를 알면 둘을 알듯이 말이다.

4. 책 하나로 많은 것을 할 수 있다.

All in One 느낌이다. 주식 거래를 위한 자료 수집부터 투자 전략까지 모조리 담아놓고 상세하게 설명해준다. 책 하나로 자료수집부터 구현까지 다 할 수 있다는 말이다.

#후기

다만 내가 관심이 딱히 끌리지 않았다. 아직까지.. 금융쪽이라.. 그렇지만 책의 내용에 있어서는 아주 좋은 내용만 담겨있지 않나 그런 생각이 든다. 내년쯤에 주식투자를 생각해볼까 했는데.. 내년쯤에 다시 보면 알고리즘 트레이딩 전략 엄청 도움이 되지 않을까?? 그런 책이다.

내가 지금 당장 관심이 없어서 솔직히 후기를 말하기가 힘들다. 그렇지만 책의 구성도 괜찮고 예시도 많고 책의 내용도 정말 충실해서 내가 내년에 봐도 어?? 이번에 나온건가?? 라고 할 정도의 책인 것 같다.

LG엔솔, 2분기 영업익↓ 속 "공급망 확보와 제품 강화로 5년 내 매출 3배 올릴 것"

LG에너지솔루션 대전 연구원/LG에너지솔루션

LG에너지솔루션이 올해 2분기 연결기준 영업이익을 발표하며 중장기 사업전략을 공개했다. LG에너지솔루션의 2분기 매출은 중국 봉쇄 조치 여파와 물류 대란 등의 대외적인 악재로 감소했다. 하지만 이런 상황 속에서도 LG에너지솔루션은 올해 연 매출 목표 상향 조정하고, 5년 내 연 매출을 3배 이상 성장시키겠다며 반등을 예고했다.

LG에너지솔루션아 27일 발표한 하반기 전망과 연간 매출 추이 자료/LG에너지솔루션

◆2분기 실적 딛고 3분기 매출 상향 조정…"JV 준비 차질 없다"

27일 LG에너지솔루션은 2022년 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 지난해 동기 대비 73% 감소한 1956억원으로 집계됐다고 밝혔다. 지난 2분기 매출은 5조706억원으로 전년 동기 대비 1.2% 감소했고, 당기순이익은 889억원으로 전년 동기 보다 85.7% 낮아졌다.

LG에너지솔루션은 ▲코로나19 확산으로 인한 중국 봉쇄 ▲글로벌 물류 대란 ▲메탈 원가 상승분 판가 인상 적용 시점의 차이 등을 수익성 감소 요인으로 들었다. 그럼에도 이창실 최고재무책임자(CFO)는 "EV용 원통형 배터리 판매 증대, 주요 원자재 가격의 판가 연동 계약 확대로 매출은 안정적으로 증가했다"며 "하반기에는 테슬라 생산 정상화와 북미 합작법인(JV)이 본격 가동, 연동 원가 본격 적용 등으로 배터리 생산·판매 개선세가 뚜렷할 것"이라고 전망했다.

LG에너지솔루션은 반도체 수급이 완화 분위기와 고객사들의 신차 출시 계획, 견조한 고객 대기수요 등에 힘입어 자동차용 파우치 배터리나 원통형 배터리 수요가 탄탄할 것으로 예상했다. 이어 올 하반기 매출 12조6000억원을 달성하겠다고 발표했다. 이는 전년(8조5000억원) 동기 대비 48%, 상반기(9조4000억원) 대비 34% 상승한 수치다.

최근 증권가에서도 LG에너지솔루션의 추정치를 올해 매출 20조 9459억원, 영업이익 1조 2107억으로 예측했다. 테슬라 차량 생산 정상화와 북미 합작법인 가동 본격화를 기반에 기인한 것이다.

특히 3분기 가동 준비 중인 GM과의 JV는 생산 확대와 영업익에 한 몫 할 것으로 보인다. LG에너지솔루션은 2019년 12월 오하이오주에 GM과 제1 합작공장 건설을 발표하고 2020년 중순부터 착공에 들어갔다.

