페어 트레이딩(Pair Trading)이란, 두 개 이상의 상관관계가 있는 주식, 상품, 화폐 등의 금융 상품을 이용하여 상대적으로 안정적인 수익을 추구하는 투자 전략입니다. 이 전략은 통계적 분석을 통해 각 상품의 상관관계를 분석하고, 상관성이 높은 두 개의 상품을 쌍으로 묶어, 장기적인 상승 또는 하락의 추세가 있는 상품을 살 때 반대쪽 상품을 공매도하는 방식으로 이익을 추구합니다.
장점:
- 일반적으로 상대적으로 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
- 페어 트레이딩은 마켓의 방향성과 무관하게 이익을 얻을 수 있습니다.
- 페어 트레이딩은 시장 위험을 감소시키는 경향이 있습니다.
단점:
- 페어 트레이딩은 잘못된 상관관계 분석으로 인해 수익성이 크게 하락할 수 있습니다.
- 상관관계가 예상대로 동작하지 않을 때, 큰 손실을 볼 수 있습니다.
- 페어 트레이딩은 수익률이 낮아, 대규모 자본이 필요합니다.
- StatArb
[이론]
StatArb는 Statistical Arbitrage의 약자로, 통계학적으로 유의미한 차이를 분석하여 거래를 수행하는 페어 트레이딩 전략입니다. 이를 위해 두 개 이상의 상품 가격 데이터를 수집하고 분석하여 거래를 수행합니다.
[장단점]
장점:통계학적으로 유의미한 차이를 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
높은 정확성을 보여줍니다.
단점: 거래를 수행하기 위해서는 상품 간의 상관관계가 높아야 합니다.
높은 기술력과 분석 능력이 필요합니다. - MRCI
[이론]
MRCI는 Moore Research Center, Inc.의 약자로, 전통적인 원자재 시장에서 적용되는 전략입니다. 이를 위해 과거의 원자재 가격 데이터를 수집하여 분석하고, 가격 변화에 대한 추세를 파악하여 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:원자재 시장에서 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
다양한 시장 분석 지표를 활용하여 분석이 용이합니다.
단점:높은 기술력이 요구됩니다.
적극적인 대응 능력이 필요합니다. - Kalman Filter
[이론]
Kalman Filter는 상태 변수를 추정하는데 사용되는 수학적인 방법론 중 하나입니다. 이를 활용하여 추정치를 수집하고 분석하여 거래를 수행합니다.
[장단점]
장점:추정치를 이용하기 때문에 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
대용량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
단점:Kalman Filter의 파라미터 설정에 대한 경험이 필요합니다.
예측력이 상대적으로 낮을 수 있습니다. - Cointegration
[이론]
Cointegration은 두 개 이상의 시계열 데이터 간의 장기적인 상관관계를 파악하는 방법론입니다. 이를 활용하여 두 개 이상의 상품 간의 가격 차이를 파악하고, 이에 대한 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:장기적인 상관관계를 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:거래를 수행하기 위해서는 높은 상관관계가 필요합니다.
정확한 거래 시점을 파악하는 것이 어렵습니다. - Error Correction Model
[이론]
Error Correction Model은 두 개 이상의 시계열 데이터 간의 오차를 이용하여 상관관계를 파악하는 방법론입니다. 이를 활용하여 가격 차이를 파악하고, 이에 대한 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:상관관계를 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:거래를 수행하기 위해서는 높은 상관관계가 필요합니다.
정확한 거래 시점을 파악하는 것이 어렵습니다. - Moving Average
[이론]
Moving Average는 일정 기간 동안의 평균 가격을 이용하여 추세를 파악하는 방법론입니다. 이를 활용하여 상승 추세와 하락 추세를 파악하고, 이에 대한 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:추세를 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:횡보장에서는 비교적 정확도가 낮을 수 있습니다.
매매 수수료 등의 비용을 고려해야 합니다. - Bollinger Bands
[이론]
Bollinger Bands는 주가의 변동성을 이용하여 매매 시점을 파악하는 방법론입니다. 이를 활용하여 주가 변동성이 높을 때 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:변동성을 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:변동성이 높을 때에만 수익을 추구할 수 있습니다.
매매 수수료 등의 비용을 고려해야 합니다. - Standard Deviation
[이론]
Standard Deviation은 주가의 변동성을 이용하여 매매 시점을 파악하는 방법론입니다. 이를 활용하여 주가 변동성이 높을 때 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:변동성을 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:변동성이 높을 때에만 수익을 추구할 수 있습니다.
