0 • 0 • 2024-03-08 18:20:40.0
1. Peak Chaser 500의 모델 개발:
l 현재 운영중인 Peak Chaser 200은 코스피 200종목에서 선정한 종목을 중심으로매매가 이루어지고 있으며, 수익 3% 손절 -4%로
Target Price와 StopLoss를 설정한 모델임
| 1년 평균 매매수 | 승률 | 기대수익 | 기여수익률 |
| 32 | 75% | 3% | 72% |
| 32 | 25% | -4% | -32% |
| | | | 40% |
l 다만, 약점은 종목 선정 조건이 까다로운 부분 때문에 매수추천이자주 나오지 않는 단점은 있음
l 이러한 단점을 보완할 경우, 종목을 확대하고, 복수종목을 추천하는 방식으로 적용할 경우, 다양하게 활용할 수 있을것으로 보임
l 지난 번에 추천한 대로 시총 1,000억 이상의 종목에대해서 매매기회를 포착한다면, 이론상 더욱 많은 기회를 잡을 수 있을 것으로
예상했는데, 1,545종목에 대한 결과는 목표를 10%, -10%로 정했을 때, 승률을 낮아졌으나, 더욱 많은 기회가 발생하였음
l 다만, 동일한 날짜에 매매가 최대 41회까지 나오면서, 매매가 10회를초과한 일수가 858일에 달했으며, 승률이 여전히 낮아 사실상
이대로 적용하는 것은 불가능할 것으로 보임 (50종목으로 나누어서 투자한다면, 20% 수준의 수익률에 불과함)
l 일단, 기존의 1545종목에서450종목으로 종목 수를 줄였음 타겟을 시총 5,000억이상에서 일거래대금 10억 이상을 유니버스로
선정했는데, 실제로매매가 가능한 부분까지 고려하였음
l 해결책은 매매수를 1년 평균 기준으로 100회에서 150회선 사이에서 발생하는 것을 목표로 해서, 모델을 학습시켰음
l 9년 전체 거래는 910회였으며, 동일날짜에 거래가 가장 많이 발생한 횟수는 7회이며, 단 한 번에 그쳤으며, 나머지의 경우는 4회로 3일에 불과했음
l 승률은 63%까지 상승시켰으며, 매매수로 1년에 100회정도 나오는 상황이며, 1종목에 전액 투자할 경우, 260% 이익이가능한 상황이며,
리스크 관리 차원에서 5종목으로 확대하더라도, 50% 수준의 수익이 나올 수 있는 상황
| 1년 평균 매매 수 | 승률 | 기대수익 | 기여수익률 |
| 100 | 63% | 10% | 630% |
| 100 | 37% | -10% | -370% |
| | | | 260% |
2. PeakChaser 500의 모델 개발: 추가적인 개발을 통해 조금 더 개선된 모델이 도출되었음
l 1주일 동안 학습을 통해 새로운 모델을 선정하였음
l 9년간 1032번의매매가 발생하였으며, 1년 평균으로 나누면, 114.6회의매매가 발생하였으며, 승률은 1% 개선됨
| 1년 평균 매매수 | 승률 | 기대수익 | 기여수익률 |
| 114.6 | 64% | 10% | 731% |
| 114.6 | 36% | -10% | -415% |
| | | | 316% |
l 이전의 모델보다 매매수가 증가한 관계로 일자별 매매가 발생한 수치를 분석하였음
l 동일날짜에 가장 많은 매매가 발생한 횟수는 6회였으며, 해당날의 수는 2일이었음.
3. 해당 모델의 매매에 대해서분석차원에서 연간단위로 나누어서, 성과를 측정하였음
l 조건1: 모든 종목은 1/10의비중으로 포트폴리오를 구성한다고 가정함
l 조건2: 10종목이 넘어갈 경우, 자본자입을 통해 포트폴리오를 200%까지 보유한다고 가정
l 조건3: 자본차입에 따른 이자는 없는 것으로 가정함
l 조건4: 성공한 매매는 +10%,실패한 매매는 -10%로 결과가 일괄적으로 발생한 것으로 가정함
4. 해당 모델의 매매를 분석한내용을 통해서 발견할 사항
l 발견점 1: Peak Chaser는 시장상황에 따라 영향을받는가?