LG에너지솔루션은 GM JV 공장을 준비 상황을 공유했다. LG에너지솔루션 측은 "폴란드 공장을 처음 세웠을 당시에는 공법, 인력, 장비 등을 모두 새롭게 투자하면서 수율 안정까지 시간이 소요됐던 것은 사실"이라면서도 "이제는 폴란드 공장을 세웠던 역량을 바탕으로 근무 경험이 있는 엔지니어 파견해 초기 셋업을 준비하고 있으며, GM이 축적해온 생산 및 현지 인력 역량 충분히 활용해 차질 없이 준비할 것"이라고 부연했다.

이와 함께 LG에너지솔루션은 유럽·아시아 지역에서의 성장도 도모하겠다는 포부를 밝혔다. LG에너지솔루션은 파우치형을 생산하는 폴란드 브로츠와프 공장의 생산량 증대를 추진함과 동시에 원통형 생산을 위한 별도의 거점 마련을 고심하고 있다. 한국(오창)·중국에 집중된 아시아지역 배터리 생산설비도 인도네시아 JV를 기반으로 점차 공급량을 알고리즘 트레이딩 전략 확대해나갈 방침이다.

LG에너지솔루션가 공개한 제품 포트폴리오 확대 계획/LG에너지솔루션

◆중장기 전략 "제품 경쟁력 강화와 차별화"

이날 LG에너지솔루션은 중장기 전략 방향도 공개했다. ▲품질역량 강화 ▲스마트팩토리 구축 ▲밸류체인 강화 ▲BasS·EaaS 신사업 추진 등 4가지 부문에 역량을 집중해 고객에게 '세계 최고 수준의 QCD(품질·비용·납기)'를 제공한다는 목표를 발혔다.

또한 LG에너지솔루션은 품질 역량 강화를 위해 제품 설계 및 공정 개선을 통해 불량 발생 가능성을 확실히 차단하고, 전 공정별 전수 알고리즘 트레이딩 전략 검사 체계를 구축한다는 전략을 구사한다. BMS(Battery Management System) 안전 진단 알고리즘도 강화해 이상 징후의 사전 모니터링 감지 기능도 향상시킬 예정이다.

스마트팩토리 구축 작업에도 속도를 높인다. 스마트팩토리는 사람의 경험과 역량에 의존하지 않고 기계에서 나오는 데이터에 근거해 모든 의사결정을 진행하는 것으로, LG에너지솔루션은 이를 통해 수율 개선 및 품질 안정화, 공정 개선 및 생산성 향상, 인력 효율화 등을 달성한다는 계획이다.

밸류체인의 경우 업스트림 지분 투자, 장기공급계약 확대를 통한 안정적 공급망을 확보하는 한편 선도업체와 전략적 협력을 통한 중고 배터리 수거 및 리사이클 체계도 구축하기로 했다.

신사업 추진 관련해서는 배터리 데이터 기반 BaaS(Battery as a Service), 신재생 에너지 관련 EaaS(Energy as a Service) 등의 미래 준비를 위한 투자는 한층 강화하는 한편, 투자 효율성을 높이기 위해 확장 투자는 보수적으로 운영하기로 했다.

또한 LG에너지솔루션은 2분기 말 기준 수주잔고가 310조원에 달하는 만큼 이에 대응하기 위한 생산능력 확충에도 집중하겠다고 했다. 구체적으로는 2025년까지 총 540GWh의 배터리 생산능력을 확보할 계획이다. 이는 1분기 공개한 520GWh과 비교해 20GWh 오른 수치로 원통형 배터리 탑재 전기차 시장의 성장세에 따른 추가 증설 효과로 분석된다.

이밖에 파우치형 배터리의 경우 프리미엄은 단입자 NCMA 양극재, 실리콘 음극재 적용을 통해 성능 우위를 지속하고, 보급형은 LFP·망간 리치 등 신규 소재를 적용해 솔루션을 확보한다는 계획도 공개했다. LG에너지솔루션은 중국 배터리 기업들이 우세를 점하고 있는 LFP(리튬인산철) 배터리를 내년부터 양산하겠다는 계획에 대해서도 설명했다.