매매 수수료 등의 비용을 고려해야 합니다. - Hurst Exponent
[이론]
Hurst Exponent는 자기 유사성을 이용하여 시계열 데이터의 거시적인 특성을 파악하는 방법론입니다. 이를 활용하여 추세를 파악하고, 이에 대한 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:시계열 데이터의 특성을 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:거래를 수행하기 위해서는 자기 유사성을 보이는 데이터가 필요합니다.
예측력이 낮을 수 있습니다. - Pattern Recognition
[이론]
Pattern Recognition은 주가 그래프의 형태를 분석하여 추세를 파악하고, 이에 대한 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 일정한 패턴을 인식하는 알고리즘을 활용합니다.
[장단점]
장점:추세를 파악하여 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
비교적 간단한 전략이기 때문에 활용이 용이합니다.
단점:매매 수수료 등의 비용을 고려해야 합니다.
패턴 인식 알고리즘의 정확도에 따라 수익률이 크게 달라질 수 있습니다. - Mean Reversion
[이론]
Mean Reversion은 주가가 일시적으로 평균 수준에서 벗어났을 때, 이를 파악하여 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 주가가 일정 기간 동안 움직인 평균값을 계산하여 이를 기준으로 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:장기적으로 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
매매 시점을 파악하기 위한 추가 지표가 필요하지 않습니다.
단점:횡보장에서는 수익률이 떨어질 수 있습니다.
매매 수수료 등의 비용을 고려해야 합니다. - Index Arbitrage
[이론]
Index Arbitrage는 지수와 선물 시장 사이의 차이를 이용하여 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 지수와 선물 시장의 가격 차이를 파악하여 이를 이용해 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
대규모 자금 운용이 가능합니다.
단점:자금이 많이 필요하기 때문에 대규모 투자가 필요합니다.
복잡한 전략이기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다. - Exchange Traded Funds (ETFs) Arbitrage
[이론]
ETFs Arbitrage는 ETF와 이에 대응하는 지수 선물 사이의 차이를 이용하여 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 ETF와 이에 대응하는 지수 선물의 가격 차이를 파악하여 이를 이용해 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
대규모 자금 운용이 가능합니다.
단점:자금이 많이 필요하기 때문에 대규모 투자가 필요합니다.
복잡한 전략이기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다. - Intermarket Spreads
[이론]
Intermarket Spreads는 서로 다른 시장에서 거래되는 상품 간의 가격 차이를 이용하여 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 상품 간의 가격 차이를 파악하여 이를 이용해 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
대규모 자금 운용이 가능합니다.
단점:자금이 많이 필요하기 때문에 대규모 투자가 필요합니다.
복잡한 전략이기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다. - Event-Driven
[이론]
Event-Driven은 일정한 이벤트가 발생했을 때 이를 기반으로 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 기업이 발표하는 공시나 경제 지표 등의 정보를 파악하여 이를 이용해 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:투자 기회를 발견하기 쉽습니다.
빠른 시간 내에 수익을 추구할 수 있습니다.
단점:이벤트에 따라 수익률이 크게 달라질 수 있습니다.
예측력이 높아야 하기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다. - Mean-Variance Optimization
[이론]
Mean-Variance Optimization은 자산의 평균 수익률과 변동성을 고려하여 포트폴리오를 구성하는 방법론입니다. 이를 위해 자산의 평균 수익률과 변동성을 파악하여 이를 기반으로 포트폴리오를 구성합니다.
[장단점]
장점:안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
변동성이 낮은 포트폴리오를 구성할 수 있습니다.
단점:자산의 평균 수익률과 변동성을 정확히 파악해야 합니다.
복잡한 전략이기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다. - Risk Parity
[이론]
Risk Parity는 자산의 위험을 고려하여 포트폴리오를 구성하는 방법론입니다. 이를 위해 각 자산의 위험 기여도를 파악하여 이를 기반으로 포트폴리오를 구성합니다.
[장단점]
장점:안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
포트폴리오의 위험을 균등하게 분산시킬 수 있습니다.
단점:자산의 위험 기여도를 정확히 파악해야 합니다.
복잡한 전략이기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다. - Volatility Targeting
[이론]
Volatility Targeting은 포트폴리오의 변동성을 일정 수준으로 유지하도록 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 포트폴리오의 변동성을 계산하고, 이를 기반으로 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
포트폴리오의 변동성을 일정 수준으로 유지할 수 있습니다.
단점:매매 수수료 등의 비용을 고려해야 합니다.
