거래 전략 선택

마지막 업데이트: 2022년 4월 12일 | 0개 댓글
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"모든 성공한 기업들의 뒷배경에는 결정적인 전략적 선택이 있었으며 그 선택들은 하나같이 깊은 불확실성이 자리한 격변의 시기에 내려진 신중한 결정들이다."

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초록(한국어)

본 논문은 1980년∼1995년의 16년동안 한국주식시장에 있어서 주식수익률의 시계열자기상관성율 파인하는 행태적 측면과 투자수익률의 경제성을 파악하는 투자성과측면으로 구분된 단계적 검증을 실시함으로써 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략의 존재 및 그 초과수익률의 크기를 연구하였는바 이 연구에서 발견된 중요한 내용은 다음 다섯가지로 요약된다. 첫째, 한국주식시장에 있어서 거래전략의 개발가능성을 평가하기 위하여 특정시점을 기준으로 투자기간수익률과 분석기간수익률간의 시계열자기상관성을 검증한 행태적 측면의 실증결과에 의하면, 시계열속성을 나타내는 베타계수가 유의적인 양(+) 혹은 음(-)을 나타내기 때문에 특정시점 이전의 주식수익률은 목표투자기간동안에 투자할 대상을 선정하는데 중요한 정보원천이 될 수 있으며, 각 투자기간에 있어서 분석기간이 길어질수록 더욱 더 유의적인 음(-)의 베타계수를 나타냄에 따라 계속거래전략보다 반전거래전략의 개발가능성이 높음을 알 수 있었다. 둘째, 주식시장에 전후수익률간의 시계열속성을 활용하여 투자를 하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략이 존재하는지를 거래 전략 선택 파악하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 초과수익률간의 차이로써 측정된 수익률을 이용한 실증결과에 의하면, 행태적 측면의 결과와 일관되게 분석기간수익률의 정보를 이용하여 투자기간에 투자하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과하는 거래전략이 존재하고, 또한 Loser와 Winner포트폴리오의 수익률차이값 중 유의적인 음(-)의 값보다는 유의적인 양(+)의 값이 보다 많으므로 반전거래 전략의 활용가능성이 높음을 확인하였다. 셋째, 분석기간에 기초한 투자기간에 대한 투자전략상의 유용성을 최대한 발휘할 수 있는 거래전략과 투자기간을 검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 수익률차이의 1개월 평균값에 의하면, 반전거래전략을 지지하는 경우가 계속거래전략의 경우보다 약 5배이상 높은 값을 실현하였고, 반전거래전략 중에서 분석기간 42개월에 대한 투자기간 24개월의 거래전략이 가장 높은 경제적 성과를 실현하였다. 넷째, 투자종목의 선택측면에서 각 거래전략의 실질적 유용성을 확인하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 고유한 속성을 검증한 결과에 의하면, 각 투자기간에 있어서 분석기간의 길이가 길어질수록 Loser포트폴리오는 유의적인 양(+)의 값을, Winner포트폴리오는 유의적인 음(-)의 값을 나타내었고, 특히 투자기간보다 분석기간의 기간길이가 긴 경우(투자기간

반전 거래 전략

Quotex에서 반전 거래 전략을 사용하는 방법은 무엇입니까?

반전은 금융 시장에서 삶의 사실입니다. 가격은 항상 어느 시점에서 반전되며 시간이 지남에 따라 여러 번의 상승 및 하락 반전이 있습니다. 반전을 무시하면 예상보다 더 많은 위험을 감수 할 수 있습니다. 반전이 시작되면 반전인지 철회인지 명확하지 않습니다. 반전이라는 것이 분명 해지면 가격이 이미 상당한 거리를 이동하여 거래자에게 상당한 손실 또는 이익 감소를 초래했을 수 있습니다. 반전 전략의 주요 원칙은 가격 방향으로 구매하는 것입니다. 트랜잭션이 더 낮은 시간 프레임과 빈번한 신호로 수행 될 수 있기 때문에 바이너리 옵션에 이상적입니다. 이 전략은 거래 전략 선택 볼린저 밴드, MACD 및 SMA의 세 가지 강력한 지표를 기반으로합니다. 이러한 모든 도구는 Pocket Option 터미널에서 찾을 수 있습니다.

