전략 계정에서 자금을 인출하기 위한 전략 제공자의 선택에는 두 가지 가능한 복사 배당 시나리오가 있습니다.
퀀트, 인공지능과 머신러닝의 시대
인공지능이란 사람의 손을 거치지 않고 판단을 내리며 실행에 옮기는 프로그램을 말한다. 퀀트들은 컴퓨터가 등장한 초창기부터 이런 인공지능을 이용해 자동으로 증권의 가격을 계산하고 예측하며 거래했다. 가장 큰 장점은 감정기복 없이 주어진 로직과 데이터에 의해서만 거래한다는 점이다. 물론 단점도 있었다. 위기 상황에서 유연하게 대처하지 못했고 인간이 끊임없이 알고리즘을 업데이트 시켜주어야만 현재 시장에 맞게 적응할 수 있었다.
그러다 2000년대 후반부터 급격히 재조명된 인공지능 기술이 있다. 바로 머신러닝 기술이다. 머신러닝은 기존의 통계적 모델링 방법과 다른 방식의 접근법이다. 기존의 규칙 기반 통계 모델링 방법은 먼저 인간의 가설을 세운 다음 이를 통계적으로 검증해서 예측 모델을 만드는 방법이었다. 예를 들어 기존 데이터를 보고 펩시와 코카콜라 주가 사이에 관계가 있다고 가정한 뒤 데이터를 통해 검증한 것이다.
그러나 머신러닝 방법은 거꾸로 데이터셋을 끊임없이 알고리즘에 집어넣어 학습시킨 다음 거기에서 패턴을 찾는 모델링 방법이다. 이는 거대한 데이터를 처리하는 데도 강력한 방법이었고 소셜 트레이딩의 단점 사람이 쉽게 찾을 수 없는 패턴이나 간단하게 정의하기 어려운 규칙을 찾아낼 획기적인 기술이었다.
금융계, 특히 퀀트 분야는 사실 이런 분야의 선구자였다. 1990년대부터 음성 인식과 암호 해독 머신러닝 기술을 변행해 금융시장의 소셜 트레이딩의 단점 패턴을 찾는 데 이용되었다. 이외에도 수많은 트레이딩 회사가 2000년대 후반부터 가격, 거래량, 시간 등 각종 시장 데이터를 입력해서 시장의 움직임을 학습시키고 이 모델을 이용해서 거래하려고 했다.
데이터 편향성 그 한계
초창기 머신러닝 모델을 이용한 퀀트 알고리즘은 한계가 있었다. 크게 두 가지 문제가 있었는데 하나는 데이터 편향성 문제이다. 통계적 모델링과 비슷한 문제점인데 애초에 신경망으로 학습한 데이터가 과거 데이터이다 보니 과거 데이터에 맞춰서 학습한 모델을 가지고 미래를 예측하려는 것이다. 이는 과거에 일어나지 않았거나 과거에 지나치게 잘 맞았던 패턴에 의존하는 경향이 있다.
인공 신경망 학습은 ‘분류(Classification)’에 특화된 알고리즘이다. 각 패턴마다 매수를 해야 할지 매도를 해야 할지 분류해야 하는데 음성 인식이나 스팸처럼 답이 확실한 지도학습인 경우에는 이를 확실하게 학습시킬 수 있지만 매 순간 매수냐 매도냐 최선의 선택을 해야 하는 트레이딩의 특성상 신경망으로 완벽한 예측 모델을 만드는 데는 한계가 있었다.
또한 인공 신경망으로 학습된 결과 자체가 어떤 경제적, 논리적 인과 관계를 가지고 판단하는지는 알 수 없다는 치명적인 단점이 있었다. 신경망에 데이터를 입력해서 학습시키면 수많은 뉴런과 가중치의 조합이 나오는데 이것만 이용해서는 어떤 규칙을 가지고 판단하는지 알 수 없다.
