왜 양적 투자이 일반인에게 적합하지 않은가?

我一直认为作为一个散户投资者，我们在投资前首先就要选对合适自己的方式方法，如果方式方法选错了，那就相当于南辕北辙，白费功夫。

현재 투자 분야에서 비교적 유행하는 투자 방법은 대략 이 몇 가지입니다: 가치 투자, 기술 분석, 거시 경제 투자, 양적 투자.

가치 투자는 제가 항상 배우고 고민해온 것입니다.

기술 분석은 저에게 전혀 맞지 않다고 생각해서, 매우 일찍 포기했습니다.

거시 경제 투자는 다리오, 소로스 등과 같은 투자 대가들이 사용하는 방법입니다. 저는 그것이 저와 매우 멀다고 생각하며, 그 조건을 전혀 갖추고 있지 않기 때문에 그들의 책을 몇 권 읽고 그 안의 관점과 방법을 지식으로 이해하는 것에 그쳤습니다.

양적 투자는 제가 한 번도 이해해본 적이 없지만, 항상 대충 이해하고 있다고 생각했습니다.

저는 양적 거래에 대한 이해가 항상 기술 분석을 기반으로 강력한 컴퓨터 연산력을 보조하여 동료들보다 더 빠른 속도로 순간적인 기회를 포착하는 것이라고 생각했습니다.

예를 들어:

어떤 투자 대상이 곧 특정 가격의 저항선에 도달할 때, 저는 저항선에 가장 가까운 곳에서 가장 빠른 속도로 보유한 포지션을 청산할 수 있습니다. 이렇게 하면 저는 상대방보다 먼저 최적의 가격으로 저항선에 도달하기 전에 이익을 실현할 수 있습니다.

이 과정의 핵심은 다양한 기술 지표를 민감하게 판단하고 동시에 연산력이 충분히 강력해야 한다는 것입니다.

이것이 제가 이전에 양적 거래에 대해 이해했던 것입니다.

제 이해에 따르면, 저는 양적 거래가 기술 분석의 업그레이드 버전일 뿐이라고 생각했으며, 별로 신비로운 것이 없다고 느꼈습니다.

최근 DeepSeek가 큰 인기를 끌면서, 그 모회사 또한 양적 거래 회사이고, 그 창립자가 제임스 시몬스의 지지자라는 사실을 알게 되었습니다. 더 기묘한 것은 최근 친구가 저에게 시몬스의 전기를 선물해 주었고, 그 기회를 통해 이 전기를 통해 양적 거래의 운영 방식을 이해할 수 있었습니다.

이 책을 읽고 나서, 저는 이전에 양적 거래에 대한 이해가 너무 얕았다는 것을 깨달았고, 양적 거래의 운영이 제가 생각했던 것보다 훨씬 복잡하다는 것을 알게 되었습니다.

이 책을 읽고 얻은 가장 큰 수확은: 저는 드디어 양적 거래 방식이 저와 같은 개인 투자자에게도 적합하지 않다는 것을 분명히 알게 되었습니다.

지금에 갈수록 저는 투자 여정에서 "무엇을 하지 말아야 하는지", "무엇이 적합하지 않은지"를 명확히 아는 것이 아마도 가장 빠른 지름길이라는 것을 더욱 실감하고 있습니다.

오늘은 여러분과 시몬스 전기에서 설명하는 양적 거래의 대략적인 원리를 공유하고자 합니다.

시몬스는 월스트리트에서 양적 거래의 선구자로 볼 수 있는 상징적인 인물입니다.

그가 이 새로운 분야를 개척할 수 있었던 이유는 그가 미국 국방 연구소에서 일할 때 얻은 영감에서 비롯되었습니다. 그는 국방 연구소에서의 작업을 통해 혼란스러운 데이터 속에서 숨겨진 민감한 정보를 해독하는 일을 했습니다.

이 혼란스러운 데이터는 미국 정부가 각국의 통신 정보를 가로챈 것이며, 이 데이터는 모두 암호화된 정보입니다. 따라서 그의 작업은 해독하는 것이었습니다.

그가 사용한 것은 통계학적 방법으로, 이 대량의 데이터 속에서 데이터가 나타나는 규칙을 찾아 진짜 정보로 추정하는 것이었습니다.

