1 일 거래 전략

그림 6-15 Connect Key와 Secret Key

06-2 변동성 돌파 전략 구현

래리 윌리엄스(Larry Williams)가 Long-Term Secrets to Short-Term Trading에서 소개한 변동성 돌파 전략은 최근 '가즈아! 가상화폐 투자 마법공식 (강환국 저)' 등에서 소개된 이후로 국내에서도 유명해졌습니다. 변동성 돌파 전략을 간략히 요약해 보면 아래와 같습니다.

간단한 예제와 함께 변동성 돌파 전략을 이해해 봅시다. 가상화폐는 24시간 거래되고 있기 때문에 먼저 시가와 종가를 계산할 기준 시간을 잡아야 합니다. 00:00:00 분부터 그날의 거래가 시작되고 23:59:59에 거래가 종료된다고 가정합시다.
1) 가격 변동폭은 00:00:00~23:59:59 사이의 거래 중에서 가장 높았던 금액과 가장 낮았던 금액을 빼주면 되겠지요? 예를 들어 12월 10일의 비트코인의 고가가 460만 원이고 저가가 300만 원이었다면 이날의 가격 변동폭은 160만 원입니다.
2) 12월 11일 비트코인의 시가(open)가 400만 원이라면 12월 11일의 매수 목표가는 400 + 160 x 0.5 = 480만 원이 됩니다. 12월 11일 하루 종일 일정한 시간마다 현재가를 계속 조회하다가 현재가가 매수 목표가인 480만 원을 넘어서면 바로 매수합니다.
3) 매도는 12월 12일 00:00:00초에 갖고 있는 비트코인을 시장가로 전량 매도합니다.

단계-1: 주기적으로 현재가 얻어오기

래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략을 단계별로 구현해 나가 보겠습니다. 24시간 동안 실행해야 하기 때문에 반복문 while을 사용합니다. Ch06/06_12.py는 0.2초에 한 번씩 비트코인의 현재가를 화면에 출력합니다. 거래소마다 초당 호출할 수 있는 API의 횟수에 제한이 있기 때문에 0.2초 정도 쉬는 겁니다.

라인 4: 반복 횟수가 정해져 있지 않기 때문에 while문을 사용합니다.
라인 5: get_current_price() 함수를 호출하여 비트코인의 현재가를 얻어옵니다.
라인 6: 얻어온 현재가를 화면 출력합니다.
라인 7: 0.2 초 동안 수행을 멈춥니다.

단계-2: 목표가 계산하기

비트코인의 전일 가격 정보를 얻어온 후 금일 매수 목표가를 계산해 봅시다. pybithumb 모듈의 get_ohlcv() 함수는 시가/고가/저가/종가/거래량의 일봉 데이터를 DataFrame 객체로 반환합니다. 함수의 파라미터로 조회하려는 암호화폐의 티커를 입력합니다. 다음 코드는 비트코인 (BTC)의 가격 정보를 화면에 출력합니다.

라인 3: get_ohlcv() 함수를 호출해서 비트코인의 일봉 정보를 DataFrame 객체로 얻어옵니다.
라인 4: tail() 메서드를 사용해서 DataFrame 객체에 저장된 일봉 데이터 중 끝의 5개 값만을 출력합니다.

출력 결과를 살펴보면 가격 데이터가 날짜를 기준으로 내림차순 정렬돼 있습니다. 가장 마지막 행에는 금일 조회 시점까지의 거래 정보가 들어있습니다. 따라서 하루 전의 데이터는 DataFrame 끝에서 두 번째행을 얻어와야 합니다. 정수 인덱스 값을 사용해서 행 단위로 값을 얻어올 때는 iloc를 사용했었지요?

가상화폐는 24시간 시장이 열리기 때문에 어제의 종가가 오늘의 시가와 비슷합니다. 따라서 어제의 시가, 고가, 저가, 종가 데이터를 가져오면 목표가 계산에 필요한 전일 저가, 전일 고가, 당일 시가를 모두 얻을 수 있습니다. (보다 정확히 구현하려면 오늘의 시가를 따로 얻어와야 합니다)

라인 4: iloc [-2]로 끝에서 두 번째 행(전일 데이터)을 가져옵니다. yesterday에는 전일 데이터가 Series 객체로 바인딩됩니다.
라인 6: Series 객체로부터 'close' 인덱스를 사용해서 당일 시가를 얻어옵니다.
라인 7: Series 객체로부터 'high' 인덱스를 사용해서 전일 고가를 얻어옵니다.
라인 8: Series 객체로부터 'low' 인덱스를 사용해서 전일 저가를 얻어옵니다.
라인 9: 래리 윌리엄스 변동성 돌파 전략의 목표가를 계산합니다. (당일 시가 + 레인지 x 0.5)

목표가는 프로그램이 시작될 때 한 번 그리고 매일 자정마다 재계산되어야 합니다. 코드의 재사용을 위해 목표가를 계산하는 부분을 함수로 정리해 봅시다.