스팸 필터를 하거나 얼굴 인식을 하는 경우에는 신경망이 어떤 로직을 통해서 인식했는지 알지 못해도 충분히 활용이 가능했다. 인간이 친구의 얼굴을 인식할 때에도 ‘이 사람은 눈이 크고 인중이 넓기 때문에 내 친구인 철수이다’라고 생각하면서 인식하지 않기 때문이다. 그러나 트레이딩은 다르다. 직접적인 투자를 하기 때문에 어떤 인과관계를 통해서 이런 패턴으로 판단하고 투자하는지 알지 못하면 커다란 사태로 이어질 수도 있다.
적용 방식의 진화: 직접투자에서 어드바이저로
머신러닝을 이용해 트레이딩 전략을 만드는 시도는 잠시 좌절되었다. 그러나 다양한 분야에서 머신러닝의 활용도는 무궁무진했기 때문에 퀀트들은 전략 자체를 머신러닝에 의존하기보다 데이터를 가공하거나 새로운 보조 지표를 얻는 것으로 활용했다.
가장 많이 활용하기 시작한 부분은 자연 언어 처리 부분이다. 머신러닝의 발달로 컴퓨터가 인간이 적은 문장이나 글을 읽고 뉘앙스를 잡아내거나 내용을 해석할 수 있게 되었다. 이를 이용해 소셜 네트워크 서비스의 방대한 글들의 흐름을 알 수 있게 되었고 실시간 뉴스의 정보나 애널리스트들의 평가를 실시간으로 수치화해서 읽어들일 수 있게 된 것이다.
퀀트 펀드들이 머신러닝을 이용한 소셜 네트워크 데이터 기반 트레이딩 알고리즘을 이용한다는 뉴스가 나왔다. 직접적인 알고리즘 공개는 없었지만 금융사에서 자연 언어 처리 및 소셜 네트워크 서비스 전문가를 채용하는 공고들이 하나둘씩 등장하고 있다. T3라는 회사는 트럼프의 트위터를 읽어서 매매하는 알고리즘을 소개한 적도 있다.
블룸버그 뉴스나 방송 아나운서의 목소리를 인식해 뉘앙스를 캐치한 다음 부정적인 뉴스와 긍정적이 뉴스를 구분하고 어느 정도 수준의 긍정적인 뉴스인지 가중치를 더한 뒤 거래하는 알고리즘도 등장했다. 이 모든 것은 신경망 머신러닝 알고리즘을 주로 이용한 방식이다.
이런 인공지능은 찰나의 패턴을 잡는 초단타매매보다는 장기 투자를 하는 헤지펀드나 자산관리 업체에 더 많은 영향을 주었다. 자산관리 업체들은 인공지능이 각 투자자에 맞게 펀드를 설계해주고 자산 분배를 해주는 ‘로보 어드바이저’를 도입하기 시작했다.
로보 어드바이저는 퀀트 트레이더처럼 무조건적인 수익을 내는 방향이 아니라 자산의 효율적인 분배로 각 사람에 맞게 상품을 조합하는 조언의 역할을 하는 것이므로 판단 알고리즘 자체를 자세히 알지 못하더라도 크게 위험하지 않다. 펀드매니저가 상품을 조합하고 각 사람에 맞는 투자 상품을 추천해주는 일 자체가 자동화 되고 있는 것이다.
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머신러닝과 인공지능이 만능인 것은 아니다. 입력 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 데이터가 부족하거나 잘못 가공된 데이터를 입력하면 엉뚱한 알고리즘이 만들어지고 이는 거대한 손실로 이어진다. 데이터의 처리가 미흡하거나 오류가 많으면 사실과 전혀 다른 판단을 하는 인공지능이 만들어지고 데이터 과학자의 다양한 심리 편향이 인공지능 안에 녹아들게 된다.
게다가 앞으로는 단순한 숫자 데이터 이외에도 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 비정형 데이터나 날씨, 위성 사진과 같은 다차원 데이터도 분석을 시도할 것이다. 이런 부분의 전문가가 곧 수익률 좋은 알고리즘을 만드는 원천이 되는 시대가 올 것이다.
