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자산이라는 관점에서 미실현손익을 포함한다면 계좌손익으로 계산하는 것도 맞는 것 같습니다. 영상에선 투자가능금액이란 의미에서 총 자산을 나타냈습니다. 좀 더 긴기간으로 백테스트 결과를 볼 수 있다면 좋겠네요

클라우드는 고민해봤지만 당장은 사용하지 않고 일반 pc에서 진행하고있습니다. 정전나면 큰일나겠네요 하하

랜덤 주가의 경우 생성 알고리즘에 따라 결과가 특정 패턴을 만들어내는 것 같습니다. 제가 만든 랜덤 주가 생성 프로그램 또한 신뢰성이 높진 않다고 생각합니다. 주가 계산에 대해 산술적, 기하적 접근 방식에 따라 주가가 초기엔 랜덤을 보이다가 시간이 지남에 따라 결국 0에 수렴하는 경우가 발생하곤 했습니다. 때문에 어떠한 패턴이 보였다면 주가 생성 알고리즘의 차이일 수도 있을 것 같습니다. 이전 영상의 시뮬레이션에서는 랜덤 주가에서 얻은 결과에 큰 의미를 두는 것보단 경향성을 파악하는 정도로 사용하고자 했습니다. 현실에서 어떠한 패턴을 찾으려는 노력은 지속되어 왔기에, 누군가는 여기서 수익을 얻는 사람이 있을 것이라 생각합니다. 확실한 방법은 모르지만 메달리온 펀드가 패턴을 통해 높은 수익을 얻은 것으로 유명하다고 알고 있습니다. 다만 저는 불분명한 패턴을 가정하는 것보다 무작위성을 바탕으로 전략을 세워, 잘못된 전제에 대한 위험을 피하는 것을 추구하고 있습니다.

미실현 손익에 관해서 현금주의 또는 발생주의 에 따라 결과가 달라질 것으로 생각되는데, 스토리 흐름이 마땅치 않아 제외하였습니다. 이전 영상부터 같은 이야기를 반복하는 것보다 좀 더 긴 기간의 데이터를 쌓는 것이 필요하겠으며, 적합한 분석 방식을 고민하고있습니다. 알고리즘을 자세히 말씀드리긴 어렵겠습니다만 저 또한 일종의 리스크를 부담하고 있습니다. 때문에 하락을 대비하여 숏을 잡는 등 여러 헷지를 만드는 것에 대해 고민하고 있습니다.

리밸런싱은 주식 대 현금의 비중, +배율은 수익, -배율은 손절로 이해하면 될까요? : 제가 영상에서 계산한 방식에 한해서는 그렇게 해석하시는 것이 맞습니다. a=0.4, b=0.2가 무엇을 의미하는 지도 잘 모르겠는 상태에서 x를 2, y를 0.5로 놓고 계산해보니 26%가 나오지 않는데 혹시 괜찮으시다면 설명을 부탁 드리고 싶습니다. : 다시 확인해보니 제가 영상에 수식을 옮겨적는 부분에서 실수를 했습니다. 실제 수식은 a(x-1) + (a(x-1)+1)b(y-1) 입니다. 수식에 x=2, y=0.5로 계산하신다면 0.26이 나오실 겁니다. 댓글 감사합니다

@@C_Nyang_2 와~ 빠른 댓글 감사 드립니다. a=0.4, b=0.2는 퀀트나 프로그램 같은 곳에 필요한 상수같은 건가요? 그런 류가 아니라면 주식 40%:현금 20%:기타 40% 혹은 주식2:현금1로 이해해도 될 지 궁금합니다. 사실 최근에 김진명 작가님의 도박사라는 책을 읽었더니 분산과 분할이 가능한 주식보다는 도박같이 1회에 승부가 결정되는 경우 기대 수익과 손실을 확정할 수 있다는 가정하에 리밸런싱 만으로도 효과가 있을지 궁금해서 시냥님 채널까지 찾아오게 되었습니다. 저것도 다 노력의 산물인데 실제 수식을 알려 주셔서 감사합니다.

