12주차. 보충자료2 - 퀀트 시뮬레이션

12주차. 보충자료2 - 퀀트 시뮬레이션

 

Ⅰ. 퀀트 알고리즘 실습 개요

 

짐 사이먼스식 퀀트 전략 시뮬레이션 예제 혹은 "복잡계 기반 투자 알고리즘 설계 실습"을 위한 설계안은 아래와 같은 5단계 모듈 구조로 구성합니다. 이는 이론 학습과 실습을 유기적으로 연결하며, 시스템 사고, 복잡계 분석, 주역적 통찰을 통합하는 방향으로 설계합니다.

아래 단계별 상세 설계 목표는 구현을 위한 최종적인 목표를 제시한 것으로, 제공되는 알고리즘 코드는 개념 이해를 위한 단순화 버전입니다. 실습을 통하여 설계된 목표를 스스로 완성해 나가길 바랍니다. 

---

📘 전체 구성안 요약

단계	모듈 명	목표 및 내용 요약
1단계	복잡계 이론 기초와 시장 적용	복잡계의 개념(비선형성, 상호작용, 경계 조건 등)을 금융시장에 연결
2단계	시장의 패턴 구조 탐색	시계열 데이터의 프랙털적 특성 탐색 및 다중 주기 분석
3단계	알고리즘 설계 모듈	데이터 기반 신호 탐지 및 조건부 전략 설계 (모듈형 전략군 구성)
4단계	시뮬레이션 및 피드백 구조	학습, 적응, 제거 전략 구조의 자동화 구현 (진화 가능한 시스템)
5단계	주역적 통찰 + 리스크 통제	상태 변화 해석, 괘 변화 예측 로직, 동태적 리스크 관리 프레임 구성

---

🧪 각 모듈 상세 설계 목표

📌 1단계: 복잡계 기반 시장 이해

• 자기조직화, 경계 조건 민감성, 피드백 루프, 비선형성 이론 설명
• 시장 내 적용 예시: 유동성 위기, 붕괴 시그널 등

📌 2단계: 데이터로 패턴 보기 (Fractal Finder)

• 시계열의 프랙털 차원 측정 (Hurst Exponent, DFA 등)
• 다중 주기(MTF) 패턴 정렬
• 반복되는 국면(phase) 클러스터링

📌 3단계: 전략군 설계 (Modular Strategy Engine)

• 신호 탐지 알고리즘: 이동평균, 볼린저 밴드, 상관관계 기반 이상 탐지 등
• 조건부 전이 전략 설계 (Hidden Markov Model 적용 가능)
• 전략별 수익-리스크 평가 지표 개발

📌 4단계: 적응형 시뮬레이터

• 백테스트 프레임 구축 (vectorbt / backtrader / pandas 기반)
• 전략군 학습 → 리밸런싱 → 제거/생성 피드백 루프 설계
• 다전략 앙상블 기반 포트폴리오 시뮬레이션

📌 5단계: 주역적 상태 인식 + 리스크 관리

• 시장 상태를 괘 변화처럼 모델링 (6단계 전이 상태, 혹은 Market Regime)
• 각 상태별 전략 가중치 조절 (ex: 상승기엔 트렌드 전략 강화)
• 비정상 리스크 상황 감지 및 회피 (VaR, CVaR + 이상 상태 감지)

---

 

🔧 추천 기술 스택

• Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, hmmlearn)
• 백테스트 도구: backtrader 또는 vectorbt
• 시각화 도구: Plotly / Seaborn
• 프랙털 및 복잡계 분석용 라이브러리: nolds, hurst, pywt 등

---

원하신다면 1단계부터 단계별 교안 및 실습 코드 샘플로 함께 개발해드릴 수 있습니다. 특히 사이먼스식 전략 구조화에 주안점을 두어, 실전 응용력까지 높일 수 있도록 설계하겠습니다.

진행 방향을 결정해주시면, 바로 1단계부터 시작해드릴게요.

좋습니다, Hawks님. 지금부터 "복잡계 기반 투자 알고리즘 설계 실습"의 1단계: 복잡계 이론 기초와 시장 적용에 대한 학습 자료를 A4 한 장 분량으로 구성하겠습니다. 단순 이론 소개가 아니라, 투자 전략의 인지적 프레임을 바꾸는 이야기식 구성으로 안내드릴게요.