한발 늦은 대한민국
안타깝게도 퀀트나 데이터 과학에 대한 국내의 인식은 참담한 수준이다. 매매에 컴퓨터가 개입되는 것을 규제로 강하게 막았던 역사에 단일화된 거래소로 알고리즘 트레이딩이 발전할 겨를이 없었고 퀀트는 대부분 파생상품 설계를 위한 퀀트가 주류를 이루었다.
이마저도 최근에 도입된 것이고 2007년 한국일보의 기사를 보면 당시 파생상품을 설계할 수 있는 퀀트도 전무했다고 한다. 2007년이면 이미 미국에서는 초단타매매 시대로 넘어간 지 오랜데 말이다. 게다가 국내 상장 기업 자체가 다양한 편이 아니기 때문에 파생상품 또한 다양하게 존재하기 어려웠다. 이런 상황에서 방대하며 비용만 차지하는 거대한 금융 데이터를 기록하거나 가공하려던 시도가 적었던 것은 어찌 보면 당연하다.
최근 일어나는 수많은 핀테크 붐과 인공지능 혁명 속에서 빅데이터와 머신러닝을 외치고 있지만, 해외에 비해 데이터를 모으고 체계를 잡을 시간이 부족했기 때문에 데이터 과학자나 시스템 모두 부족한 상황이다. 데이터가 제대로 없는 상황에서 퀀트나 데이터 과학자가 활동할 수 있는 환경이 이루어질 리가 만무하다.
국내에서 이런 부분에 투자를 하기 위해서는 인공지능과 퀀트에 대한 기술만을 외치기보다는 본질적인 부분에 집중해야 한다. 즉 데이터에 대한 효율적인 관리와 체계를 우선적으로 잡을 것을 권하는 바이다.
필자 권용진
『인공지능 투자가 퀀트』의 저자이며 뉴욕에서 퀀트 트레이더로 일합니다. 더 정확히는 초단타 전문이라고 말할 수 있습니다. 타워리서치라는 헤지펀드에 다니다가 현재는 퇴사하여 투자회사를 운영 중입니다.
시스템 트레이딩 개요
시스템 트레이딩(System Trading)은 주식, 선물, 옵션 등을 자동 매매하는 방식 을 의미한다. 로봇 트레이딩 또는 알고리즘 트레이딩이라고도 한다. 미리 작성되어 있는 프로그램으로 동작하기에 오동작의 위험 부담도 있다. 그러나 시스템 트레이딩은 동시 다발적으로 여러 가지 상황을 모니터링하고 분석할 수 있기에 시스템 처리 능력만 따라 주고 프로그램 알고리즘만 정확하다면 수익을 내기도 한다. 영화 트랜센던스(transcendence)에서는 인공지능 슈퍼컴이 짧은 시간 엄청한 수익을 올리는 장면이 나오는데 인공지능 시스템 트레이딩의 모습 일 수 있다.
시스템 트레이딩의 장단점을 정리해보자.
- 기술적 분석 등이 가능해짐
- 감정을 배제한 기계적인 매매가 가능해짐
- 자동 매매가 가능해져 시간이나 장소에 구애받지 않음
- 오히려 상식에 벗어나는 기계적인 매매가 이루어질 수 있음
- 프로그램 학습이 필요함
- 조건이나 규칙 설정이 어려움
물론 단순한 규칙으로 구성된 것도 시스템 트레이딩이라 할 수 있지만 필자의 관심은 소셜 트레이딩의 단점 인공지능 기반 시스템 트레이딩이다. 최근에는 소셜 등 빅데이터 분석 결과에 따라서 매매를 하는 시스템 트레이딩도 등장하고 있다.