변동성이 과소 혹은 과대 추구될 수 있습니다. - Option-Based Strategies
[이론]
Option-Based Strategies는 옵션을 활용하여 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 옵션의 가격 변동을 이용하여 매매를 수행합니다.
[장단점]
장점:위험을 제한할 수 있습니다.
수익률이 높을 수 있습니다.
단점:복잡한 전략이기 때문에 전문가의 지식이 필요합니다.
옵션 매매에 대한 이해도가 필요합니다. - Technical Analysis
[이론]
Technical Analysis는 과거의 주가 그래프를 분석하여, 이를 토대로 매매를 수행하는 방법론입니다. 이를 위해 일정한 패턴을 인식하는 알고리즘을 활용합니다.
[장단점]
장점:패턴을 파악하여 매매를 수행할 수 있습니다.
분석 도구를 활용하여 빠르게 분석할 수 있습니다.
단점:주가 변동의 원인을 파악하지 않습니다.
패턴 인식 알고리즘의 정확도에 따라 수익률이 크게 달라질 수 있습니다. - Market Making Strategy
[이론]이 기법은 시장에서 두 상품 사이의 거래를 활성화시키기 위해, 일정 가격 간격에 대한 매수-매도 주문을 내는 전략입니다. 이를 위해 두 상품의 가격 차이가 일정 수준 이상 벌어지면 매수-매도 주문을 내고, 시장 조성 수수료를 받습니다.
[장단점]
장점:시장 조성 수수료를 받기 때문에 안정적인 수익을 추구할 수 있습니다.
시장 조성 수수료는 두 상품 간의 거래를 촉진하기 때문에 시장의 활성화에 효과적입니다.
단점:시장 조성 전략은 시장의 특성과 거래량을 고려하기 때문에 복잡한 전략입니다.
시장 조성 전략은 페어 트레이딩 전략 중에서도 고수익-고리스크 전략이기 때문에 적극적인 리스크 관리가 필요합니다.
[참고문헌]
"Pairs Trading: A Brief History" - https://www.investopedia.com/articles/trading/06/pairstrading.asp
"Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis" - https://www.coursera.org/lecture/pairs-trading/pairs-trading-quantitative-methods-and-analysis-NJNlA
"Cointegration and Pairs Trading with Econometrics Toolbox" - https://www.mathworks.com/help/econ/cointegration-and-pairs-trading-with-econometrics-toolbox.html
"Pairs Trading: An Introduction to using Machine Learning Techniques for Algorithmic Trading" - https://towardsdatascience.com/pairs-trading-using-machine-learning-techniques-in-algorithmic-trading-9cb93aafbb7d
"How To Build A Pairs Trading Strategy On Quantopian?" - https://www.quantinsti.com/blog/how-to-build-a-pairs-trading-strategy-on-quantopian
"Creating a Pairs Trading Strategy" - https://blog.quantinsti.com/pairs-trading-strategy/
"How to Implement Pairs Trading Strategies?" - https://blog.quantinsti.com/pairs-trading
- Statistical Arbitrage
- Mean Reversion
- Market Making
- Index Arbitrage
- Exchange Traded Funds (ETFs) Arbitrage
- Intermarket Spreads
- Event-Driven
- Mean-Variance Optimization
- Risk Parity
- Volatility Targeting
- Option-Based Strategies
- Technical Analysis
이 중에서도 바이낸스 선물거래에서 일반적으로 많이 사용되는 전략은 Market Making, Statistical Arbitrage, Mean Reversion, Volatility Targeting, Technical Analysis 등이 있습니다. 바이낸스 선물거래에서 이러한 전략을 적용하기 위해서는 해당 전략에 필요한 기술적인 지식과 전략을 구현하기 위한 컴퓨터 프로그래밍 능력이 필요합니다.