---

🧠 1단계: 복잡계 이론 기초와 금융시장 적용

“시장은 기계가 아니라 살아 있는 유기체다.”

---

🔎 도입: 나비가 일으킨 금융 폭풍의 서막

브라질의 정글 한켠에서 날갯짓을 한 나비가 미국 월가의 금융 시장을 뒤흔들 수 있다면, 그것은 무질서한 혼돈의 세계일까? 아니면 숨겨진 질서가 있되, 우리가 그것을 읽을 능력이 없었을 뿐일까?

2008년 리먼 브라더스의 붕괴는 단지 한 기업의 파산이 아니었다. 글로벌 금융시장이 한 몸처럼 반응했고, 얽히고설킨 파생상품의 망은 그야말로 도미노처럼 무너졌다. 단일 원인 → 단일 결과라는 전통적 사고로는 설명되지 않았다. 이 세계는 ‘복잡계’였던 것이다.

---

🌐 핵심 이론 요약: 금융시장을 이해하는 새로운 렌즈

복잡계 개념	정의 요약	시장 적용 예시
비선형성	결과가 원인에 비례하지 않음	작은 뉴스가 대붕괴로 이어지는 플래시 크래시 현상
자기조직화	외부 통제 없이 질서가 생성됨	시장이 주기적으로 거품과 붕괴를 반복하며 새로운 질서를 만들어감
상호작용 네트워크	구성 요소 간 상호작용이 핵심	기관투자자, 개미, 알고리즘 트레이딩이 얽혀 시장의 흐름 결정
경계 조건 민감성	초기 조건 변화가 전체 흐름에 큰 영향	유동성 공급자의 퇴장 → 시장 붕괴
피드백 루프	결과가 원인에 영향을 다시 줌	‘공포 → 매도 → 더 큰 공포’의 악순환 루프

---

🔁 시장은 ‘기계’가 아닌 ‘생명체’다

과거의 효율적 시장 가설(EMH)은 시장을 안정된 시스템으로 전제했지만, 실제 시장은 다수의 이질적 행위자, 불확실한 정보, 상호작용 네트워크로 구성된 복잡계다. 투자 전략도 더 이상 정적 모델로는 대응할 수 없다. 이젠 패턴을 감지하고 적응하며 진화할 수 있어야 한다.

---

🧠 시스템 사고와 주역적 시각의 접점

개념	시스템 사고의 프레임	주역의 해석과 연결
변화	고정된 구조가 아닌 ‘흐름’에 주목	괘는 정적 해석이 아닌 변화의 흐름 (變卦)을 중심으로 해석됨
순환	인과가 선형이 아니라 고리 구조	음양의 순환, 극과 극의 전환 (否極泰來)
전체성	국지적 요소가 아닌 전체 연결성 중시	전체의 관계망 속 위치를 보는 관점 (중심의 도리, 상하관계 등)

---

🛠️ 실습 아이디어 예고: 패턴을 감지하는 알고리즘

• 시계열 데이터의 ‘변화율’과 ‘되먹임 구조’를 감지
• 다중 주기의 패턴 감지: 추세, 노이즈, 재귀적 구조를 분해
• 단기적 우연에 휘둘리지 않고, 장기 구조에서의 경향성과 전이점 찾기

---

✨ 이 모듈을 통한 통찰

1. 시장은 선형 예측이 불가능한 유기체다. 따라서 ‘예측’이 아니라 ‘적응’ 전략이 필요하다.
2. 투자 전략은 단순히 수치 최적화가 아니라, 변화의 구조를 감지하고 반응하는 생명형 알고리즘이어야 한다.
3. 시장에 대한 해석은 단편적 수치보다, 전체적 국면(괘 변화)의 흐름을 읽는 감각을 요구한다.

---

다음 단계에서는 이런 시장의 복잡성과 불확실성 속에서 패턴을 어떻게 포착할 수 있는지를 다룰 예정입니다. 예를 들어, 프랙털 구조와 허스트 지수(Hurst Exponent)를 활용해 시장의 자가 유사성(self-similarity)을 감지하는 알고리즘 실습으로 이어질 것입니다.