@alexh.3460 a, b 는 이익과 손실 상황에 대한 투자금액 조정 정도의 변수입니다. 섀넌의 도깨비나 캘리공식과 같이 잘 알려진 계산법들에 대해서, 수익과 손실과 같은 변수가 결정된 상황에서는 계산을 통해 최적의 수익을 찾을 수 있겠습니다. 하지만 결국 현실은 변수 통제가 거의 불가능 하기에 계산값이 맞지도 않으며, 벌어진 사실 앞에 확률적이지도 않습니다. 영상에서 사용한 0.4, 0.2 와 같은 숫자는 아주 단적인 예시입니다. 정해진 기준보다도 불확실성을 고려하며 유동적으로 계산하는 것이 필요하다고 저는 개인적으로 생각합니다.

저보다 더욱 설득력있게 설명해주신 것 같습니다. 여러모로 배워갑니다 댓글 감사합니다

저는 다만 최대한 모든 것을 고려하고자 합니다. 영상에서도 말씀드렸듯 시장이 우상향하거나 우상향하지 않거나, 극단적인 전략의 위험성에 대해 고민합니다. 때문에 저는 안정적인 투자를 우선시하며, 그 안에서 높은 수익을 추구하기 위해 노력하고 있습니다.

저도 볼 수록 어지럽네요 하하.. 피드백 감사합니다

대출해서 투자하는 것은 망하는 지름길이거늘...

@myjy0305 투자 경험을 공유해주셔서 감사합니다. 실패를 딛고 반년 만에 시드를 불려나가신다니 정말 대단하시네요. 저 역시 주식 공부나 뉴스와 같은 정보는 사용하지 않고 있습니다. 예측하기 어려운 데이터들을 계산에서 제외하고, 수학적 근거만을 바탕으로 어떤 시장에서도 적용 가능한 알고리즘을 만들고자 노력하고 있습니다. 자동매매 프로그램은 키움증권과 한국투자증권에서 제공하는 API를 이용해 직접 프로그램을 만들어서 진행하고 있습니다. HTS에서 제공하는 자동매매는 개인의 알고리즘을 구현하기에는 제약이 많아서 저도 직접 개발하는 방식을 선택했습니다.

정말 맞는 말씀이십니다. 실패를 통해 정말 많은 것을 배우고 있습니다. 아무리 계산을 거듭하더라도 당장은 보이지 않는 것들이 많죠. 저는 이 채널이 저의 실패과정 또한 담길 바랍니다

제가 받아들인 것 보다 깊은, 수학적 논리에 대한 고민이었군요. 먼저 거래세 계산에 대한 오해를 해소하고 싶습니다. 거래세는 투자원금이 아닌, 총거래금액과 수익률로 계산해야 합니다. 거래세 0.18%로 100번 거래시 투자원금의 18%로 계산하셨지만 이는 사실 잘못된 계산입니다. 투자원금 전체를 100번 거래했다면 총거래금액은 투자원금의 100배이기 때문에 거래세가 투자원금의 18%여도 문제가 되지 않습니다. 결국 거래세가 총거래금액의 0.18%인 것에는 차이가 없죠. 각 거래당 1%만 벌었더라도 투자원금의 100%의 수익이고, 여기에 거래세 18%를 제외할 뿐입니다. 때문에 거래세가 문제가 될 부분은 수익률 계산에 있습니다. 예시로 초단타의 경우 수익률이 0.2%인 거래를 반복 진행한다면, 이때 0.18%의 거래세에 의해 실제 거래당 수익은 0.02%가 되기 때문에 거래세 문제가 생깁니다. 이처럼 거래세를 생각할 때는 자신의 투자 전략의 수익률을 고려하여 계산해야합니다. 저의 경우 또한 백테스트에서 이미 거래세를 제외하여 계산하였습니다. 양도소득세와 슬리피지는 다른 문제인 것 같습니다. 양도 소득세는 결국 실현손익에 비례하기 때문에 전략의 목적에 따라 계산에 포함하지 않습니다. 슬리피지는 결국 투자원금의 규모가 억단위를 넘어가면서 문제가 커지는데, 아직 제가 그 정도 규모의 금액을 다뤄본 경험이 없어 뭐라 말씀드리기 어렵군요.. 마지막으로, 마코위츠 이론은 포트폴리오 이론을 말씀하시는 것 같은데, 이 이론의 한계가 거래세와 슬리피지로만 국한되지는 않습니다. 오히려 포트폴리오 이론의 분산에 대한 수학적 논리나 현실적 제약에서 오는 논점이 더 흥미로울 수 있습니다. 이 부분을 더 자세히 이야기 나눌 수 있다면 재밌을 것 같군요. 역시 수학적 논의는 정말 재미있습니다. 댓글 감사합니다.