import pandas as pd
import numpy as np
from binance.client import Client
import time
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 바이낸스 API에서 가격 데이터를 불러와 pandas DataFrame으로 반환하는 함수
def get_binance_data(symbol, interval, limit):
client = Client("", "")
klines = client.futures_historical_klines(symbol, interval, limit=limit)
data = []
for kline in klines:
t = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(kline[0] / 1000))
open_price = float(kline[1])
high_price = float(kline[2])
low_price = float(kline[3])
close_price = float(kline[4])
volume = float(kline[5])
data.append([t, open_price, high_price, low_price, close_price, volume])
df = pd.DataFrame(data, columns=["timestamp", "open", "high", "low", "close", "volume"])
df = df.set_index("timestamp")
return df
# 10가지 페어 트레이딩 전략에 사용할 수 있는 가격 데이터를 생성하는 함수
def get_price_data(symbols, interval, limit):
df_list = []
for symbol in symbols:
df = get_binance_data(symbol, interval, limit)
df = df[["close"]]
df = df.rename(columns={"close": symbol})
df_list.append(df)
price_data = pd.concat(df_list, axis=1)
price_data = price_data.dropna()
return price_data
# 10가지 페어 트레이딩 전략 함수
def zscore_spread(signal, lookback):
# 페어를 이루는 두 가상화폐의 가격 차이에 대한 z-score 계산
spread = signal.iloc[:, 0] - signal.iloc[:, 1]
zscore = (spread - spread.rolling(window=lookback).mean()) / spread.rolling(window=lookback).std()
# 매매 신호 생성
signal["position_1"] = np.where(zscore > 1.0, -1, np.nan)
signal["position_1"] = np.where(zscore < -1.0, 1, signal["position_1"])
signal["position_1"] = np.where(abs(zscore) < 0.5, 0, signal["position_1"])
signal["position_1"] = signal["position_1"].fillna(method="ffill")
# 매매 비중 계산
signal["position_2"] = -signal["position_1"]
position_1 = signal["position_1"].shift(1)
signal["position_2"] = signal["position_2"].fillna(position_1)
return signal
def moving_average(signal, lookback):
# 페어를 이루는 두 가상화폐의 가격 차이에 대한 이동평균 계산
spread = signal.iloc[:, 0] - signal.iloc[:, 1]
spread_ma = spread
위 코드에서 zscore_spread 함수와 moving_average 함수는 각각 페어 트레이딩 전략 중 하나인 "z-score spread" 전략과 "moving average" 전략을 구현한 함수입니다.
zscore_spread 함수는 먼저 두 가상화폐의 가격 차이에 대한 z-score를 계산합니다. 이 때, lookback이라는 인자를 사용하여 이전 몇 개의 데이터를 사용할 것인지 지정할 수 있습니다. 계산한 z-score에 기반하여 매매 신호를 생성하고, 이를 이용하여 매매 비중을 계산합니다.
moving_average 함수는 마찬가지로 두 가상화폐의 가격 차이에 대한 이동평균을 계산합니다. 이 때, lookback이라는 인자를 사용하여 이전 몇 개의 데이터를 사용할 것인지 지정할 수 있습니다. 계산한 이동평균에 기반하여 매매 신호를 생성하고, 이를 이용하여 매매 비중을 계산합니다.
이제, get_price_data 함수를 사용하여 가격 데이터를 불러온 후, 위에서 구현한 페어 트레이딩 전략 함수를 적용하는 코드를 작성해보겠습니다.
# 바이낸스 API에서 가격 데이터를 불러옴
symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT"]
interval = "1h"
limit = 1000
price_data = get_price_data(symbols, interval, limit)
# 페어 트레이딩 전략 적용
zscore_spread_signal = zscore_spread(price_data[["BTCUSDT", "ETHUSDT"]], 100)
moving_average_signal = moving_average(price_data[["BTCUSDT", "ETHUSDT"]], 100)
# 각 전략에 대한 매매 비중 계산
zscore_spread_signal["position_1"] = zscore_spread_signal["position_1"] * 0.5
zscore_spread_signal["position_2"] = zscore_spread_signal["position_2"] * 0.5
moving_average_signal["position_1"] = moving_average_signal["position_1"] * 0.5
moving_average_signal["position_2"] = moving_average_signal["position_2"] * 0.5
# 매매 비중 합산
position_1 = zscore_spread_signal["position_1"] + moving_average_signal["position_1"]
position_2 = zscore_spread_signal["position_2"] + moving_average_signal["position_2"]
positions = pd.concat([position_1, position_2], axis=1)
# 최종 매매 신호 계산
signals = pd.DataFrame(np.zeros_like(positions), columns=positions.columns, index=positions.index)
signals[positions != positions.shift()] = positions[positions != positions.shift()]
# 매매 비용 계산
costs = (signals.shift(1) * -price_data).sum(axis=1)
# 수익률 계산
profits = pd.Series([100])
for i in range(1, len(signals)):
profit = profits[i - 1]
if signals.iloc[i, 0] == 1:
profit *= (price_data.iloc[i, 0] / price_data.iloc[i - 1, 0])
elif signals.iloc[i, 0] == -1:
profit *= (price_data.iloc[i, 1] / price_data.iloc[i - 1, 1])
profits[i] = profit
# 수익률 데이터프레임 생성
profit_df = pd.DataFrame(profits.values, index=profits.index, columns=["profit"])
# 결과 출력
print(profit_df.tail())반응형