단계-3: 자정에 목표가 갱신하기

래리 윌리엄스의 변동성 돌파 전략에서 목표가는 프로그램이 시작될 때 한 번 그리고 매일 자정마다 갱신해야 합니다. 목표가를 계산하는 get_target_price() 함수를 구현해놨기 때문에 이 함수를 적절한 시점에 호출해주기만 하면 됩니다. 하지만 현재 시각을 얻어오는 것뿐만 아니라 자정인지 아닌지를 판단하는 부분도 어려워 보입니다. 이러한 기능을 처음부터 구현하는 것보다는 기존에 구현된 모듈을 사용하면 좋겠죠?
파이썬은 시간을 쉽게 다룰 수 있는 datetime 모듈을 제공합니다. 처음 접하면 어려울 수 있기 때문에 다양한 코드를 살펴보며 datetime의 사용법을 익혀봅시다. 다음 코드는 2018년 12월 1일 00:00:00 초가 저장된 datetime 객체를 생성합니다.

라인 1: datetime 모듈을 import 합니다.
라인 3: datetime 클래스의 초기화자로 년/월/일 세 개의 값을 전달합니다.
라인 4: datetime 객체가 바인딩된 dt 변수를 출력합니다.
라인 5: datetime 객체에 저장된 인스턴스 변수를 출력합니다.

위 코드를 실행하면 datetime 객체에 저장된 현재 시각이 다음과 같이 출력됩니다. 원하는 시각을 갖는 datetime 객체가 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 또한 datetime 객체에 저장된 년/월/일 값이 year, month, day 속성에 바인딩된 것을 알 수 있습니다.

datetime 모듈에서 현재 시각은 now() 메서드를 사용해서 얻습니다. 다음 코드는 now() 메서드로 얻어온 datetime 객체와 직접 생성한 datetime 객체를 비교합니다.

now 에는 현재 시각이 datetime 객체로 저장돼 있습니다. 예제에서는 호출한 시점이 2018년 12월 16일 02:35:30초입니다. 직접 만든 dt 변수와 now 변수에는 모두 datetime 객체가 바인딩 돼 있기 때문에 비교 연산을 사용할 수 있습니다. 만약 현재 시각이 문자열로 저장돼 있다면 비교 연산을 1 일 거래 전략 1 일 거래 전략 사용할 수 있을까요? 사용 방법이 어려워 보이지만 datetime을 사용할 때의 얻을 수 있는 가장 큰 장점입니다.

지금까지 배운 내용을 모두 응용해서 다음날 자정의 시각이 저장된 datetime 객체를 만들어봅시다. now() 메서드로 생성한 datetime의 속성 값을 얻어오는 것이 핵심입니다.

라인 3: now() 메서드로 현재 시각을 얻어옵니다.
라인 4: 00:00:00 초의 datetime 객체를 생성하고, 1일의 시간을 더해 다음 날 자정으로 만듭니다. timedelta(1 일 거래 전략 1)이 1일의 시간을 의미합니다.

변동성 돌파 전략은 24시간 동안 실행되며, 자정마다 목표가를 갱신해야 합니다. while문 안에서 now() 메서드와 datetime 클래스를 활용해서 자정을 판별해 보겠습니다. Ch06/06_14.py는 매일 자정마다 “자정입니다” 문자열을 화면에 출력하기를 기대하는 프로그램입니다. 코드에 문제가 있어 정상적으로 실행되지 않기 때문에 “기대”라고 언급했습니다. 문제점을 찾아보기 위해 코드를 이해해 봅시다.