@@C_Nyang_2 선생님의 논리가 결국 미국주식의 거래 스캐일을 늘리는 것으로 시장에서 위험을 줄이면서도 수익률을 극대화 할 수 있다는 것으로 요약 할 수 있을 것 같았습니다. 엄청나게 많은 숫자의 종목을 엄청나게 잦은 매매를 통해서 리스크를 낮추면서 수익률을 극대화 할 수 있다는 모델을 제시했다고 생각되는데요, 이 아이디어가 결국 마코위츠 이론과 흡사한 면이 있다고 생각했기 때문입니다. 마코위츠 이론은 CAPM이나 EMH, 베타 계수 분석같은 현대적 금융 이론의 모태가 되는 중요한 아이디어였습니다만 인간을 완전히 합리적 존재이며 시장참여자들 사이에 정보격차가 0이라는 가정을 했다는점, 리스크를 자산간의 분산을 통해서 최소화한다는 가정을 한만큼 리스크를 표준편차로 측정했다는점(대칭적), 그리고 거래비용과 세금 등을 전혀 고려하지 않았다는 점이 이 마코위츠 모델의 대표적인 한계점입니다. 거래를 통해서 수익률을 계산 할 때 엄밀하게는, 매수를 하자마자 거래비용(수수료)이 차감됩니다. 그리고 난 다음 매도를 할때 또 거래비용(수수료)와 거래세(세금)이 발생합니다. 이말은 1%의 수익률이 난 다음에 거래비용과 거래세가 발생하는 것이 아니라, 이 수수료비용과 세금을 제하고 난다음에 정확한 수익률이 계산된다는 뜻이지요. 이런 구조이기 때문에 1% 수익이 100번 난 것에서 100% 수익률을 낸것에서 18%의 수수료를 차감했다는 것과는 다른 이야기라는 것입니다. 거래횟수를 유의미한 대수로 늘리는만큼 이런 수익률 계산 구조가 엄밀하게 지켜지는 것도 중요한 포인트일 것 같습니다. 왜냐하면 목표수익률이 1%인만큼 수수료 비용이 전체 한국주식의 경우 수익구조의 18%를 미국주식의 경우 25%차지하는 매우 큰 비중의 비용구조이기 때문입니다. 투자라는 것을 경제성장률 혹은 인플레이션을 초과하는 자본 수익률을 향유하기 위함이고, 이 자본수익률을 극대화 하는 것은 복리의 효과를 통해서만이 극대화 될 수 있다고 생각했습니다. 포트폴리오 이론에서 "리밸런싱" 이라는 작업을 통해서 "통하는 전략을 N회 반복한다"는 아이디어를 실천합니다. 이를 통해서 "전략을 이용한 복리효과"를 누립니다. 그런데 22%라는 높은 거래비용(애초에 가정이 무조건 수익을 낸다는 가정이기 때문에)가 복리효과를 엄청나게 방해한다는 점을 고려해서 모델링을 한다면 훨씬 더 유의미한 전략이 되지 않을까 싶어서 여쭤보았습니다. 수학적인 접근이 매우 흥미롭습니다. 어떤 수학적 근거를 통해서 거래빈도를 최적화하고, 거래비용을 고려한 최적화된 모델을, 그리고 장기적으로 복리효과를 유지할 수 있는 범위의 잔여 수익률 계산 모델을 제시할지 궁금합니다. 선생님께서 평소에 숙고하고 연구하신 분야인 만큼 저처럼 짧은 식견을 가진 시청자들의 넓혀주실 답변을 해주시리라 믿습니다. 감사합니다