그는 이 방법이 금융 시장에서 숨겨진 규칙을 찾는 데에도 적용될 수 있다고 생각했습니다.

이는 기술 분석과 유사한 점이 있지만, 명확한 차이점도 있습니다.

공통점은 두 방법 모두 통계학을 이용해 규칙을 찾아 가격의 미래 동향을 추정한다는 것입니다.

하지만 차이점은 전통적인 기술 분석이 주로 역사적 가격에서 규칙을 찾는 반면, 이동 평균 이론, 파동 이론, 기술 지표 등은 모두 이와 같습니다. 반면 양적 거래는 더 광범위한(가격에 국한되지 않는) 데이터에서 가격 규칙을 찾아냅니다.

예를 들어보겠습니다:

기술 분석에서 평균선이라는 지표가 있습니다. 예를 들어 100일 평균선입니다. 이는 과거 100일 거래 가격의 평균값을 점으로 연결한 선입니다. 기술 분석에서는 이 지표를 사용할 때 가격이 100일 평균선을 상향 돌파할 때 어떻게 되는지, 가격이 하향 돌파할 때 어떻게 되는지를 봅니다.

여기서의 규칙은 역사적 가격에서 요약된 것입니다.

그렇다면 양적 거래는 어떻게 규칙을 발견할까요?

예를 들어 시몬스의 팀은 다음과 같은 규칙을 발견한 적이 있습니다:

일본 정부와 서독 정부가 특정 경제 정책에 대한 발언을 할 때마다, 엔화와 서독 마르크의 환율이 변화하고 일정 기간 지속된다는 것입니다.

하지만 다른 통화에서는 이러한 현상이 나타나지 않았습니다.

그래서 그들의 시스템에서는 일본 정부와 서독 정부의 발언을 입력으로 삼아, 이 정보가 있을 때마다 시스템이 자동으로 엔화와 서독 마르크에 대해 거래를 시작합니다.

이러한 작업은 전통적인 기술 분석에서는 나타나지 않는 것입니다.

시몬스가 팀을 결성한 초기에는 그들이 가장 먼저 시도한 것이 전통적인 기술 분석 방법이었지만, 효과가 미미했습니다. 그래서 그들은 곧 이러한 시도를 포기하고 더 넓은 범위의 데이터에서 통계적 규칙을 찾아내는 방향으로 전환했습니다.

이것은 많은 혼란스러운 데이터, 심지어는 전혀 관련이 없는 데이터들을 유기적으로 연결해야 합니다.

제 이해로는:

남미의 한 나비가 날개를 한 번 흔들면 다음 5분 동안 구리 가격의 동향에 영향을 미친다면, 양적 시스템은 이 규칙을 찾아내야 합니다.

이 요구와 기준은 전통적인 기술 분석이 도달할 수 있는 것을 훨씬 초과합니다.

이것은 강력한 빅데이터 기술과 통계학적 모델링 능력을 필요로 하며, 오히려 경제학과 금융학에 대한 요구는 그리 높지 않습니다.

따라서 이 아이디어를 실현할 수 있는 사람은 수학자와 컴퓨터 전문가뿐입니다.

그가 양적 거래 팀을 결성한 이래로, 그가 찾은 핵심 구성원은 당시 유명한 수학자와 컴퓨터 전문가였으며, 그는 거의 월스트리트의 금융 전문가를 필요로 하지 않았습니다. 이러한 인재 채용 기준은 오늘날에도 여전히 그러한 것 같습니다.

처음에 그가 이 아이디어를 제안했을 때, 월스트리트는 비웃었습니다. 물론 그는 월스트리트의 반응을 무시하고, 자신의 방법이 반드시 효과적일 것이라고 확신했습니다.

결국 그는 성공했습니다.

월스트리트의 금융 기관들도 그의 방식을 모방하기 시작했습니다.

이 모든 것을 보고 나서, 우리가 평소에 듣는 대부분의 소위 양적 거래 팀 중 몇 개가 이러한 실력과 수준을 갖추고 있을까요?

또한, 이 방법이 우리 개인 투자자에게 적합할까요?