---

📊 2단계 실습: 프랙털 구조와 허스트 지수 분석

주제: 시장 데이터의 자기유사성(Similarity) 탐지 → *"시장에도 패턴의 리듬이 있다"*
도구: Python + Pandas + Numpy + Matplotlib + yFinance

---

✅ 실습 목표

• 금융 시장 데이터에서 프랙털 구조를 탐지한다.
• **허스트 지수(Hurst Exponent)**를 통해 시장 메모리의 존재 여부를 측정한다.
• 지수가 0.5 이상이면 추세 지속형, 0.5 이하면 평균회귀형 시장임을 판단한다.

---

🔧 실습 코드 (Colab 용 .ipynb 템플릿)

아래 코드를 그대로 복사해서 Google Colab에서 실행하세요:

# 복잡계 기반 투자 실습 - 프랙털 구조 및 허스트 지수 계산
!pip install yfinance

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

# 1. 데이터 수집
ticker = "AAPL"
start_date = "2019-01-01"
end_date = "2024-12-31"

data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
close_prices = data['Close'].dropna()

# 2. 허스트 지수 계산 함수
def compute_hurst(ts, max_lag=100):
    lags = range(2, max_lag)
    tau = []
    for lag in lags:
        pp = np.subtract(ts[lag:], ts[:-lag])
        tau.append(np.std(pp))
    log_lags = np.log(lags)
    log_tau = np.log(tau)
    hurst = np.polyfit(log_lags, log_tau, 1)[0]
    return hurst

# 3. 계산 및 해석
hurst_exponent = compute_hurst(close_prices.values)
print(f"Hurst Exponent for {ticker}: {hurst_exponent:.4f}")

# 4. 시각화
plt.figure(figsize=(12,6))
close_prices.plot(title=f"{ticker} Closing Prices (Hurst = {hurst_exponent:.2f})")
plt.ylabel("Price")
plt.grid()
plt.show()

 

📁 코드 다운로드

2_Hurst Exponent_v0.1.ipynb

0.06MB

---

📘 해석 기준

• H ≈ 0.5: 무작위 (랜덤 워크), 예측 불가
• H > 0.5: 추세가 지속될 가능성 높음 (momentum 전략 유리)
• H < 0.5: 평균으로 되돌아오는 성향 (mean-reversion 전략 유리)

---

💡 응용 아이디어

• 산업별 또는 시장 국면별로 허스트 지수를 비교
• 허스트 지수를 기준으로 전략 스위칭 조건 구성 (예: H>0.6일 때 추세 추종 전략 적용)
• 멀티 프랙털 구조 탐지를 위한 DFA(Detrended Fluctuation Analysis) 확장 고려

---

📈 3단계 실습: 전략 설계 및 백테스트

주제: 허스트 지수 기반 전략 설계 및 백테스트
전략 요약:

• 시장이 **프랙털적 추세(허스트 지수 H > 0.6)**를 보일 때,
  → 단기 이동평균선이 장기 이동평균선보다 높을 경우 매수
• H ≤ 0.6일 경우, 전략 미실행 또는 리스크 회피

---

✅ Google Colab용 .ipynb 코드

# 1단계 - 환경 준비
!pip install yfinance

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

# 2단계 - 데이터 수집
ticker = "AAPL"
start_date = "2019-01-01"
end_date = "2024-12-31"
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)['Close'].dropna()

# 3단계 - 허스트 지수 계산 함수
def compute_hurst(ts, max_lag=100):
    lags = range(2, max_lag)
    tau = []
    for lag in lags:
        pp = np.subtract(ts[lag:], ts[:-lag])
        tau.append(np.std(pp))
    log_lags = np.log(lags)
    log_tau = np.log(tau)
    hurst = np.polyfit(log_lags, log_tau, 1)[0]
    return hurst

hurst = compute_hurst(data.values)
print(f"Hurst Exponent: {hurst:.4f}")

# 4단계 - 전략 설계 및 시뮬레이션
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['Close']
df['SMA20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
df['SMA60'] = df['Close'].rolling(window=60).mean()
df.dropna(inplace=True)

# 허스트 조건 기반 전략 실행
if hurst > 0.6:
    df['Signal'] = 0
    df['Signal'][df['SMA20'] > df['SMA60']] = 1
    df['Signal'][df['SMA20'] <= df['SMA60']] = 0
else:
    df['Signal'] = 0  # 전략 미실행

df['Position'] = df['Signal'].shift(1)
df['Returns'] = df['Close'].pct_change()
df['Strategy'] = df['Returns'] * df['Position']
df.dropna(inplace=True)