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Binarium Traders의 구매 및 판매 선택 :이 전략이 거래에 어떻게 사용됩니까?

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외환 거래를 통해 거래자는 기술 및 기본 데이터뿐만 아니라 심리적 시장 요인도 사용할 수 있습니다. 트레이더의 선택 지표는 주어진 시간에 가장 인기있는 옵션을 그래픽으로 보여주기 때문에 여기에서 유용합니다. 예를 들어, 1,000 명의 트레이더가 현재 거래를하고 있다면 800 명은 콜 옵션을, 나머지 200 명은 풋 옵션을 거래합니다. 막대 표시기는 녹색으로 80 %, 빨간색으로 20 % 비율로 표시됩니다.


트레이더의 선택 전략을 선택하는 이유는 무엇입니까?

  • 자산의 구매량이 더 높음-가격이 올라갑니다.
  • 자산의 판매량이 더 높음-가격이 하락하고 있습니다.


Binarium에서 거래 할 때 트레이더의 선택 전략이 어떻게 사용됩니까?

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트레이더의 선택 지표로 거래 할 때 전략의 본질을 공개하기 위해 예제를 사용하겠습니다. 플랫폼의 오른쪽에서 지표를 찾을 수 있습니다.


막대는 거래자의 98 %가 현재 콜 옵션을 구매하고 있음을 나타냅니다

. 막대 표시기가 대부분 빨간색 일 때 거래자는 PUT 옵션을 구매합니다. 예에서는 82 % :

막대는 녹색 대 적색 비율이 대략 균등 한 상황을 반환 할 수도 있습니다.이 경우 다른 거래 자산을 선택하는 것이 좋습니다.

전략의 본질

잘못된 전략은 기업의 운명을 바꾼다. 또한 실패하는 기업들은 대부분 "알고도" 당한다. 전략의 본질은 무엇일까? 전략은 어떻게 세워야 하는가? 어떤 전략이 옳은 전략이고, 어떤 전략이 잘못된 전략인가?

Christopher Chae

전략의 본질

전략의 본질

빌 게이츠(Bill Gates)의 Microsoft가 한창 DOS를 만들 당시, 세계 최고의 PC 컴퓨터 회사였던 IBM이 만약에 Microsoft에게 단독 DOS 라이센싱 계약을 요구했거나, DOS와 경쟁이 가능한 자사 OS를 개발했더라면, 오늘 IBM과 Microsoft의 위치는 서로 바뀌어 있었을 것이다. 1

IBM의 경영진의 능력이 부족해서 미래 "1경"짜리 기업이 될 기회를 눈앞에서 저버린 것이 아니다. 당시 IBM은 당대 최고의 기업이었고 (오늘 Facebook, Google보다도 더 지배적인 위치에 있었다), 최고의 경영진으로 구성되어 있었으며, 그들의 운영시스템과 비즈니스 모델은 완벽에 가까웠다.

시장에 진입한 스타트업 Microsoft를 상대로 incumbent로서 적절한 대응을 하지 못했던 것은 경영진이 안주해서도, Microsoft를 무시해서도, 운영을 제대로 하지 못해서도 아니었다. 그들이 유일하게 제대로 갖추지 못했던 것은 바로 '전략'이었다.

잘못된 전략은 기업의 운명을 바꾼다. 또한 실패하는 기업들은 대부분 "알고도" 당한다. Microsoft도 할 수 있는 모든 것을 다 해냈더라도 당시 IBM이 독점계약을 요구하거나 스스로 OS를 만들었더라면, 지금의 Microsoft는 없었을 것이다.

전략의 본질은 무엇일까? 전략은 어떻게 세워야 하는가? 어떤 전략이 옳은 전략이고, 어떤 전략이 잘못된 전략인가?

비즈니스의 세계에서 가장 흔히 쓰이는 용어 중 하나는 '전략'일 것이다. 전략이라는 용어 안에 무수히 많은 개념과 관념을 포함할 수 있기 때문일지도 모르겠다.

많은 사람이 사용하는 단어이지만, 정작 제대로 알고 사용하는 사람은 그리 많지 않은 것 같다. 전략과 전술을 혼용하는 사람들도 많이 봤고, 전략의 본질적 이해와 (Strategy) 특정 기업의 적용 (strategy)를 구분하지 않는 사람들도 많이 봤다.