한 가지 중요한 점은 시스템 트레이딩은 인간으로는 도저히 할 수 없는 바보같은 판단으로 소셜 트레이딩의 단점 항상 큰 손해를 야기할 수 있다는 점에 충분한 숙지가 필요하며 실전 적용을 위해서는 충분한 검증이 되어야 한다는 것이다.
투자를 모니터링하고 마감하는 방법은 무엇입니까? Exness 소셜 트레이딩 투자자가 자주 묻는 질문
선택한 전략에 따라 투자를 시작한 후에 는 투자 성과를 확인하기 위해 모니터링하는 것이 좋습니다.
- 소셜 트레이딩 앱에서 포트폴리오 아이콘을 탭 하세요.
- 복사 아래에 복사 중인 전략 목록과 그 성과가 표시됩니다.
- 투자 성과에 대한 세부 정보를 보려면 투자를 클릭하십시오.
- 아래로 스크롤하면 투자에 대한 손절매 및 이익실현 매개변수를 설정하거나 편집할 수 있습니다.
투자를 종료하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 선택한 투자에 대해 복사 중지를 누릅니다 .
- 표시된 프롬프트에서 복사 중지를 다시 클릭 하여 확인합니다.
- 투자 종료를 확인하는 화면 알림이 표시됩니다.
투자 마감 가격에 대한 자세한 내용은 아래 기사를 참조하십시오.
Copy Dividens 기능은 어떻게 작동합니까?
전략 제공자가 자금의 일부를 전략의 이익으로 인출하면 Copy Dividends는 투자자에게 해당 금액의 일부를 이익으로 제공합니다. 복사 배당금은 투자 계좌에서 투자자의 지갑으로 자동 이체됩니다. 이를 통해 투자자는 전략 제공자가 하는 것처럼 수익을 올릴 수 있으며 이러한 지불금을 거래 기간이 끝날 때까지 또는 투자자가 전략 복사를 중단할 때까지 제한하지 않습니다.
복사 배당으로 고려해야 할 중요 사항:
- 손실이 반영되면 투자자에게 배당금 복사가 발동되지 않습니다.
- 모든 정지 손실이나 걸릴 이익 설정 변경 (이 예는 나중에 제공) 복사 배당금을 공제 한 후 업데이트됩니다.
- 귀하의 설정 경고 복사 배당으로 인해 업데이트되지 않습니다.
- 복사 배당 후 복사 계수는 변경되지 않습니다.
제공되는 이익의 양은 투자자가 전략에 얼마나 투자했는지에 따라 다르지만 다음 예에서는 투자자가 전략을 복사하는 데 10%를 투입한다고 가정합니다.소셜 트레이딩의 단점
배당 복사의 작동 방식은 다음과 같습니다.
- 전략 제공자는 전략 내에서 미화 1,000달러의 자산을 보유하고 있으며 30%의 수수료율이 설정되어 있습니다.
- 투자자가 이 전략에 100달러를 투자했으므로 그의 복사 계수는 0.1(10%)입니다.
- 전략 제공자는 USD 500의 이익을 얻습니다. 이는 투자로 이어지며 이익을 계산합니다: USD 500 * 0.1 = USD 50. 그런 다음 30%의 수수료 지분이 계산됩니다. USD 50 * 30% = USD 15 전략 제공자의 수수료 . USD 50 - USD 15 = 투자자의 총 이익 지분으로 USD 35.
전략 계정에서 자금을 인출하기 위한 전략 제공자의 선택에는 두 가지 가능한 복사 배당 시나리오가 있습니다.
시나리오 1
- 전략 제공자는 전략에서 이익의 일부만 인출하려고 합니다( USD 200) .
- 인출 시 Copy Dividend는 0.1의 복사 계수를 곱한 USD 200의 전략 인출을 반영하는 USD 20의 지불금을 투자자에게 수여합니다(전략의 커미션 비율 보류).
시나리오 2
- 전략 제공자는 전략에서 자신의 모든 이익(미화 500달러)을 인출하려고 합니다.