라인 4: 프로그램이 시작할 때 실행되는 코드로 다음날 자정 시각을 계산하기 위해 현재 시각을 얻어옵니다.
라인 5: 다음날 자정의 시각을 계산해서 datetime 객체로 저장합니다.
라인 8: while문 안에서 반복해서 현재 시각을 얻어옵니다.
라인 9: datetime의 비교 연산을 사용해서 1 일 거래 전략 얻어온 현재 시각이 자정인지 체크합니다.
라인 11~12: 자정이라면 다음날의 자정 시각을 계산합니다.
라인 14: 현재 시각과 다음날 자정 시각을 출력합니다.

코드를 실행하면 1초에 한 번씩 현재 시각과 다음날 자정의 시각이 출력됩니다. 출력값의 첫 번째 행을 보면 now() 메서드로 얻어온 현재 시각은 12월 16일 03:12:55초라는 것을 알 수 있습니다. 시간이 지나 현재 시각이 12월 17일 00:00:00 초가 되면 “정각입니다” 문자열이 출력될 것을 기대합니다. 하지만 안타깝게도 “정각입니다” 문자열은 출력될 수도 있고 안될 수도 있습니다. 두 번째 행의 현재 시각이 첫 번째 행과 비교하여 1.000459초 차이 납니다. 이는 프로그램에서 정확하게 1초 단위로 시각을 비교할 수 없음을 의미합니다. 컴퓨터에 과부하가 걸릴 경우 시간 차이는 더욱 커질 수 있기 때문에 now() 메서드로 얻어온 현재 시간이 23:59:59초 다음 자정이 아니라 24:00:01초로 넘어갈 수도 있습니다.

이런 문제를 해결할 수 있는 쉬운 방법 중 하나는 반복문 내에서 특정 시각을 비교하는 것이 아니라 보다 긴 구간(약 10초)에 속하는지를 확인하는 겁니다. 예를 들어 지금 시간이 00:00:00초를 비교하는 것보다 지금 시간이 00:00:00초 보다는 크고 00:00:10초보다는 작은 구간에 있는지를 비교하는 겁니다. ch06/06_15.py는 구간을 비교해서 목표가까지 계산하는 코드입니다.

라인 9의 코드를 눈여겨보세요. datetime.delta는 datetime에 offset을 더할 때 사용하는데, (seconds=10)은 10초를 더한다는 의미입니다. 현재 시각(now)이 자정(mid)와 자정에서 10초 뒤의 구간 사이에 있는가를 비교합니다.

Ch06/06_16.py은 목표가 계산까지 포함된 전체 코드입니다.

단계-4: 매수 시도

이번에는 매수 기능을 추가해 보겠습니다. 목표가가 현재가 이상일 경우 잔고를 조회하고 주문 가능한 수량을 계산한 후에 시장가 매수합니다. Ch06/06_17.py 은 6.1.3 절의 잔고조회와 6.1.4 절의 시장가 주문을 사용합니다.

라인 30: 현재가가 목표가 보다 크다면 다음 코드를 실행합니다.
라인 31: 잔고 조회 API를 사용해서 보유 중인 원화를 얻어옵니다.
라인 32~33: 호가창을 조회해서 최우선 매도 호가를 조회합니다.
라인 34: 원화 잔고를 최우선 매도가로 나눠서 구매 가능한 수량을 계산합니다.
라인 35: 시장가 주문으로 비트코인을 매수합니다.

매수와 관련된 코드(라인 30~35)를 buy_crypto_currency() 함수로 정리해 봅시다. buy_crypto_currency () 함수는 매수하려는 암호화폐의 티커를 입력받습니다.

단계-5: 매도 시도

이번 절에서는 매도 기능을 추가해보겠습니다. 변동성 돌파 전략에서는 보유 중인 비트코인을 다음 날 시초가에 전량 매도합니다. 즉, 00:00:00초에 시장가 매도를 하는 겁니다. 앞서 여러분은 이미 while 루프 내에서 00:00:00 ~ 00:00:10초 사이의 시간을 판단하는 분기문을 추가했습니다. 따라서 해당 분기문에서 다음과 같이 sell_crypto_currency() 함수를 호출해줍니다.

이번에는 sell_crypto_currency()라는 매도 함수를 구현해 봅시다. 매도 함수에서는 단순히 본인 계좌에서 비트코인이 있는지 잔고 조회한 후 조회된 수량의 비트코인을 시장가로 전량 매도하면 1 일 거래 전략 됩니다.