논의가 진행되면서 오해의 시작점이 보이고 있는 것 같습니다. 먼저, 포트폴리오 이론과 유사하다는 점에 대해 말씀드리면, 저는 포트폴리오 이론을 전혀 고려하지 않았습니다. 제 접근은 분산투자를 확률적 계산에 엮어 새로운 이론을 만든 것입니다. 이는 기존 이론에서는 볼 수 없었던 새로운 관점을 제시하는 것이며, 저와 포트폴리오 이론은 전혀 다른 방향을 바라보고 있습니다. 포트폴리오 이론과의 가장 큰 차이점은 리밸런싱입니다. 포트폴리오 이론은 수익을 얻는 방법이 아니라, 리스크를 최소화하고 기대수익률을 최적화하는 것에 초점을 맞추고 있습니다. 따라서, 거래세와 세금은 포트폴리오의 최적화를 위해 리밸런싱을 할 때 발생하는 비용에 해당합니다. 즉 실제 수익을 얻기 위한 거래에서 발생하는 비용이 아니라, 리밸런싱을 자주 해서 발생하는 포트폴리오 유지와 관련된 비용입니다. 이 점에서 거래세에 대한 오해가 발생했다고 생각합니다. 그런데, 리밸런싱을 반드시 해야 할 이유가 있을까요? 사실, 분산투자에서 리밸런싱은 필수불가결하지 않습니다. 각 종목의 거래는 개별적으로 일어날 수 있으며, 이는 확률적 계산을 통해 조정될 수 있습니다. 거래 횟수를 늘리는 이유는 확률적 이득을 극대화하기 위해서이지, 거래 횟수가 증가하더라도 수익률이 낮아지지 않습니다. 즉 거래세는 문제가 되지 않습니다. 리밸런싱 비용이 무시할 수 없을 정도로 발생하면, 그것은 투자 전략 자체의 문제입니다. 따라서, 거래세 계산 방식에 오해가 있다고 다시 한 번 강조하고 싶습니다. 이처럼, 포트폴리오 이론의 한계 중 하나는 포트폴리오 유지를 위한 리밸런싱 비용이 발생한다는 점이었습니다. 하지만 오히려, 포트폴리오 이론에서 가장 흥미로운 점은 리스크 최소화를 위한 상관관계 계산에 있다는 것입니다. 변동성을 줄이려는 재밌는 발상이죠. 하지만 상관관계와 기대수익률을 계산하는 것은 현실적인 불가능이 있습니다. 이러한 불가능은 효율적 시장 가설에서도 동일하게 나타납니다. 많은 투자 이론들이 여기서 막히게 되죠. 하지만 이러한 불가능한 부분들을 계산 가능한 영역으로 끌어내린다면 어떻게 될까요? 제한적으로나마 분산투자를 함에 있어 변동성을 줄이는 장치로써, 각 종목간의 상관관계에 따라 종목을 선택하는 기준 정도로는 사용처를 찾아볼 수 있습니다. 물론 이 과정이 꼭 필요하다는 의미는 아니지만, 아이디어를 떠올려 볼 수 있습니다. 결국 이처럼, 포트폴리오 이론과 분산투자는 서로 다른 영역에 있습니다. 분산투자에 포트폴리오 이론을 적용할 수도 있지만, 이 두 가지는 본질적으로 다른 접근법입니다. 그리고 저는 분산투자가 확률적 이득을 극대화할 수 있다는 관점을 새롭게 말씀드렸습니다.