- 출금 시 Copy Dividend는 투자자에게 USD 35(30% 커미션 계산 후)의 지불금을 수여합니다. Copy Dividends의 투자자 지분은 USD 35에 불과하기 때문에 정확한 10% 비례 지분으로 반영되지 않습니다 .
Copy Dividends는 손절매와 이익실현에 어떤 영향을 줍니까?
손절매 및 이익실현 설정은 복사 배당금을 차감한 후에만 업데이트됩니다. 투자자는 USD 1,000을 자기자본으로 가지고 있고 손절매를 USD 400로 설정하고 이익실현을 USD 1,600로 설정합니다. 복사 배당금이 USD 300이면 손절매는 USD 100로 조정되고 이익실현은 1,300이 됩니다. 또는, 복사 배당금이 USD 500이면 손절매는 완전히 삭제되고 이익실현은 USD 1 100로 설정됩니다.
수수료는 언제 지불합니까?
거래 기간 동안 그의 전략을 복사하여 이익을 얻은 경우에만 전략 제공자에게 수수료를 지불 하면 됩니다 . 투자에서 손실이 발생하면 후속 거래 기간의 투자 이익이 손실을 초과할 때까지 수수료를 지불하지 않습니다.
수수료는 거래 기간 종료 시 투자의 재무 결과에서 공제됩니다.
투자를 조기에 마감하기로 선택하면 복사를 중단할 때 수수료가 차감됩니다. 단, 거래기간 종료 시 전략 제공자에게만 지급됩니다.
동시에 둘 이상의 전략을 복사할 수 있습니까?
네, 지갑에 충분한 자금 이 있는 한 한 번에 하나 이상의 전략 을 복사할 수 있습니다 . 그러나 이는 별도의 투자 로 간주됩니다 .
마켓이 닫힐 때 복사를 시작/중지할 수 있습니까?
예, 할 수 있습니다 . 최신 릴리스에서는 투자자 가 시장이 닫힐 때 전략 복사 를 시작 및 중지 할 수 있는 기능을 도입했습니다 (최종 가격으로).
기억해야 할 유용한 사항:
- 전략에 미결 주문이 없는 경우 언제든지 복사를 중지하거나 시작할 수 있습니다.
- 전략에 암호 화폐에만 열려 있는 주문이 있는 경우 암호 화폐 거래가 24/7 가능하기 때문에 언제든지 복사를 중지하거나 시작할 수 있습니다.
- 전략에 다른 상품에 대한 미결 주문이 있고 시장이 마감될 때 복사를 시작/중지하도록 선택하는 경우 두 가지 가능한 소셜 트레이딩의 단점 결과가 있을 수 있습니다.
이러한 상품의 시장이 다시 열릴 때까지 3시간 이상 남아 있는 경우 투자는 최종 시장 가격으로 개설/중단됩니다.
b.이 상품의 시장이 다시 열릴 때까지 3시간 미만이 있으면 투자가 열리거나 중지되지 않으며 오류 알림이 표시됩니다. 마켓이 다시 열리면 복사를 시작/중지할 수 있습니다.
상품마다 거래 시간이 다릅니다.
여러 전략을 복사하는 경우 별도의 투자로 간주됩니까?
예, 애플리케이션의 전략 페이지에서 ' 투자 열기' 를 누를 때마다 새로운 투자가 생성됩니다.
동시에 여러 전략을 복사 하는 것이 가능합니다. 각 투자에는 자체 할당된 자금과 자체 복사 계수가 있습니다. 이익과 수수료 도 투자당 계산됩니다.
여러 투자가 있는 경우 하나가 다른 투자에 어떤 영향을 미칩니까?
여러 투자 (다르거나 같은 전략으로) 가 가능하지만 한 투자는 어떤 식으로든 다른 투자에 영향을 미치지 않습니다.
각 투자에는 자체 투자 자금, 복사 계수 및 복사 주문이 있습니다. 투자 수익은 전략 복사 를 위해 전략 제공자 에게 지급할 수수료 계산에 사용됩니다 .