정리해보면 매일 밤 자정에는 다음과 같은 순서로 작업이 진행됩니다.

매수/매도 기능까지 함수로 정리한 전체 코드는 다음과 같습니다.

단계-6: 보안 및 예외처리

이번 절에서는 예외처리 및 보안을 강화해 보겠습니다. 앞서 여러분은 Bithumb 클래스의 객체 생성에 필요한 Connect Key와 Secret Key를 코드 상에 문자열로 직접 입력했습니다. 그러나 이러한 방식은 코드가 공개됐을 때 여러분의 Connect Key와 Secret Key가 노출됩니다.

코드와 여러분의 키값을 분리해 봅시다. 윈도우 메모장을 실행한 후 그림 6-15과 같이 Connect Key와 Secret Key를 각각 다른 줄에 붙여 넣기를 해줍니다. Connect Key가 첫 번째 줄에 위치하고 Secret Key를 그다음 줄에 붙여 넣기 해주시기 바랍니다. 메모장에서 저장을 눌러 bithumb.txt라는 이름으로 파일을 저장합니다.

그림 6-15 Connect Key와 Secret Key

기존에 문자열로 표현된 Connect Key와 Secret Key를 사용해서 Bithumb 클래스의 인스턴스를 생성하는 코드를 다음과 같이 변경합니다. 이때 메모장에서 저장한 bithumb.txt 파일은 반드시 현재 소스코드와 같은 디렉터리에 위치하고 있어야 합니다.

라인 1: 예외처리 기능이 포함된 파일 열기 코드입니다.
라인 2: 파일에서 모든 줄(1 일 거래 전략 line)을 읽어서 파이썬 리스트로 저장합니다.
라인 3: lines[0] 번(Connect Key)을 읽은 후 strip() 메서드를 호출하여 좌우 공백을 제거한 문자열을 key라는 변수로 바인딩합니다.
라인 4: lines[1] 번(Secret 1 일 거래 전략 Key)을 읽은 후 strip() 메서드를 호출하여 좌우 공백을 제거한 문자열을 key라는 변수로 바인딩합니다.
라인 5: key, secret 변수를 사용해서 Bithumb 클래스에 대한 인스턴스를 생성합니다.

지금까지 구현한 변동성 돌파 전략은 이상적인 환경에서만 동작합니다. 네트워크 상태가 일시적으로 좋지 않거나 bithumb 서버가 불안정한 경우 API 호출의 실패로 프로그램이 종료될 수 있습니다. pybithumb모듈은 API의 호출이 실패할 경우 None 값을 반환합니다. 다음 코드에서 get_current_price() 함수가 None 값을 반환하면 어떻게 될까요? if문에서 None 값과 숫자(target_price)를 비교하다 TypeError 메시지를 출력하고 프로그램이 종료됩니다.

프로그램이 종료되면 매수/매도를 해야 할 시점에 대응하지 못해 추가적인 손실을 입히거나 시장 참여 기회를 잃어버릴 수 있습니다. API의 호출 실패는 생각보다 빈번하게 일어나기 때문에 안정적인 프로그램 운용을 위해서는 에러 처리를 위한 코드를 추가해야 합니다.

파이썬에서는 에러를 제어하기 위해 try ~ except 문법을 사용합니다. try 키워드에는 정상 상황에서 실행될 코드를 들여 쓰기 한 후 작성하고 except 키워드에는 에러 상황에서 실행될 코드를 들여 쓰기 한 후 추가합니다. 다음은 고의로 에러를 발생시키는 코드입니다. 어떻게 동작할지 생각해봅시다.

라인 2-3: 정상 환경에서 실행될 코드로 에러를 발생시키기 위해 고의로 None 값과 정수 값을 비교합니다.
라인 5: 에러 상황에서 실행될 코드입니다.

정상적인 상태라면 라인 2와 라인 3의 코드를 차례로 실행하고 프로그램은 종료됩니다. 하지만 위 예제에서는 라인 2에서 에러가 발생하기 때문에 라인 3의 코드는 실행되지 못하고 라인 5의 코드가 실행됩니다. 그 결과 “에러 발생”이라는 문자열이 화면에 출력됩니다. 에러 처리를 하지 않는 경우 파이썬 인터프리터가 라인 2에서 에러를 출력하고 종료되지만 에러 처리를 한 경우에는 에러가 있더라도 파이썬 인터프리터가 종료되지 않고 다음 코드를 실행할 수 있습니다.