전략은 너무나도 중요하지만, 제대로 알고 제대로 세우는 기업은 매우 드물다. 바로 이 이유 때문에 시장은 늘 변하고, 바뀌고, 순응한다. Fortune 500 소속 기업의 최근 평균 존속 기간은 겨우 18년에 불과했다. 2

"모든 성공한 기업들의 뒷배경에는 결정적인 전략적 선택이 있었으며 그 선택들은 하나같이 깊은 불확실성이 자리한 격변의 시기에 내려진 신중한 결정들이다."

"The arc of any celebrated business is underpinned by decisive strategy choices that are few and typically made amidst the profound uncertainty of rapid change.”

Note: 프로젝트 페이지의 도입부를 읽으신 분은 👇여기부터 읽으시면 됩니다.

전략의 원칙과 정의

전략은 실시간으로 세워지는 선택이며 전략은 "단순하지만, 단순하게 치부되지는 않아야 한다."

“Strategy framework must be “simple but not simplistic.”
— Hamilton Helmer

전략(Strategy)이 어렵고 복잡하다면 현실에서 매일 적용하기가 힘들 것이다. 또 너무 단순하게 치부된다면 놓치면 안 될 중요한 것들을 놓치고 말 것이다. 전략은 늘 말보다 행동이 훨씬 더 어렵다.

전략을 이루는 요소들과 요소들의 정의

전략(Strategy)은 또한 두 가지 분야로 나뉜다. 하나는 전략 정역학(Strategy Statics)이고, 다른 하나는 전략 동역학(Strategy Dynamics)이다.

  • 전략 정역학(Strategy Statics) : 전략 자체를 정의한다. 예: 인텔(Intel)의 마이크로프로세서 사업은 어떤 요소로 인해서 이렇게 오랫동안 지속되고 있는가?
  • 전략 동역학(Strategy Dynamics) : 특정 기업이 전략을 들고 어떻게 실행하는가를 정의한다. 예: 인텔(Intel)은 어떤 과정을 통해서 이렇게 매력적인 사업적 위치에 올라서게 되었는가?

인텔(Intel) 사례를 통해서 보는 전략의 정의

기업의 성패에 전략(Strategy)이 미치는 영향을 이해하기 위해 인텔(Intel)의 사례를 예를 들어 보자. 인텔 초창기의 주력 사업은 메모리 사업이었다. 현재 인텔의 핵심 사업인 마이크로프로세서 사업은 나중에 다른 기업(Busicom)의 수주를 받아 생산하다가 '피봇'(pivot)하게 된 사업이다. 시간이 흐르면서 기존 핵심 사업이었던 메모리 사업의 가치는 $0이 되었고, 마이크로프로세서 사업의 가치는 무려 $150 billion이 되었다.

이상하지 않은가? 인텔에는 메모리 사업과 마이크로프로세서 사업 모두 선두주자로서의 장점이 있었으며, 시장의 크기도 둘 다 매우 큰 편이었고, 빠르게 성장하는 반도체 사업들이었다. 또한 두 사업 모두 당대 최고의 경영진 (Andy Grove, Gordon Moore, and Robert Noyce)이 사업을 직접 이끌기도 했다. 그런데 어째서 메모리 사업은 망하고, 마이크로프로세서 사업은 $150 billion이나 되는 거대한 비즈니스가 될 수 있었을까?

인텔의 마이크로프로세서 사업에서 경쟁이 없었던 것도 아니다. 마이크로프로세서 사업에서는 IBM, Motorola, AMD, Zilog, National Semiconductor, ARM, NEC, TI 등 쟁쟁한 기업들이 수조 원의 자금을 들여 인텔과 경쟁했다.

따라서 인텔의 마이크로프로세서 사업 자체에 어떤 특이한 요소가 존재했다고 볼 수 있을 것이다. 이 특이한 요소는 실질적인 현금흐름을 지속해서 창출했으며, 거래 전략 선택 또한 인텔이 이 사업을 전개할 때에는 동시에 경쟁사들이 competitive arbitrage를 통해 쉽게 따라 할 수 없는 면모도 갖추고 있었다.

