트레이딩의 세 기둥: 개요
트레이더들에게 자신의 업무에서 가장 중요한 것이 무엇인지 물으면, 답은 보통 트레이딩 시스템을 가리킨다. 이 글 뒤에 있는 학습 노트는 질문을 다르게 구성한다. 그들은 트레이딩을 심리 상태, 자금 관리(실제로는 포지션 사이징을 의미), 그리고 시스템 개발이라는 세 영역으로 나눈다. 대부분의 사람들은 시스템 개발을 강조하고 나머지 두 가지를 소홀히 한다. 경험 많은 투자자들은 세 가지 모두 중요하게 여기지만 순위를 매긴다: 심리 상태가 약 60%로 첫째, 포지션 사이징이 약 30%로 다음, 시스템 개발이 약 10%로 마지막이다. 이러한 가중치가 주장하는 것과 주장하지 않는 것을 정확히 하는 것이 좋다. 백분율은 공식이 아니며 보편적인 법칙도 아니다. 그것들은 상대적인 관심과 상대적인 실패 위험을 설명한다. 트레이딩 결과는 합이 아니라 곱셈의 연쇄로 이해하는 것이 가장 좋다. 시스템은 우위를 제공하고, 포지션 사이징은 그 우위를 계좌가 견딜 수 있는 위험 프로필로 전환하며, 심리는 불확실성이 가장 높을 때 규칙이 실제로 실행되는지를 결정한다. 그 연쇄의 어느 고리든 0이 되면 전체 곱은 0이 된다. 양의 기대값을 가진 규칙 세트를 가진 트레이더가 손실 구간에서 그것을 포기하면, 전혀 우위가 없는 트레이더와 같은 결과를 낳는다. 실질적인 함의는 시스템 설계를 무시하는 것이 아니라 노력의 배분에 관한 것이다. 시스템은 여전히 필요하다 — 정의된 진입, 청산, 위험 규칙이 없으면 실행할 것이 없다. 그러나 규칙 세트는 비교적 복사하고 테스트하고 교체하기 쉽기 때문에 가장 차별화되지 않는 요소인 경향이 있다. 행동과 위험 통제는 모방하기 더 어렵고 유지하기도 더 어렵다. 이는 그들에게 더 큰 가중치가 부여된 것과 일치한다. 다음 섹션에서는 각 기둥을 차례로 풀어본 다음, 모든 시스템이 의존하는 원재료인 캔들스틱 데이터, 양방향 로직, 그리고 깨끗하고 적절히 조정된 가격 시계열로 이동한다.
자기 통제가 가장 큰 비중을 차지하는 이유 (약 60%)
트레이딩에서 자기 통제는 성격 특성이나 기분이 아니다. 그것은 운영 능력, 즉 결과가 불확실하고 틀렸을 때의 비용이 즉각적인 상황에서 정의된 프로세스를 따를 수 있는 능력이다. 큰 가중치 뒤에 있는 메커니즘은 간단하다. 시스템은 확률에 대한 진술이다. 어떤 단일 거래도 손실을 볼 수 있다. 행동이 일관되지 않으면 실제로 취한 거래의 표본은 시스템이 설계된 표본과 더 이상 일치하지 않으며, 측정된 우위는 사라진다. 흔한 실패 패턴은 잘 문서화되어 있고 인식 가능한 논리를 따른다. 트레이더는 손절이 발동된 후 손절 폭을 넓혀 정의된 손실을 정의되지 않은 손실로 바꾼다. 트레이더는 불안을 완화하기 위해 수익 거래를 일찍 청산하여 손실을 보상하는 상승 여력을 잘라낸다. 트레이더는 손실 후 빠르게 회복하기 위해 포지션 크기를 두 배로 늘려 계좌가 가장 취약할 때 위험을 증가시킨다. 트레이더는 세 번 연속 손실 후 규칙 세트를 포기하고, 원래 조건이 다시 나타날 때 새로운 규칙 세트로 시장에 재진입한다. 