주식 시장에서 데이터를 분석하여 원하는 결과를 얻어내는 방법이 있다. 이를 데이터 마이닝이라 하며, 원하는 패턴이나 결과를 추출하는 과정을 의미한다. 경제학 등 비실험 과학에서는 통제된 실험을 반복할 수 없으므로 데이터 마이닝이 널리 사용된다. 이를 통해 원하는 데이터를 뽑아내고, 매매 기법을 과거 주가 흐름에 대입하여 최적의 수익률을 찾아낼 수 있다.
데이터 마이닝과 시스템 트레이딩
데이터 마이닝의 원리
데이터 마이닝은 다양한 데이터를 모아 분석하는 과정이다. 예를 들어, 주식으로 돈을 벌고 싶다면 3일에 한 번씩 매매하거나 특정 수치에서 매매하는 등의 기법을 과거 주가 흐름에 대입해 볼 수 있다. 이를 통해 어느 방법이 가장 수익률이 좋았는지 찾아낼 수 있다.
시스템 트레이딩의 인기
시스템 트레이딩은 이러한 데이터 마이닝을 기초로 한다. 컴퓨터가 자동으로 매매를 수행하며, 사용하기도 간편해서 한때 일본의 개인 투자자들 사이에서 인기를 끌었다. 그러나 일정 기간 동안 꾸준히 수익을 올린 시스템 트레이딩 모델들도 적용 기준을 조금만 바꾸면 수익률이 극적으로 달라진다는 문제가 있었다. 결과적으로, 많은 투자자들이 시스템 트레이딩을 포기하게 되었다.
데이터 마이닝의 한계와 문제점
데이터 마이닝의 한계
데이터 마이닝은 다양한 원인으로 발생한 결과를 소수의 원인으로 단순화하는 문제점이 있다. 경제학에서 다루기 쉬운 몇 가지 원인만을 골라 모델화하는 것과 비슷하다. 여러 복잡한 요인을 고려하지 않고 단순화된 가설을 신뢰하는 경향이 있다.
투자자의 착각
증권사의 조언을 받으며 투자하는 사람들은 비교적 의기소침하지만, 컴퓨터 앞에서 HTS로 주식 거래를 하는 투자자들은 자신이 천재라고 생각한다. 증권사에서는 이들을 위해 '자신만의 보조지표를 만들 수 있는' 기능을 제공하기도 한다. 이는 숫자를 조합해 자신만의 비밀 지표를 만들어내는 기능이다.
시장의 변화와 투자자의 대응
시장의 끊임없는 변화
시장은 다른 사람들이 어떻게 대처하느냐에 따라 계속 변화한다. 과거에 잘 맞았던 지표가 앞으로도 맞을지는 알 수 없다. 시장에 참여하는 사람들은 매 순간 달라지며, 이를 일정한 잣대로 측정하는 것은 불가능하다.
다양한 투자자들
시장에 참여하는 사람들은 매우 다양하다. 수십 년간 경험을 쌓아온 노련한 투자자부터 초등학생, 기업 가치를 보고 투자하는 사람, 차트를 보고 투자하는 큰손 등 여러 유형의 사람들이 있다. 이들을 일관된 기준으로 측정하는 것은 불가능하다.
신비로운 매매 지표의 실체
마법의 지표
한때 특정 증권사에서 개발한 '마법의 지표'가 인기를 끌었다. 그러나 그 지표로 돈을 벌 수 있었다면 펀드매니저들이 사용하지 않았겠는가? 어떻게 만들어졌는지, 어떤 기준으로 신호를 보내는지도 알 수 없는 지표를 신뢰하는 것은 위험하다.
개인 투자자들의 현실
많은 개인 투자자들이 시스템 트레이딩을 사용했지만, 결국 대부분 포기하게 되었다. 시장은 계속 변하며, 데이터 마이닝이나 신비로운 매매 규칙만으로는 예측할 수 없는 요소들이 많다.
마무리
시스템 트레이딩과 데이터 마이닝은 주식 투자에 있어 매력적인 도구이지만, 그 한계와 문제점을 인지하는 것이 중요하다. 시장은 끊임없이 변화하며, 단순한 분석만으로는 예측할 수 없는 요소들이 존재한다. 따라서 투자에 있어 신중하고 다양한 접근법이 필요하다.
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