이 "특이한 요소"를 해밀턴은 "Power"라고 부른다.

Power의 정의


파워(Power): 차별화된 수익을 지속해서 창출해낼 수 있게 하는 특정 조건들

앞서서 정의한 전략 정역학(Statics)과 동역학(Dynamics)는 결국 Power가 무엇인지 (statics), 그리고 Power를 어떻게 갖게 되는지 (Dynamics)에 대한 설명이다.

파워(Power)의 두 가지 속성

파워(Power)는 두 가지 속성이 있는데, 이 속성을 magnitude(규모)와 duration(기간)으로도 이해할 수 있다. (추후 동역학의 정의에서 다룰 예정).

  • Benefit(이익) : 가치를 창출하거나 (혹은 더 높은 가치를 만들거나) 혹은 비용을 축소해 지속적인 현금흐름의 개선을 만들어 내는 속성
  • Barrier(장벽) : 경쟁자가 arbitrage를 통해 모방하거나 베끼거나 나의 가치를 축소하거나 파괴하지 못하게 만드는 속성. 경쟁자가 모방하거나 나의 가치를 파괴할 수 없는 이유는, (1) 그럴 수 없거나, (2) 경제적으로 매력적이지 않아서 행동에 옮기지 않는 것이다.

Benefit

파워(Power)의 Benefit 속성은 현금흐름의 개선, 혹은 가치 창출의 능력이다. Benefit 속성은 크게 두가지 방법으로 현금흐름을 개선한다.

  1. 가격결정력, 즉, 판매하는 재화에 매기는 가격을 높임으로 현금흐름을 개선한다.
  2. 다른 조건들이 동일할 때 (ceteris paribus), 비용을 낮춘다.

Barrier

파워(Power)의 Barrier 속성은 경쟁자가 모방하거나 나의 가치를 축소하거나 파괴하지 못하게 만든다. 크게 두가지 방법이 있다.

  1. 경쟁자가 하기에 (to arbitrage)불가능하다.
  2. 경쟁자가 할 수 있지만, 경제적으로 매력적이지 않은 선택임으로 하지 않는다.

전략 정역학에서 다룰 7가지 파워(Power)는 모두 이 두 가지 속성을 갖추고 있다. 두 가지 속성 중에 하나라도 없으면, 파워(Power)라고 부를 수 없다.

또한 파워(Power)의 속성을 이해하는데 중요한 점은, Benefit보다는 Barrier가 훨씬 더 중요하다는 점이다. 파워(Power)가 없더라도 Benefit은 갖출 수 있다. 다만, Barrier의 부재 때문에 금방 경쟁자들이 arbitrage를 이용해 모방하거나 가치를 파괴한다. Benefit은 세상에 널리 퍼져 있다. 자동차 범퍼가 스티로폼에서 플라스틱으로 바뀌는 것도, DVD에서 스트리밍으로 넘어가는 것도 다 "benefit"이다. 그리고 DVD 👉 스트리밍(Netflix)과 같은 Benefit은 기업에 실질적인 가치 창출을 안겨줄 수도 있다.

그러나 문제는 다른 경쟁자들도 이익을 "똑같이" (예: Disney+, Hulu, Peacock, etc.)적용할 수 있다는 점이다. 따라서 Benefit을 만들어 내는 것은 생각보다 보편적이지만, Barrier는 훨씬 더 희귀하고 중요한 속성이다.

전략(Strategy)과 전략(strategy)는 다르다.

인텔의 마이크로프로세서 사업부는 Power를 가졌고, 메모리 사업부는 Power를 갖지 못했다. 다른 모든 변수는 동일한 조건을 가졌기에, (해밀턴이 정의하는) Power 만이 실질적이고 치명적인 차이점으로 봐야 할 것이다.

또한 인텔의 마이크로프로세서 사업부를 통해 만들어 낸 엄청난 부의 가치는 곧 전략(Strategy)과 전략(strategy)의 차이를 설명하는 것으로 이을 수 있다.