이러한 행동 중 어느 것도 나쁜 시스템을 필요로 하지 않는다; 단지 불확실성에 대한 정상적인 감정적 반응만 필요로 한다. 상황적 요인은 자기 통제가 가장 크게 시험받는 시점을 결정한다. 손실 구간은 고전적인 경우인데, 손실이 누적되고 신뢰가 동시에 침식되기 때문이다. 긴 연승은 더 조용한 방식으로 똑같이 위험한데, 크기 슬리피지와 규칙에 대한 느슨한 태도를 조장하기 때문이다. 높은 변동성 체제, 뉴스 주도 갭, 유동성이 낮은 상품은 모두 결정 창을 압축하고 즉흥적으로 대처하려는 유혹을 증가시킨다. 비대칭성이 60%라는 수치를 정당화하는 것이다. 시스템은 데이터를 사용하여 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 점진적으로 개선될 수 있다. 행동 규율은 거래 후 거래마다 지속적으로 유지되어야 하며, 종종 그것이 작동하고 있다는 즉각적인 피드백 없이 유지되어야 한다. 규율 요구는 끝나지 않는 반면 시스템 설계 작업은 유한하기 때문에, 규율은 트레이더의 실제 위험 예산에서 더 큰 몫을 차지한다.
포지션 사이징과 자금 관리 (약 30%)
포지션 사이징은 트레이딩 아이디어와 계좌 잔고 사이의 변환 계층이다. 신호는 트레이더에게 어느 방향으로 갈지 알려준다; 사이징은 신호가 틀렸을 때 계좌의 얼마나 많은 부분이 노출되는지를 결정한다. 학습 노트는 이 영역에 약 30%의 중요성을 할당하며, 시스템 설계보다 높고 심리보다 낮다. 핵심 메커니즘은 간단하다. 대부분의 사이징 프레임워크는 거래당 최대 허용 손실을 자본의 백분율로 표현한 다음, 진입과 손절 사이의 거리에서 주식 또는 계약 수를 도출한다. 고정 비율 사이징, ATR과 같은 측정을 사용하는 변동성 기반 사이징, 고정 비율 방법은 모두 이 아이디어의 변형이다. 위험이 측정되는 방식은 다르지만, 거래가 열리기 전에 손실을 예측 가능하게 만든다는 공통 목적을 공유한다. 이것이 그렇게 중요한 이유는 산술이다. 손실과 이익은 회복 요구 사항에서 대칭적이지 않다. 50% 하락한 계좌는 시작 수준으로 돌아가기 위해 단지 100%의 이익이 필요하다. 따라서 일련의 과대 손실은 승률이 변하지 않더라도 같은 수의 더 작은 손실보다 더 많은 피해를 준다. 사이징은 틀렸을 때의 피해를 제한하며, 이는 트레이더가 확실하게 통제할 수 있는 유일한 것이다. 포지션 사이징은 음의 우위를 고칠 수 없다. 기본 규칙이 평균적으로 돈을 잃으면, 더 작은 크기는 하락을 늦출 뿐이다. 이것이 사이징이 순위에서 심리보다 아래에 있고 시스템을 대체할 수 없는 이유이다. 흔한 오용은 언급할 가치가 있다. 승리 후 크기를 늘리고 손실 후 줄이는 것은 최근 결과가 위험을 주도하도록 함으로써 의도된 논리를 뒤집는다. 상관관계를 무시하면 여러 포지션이 하나의 큰 베팅처럼 행동하여 총 노출이 거래당 한도가 암시하는 것보다 초과된다. 손절 거리가 아니라 사용 가능한 현금으로 사이징하면 상품 간에 거래당 위험이 크게 달라진다. 마지막으로, 기록되지 않은 사이징 규칙은 표류하는 경향이 있으며, 종종 자신감이 최고조에 달할 때 더 큰 위험의 방향으로 표류한다.