# 누적 수익률 계산 및 시각화
df['Cumulative Market'] = (1 + df['Returns']).cumprod()
df['Cumulative Strategy'] = (1 + df['Strategy']).cumprod()

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Cumulative Market'], label='Market Return')
plt.plot(df['Cumulative Strategy'], label='Strategy Return (if H > 0.6)')
plt.title(f'{ticker} Strategy Backtest (Hurst = {hurst:.2f})')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

 

📁 코드 다운로드

3_Hurst Simulation_v0.1.ipynb

0.08MB

---

🔍 해석 및 확장 제안

• 전략 적용 여부를 Hurst 값으로 스위칭한 것이 핵심입니다.
• 추후엔 시계열 분할(Hurst Rolling Window) 방식으로 동적 전략 전환을 구현할 수도 있습니다.
• 프랙털 기반 전략과 변동성 돌파, 리스크 예측(4~5단계)과도 통합 가능합니다.

다음은 4단계: 전략 최적화 및 리스크-보상 통합 프레임 구성으로 이어집니다. 계속 진행할까요?

현재 실행 환경에는 yfinance 모듈이 설치되어 있지 않아 코드 실행이 중단되었습니다. 하지만 아래에 4단계 실습 전체 코드를 Google Colab에서 실행할 수 있도록 정리해 드릴게요.

---

📊 4단계 실습: 전략의 성과 평가

주제: 전략 성과 평가 및 리스크-보상 통합 프레임 구성

✅ 개념 요약

• 성과 지표: 누적 수익률, Sharpe 비율
• 리스크 지표: 최대 낙폭(MDD)
• 분석 프레임: 허스트 기반 전략이 실제 보상과 리스크 측면에서 얼마나 유의미한지 진단

---

✅ Google Colab용 .ipynb 코드

# ▶️ Colab 전용 환경 설치
!pip install yfinance

# ✅ 모듈 불러오기
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

# ✅ 데이터 수집
ticker = "AAPL"
start_date = "2019-01-01"
end_date = "2024-12-31"
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)['Close'].dropna()

# ✅ 허스트 지수 계산
def compute_hurst(ts, max_lag=100):
    lags = range(2, max_lag)
    tau = [np.std(ts[lag:] - ts[:-lag]) for lag in lags]
    hurst = np.polyfit(np.log(lags), np.log(tau), 1)[0]
    return hurst

hurst = compute_hurst(data.values)

# ✅ 전략 구성
df = pd.DataFrame(data, columns=['Close'])
df['SMA20'] = df['Close'].rolling(20).mean()
df['SMA60'] = df['Close'].rolling(60).mean()
df.dropna(inplace=True)

if hurst > 0.6:
    df['Signal'] = np.where(df['SMA20'] > df['SMA60'], 1, 0)
else:
    df['Signal'] = 0

df['Position'] = df['Signal'].shift(1)
df['Returns'] = df['Close'].pct_change()
df['Strategy'] = df['Returns'] * df['Position']
df.dropna(inplace=True)

# ✅ 성과 및 리스크 지표 계산
def sharpe_ratio(returns, rf=0.01):
    excess = returns - rf / 252
    return np.sqrt(252) * excess.mean() / excess.std()

def max_drawdown(cumrets):
    peak = cumrets.cummax()
    dd = cumrets / peak - 1
    return dd.min()

df['Cumulative Market'] = (1 + df['Returns']).cumprod()
df['Cumulative Strategy'] = (1 + df['Strategy']).cumprod()

sharpe = sharpe_ratio(df['Strategy'])
drawdown = max_drawdown(df['Cumulative Strategy'])
total_return = df['Cumulative Strategy'].iloc[-1] - 1

# ✅ 결과 출력
print(f"✅ Hurst 지수: {hurst:.4f}")
print(f"✅ 누적 수익률: {total_return:.2%}")
print(f"✅ Sharpe 비율: {sharpe:.3f}")
print(f"✅ 최대 낙폭 (MDD): {drawdown:.2%}")

# ✅ 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Cumulative Market'], label='Market')
plt.plot(df['Cumulative Strategy'], label='Strategy (H>0.6 only)')
plt.title(f"Backtest of Hurst-based Strategy for {ticker}")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

 