  • 전략(Strategy) :비즈니스의 잠재적 가치를 만들어 낼 수 있는 요소들을 찾는 일 (The study of the fundamental determinants of potential business value)
  • 전략(strategy) :의미 있는 시장에서 지속적인 Power를 유지할 수 있는 방법을 찾는 일 (A route to continuing Power in significant markets)

전략(Strategy)이 잠재적 가치를 만들 수 있는 조건들을 찾아내고 정의하는 일이라면, 전략(strategy)은 특정 기업이, 특정 시장과 상황에서 찾아낸 전략(Strategy)을 통해 Power를 구축하고 유지할 수 있는 방법을 찾는 일이다.

전략(Strategy)과 전략(strategy)을 구분해서 우리가 하려는 것이 무엇인지 정의하는 것이 중요한 이유는, 그동안 많은 분야에서 전략(strategy)을 너무 간소하게 정의하게 되어 큰 그림을 놓쳐버리거나 너무 거래 전략 선택 크게 정의함하게 되어 매일 따르기 거창하게 되어버릴 수 있기 때문이다.

예를 들어, 우리는 특정 분야에 "strategy"를 붙여 그 분야의 중요도를 높인다. "운영"과 "전략"을 합쳐 "운영 전략(operational strategy)," "마케팅"과 "전략"을 합쳐 "마케팅 전략(marketing strategy)," "인사"와 "전략"을 합쳐서 "인사 전략(HR Strategy)"을 만드는 것이 그 예다.

물론 이것 자체로는 문제 될 것이 없지만, 비즈니스 업계에서 아마도 가장 많이 쓰이고, 또 매우 다양한 용도로 쓰이는 단어이기에, 전략(Strategy)과 전략(strategy)을 구분해서 우리가 어떤 논의를 하는 것인지를 명확하게 나타낼 필요가 있다.

게임이론(Game theory) vs. 전략(Strategy)

또한 게임이론(Game Theory) 학문은 전략(Strategy)과 깊은 연관이 있기는 거래 전략 선택 하지만 전략(Strategy)의 전체를 정의하지는 못한다.

게임이론을 통해 우리는 게임의 참가자들이 최선의 노력을 들여 게임에 임할 것이기에 arbitrage(예시: 경쟁자가 모방하거나 아니면 내가 만드는 가치를 파괴하는 경우)도 설명할 수 있지만, 게임이론은 딱 거기까지만 정의할 뿐, 게임의 참가자들이 "가치"를 창출해낸다는 관념은 정의하지 않는다.

예를 들어, 게임이론을 통해 인텔이 메모리 사업에서 철수하는 것은 가장 최선의 선택 (예: Nash Equilibrium)으로 볼 수 있지만, 그것이 해밀턴이 정의하는 "지속적 가치 창출," 즉, "Power"로 어떻게 이어지는지는 볼 수 없다.

레몬만으로는 레모네이드를 만들 수 없다.

손자병법을 읽거나 맥킨지를 고용하면 좋은 전략을 세울 수 있다는 생각은, 레몬만으로 레모네이드를 만들 수 있다는 생각과 같다. 물론 지속적 arbitrage를 만들어서 가치를 창출하는데 필요한 것이긴 하지만, 이는 늘 보편적이고 언제나 충분치 않다.

전략과 전술은 다르다.

이 대목은 많은 사람들이 이미 이해하고 받아들이고 있는 사실일지도 모른다. 우리는 중요하면 "전략"으로 보게 되기도 하는데, 전략(Strategy)은 가치 창출하려는 의사 결정이다. 세계 거래 전략 선택 2차 대전 당시 일본이 미국의 진주만을 폭격한 것은 전술적으로는 옳은 결정이었다. 하지만 전략적으로는 (가치 창출) 최악의 결정이었다.

Fundamental Equation of Strategy

가치 창출은, 모든 기업의 궁극적인 목표다. 그리고 전략(Strategy)은 가치 창출을 하려는 의사 결정이다.

전략 본질의 수식 (Fundamental Equation of Strategy):

  • M0 = current market size/현재 시장 크기
  • g = discounted market growth factor/할인된 시장 성장 요소
  • s = long-term market share/장기적인 시장 점유율
  • m = long-term differential margin (net profit margin in excess of that needed to cover the cost of capital/장기적으로 증가하는 수익 마진(미래 이윤을 창출하기 위한 자본적 지출을 능가하는 순익)

M0g는 시간이 흐름에 따라 변하는 시장의 스케일을 나타낸다. 앞서서 전략(strategy)에서 언급한 "의미 있는 시장"이M0g를 통해 정의 된다.