선생님께서 말씀하시는 분산과 제가 이해한 분산은 그 용어에서 정의 차이가 있었다고 여겨지는군요. 10%의 변동성을 1%로 줄이는 것이 분산투자라고 한 지점에서 자연스럽게 포트폴리오 이론을 연상했습니다. 이런부분에서 오해가 있었습니다. 결론적으로 논의를 위해서 모든 시장상황에서 60%이상의 승률을 일관되게 유지할 수 있는 전략의 존재가 선행되었다고 가정하겠습니다. 그리고 영상에서 제시하신 3개월 2087회의 매도거래 횟수를 토대로 거래비용을 계산해보면 다음과 같습니다. 미국주식거래이고, 1회 거래규모 1백만원, 매수와 매도가 각각 2,087회 (총 4,174회)일 때의 거래 비용은: 1. 미래에셋증권 (수수료율 0.25% 적용): • 총 거래 비용: 약 11,503,370원 2. 키움증권 (우대 수수료 0.07% 및 환전 수수료 0.05% 적용): • 총 거래 비용: 약 3,987,170원 • 키움증권은 우대 수수료 및 환전 우대 혜택으로 거래 비용이 크게 절감됩니다. 즉, 1%기대수익률을 기준으로 한다면 1백만 * 1% *2,087회 = 20,870,000원입니다. 그런데 실제 거래비용이 최소 3,987,000에서 최대 11,500,000입니다. 이 사실이 시사하는바는 두가지입니다. 2087번의 거래에서 수익률 1%가 거래비용을 포함한 것이라면 실질적 목표수익률이 1.25~1.5%까지 치솟아올른다는 것이고, 만약에 거래비용이 포함되지 않았다면 실질수익률이 작게는 0.83% 에서 많게는 0.4%까지 떨어진다는 것입니다. 결국 저의 의문은 일관되어 있습니다. 극단적인 고빈도 매매전략에서 이토록 막대한 수수료비용대비 지나치게 낮은 수익률이 아니냐는 것입니다. 처음에 말씀드렸던 마코위츠 이론 등 포트폴리오 이론에서도 한계점으로 지적되는 부분이고, 선생님의 분산투자 이론에서도 의문시 되는 지점이 이 거래비용이 해당 투자모델에서 얼마나 높은 설득수준으로 제시되었느냐 라는 것입니다. 모든 시장상황에서 60%의 승률을 일관되게 유지한다는 제법 어려운 가정을 논의하기도 전에 말이죠. 그럼에도 불구하고 흥미로운 접근법입니다. 앞으로 어떤 전략과 논리를 보여주실지 기대하면서 영상 기다리겠습니다. 구독과 좋아요 누르고 갑니다!😊

​​ @Mintchoco_lover 고빈도 매매전략은 처음 댓글에서 말씀드린바와 같이 거래세 문제가 발생하는 것이 맞습니다. 하지만 저는 고빈도 매매전략이 아니며, 각 거래시에 추구하는 수익률은 1%, 또는 그 이하가 아닙니다. 분산투자전략과 고빈도 매매전략은 본질적으로 전혀 관련이 없습니다. 또한 다시 말씀드리지만 포트폴리오 이론의 한계점과 고빈도 매매전략의 거래세 문제는 서로 다른 문제입니다. 채널의 다른 매매일지 영상을 참고하시면 이해에 도움이 되실 겁니다. 그리고 예시로 말씀하신 계산은 결국 이득입니다. 총 자산이 200만원이라고 가정하고 100만원을 투자해서 2000회의 거래당 1%의 수익을 봤다고 가정했을 때, 거래세를 전부 차감하여 매우 낮게 잡아 거래당 수익이 0.4%라고 하더라도 100만원 * 0.4% * 2000 = 800만원 으로 총 자산 200만원 대비 4배의 수익입니다. 계산에 총자산에 대한 가정은 제외하셨는데, 최종 수익률은 반드시 총 자산이 있어야 계산할 수 있습니다. 그리고 고빈도 매매전략이 아무리 거래세 문제가 발생하더라도 성공적인 이유도 결국 최종 수익률을 계산해보면 이득을 보는 거래이기 때문입니다. 댓글 남겨주셔서 감사합니다. 다른 분들도 의문을 가지실 수 있는 부분일텐데, 이야기해보며 고려해 볼 수 있었습니다.

