안녕하세요. 우동호입니다. 인공지능 기술이 급속하게 발전하면서, 투자에 인공지능을 적용하고 싶어하시는 분들이 많습니다.
인공지능이 가장 잘하는 것은 패턴을 찾는 것이라 통계와 함께 활용함으로써 무한한 가능성을 만들어낼수 있습니다. 단 이걸 자동화 시킬 시스템을 갖춰야하는것은 당연합니다. 아래는 제 공학박사 동기 박사가 만들고 있는 산출물입니다. 한번 보시죠.
<Quant>
=== GPT-o1가 제시한 시나리오 ===
# 시나리오 유형: Adaptive Intraday Momentum Reversal Strategy (적응형 일중 모멘텀 반전 전략)
분석:
15년간의 분 단위 데이터에 기반하여 주요 일중 패턴 및 통계적 특성이 도출되었습니다. U자형 거래량 패턴은 시장 개장과 마감 시 거래 활동이 높고, 정오에는 낮아지는 경향을 보입니다. 변동성은 22-0시 사이에 피크를, 13-15시 사이에 저점을 보이며 불규칙한 패턴을 나타냅니다. 거래량과 변동성 간의 양의 상관관계(0.48)는 높은 거래량이 가격 변동성을 증가시키는 경향이 있음을 시사합니다. 또한, 5분 모멘텀 데이터는 약간의 음의 왜곡을 보여 간헐적으로 큰 하락 움직임이 나타날 가능성을 시사합니다. 이러한 통찰을 바탕으로, 최적의 거래 시간 동안 모멘텀 반전을 활용하고, 일중 변동성에 따라 포지션 크기를 조정하며, 단기적인 가격 비효율성을 신속하게 포착하여 거래 비용을 최소화하는 전략을 개발할 수 있습니다.
제안된 지표:
- 5분 모멘텀 (momentum_5min)
- 거래량 가중 평균 가격 (VWAP)
- 평균 진폭 (ATR)
- 상대 강도 지수 (RSI)
- 지수 이동 평균 (EMA) 9와 21
전략 세부 내용:
1. 진입 신호 (Entry Signals):
- 모멘텀 반전: 5분 모멘텀이 -0.001 아래로 교차할 때 과매도 가능성을 나타냅니다.
- 거래량 확인: 현재 시간대의 상위 75퍼센타일을 초과하는 거래량이 신호의 강도를 확인합니다.
- 가격 움직임: 20기간 EMA와 2표준편차로 설정된 하단 볼린저 밴드를 가격이 터치하거나 돌파합니다.
2. 청산 신호 (Exit Signals):
- 수익 목표: 과거 평균 수익률을 기준으로 거래당 0.1%의 수익 목표를 달성합니다.
- 손절매: 하방 위험을 제한하기 위해 0.05% 손절매를 설정합니다.
- 시간 청산: 유동성이 낮은 시간대를 피하기 위해 5분 내 수익 목표 또는 손절매에 도달하지 않으면 포지션을 청산합니다.
3. 포지션 크기 조정 (Position Sizing):
- 변동성 조정: 포지션 크기를 다음 공식을 사용해 결정합니다:
`포지션 크기 = (계정 자산 * 거래당 위험) / (ATR * 배수)`
변동성이 높은 시간대(22-0시)에는 포지션 크기를 늘리고, 변동성이 낮은 시간대(13-15시)에는 줄입니다.
- 고정 위험: 각 거래에서 계좌 자산의 일정 비율(예: 0.5%)을 위험에 노출시켜 일관된 위험 관리를 유지합니다.
4. 거래 시간대 (Trading Timeframe):
- 활동 시간: 거래량이 높은 9시, 22시, 23시에 집중하고, 거래량이 낮은 3-5시는 피합니다.
- 거래 기간: 고빈도 거래 실행에 맞춰 포지션을 5-10분 내 유지합니다.
5. 위험 관리 (Risk Management):
- 최대 손실: 일일 손실 한도(예: 계정 자산의 2%)를 설정해 과도한 손실을 방지합니다.
- 포지션 제한: 노출과 유동성 제약을 관리하기 위해 동시에 보유할 수 있는 포지션 수를 제한합니다.
- 슬리피지 관리: 슬리피지를 최소화하고 빠른 진입 및 청산을 보장하기 위해 시장가 주문 대신 지정가 주문을 활용합니다.
6. 추가 기능 (Additional Features):
- 거래 비용: 고정 및 가변 거래 비용을 수익 계산에 포함해 순수익성을 보장합니다.
- 백테스팅: 과거 데이터를 바탕으로 전략 성과를 검증하고, 매개변수를 조정하기 위한 철저한 백테스팅을 수행합니다.
- 실시간 모니터링: 자동 시스템을 사용해 지표를 실시간으로 모니터링하고, 즉각적으로 거래를 실행해 고빈도 전략에 필요한 신속한 거래 실행을 유지합니다.
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