Competitive arbitrage가 미치는 영향은 장기적 관점에서 바라본 시장 점유율(s)과 순이익 (m)에 동시다발적으로 발생한다. 따라서, sm을 곱하면, competitive arbitrage에 방어하는 파워(Power)를 이해할 수 있다.

Potential Value (잠재적 가치) = Market Scale(시장 스케일) * Power(파워)

인텔의 이야기를 적용해보자. 인텔의 두 사업, 메모리 사업과 마이크로프로세서 사업은 모두 시장의 스케일을 갖고 있었다 (M0g). 그러면 두 사업의 극적인 차이를 만들어 낸 요소는 무엇일까? 앤디 그로브(Andy Grove)의 완벽에 가까운 경영 능력은 두 사업 모두 적용되므로, 바로 파워(Power)이다 (s*m). 시간이 지나면서 메모리 사업부의 m은 음수(negative)로 거래 전략 선택 변했지만, 마이크로프로세서 사업부의 m은 양수(positive)를 유지할 수 있었다.

전략의 본질을 이해하기 위해 알아야 할 몇가지 중요한 개념들


인내심(Persistence)

M&A를 해봤거나 기업에 가치를 매겨본 사람은 기업이 만들어 내는 대부분의 가치는 미래에 있다는 사실을 잘 알 것이다. 빠르게 성장하는 기업들의 경우라면 이 사실은 더욱더 크게 나타난다. 고작 몇 년 간의 +m은 언제든 사라질 수 있다. 예를 들어, 매년 10%씩 성장하는 기업에 보편적인 가치평가(valuation)를 해보자. 향후 3년에 대한 가치는 고작 전체 가치의 15% 정도만 나타낼 수밖에 없다.

해밀턴이 파워(Power)를 정의했던 이유는 "지속적인" 수익(=가치)을 창출해낼 수 있는 조건을 찾고자 함에 있다. 지속적이지 못한 고작 몇 년간의 가치 창출은 파워(Power)를 정의하지 못한다. 인텔의 $150 billion 짜리 시가총액은 투자자들이 장기간에 걸쳐 기대하는 가치 창출에 대한 평가이다. 따라서 인내심(persistence)은 가치 창출에 있어 매우 중요한 관념이다. 어떠한 전략(Strategy)을 펼치더라도, 인내심 없이는 성공에 이를 수 없다.

산업의 경제적 조건과 기업의 포지셔닝(Industry Economics and Competitive Position)

파워(Power)를 이루는 조건은 산업의 경제적 조건과 기업의 포지셔닝의 적절한 결합이다 (Benefit/Barrier).

경쟁구도의 복잡성 (Complex Competition)

파워(Power)는 절대적인 개념인 "힘(strength)"과는 달리 상대적인 개념이다. 파워(Power)는 당신의 특정 경쟁자를 상대로 당신이 구축할 수 있는 것이다.

좋은 전략(strategy)은 각 경쟁자를 상대로 각기 다른 파워(Power)를 구축한다. 이는 이미 존재하는 경쟁자뿐만 아니라 앞으로 생겨날 잠재적 경쟁자들을 상대로도 구축하는 것이다.

7 Powers는 낱개의 사업에 집중한다. (Single Business Focus)

전략(Strategy)과 전략(strategy)은 한가지 사업에 집중한다. 인텔의 경우에도 마이크로프로세서와 메모리 사업은 서로 각기 다른 사업이고, 따라서 두 가지의 독립적인 전략(Strategy and strategy)이 요구된다.

여러 가지의 사업을 묶어 운영하는 일은 7 Powers를 적용할 수 없다. (물론 각각 사업에는 가능하다). 한 개의 주체 아래 여러 가지 사업을 묶는 경영 방식은 Corporate Strategy의 영역이다.

추후 Power Dynamics를 집필하는 과정에서 Corporate Strategy를 이해할 수 있는 프레임워크도 제안하고자 한다.