양도소득세가 많긴하죠.. 법이 그렇다는데 당장은 어쩔수가 없네요 그래도 가장 선행되는 투자 전략에 대한 고민과는 다른 방향성같습니다

추가로 켈리기준에 호기심이 생겨서 찾아보다가 선생님 채널을 알게 됐는데 혹시 스스로 이론 공부하실 때 보셨던 책 같은 게 있을까요?? 좀 더 알아보려면 금융공학을 공부해야 할까요? 😅😅

백테스팅을 위한 표본은 많을 수록 좋긴한데 저는 현실적으로 300 종목 정도로 진행했습니다. 그러다보니 실제 수익율과 어느정도 괴리가 생기긴하죠. 그래도 이부분은 투자 논리와는 다른 문제라고 생각되니, 표본수는 현실적으로 가능한 선에서 최대한 무작위적으로 준비하면 될 것 같습니다. 결국 백테스팅은 완벽하지 않기에 '논리를 검증한다' 정도로만 생각하면 되겠습니다 저도 금융공학을 전공하지 않았고 모두 독학입니다. 책은 '메트릭 스튜디오'를 나름 추천드립니다.

@@C_Nyang_2 알람이 안 떠서 이제 봤네요. 답변 감사드립니다. 저도 선생님처럼 모든 선택에 논리적 근거를 만들어 전략을 만들어 보고자 합니다. 영상 앞으로도 잘 보겠습니다.

댓글 감사합니다. 다만 저는 독학으로 공부하며, 떠오르는 아이디어에 따라 연구를 진행해왔습니다. 그래서 지침이나 공부 자료를 따로 말씀드리기는 어렵지만, 이런 자유로운 탐구 방식이 더 많은 통찰을 줄 수 있다고 생각합니다. 섀넌의 도깨비 같은 개념에 얽메이지 않고, 스스로 고민하고 응용하는 과정에서 새로운 해답을 찾는 것이 가장 중요한 것 같습니다.

투자 방식에 따라 다음 기회는 없을 수도 있죠..

아니죠 뒷면이 -100원 잃는다고 가정하고 1조번 던졌을때 1만번 뒷면이 더 나왔다면 100만원 잃게됩니다.. 100번만 던졌으면 100만원까지 잃는 경우는 없죠 시행이 많아질수록 확률에 수렴하지만 피해금액 규모는 더 커집니다 !

아무래도 시드가 커질수록 슬리피지도 커지는 것은 모든 투자 방법에서 공통적으로 나타나는 문제이긴 합니다. 저 또한 슬리피지에 대해 고민을 하고 있습니다. 그래도 분산투자는 각 종목이 감당할 수 있는 범위를 계산해 투자 비중을 맞출 수 있어, 오히려 적은 종목에 집중 투자하는 것보다 분산 투자가 슬리피지를 최소화할 수 있다고 생각합니다. 다만 제가 아직 몇백억 규모의 시드를 보유해본 경험이 없어 분명하게 말씀드리는 것은 어렵겠네요..

인플레이션까지 생각하면 더 무서운 이야기가 되죠 하하..

빠른 진행을 위해 설명을 생략하였지만 역시 오해가 생기기 쉬운 부분인 것 같습니다 동전을 100번 던져 앞면이 50번 나올 확률은 약 8%입니다. 하지만 동전을 1만번 던졌을 때 앞면이 5000번 나올 확률은 1%가 되지 않습니다. 이처럼 시행횟수가 많아질수록 정확히 절반이 나올 확률은 더 낮아지게 됩니다. 그래서 결국 동전던지기 게임에서, 약 50%의 사람들이 동전의 앞면보다 뒷면이 더 많을 것으로 말씀드립니다.

말씀과 같이 기하평균이 1이 되려면 1/x이 맞습니다. 다만 주식이 -10% 하락했다고 +11% 상승하는 것이 당연하지 않기에 주식에서 기하평균이 손해를 부르는 것이죠. 때문에 이러한 손해까지도 해결할 수 있는 방법을 후속편에서 자세히 다룰 예정이니 기대해주세요. 기하평균에 관해서는 영상의 후반부에서 다루었는데, 끝까지 시청해주시고 댓글도 써주셔서 감사합니다. 말씀해주신 부분이 쉽게 오해를 받을 것 같네요. 큰 도움이 되었습니다

로그수익률도 같이 설명하시면 쉽게 보완될듯