📁 코드 다운로드

4_Hurst Evaluation_v0.1.ipynb

0.12MB

---

📌 실습 확장 팁

• 다양한 종목에 반복 적용해 성능 안정성 확인
• 허스트 지수를 rolling window 기반으로 동적으로 측정해 시계열 적응성 향상
• K값, 이동평균 기간 등 파라미터에 대한 그리드 서치 최적화로 5단계 연결

---

🧠 5단계 실습: 성과 및 리스크 통합 평가

주제: Hurst 기반 전략의 시계열 적응성과 파라미터 최적화

✅ 실습 목표

• 허스트 지수 Rolling 측정
• 전략 적응적 적용
• 성과 및 리스크 통합 평가

---

✅ Colab 실행용 코드

# ▶️ Colab 환경 설치
!pip install yfinance

# ✅ 모듈 불러오기
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

# ✅ 데이터 수집
ticker = "AAPL"
start_date = "2019-01-01"
end_date = "2024-12-31"
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)['Close'].dropna()

# ✅ 허스트 지수 계산
def compute_hurst(ts, max_lag=100):
    lags = range(2, max_lag)
    tau = [np.std(ts[lag:] - ts[:-lag]) for lag in lags]
    hurst = np.polyfit(np.log(lags), np.log(tau), 1)[0]
    return hurst

# ✅ Rolling Hurst
window_size = 120
hurst_series = data.rolling(window=window_size).apply(lambda x: compute_hurst(x.values), raw=False)

# ✅ 전략 구현
short_window = 20
long_window = 60
df = pd.DataFrame(data)
df['Hurst'] = hurst_series
df['SMA20'] = df['Close'].rolling(short_window).mean()
df['SMA60'] = df['Close'].rolling(long_window).mean()
df['Signal'] = 0
df['Signal'] = np.where((df['Hurst'] > 0.6) & (df['SMA20'] > df['SMA60']), 1, 0)
df['Position'] = df['Signal'].shift(1)
df['Returns'] = df['Close'].pct_change()
df['Strategy'] = df['Returns'] * df['Position']
df.dropna(inplace=True)

# ✅ 평가 지표 계산
def sharpe_ratio(returns, rf=0.01):
    excess = returns - rf / 252
    return np.sqrt(252) * excess.mean() / excess.std()

def max_drawdown(cumrets):
    peak = cumrets.cummax()
    dd = cumrets / peak - 1
    return dd.min()

df['Cumulative Market'] = (1 + df['Returns']).cumprod()
df['Cumulative Strategy'] = (1 + df['Strategy']).cumprod()

sharpe = sharpe_ratio(df['Strategy'])
drawdown = max_drawdown(df['Cumulative Strategy'])
total_return = df['Cumulative Strategy'].iloc[-1] - 1

# ✅ 결과 출력
print(f"📈 누적 수익률: {total_return:.2%}")
print(f"📊 Sharpe 비율: {sharpe:.3f}")
print(f"⚠️ 최대 낙폭 (MDD): {drawdown:.2%}")

# ✅ 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Cumulative Market'], label='Market')
plt.plot(df['Cumulative Strategy'], label='Strategy (Rolling Hurst)')
plt.title(f"Adaptive Strategy Backtest for {ticker}")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

 

📁 코드 다운로드

5_Hurst Optimization_v0.1.ipynb

0.09MB

---

📌 다음 단계 (선택 사항)

• Grid Search로 short_window, long_window, hurst_threshold 최적화
• 강화학습 기법을 통한 파라미터 적응 실험
• 여러 종목 병렬 분석 및 다자산 적용 실험

---

 

🧩 향후 확장 안: 다차원 적응 알고리즘과 메타 학습

🔷 [1] 다차원 허스트 적응: 시장 구조 정렬

• 구현: 개별 자산뿐 아니라 시장 전체 지수, 섹터 ETF, 금리 등과의 상대적 허스트 값을 추적
• 목표: 복수 시계열의 구조적 일치 여부를 판단해 신호의 신뢰도를 강화
• 예시:
  • AAPL의 Hurst가 0.7 이상인데, XLK(기술 섹터)의 Hurst도 0.6 이상일 경우 신호 강화
  • 반대일 경우 신호 무효화 또는 포지션 축소