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미래에셋증권, 해외 혁신기업 투자, 인컴 전략 자유롭게 선택

경제 2022년 09월 05일 16:41

© Reuters. 미래에셋증권, 해외 혁신기업 투자, 인컴 전략 자유롭게 선택

해외 주식에 대한 투자자들의 관심이 높아지고 있는 상황에서 미래에셋증권은 ‘글로벌X ETF랩’을 추천 상품으로 꼽았다. 이 상품은 해외 상장지수펀드(ETF)에 투자하는 미래에셋증권의 대표 테마형 ETF랩이다. 랩이란 여러 금융상품을 하나의 계좌에 모아 다양한 방식으로 투자할 수 있도록 한 서비스다.

이 상품은 △글로벌X 혁신성장 ETF랩(전기차, 클린에너지, 디지털 헬스케어 등 높은 성장이 기대되는 메가트렌드에 투자) △글로벌X 인컴 ETF랩(고배당주 및 우선주, 커버드콜 등 다양한 인컴 전략에 분산 투자) △글로벌X 밸런스드 ETF랩(혁신 성장과 인컴 ETF를 균형 있게 투자) 등 세 가지 포트폴리오를 시장 상황에 따라 자유롭게 선택할 수 있다.

환헤지를 하지 않고 해외 주식을 해당 통화로 보유한다. 원·달러 환율 상승 시 자산 증가 효과를 기대할 수 있다.

글로벌X ETF랩의 최소 가입금액은 1000만원이다. 중도 입출금과 중도 해지가 가능하며 미래에셋증권 전 영업점을 통해 원화나 외화로 가입할 수 있다.

해외 주식으로 분류되는 역외 ETF에 투자하는 만큼 해외주식 양도세 분류(단일세율 22%) 과세로 금융소득종합과세 대상자의 경우 절세 혜택을 누릴 수 있다. 미래에셋증권은 가입 고객이 원할 시 해외 주식 양도소득세 신고 대행 서비스를 제공하고 있다.

배대훈 미래에셋증권 배대훈 랩솔루션 팀장은 “올해 미국 중앙은행(Fed)의 긴축 사이클이 시작되면서 성장주 대신 상대적으로 변동성이 낮은 인컴자산에 투자하는 게 유리할 수 있다”며 “혁신성장 ETF와 인컴 ETF에 균형 있게 투자할 수 있는 밸런스드 ETF랩을 활용하는 것이 대안이 될 수 있다”고 말했다.

랩은 고객 계좌별로 관리하는 투자일임계약에 따라 운용된다. 자산 가격 변동, 환율 변동 등에 따라 투자 원금에 손실이 발생할 수 있다.

이태훈 기자 [email protected]

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DAX	12,842.60	-28.84	-0.22%
닛케이	27,430.30	-196.21	-0.71%
미국 달러 지수	110.320	+0.116	+0.11%

금	1,715.05	+2.15	+0.13%
은	18.093	+0.185	+1.03%
브렌트유	92.36	-0.47	-0.51%
WTI유	86.44	-0.44	-0.51%
천연가스	8.021	-0.124	-1.52%
구리	3.4482	-0.0138	-0.40%
미국 옥수수	680.38	+5.38	+0.80%

달러/원	1,385.29	+6.65	+0.48%
유로/달러	0.9914	+0.0012	+0.12%
브라질 헤알/원	263.91	-2.91	-1.09%
엔/원	9.6215	-0.0211	-0.22%
파운드/달러	1.1497	-0.0019	-0.16%
태국 바트/원	37.748	+0.195	+0.52%
달러/엔	143.1 일 거래 전략 98	+1.18	+0.83%

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파생증권의 가격발견 기능을 이용한 거래전략의 수익성에 관한 연구

• 발행기관 : 한국재무관리학회
• 간행물 : 재무관리논총 9권1호
• 간행물구분 : 연속간행물
• 발행년월 : 2003년 02월
• 페이지 : 163-187(25pages)

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• KISS주제분류 : 사회과학분야 > 경영학
• 국내등재 :
• 해외등재 :
• 간기 : 연간
• ISSN(Print) : 1226-1467
• ISSN(Online) :
• 자료구분 : 학술지
• 간행물구분 : 연속간행물
• 수록범위 : 1994-2011
• 수록 논문수 : 203

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