투자시장에서의 랜덤워크 이론

투자시장에서의 랜덤워크 이론

펀더멘털 및 경제 분석을 지지하는 많은 학자들은 하루에서 다음 날로 이어지는 가격 변동 방향에는 순차적인 상관관계가 없다는, 즉 가격은 이전에 있었던 일을 기억하지 못한다는 입장을 취해왔으며 이를 랜덤 워크 이론이라고 명명했습니다. 가격은 수요와 공급의 균형을 맞출 수 있는 수준을 찾게 되지만, 최신 정보나 뉴스에 따라 가격이 움직이기 때문에 그 수준에 도달하는 것은 순간적이거나 예측할 수 없는 방식으로 이루어집니다.

 

랜덤 워크 이론이 맞다면 수학과 패턴 인식에 기반한 많은 잘 정의된 트레이딩 방법이 실패할 것입니다. 이 문제는 단순한 문제가 아니라 각 시스템 개발자가 자신에게 가장 적합한 시스템 접근 방식 유형에 영향을 미치기 때문에 해결해야 할 문제입니다. 가격의 무작위 변동에 대한 두 가지 주장이 있습니다.

 

 

첫 번째 주장은 단순히 많은 알고리즘 트레이딩 전략의 성공입니다. 체계화된 차익거래 프로그램, 헤지펀드, 파생상품 펀드의 성과에 대한 확실한 문서가 있으며, 20년 또는 30년 이상 성공을 거둔 것으로 나타났습니다. 그렇다고 모든 기술적 프로그램이 성공적이라는 말은 아닙니다. 하지만 근본적인 방법도 마찬가지입니다. 수익률을 올리기 위해서는 투자일임이든 체계적이든 건전한 전략이 필요합니다. 누구나 그런 전략을 세우고 실행할 수 있는 것은 아닙니다.

 

랜덤 워크에 대한 두 번째 주장은 가격이 기대심리에 따라 움직인다는 것입니다. 모든 참여자("시장")가 뉴스 발표 후 가격이 어디로 움직일지 정확히 알고 있다고 학문적으로 주장할 수 있습니다. 이것이 현실적이거나 가능성은 낮지만, 추가 움직임에 대한 기대에 따른 시장 움직임만큼 중요하지는 않습니다. 예를 들어 연준이 올해 금리를 두 차례 인하했는데 경제가 아직 반응하지 않는다면 다시 금리를 인하할 것으로 예상하시겠습니까? 당연히 그럴 것입니다. 따라서 연준이 금리 인하를 발표하자마자 다음 금리 인하를 추측할 것입니다. 대부분의 트레이더가 동일한 기대치를 갖고 있으면 가격은 해당 수준으로 빠르게 움직입니다. 그런 다음 가격은 기대치와 관련된 추가 뉴스에 반응합니다. 이러한 가격 움직임이 랜덤워크 이론에 부합하는 것일까요? 아니요. 하지만 실제 가격 움직임 패턴은 무작위 이동과 비슷하게 나타날 수 있습니다.

 

예상치를 제외하면 가격의 겉보기 무작위 움직임은 관찰되는 데이터의 시간 간격과 빈도 모두에 따라 달라집니다. 1~20년의 긴 기간을 사용하고 평활화 프로세스를 향상시키기 위해 데이터를 평균화하면 계절적 및 주기적 변화와 함께 추세적 특성이 더 명확하게 나타납니다. 이러한 가격 특성을 분리하기 위해 이동 평균과 같은 기술적 방법을 사용하는 경우가 많습니다. 일별 또는 주별 데이터를 평균화하여 월별 또는 분기별 가격을 생성하면 불규칙한 단기 변동이 완화되어 연속된 가격 간의 상관관계가 높아집니다. 빈도가 낮은 데이터를 사용하면 추세를 더 쉽게 파악할 수 있습니다. 일반적으로 일별 데이터를 사용하면 주별 또는 월별 데이터보다 노이즈(무작위 변동)가 더 많이 나타납니다.

 

장기적으로 가격은 균형 수준을 추구합니다. 주식의 경우 균형이란 투자 수익률(주식 가치 상승과 배당금)이 투자 위험과 균형을 이루어 국채와 같은 무위험 투자 수익률과 동등한 수준에 도달하는 것을 말합니다. 선물에서 균형은 수요와 공급의 균형을 의미합니다.

 

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가격은 대칭 패턴으로 움직이지 않으며 정규 분포를 갖지 않는다는 두 가지 추가 사실이 랜덤워크에 반대하는 근거가 됩니다. 특히 전통적인 주식을 기반으로 하는 지수 시장의 비대칭성은 대중이 압도적으로 매수자로 구성되어 있기 때문에 쉽게 이해할 수 있습니다. 그러나 스트레스가 심하거나 수급 불균형이 심할 때 가격이 정상 가치에서 멀어질 때 독특한 패턴을 보이는 것도 가격 움직임의 특성입니다. 가격이 비정상적으로 긴 시간 동안 같은 방향으로 지속되는 시간 또는 일수인 '런'의 관점에서 가격 움직임을 살펴보면, 가격 데이터에는 정규 분포로 설명할 수 있는 것보다 훨씬 긴 런을 나타내는 팻테일이 존재한다는 것을 알 수 있습니다. 뚱뚱한 꼬리가 존재한다는 것은 꼬리에 있는 추가 데이터가 다른 곳에서 나온 것이므로 분포의 다른 부분이 표준 분포와 달라야 한다는 의미이기도 합니다. 이러한 가격 패턴의 차이를 특정 트레이딩 방법이 작동하는 이유로 언급합니다.

가격 변동은 사람에 의해 주도되며, 사람들은 무작위가 아닌 이유로도 매수 및 매도를 할 수 있습니다. 예를 들어 투자 펀드는 매월 추가 또는 환매에 따라 시기와 관계없이 시장에 진입합니다. 이는 결국 가격을 움직이고 트레이더가 수익을 낼 수 있는 기회를 창출합니다. 일반적으로 분기별 데이터로 확인할 수 있는 경제 정책을 반영하는 장기 추세는 장기 포지션 트레이더에게 큰 관심사가 될 수 있습니다. 이 책에서는 (실제 이벤트가 아닌) 기대감, 극심한 변동성, 가치와 거리가 먼 가격, 가격 방향 반전에 의존하는 역추세 시스템, 짧은 기간의 추세를 포착하려는 추세를 중점적으로 다룹니다.