특정 전략 복사를 중지하려면 어떻게 합니까?
다음은 전략 복사를 중지하는 단계입니다.
- 소셜 트레이딩 앱에 로그인합니다.
- 특정 전략을 찾아 선택합니다.
- 열리면 기본 영역 상단에 복사 중지 옵션이 표시됩니다 .
- 작업을 확인하면 더 이상 이 전략을 복사하지 않습니다.
전략 복사를 중지할 때 가능한 시나리오:
- 투자에 미결 주문이 있는 경우 : 현재 시장 가격으로 미결 주문이 마감되고 복사 작업이 중지됩니다.
- 투자에 미결 주문이 없는 경우 : 복사 작업이 중지됩니다.
- 시장이 다시 열릴 때까지 3시간 이상 남았을 경우 최종 시장 가격으로 투자가 중단됩니다.
- 시장이 다시 열릴 때까지 3시간 미만이면 투자가 중단되지 않고 오류 알림이 표시됩니다. 마켓이 다시 열리면 복사를 중지할 수 있습니다.
투자 자동 중지
전략의 자산이 0으로 떨어지면 전략이 중단됩니다. 이런 일이 발생하면 전략은 활성 상태를 유지하여 전략 제공자에게 더 많은 자금을 예치하여 거래를 계속할 수 있습니다. 이 경우 전략에 대한 기존 투자의 자본도 0으로 떨어지고 복사 계수 는 0으로 감소합니다.
전략 제공자가 예금하고 나중에 거래하는 경우 투자는 0 볼륨과 0 카피 계수를 계속 반영합니다.
거래량이 0이고 복사 계수가 0인 많은 투자를 피하기 위해 중지를 경험한 전략은 중지 후 7일 이내에 이러한 투자를 자동으로 청산합니다. 이는 전략에 대한 실제 투자의 실제 수를 더 잘 반영하도록 설계된 자동 프로세스입니다.
내가 투자한 전략에서 복사한 특정 주문을 마감할 수 있습니까?
아니요, 투자자가 전략을 복사하기 시작 하면 해당 전략의 전략 제공자가 만든 모든 주문이 후속 투자에 복사됩니다. 투자자는 투자 내에서 일부 또는 특정 주문을 마감할 수 없지만 모든 주문을 마감하기 위해 전략 복사를 중단할 수 있습니다.
전략은 전략 제공자의 주문을 기록하는 계정입니다.
투자는 투자자가 전략을 복사하기 시작할 때 만들어지는 계정입니다.
자세한 내용은 이 링크 에서 투자자가 되기 위한 초보자 가이드를 참조하세요.
왜 내 투자 계정의 자본이 마이너스입니까?
전략의 자산이 0 이하가 되면 전략의 모든 열린 거래가 자동으로 닫힙니다(이를 스탑 아웃이라고 함). 때때로 이 변화는 그 당시 전략의 자기자본보다 크므로 결과적으로 전략에 대한 마이너스 균형이 됩니다. 이런 일이 발생하면 특별히 스크립트된 명령인 NULL_command 에 의해 전략의 자산이 0으로 재설정됩니다 .
스탑 아웃으로 인해 전략이 음수 자산에 도달하면 해당 전략을 복사하는 투자도 음수 자산을 반영할 수 있습니다. 이 경우 투자자는 전략 복사를 중단해야 하므로 동일한 명령인 NULL_command에 의해 투자 지분이 0으로 재설정될 수 있습니다 .
투자자로서 불리한 점이 있습니까?
이것은 자신의 선호도와 거래 스타일에 따라 다르지만 투자자라면 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 커미션 : 복사한 투자가 수익을 냈을 때 전략 제공자가 설정한 커미션 비율은 이익의 투자자 몫에서 지급됩니다. 커미션은 최고의 거래를 하기 위해 전략 제공자들에게 필수적인 인센티브입니다.