- 전체 모델의 승률은 64% 인데, 연도별로 분석해 보면,KOSPI가 상승했던 2010년과 2017년은68%와 69%의 승률을 보였음
- 코스피가 하락했던 2011년과 2018년은 승률은 54%와50%로 하락하였음
- 승률이 가장 높았던 해는완만한 가운데 저점이 낮았던 2012년이었음
l 발견점 2: 지수가 급등한 시기라고 해서 다른 시기보다더 나은 결과가 나온다는 의미는 아님
- 2010년의 Case와 2012년의 Case를비교해보면, 지수 상승이 완만했던 2012년의 경우가 보다좋은 승률과 많은 매매를
통해 많은 수익을 올릴 수 있었음
- 유추해보면, 2010년은 고점이 높았던데 반해, 저점도 낮았기 때문에 급등락에따른 손절이 발생할 가능성이 컸던 것으로
판단됨. 이익실현 매매의 보유기간이 2010년 대비 2012년이 짧다는 점도 지수의 급등락 없이 완만한흐름을 보일 때 모델은
더욱 잘 작동한다는 사실을 유추할 수 있음
l 발견점 3: 포지션의 유지기간은 이익 매매의 경우가 손실매매의경우보다 평균적으로 짧았음
- 일반적으로 이익 매매의경우, 손실매매보다 보유기간이 짧은 것으로 나타났는데, 특정손실 매매의 경우, 6개월 이상 보유하는
동안 익절, 손절없이 유지 후 손절이 나는 경우도 있었음
- PeakChaser모델의 특징상, 봉의 패턴과 거래량을 동시에 고려한 부분이 있기 때문에장기적으로 이익이 나지 않는 포트폴리오는
우선적으로 편출하는 방식으로 적용 가능하다는 결론을 도출
l 발견점 4: 해당 방식으로 포트폴리오를 운용할 경우, BM인덱스 대비 아웃퍼폼할 수 있는가?
- 해당년도 별로, 종합주가지수의 종가 수익률과 포트폴리오의 수익률을 비교하여 보았을 때, 상대성과는최소 5.1%에서
최대 44.7%의 초과수익이 발생한 것으로나왔음
- 실제 운용하는 경우에발생할 수 있는 여러가지 제약들(동시에 운용할 수 있는 포트폴리오 종목 수가 10개로 한정되어 있다는 점과
매수 매도 신호가 나오고 거래시에 발생하는 트래킹 에러 등)을 고려할 경우, 거래가 늘어날 경우, 해당 수익률에서 벗어날 수 있는
가능성은 더 커질 수 있다는 점은 고려해야 함
l 발견점 5: 해당 방식으로 선정된 포트폴리오로 현재의 TAIGAN을 보완할 수 있는 가능성은?
- TAIGAN모델의 약점은 일정기간동안 포트폴리오의 조정이 이루어지지 않고, 평가하는 시스템으로서 지속적으로 언더퍼폼하는 경우,
되돌리는 기능이 없는 상황인데, 해당 모델에서 발생하는 매매 신호를통해 새로운 종목으로의 교체하는 방식이 유용할 수 있을 것으로
판단됨
- TAIGAN모델을 활용하는 단계에서어떤 모델이 유망한지에 대해 미리 기존에 나와 있는 Peak Chaser모델을 통해 유망하나 종목들에
대한 아이디어를 얻을 수 있음
- 기존 운용중인 TAIGAN모델의 운용 시기에서의 Peak Chaser 500의 매매 기회에 대해 분석해 보면 활용 아이디어를 도출할 수 있을
것으로 보임
5. 향후 계획
l 추가적으로 더욱 개선된 Peak Chaser모델을 발굴하는것
l 기존의 결론으로 도출된 모델로 2019년부터 최근자료까지Test해서 결과를 분석할 것
l Test기간 동안 기존의 데이터와 통계적으로 벗어나지 않는결과가 나오는지에 대한 분석할 것
l Peak Chaser를 통해 매수 신호가나오는 종목들의 공통점을 찾기 (500종목 ETF 포함)