LG에너지솔루션은 2023년에는 중국 남경 생산라인을 LFP라인으로 전환해 제품 출시하고, 북미 대응 위해 2024년 미국 미시간 공장에 LFP 라인을 구축하는 전략을 펼칠 계획이다. LG에너지솔루션이 가진 LFP셀 관련 특허는 100여개 이상인 것으로 알려졌다.

원통형의 경우 신규 폼팩터(4680) 양산 기술을 조기 확보해 시장을 선도하겠다는 계획이다. LG에너지솔루션 측은 "새롭게 선보이는 4680이기 때문에 설비나 공법 검증 과정 통해 안정적인 양산 체제를 갖추도록 노력하겠다"고 말했다.

권영수 LG에너지솔루션 최고경영자(CEO) 부회장은 "기술 리더십 확보와 제품 경쟁력 강화를 통해 '세계 최고 수준의 QCD를 제공해 고객이 신뢰하고 사랑하는 수익성 넘버원 기업'이 되는 것이 우리의 최종 목표"라고 강조했다.

"AI로 품질상태 진단"…LG유플, 구독형 스마트팩토리 서비스 출시

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[서울경제TV=김수빈기자]LG유플러스이 중소기업 고객이 스마트팩토리 구축에 대한 초기 투자비용 부담을 덜고 공장 상태를 진단할 수 있는 클라우드 기반 구독형 서비스를 출시했다고 1일 밝혔다.

이번에 출시된 구독형 스마트팩토리 서비스는 ▲AI비전검사, ▲모터진단, ▲설비예지보전 3종이다.

해당 솔루션들은 제품품질과 설비상태를 AI기반으로 분석하고 진단한다. 이에 따라 운영과 유지보수 노하우가 부족한 중소기업들도 부담 없이 생산품질 향상을 기대할 수 있다는 설명이다.

또한, LG유플러스 MEC센터와 고객사 공장이 5G 전용망으로 직접 연결해 보안성을 높였다.

'AI비전검사'는 딥러닝을 통해 학습한 시각 이미지를 해석해 제품 불량을 판독하는 기술이다. 작업자의 육안검사로 진행해 개인의 숙련도에 따라 검사 수준에 차이가 발생하고 업무 피로도도 높은 품질검사 공정에서 주로 활용된다.

본 검사의 도입으로 ▲육안으로 판별 불가한 미세 불량 검출, ▲초기 불량 검출로 신속한 대처 및 비용 절감, ▲검사 결과 자동 집계로 정확한 제조현황 파악 등이 가능해진다.

'모터진단'은 모터의 고장을 사전에 진단하고 전기 에너지를 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 솔루션으로, 1,300만 개의 모터 관련 빅데이터를 기반으로 한 알고리즘이 전문가의 도움 없이 자동으로 모터를 진단한다.

특히 모터의 기계적 이상 증상만 진단하던 일반적인 진단 솔루션과 달리, 모터진단 솔루션은 모터에 흐르는 전류와 전압을 측정해 전기적 이상 증상까지 진단한다는 특징이 있다.

'설비예지보전'은 공장의 베어링 및 구동축 등 회전체 설비를 대상으로 하는 진단 솔루션으로, 설비 고장을 사전에 예측해 전체 공정이 중단되는 손해를 예방한다. 이 솔루션은 설비의 진동 및 전류 데이터를 학습하여 고장 원인을 진단하고 최적 정비시점을 제시한다.

서재용 LG유플러스 스마트팩토리사업담당은 "이번 구독형 스마트팩토리 솔루션 출시를 통해 중소기업들이 구축 비용 및 전문 인력에 대한 부담을 덜 수 있을 것으로 기대한다"며 "생산품질 향상과 비용절감의 일거양득 효과가 있는 구독형 스마트팩토리 서비스를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다. /[email protected]


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