머신러닝 트레이딩의 시작

최근 머신러닝이 응용되는 것을 보니, 잠재력의 끝을 가늠하기 어려울것 같다.  앞으로 다양한 분야에서 머신러닝이 사용될것 같은데, 나는 그 중에서 Finance에 사용가능성을 높게 보았다. 

시시각각 변하는 데이터가 이미 사람이 따라가며 처리하기에 너무 방대해졌고 분석도 어렵다.  분초를 다투는 Trading 분야는 더욱 그렇다고 생각한다. 

그래서 실은 시스템 트레이딩, 프로그램 매매 등이 있는 것인데, 모두 Deterministic한 수학모델에 기초를 두고 있다. (왜냐하면 사람이 이해할수 있어야 하기 때문에... 한번 실수는 큰 손실로 이어진다)

하지만, 어차피 수학 모델도 확률적 실패를 포함하여 모델링 하는 것이기 때문에 오히려 데이터 분석을 통해 역으로 모델을 찾는것이 더 효과적이고 adaptive하지 않을까 생각한다. 

(하지만, 아직 머신러닝/딥러닝을 이용해 트레이딩 (특히 선물과 같이 가격을 예측하는 시계열 트레이딩)에 적용할 수 있을지 없을지 논란의 여지는 있다.  그래서 아마 결과로 증명하는 사람이 승자가 되지 않을까 생각한다.

그래서 일찍 시작해야 한다. 시뮬레이션을 최소 3~5년은 해야 사람들이 성과를 믿어줄 것이다. (미국은 2천년대 중후반부터 이미 연구가 시작되었다.  적용하는 펀드도 많을 테지만 실상을 알기는 어렵다)

그리고 마지막으로 포트폴리오 분산 차원에서 시스템을 만들어보고자 한다. 

이미 원자재, 주식현물, 선물은 예스트레이더를 이용한 데이트레이딩은 갖추어져 있으므로, 머신러닝 트레이딩 시스템을 추가하고 싶다.