- 타이밍 : 투자자가 수익성 있는 전략을 모방하기 시작했지만 투자자가 복사하는 동안 전략이 성장하지 소셜 트레이딩의 단점 않았기 때문에 이익을 얻지 못할 수 있습니다. 이는 투자자가 복사 조치를 취한 시점 때문입니다.
- 통제 : 투자자는 전략을 복사하거나 전략 복사를 중지할 수 있습니다. 그들은 전략 제공자가 수행한 거래를 통제할 소셜 트레이딩의 단점 수 없으며, 이는 더 많은 실무 거래자를 좌절시킬 수 있습니다.
- 위험 관리 : 투자자는 위험에 영향을 받지 않으며 소셜 트레이딩의 맥락에서 위험 관리 전략을 고려해야 합니다. 자신의 위험 허용 범위를 소셜 트레이딩의 단점 고려하는 것은 투자자의 책임입니다.
이러한 모든 단점은 적절한 위험 관리와 신중한 고려를 통해 완화할 수 있습니다. 전략 을 더 잘 관리할 수 있도록 전략 에 포함 되는 사항에 대해 자세히 읽어보는 것이 좋습니다 .
금감원이 지적한 시스템트레이딩 문제점
증권사 등이 광고를 통해 시스템트레이딩의 안정된 수익률, 사용의 용이성 등을 집중적으로 강조하고 투자설명회 개최를 통하여 직·간접적으로 데이트레이딩에 적합한 투자기법이라고 선전하고 있다. 시스템트레이딩은 비록 투자자가 데이트레이딩을 의도하지 않더라도 선택한 조건과 시장변동상황에 따라 데이트레이딩과 마찬가지로 매매회전율을 극도로 높이는 결과를 초래한다.
②제공되는 기술적 지표 등의 적합성 여부 검증 문제
증권사에서 제공하는 시스템트레이딩의 각종 기술적 지표가 증권투자에 적합한 구조를 갖는지, 프로그램의 안전성은 어떠한지, 과거 데이타를 분석한 결과로 미래투자여부를 결정할 수 있는 이론적 논거가 무엇인지 등에 대한 객관적인 사전검증절차가 부족하다.
현재 시스템트레이딩 서비스를 제공하는 증권사 등은 시스템트레이딩을 통해 투자하면 수익률이 평균 수익률을 상회하고, 심지어 장세가 지속적인 하락세를 나타냈을 때에도 시스템트레이딩은 안정된 수익을 가져온다고 광고를 하고 있는 실정이다.
그러나 시스템트레이딩은 과거 데이타를 분석한 결과일 뿐 미래에도 연속된 수익을 실현할 수 있는지 여부에 대한 객관적인 근거를 제시하지 못할 뿐만 아니라, 모의투자결과나 몇 번의 실제투자 결과만을 가지고 안전한 수익을 보장한다는 식의 광고를 하는 것은 과장광고의 소지가 있다.
특히 투자대회에서 시스템트레이딩을 이용한 평균수익률은 거래비용(수수료, 증권거래세, 시장충격비용-동일한 매매조건하에서는 동일한 주문이 나옴에 따라 시장가격이 변화) 등을 고려하지 않은 상태에서의 수익률이기 때문에 객관적인 근거가 될 수 없다.
시스템 트레이딩을 통한 투자가 반드시 이익이 나는 것은 아니고 오히려 특성상 지속적인 상승장세나 하락장세에서 큰 손해를 야기할 수 있다. 또 선택하는 조건에 따라서는 고객이 의도하는 바와 다르게 과다 거래를 하게 되고 수익여부와 무관하게 과도한 수수료를 증권사측에 지급할 수도 있는데 이러한 소셜 트레이딩의 단점 위험이 사전에 충분히 고지되지 않고 있다.