Leadership

워런 버핏(Warren Buffett)이 말했듯, "어려운 사업을 능력 있는 경영자에게 맡기면, 사업의 평판이 망가지는 것이 아니다." 인텔의 경우에서도 Andy Grove, Bob Noyce, 그리고 Gordon Moore의 완벽한 리더십이 없었다면 인텔이 메모리 사업을 포기하고 마이크로프로세서 사업에 뛰어들지도 못했을 것이다.

Footnotes.
[1]. Graham, Paul, Hackers & Painters, O'Reilly, 2004.
[2]. Harvard Business Review. Digital Transformation is Racing Ahead and No Industry is Immune. Web. Link.

이 글은 7 Powers: 전략의 본질 프로젝트의 일부이며, 저자 Hamilton Helmer의 프레임워크 7 Powers와 그의 책 7 Powers: The Foundations of Business Strategy를 요약하고, 추가 해설을 조금 덧붙혔습니다. 전체 프로젝트 페이지로 가면 다른 챕터들도 확인할 수 있습니다.

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아마 우리가 잘될 거라는 데에 모두가 동의한다면, 애초부터 그렇게 좋은 기회가 나한테까지 오지 않았을뿐더러 그렇게 잘 될 것이 명백한 기회였다면 이미 초기 스타트업이 아니라 퍼블릭 마켓에서 거래되는 블루칩 종목이어야 했을 거래 전략 선택 것이다.

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Selection Model of System Trading Strategies using SVM

KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 거래 전략 선택 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

Abstract

System trading is becoming more popular among Korean traders recently. System traders use automatic order systems based on the system generated buy and sell signals. These signals are generated from the predetermined entry and exit rules that were coded by system traders. Most researches on system trading have focused on designing profitable entry and exit rules using technical indicators. However, market conditions, strategy characteristics, and money management also have influences on the profitability of the system trading. Unexpected price deviations from the predetermined trading rules can incur large losses to system traders. Therefore, most professional traders use strategy portfolios rather than only one strategy. Building a good strategy portfolio is important because trading performance depends on strategy portfolios. Despite of the importance of designing strategy portfolio, rule of thumb methods have been used to select trading strategies. In this study, we propose a SVM-based strategy portfolio management system. SVM were introduced by Vapnik and is known to be effective for data mining area. It can build good portfolios within a very short period of time. Since SVM minimizes structural risks, it is best suitable for the futures trading market in which prices do not move exactly the same as the past. Our system trading strategies include moving-average cross system, MACD cross system, trend-following system, buy dips and sell rallies system, DMI system, Keltner channel system, Bollinger Bands system, and Fibonacci system. These strategies are well known and frequently being used by many professional traders. We program these strategies for generating automated system signals for entry and exit. We propose SVM-based strategies selection system and portfolio construction and order routing system. Strategies selection system is a portfolio training system. It generates training data and makes SVM model using optimal portfolio. We make $mn$ data matrix by dividing KOSPI 200 index futures data with a same period. Optimal strategy portfolio is derived from analyzing each strategy performance. SVM model is generated based on this data and optimal strategy portfolio. We use 80% of the data for training and the remaining 20% is used for testing the strategy. For training, we select two strategies which show the highest profit in the next day. Selection method 1 selects two strategies and method 2 selects maximum two strategies which show profit more than 0.1 point. We use one-against-all method which has fast processing time. We analyse the daily data of KOSPI 200 index futures contracts from January 1990 to November 2011. Price change rates for 50 days are used as SVM input data. The training period is from January 1990 to March 2007 and the test period is from March 2007 to November 2011. We suggest three benchmark strategies portfolio. BM1 holds two contracts of KOSPI 200 index futures for testing period. BM2 is constructed as two strategies which show the largest cumulative 거래 전략 선택 profit during 30 days before testing starts. BM3 has two strategies which show best profits during testing period. Trading cost include brokerage commission cost and slippage cost. The proposed strategy portfolio management system shows profit more than double of the benchmark portfolios. BM1 shows 103.44 point profit, BM2 shows 488.61 point profit, and BM3 shows 502.41 point profit after deducting trading cost. The best benchmark is the portfolio of the two best profit strategies during the test period. The proposed system 1 shows 706.22 point profit and proposed system 2 shows 768.95 point profit after deducting trading cost. The equity curves for the entire period show stable pattern. With higher profit, this suggests a good trading direction for system traders. We can make more stable and more profitable portfolios if we add money management module to the system.


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