---

🔷 [2] 메타 전략 스위칭 시스템

• 구현: Hurst, Volatility, Autocorrelation 등의 시장 상태 지표에 따라 전략군을 자동 교체
• 전략 군 예시:
  • Hurst > 0.6 → 추세 추종 SMA 전략
  • Hurst < 0.4 → 평균 회귀 Bollinger 전략
  • High Volatility → 변동성 돌파 전략
• 핵심 로직:
• if hurst > 0.6: strategy = run_trend_strategy() elif hurst < 0.4: strategy = run_mean_reversion() else: strategy = hold_cash()

---

🔷 [3] 강화학습 기반 파라미터 적응 (Advanced)

• 목표: SMA 길이, Hurst Threshold, Position Sizing 등을 학습 기반으로 조정
• 도구: Stable-Baselines3, Tensorforce, 또는 간단한 Q-Learning
• 시사점: 인간의 직관이 아닌 시장 상태-행동-보상을 기계가 스스로 학습

---

🔷 [4] 동적 리스크 관리 모듈

• 구현:
  • Drawdown이 일정 임계치 초과 시 포지션 자동 축소
  • Hurst가 급락하거나 변동성 급등 시 stop-and-recalibrate
• 기준 예시:
• if max_drawdown < -0.2 or hurst_drop > 0.2: reduce_position()

---

🔷 [5] Fractal Scaling 전략

• 아이디어: Hurst는 자기유사성을 측정하므로, 멀티 타임프레임에서 동시 신호 포착
• 예시:
  • 1일, 1주, 1개월 단위 Hurst가 모두 양의 자기상관 시 “확신 신호”

---

🔷 [6] 군집 기반 자산 선택 (시장구조 분기 감지)

• 기법: k-means 또는 DBSCAN으로 시장 군집 분류 → 군집별 허스트를 추적
• 목표: 구조가 일치하는 군집(예: 모두 평균회귀적) 내에서만 전략 적용

---

🧩확장 실습: [2] 메타 전략 스위칭 시스템

Colab에서 바로 실행할 수 있는 메타 전략 스위칭 시스템 실습 파일을 아래에서 다운로드하실 수 있습니다:

이 파일은 다음을 포함합니다:

• Hurst 지수를 기반으로 3가지 전략 스위칭
• 전략 수익률 비교 및 샤프 비율, 최대 낙폭 분석
• 전략 수익률 시각화

🧭 전략 스위칭 조건

• Hurst > 0.6 → 추세 추종 SMA 전략
• Hurst < 0.4 → 평균 회귀 Bollinger 전략
• High Volatility → 변동성 돌파 전략

📈 전략별 진입·청산 신호 정의

• SMA 추세 추종 전략: 단기선이 장기선을 상향 돌파하면 진입, 하향 돌파하면 청산
• Bollinger 평균회귀 전략: 가격이 상단 밴드 돌파 시 청산, 하단 밴드 돌파 시 진입
• 변동성 돌파 전략: 변동성 돌파 기준 초과 시 진입, 목표 수익률 혹은 손절 시 청산

📁 코드 다운로드

6.meta_strategy_switching_v0.3.ipynb

0.01MB

 

🌐 Hawks 전략 시스템

거래량을 포함한 진입과 청산 기준을 시스템 사고와 주역 이론 관점에서 통합해 설명하고, 그에 맞는 구체적인 로직 예시까지 작성해 봅니다. 즉 지금까지 전략은 통계 기반(추세, 평균회귀, 변동성 돌파) 기술 지표를 조합한 메타 스위칭 모델이었습니다.

여기에 시스템 사고나 주역의 관점을 더하면 “상태의 전환을 읽어내는 동적 전략”을 설계할 수 있습니다.

🧪 Hawks 전략 로직: "에너지 분출 후 균형 복귀" 전략

이름: Hawks: Rebalance Reversal Strategy

---

1. 시스템 사고와 주역 이론 배경

 🧩 시스템 사고 (System Thinking)

• 시장은 복잡계이며, 비선형적 상호작용으로 움직이는 ‘복잡한 시스템’입니다.
• **상태 전환(phase transition)**은 시스템 내 피드백 루프와 에너지 축적·방출에 의해 일어납니다.
• 거래량은 시스템에 투입되는 ‘에너지’로 해석할 수 있습니다.
• 진입 시점은 시스템 에너지 축적 후 ‘임계점’ 도달 → 상태 전환 발생 시점입니다.
• 청산 시점은 에너지 소진이나 시스템 안정화(또는 과열 해소) 시점으로 봅니다.