호주의 자동 거래 플랫폼 설명
자동화된 거래 플랫폼을 사용하면 노련한 시장 전문가가 수행하는 거래를 시뮬레이션할 수 있습니다. 거래는 이제 사전 경험이 없는 사람을 포함하여 모든 사람이 액세스할 수 있습니다. 금융 시장. 이를 활용하여 모니터 의존도를 낮출 수 있으며, 이는 더 많은 경험을 가지고 거래할 때 도움이 됩니다.
다양한 형태의 자동 거래
트레이딩 봇, 카피 트레이딩 및 소셜 트레이딩을 사용하면 모두 투자자에게 거래 활동을 자동화할 수 있는 기회를 제공합니다. 귀하의 지식, 이전 경험 및 개인 취향은 모두 귀하의 계획을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.
소프트웨어 또는 봇과 거래할 때 규칙에 기반한 전략 또는 기타 기준이 사용됩니다. 평균 회귀 전략, 추세 및 모멘텀 거래, 차익 거래는 모두 코딩 전략의 예입니다.
투자자들은 가격이 100선 이동 평균보다 높을 때만 매수하거나 소셜 트레이딩의 단점 뉴욕 세션 동안에만 거래하도록 전문 고문이라고도 하는 거래 봇을 프로그래밍할 수 있습니다. 이 두 가지 옵션을 모두 사용할 수 있습니다(EA). 다음은 호주의 자동화된 거래 플랫폼의 몇 가지 예입니다.
- Duplicate- DupliTrade MT4 도구를 사용하면 거래 신호 및 전략을 실시간으로 정확하게 재현할 수 있습니다. 거래 지표를 제공할 뿐만 아니라 거래 포트폴리오를 쉽게 설정하고 관리할 수 있는 플랫폼의 사용자 친화적인 디자인 때문에 플랫폼을 권장합니다.
- Zulu Trade-귀하의 AvaTrade 계정은 ZuluTrade의 전문 거래자의 조언 전환을 통해 거래를 수행하는 데 사용됩니다. 선택한 전문가 또는 프로그램이 투자자로서의 특정 요구와 목표에 맞게 조정될 수 있는지 확인하십시오.
- Avatrade-AvaTrade에서 제공하는 소셜 거래 플랫폼은 AvaSocial로 알려져 있습니다. 사용할 때 소셜 트레이딩 앱, 시작하는 것이 훨씬 간단합니다. 여기에서 멘토를 찾고 질문을 통해 멘토와 상호 작용하고 지식을 얻을 수 있습니다. 가장 성공적인 사람들로부터 지식을 얻음으로써 이력서를 향상시킬 수 있습니다.
자동 거래 시스템 사용의 장점과 단점
- 규율을 유지하면 거래가 감정에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 모든 거래자는 이 도구를 사용할 수 있기 때문에 이 시간 절약 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.
- 덕분에 투자자들은 피로감 없이 시장 전망과 전략을 평가할 수 있습니다.
- 적절한 가격으로 거래를 시작하고 같은 가격으로 거래를 종료하면 주문 실행을 강화하고 결과적으로 수익을 높이는 동시에 손실을 피할 수 있습니다.
- 자동화된 거래와 기술에 대한 과도한 의존은 재정적 건강에 해로울 수 있습니다.
- 투자자들이 서류상으로는 환상적으로 보이지만 여러 가지 이유로 실제 세계에서 사용하기에는 실용적이지 않은 거래 전략을 고안하는 것을 생각할 수 있습니다.
- 연결 문제 및 시스템 오류와 같은 문제를 즉시 감지하려면 지속적인 모니터링이 필요할 수 있습니다.소셜 트레이딩의 단점
자동화된 거래 시스템을 활용하면 잠재적인 단점을 훨씬 능가하는 몇 가지 장점이 있습니다. 호주에서 자동화된 암호화폐 거래 시도. 경제적 전망을 최대한 활용하는 것과 관련하여, 그들은 문제의 개인이 가능한 가장 객관적인 관점을 얻도록 도울 수 있습니다.
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