 ☯ 주역 이론 (I Ching)

• 주역 괘의 음양 변화는 자연과 인간 시스템의 변화 원리를 반영합니다.
• 괘의 ‘전환점’은 상반된 상태가 서로 역전(전환)하는 순간입니다.
• 진입: ‘음→양’ 또는 ‘양→음’ 전환에 대응해, 새로운 방향성 확립 시그널.
• 청산: 반대 전환, 혹은 ‘과한 기세’가 꺾이는 시점에서 포지션 청산.

---

2. 전략 철학 요약

 🧩 시스템 사고 기반 접근: 상태 변화 감지

• 시스템은 균형 상태(Balancing)와 증폭 상태(Reinforcing)의 반복 구조를 가집니다.
• 전환점은 과도한 변동성, 거듭된 패턴의 붕괴, 에너지 고갈 또는 집중 시 나타납니다.
  ➡ 이를 가격의 불균형 에너지 신호로 번역해보겠습니다.

 ☯ 주역 괘 변화의 핵심: 음양의 전환과 중심의 회복

• 일정 범위의 리듬을 벗어나는 것은 **변화의 신호(화, 진, 곤 등)**로 읽습니다.
• 그 전환 직후엔 반동 또는 새로운 추세 형성이 자주 나타납니다.

관점	반영된 요소
시스템 사고	피드백 루프(급변 + 안정 복귀) 탐지
주역	음양 전환 시점 → 새로운 상태의 도래
트레이딩 로직	변동성 기반 이탈 → 균형 복귀 지점에서 진입

---

3. 거래량과 변동성 통합 진입·청산 시그널 설계

• 진입 (Entry):
  가격이 중심선 기준으로 방향을 전환하는 ‘전환점’이며,
  이때 변동성이 급격히 증가하며 거래량도 크게 늘어납니다.
  → 시스템 사고로는 ‘임계점 도달’과 ‘에너지 집중’, 주역으로는 ‘음양 변화’가 발생하는 순간입니다.
• 청산 (Exit):
  다시 가격이 반대 방향으로 움직이며 변동성은 줄어들고 거래량도 감소하는 시점입니다.
  → 시스템 사고에서 ‘시스템 안정화’ 혹은 ‘에너지 방출 완료’로 해석, 주역에서는 ‘기세 꺾임’ 혹은 ‘전환 후 안정’의 상태입니다.

조건 유형	해석	시스템 사고	주역 이론	거래량 역할
진입 조건	새로운 방향 전환+에너지 축적	임계점 도달 전, 에너지 집중	음양 전환 신호 (방향 바꿈)	거래량 급증: 참여자 의지 집중
청산 조건	방향 반전 또는 에너지 분산	시스템 안정화, 피드백 전환	역전 신호 또는 기세 꺾임	거래량 급감: 관심 이탈 또는 과매수 해소

---

진입·청산 로직 구체화 예시 (Python 코드)

# 거래량 이동평균 (20일)
data['Volume_MA20'] = data['Volume'].rolling(20).mean()
data['Volume_Surge'] = data['Volume'] > data['Volume_MA20'] * 1.5  # 50% 이상 급증
data['Volume_Drop'] = data['Volume'] < data['Volume_MA20'] * 0.7   # 30% 이상 감소

# 변동성 변화 비율 (ATR 기반)
data['Vol_Change'] = data['ATR'] / data['ATR'].shift(1)

# ZScore 계산 (가격과 중심선 간 표준화 편차)
data['ZScore'] = (data['Close'] - data['Middle']) / data['Std']

# 진입 조건: 음양 전환 + 변동성 급증 + 거래량 급증
data['Entry'] = (
    (data['ZScore'].shift(1) * data['ZScore'] < 0) &  # ZScore 부호 변경
    (data['Vol_Change'] > 1.3) &                      # 변동성 급증 (30% 이상)
    (data['Volume_Surge'])                            # 거래량 급증
)

# 청산 조건: ZScore 반대 부호 전환 + 변동성 감소 + 거래량 감소
data['Exit'] = (
    (data['ZScore'].shift(1) * data['ZScore'] < 0) &  # 반대 부호 변경
    (data['Vol_Change'] < 1.0) &                       # 변동성 감소
    (data['Volume_Drop'])                              # 거래량 감소
)

 

📁 코드 다운로드 (준비중)

---

25.05.23.
Hoyal Horus Hawks

---