연구 방법:
75,360개 단순 기술적 거래 규칙 검증
6가지 규칙 클래스(MA, RSI, S&R, 필터 규칙, CB, OBV)
일일 및 장중 거래 빈도 분석
Out-of-Sample(OOS) 성과 측정
주요 결과:
기술적 거래 규칙이 Buy-and-Hold 전략보다 위험-수익 측면에서 우수
OBV와 이동평균(MA) 규칙이 가장 효과적
RSI 규칙이 가장 성과 낮음
장중 거래가 일일 거래보다 수익성 높음
기술적 거래 규칙이 하락 위험 및 최대 손실폭(MDD) 감소에 효과적
Opinion
이 연구는 효율적 시장 가설에 대한 도전적 증거를 제시한다. 특히 OBV와 MA 규칙의 우수한 성과는 비트코인 시장에서 거래량과 가격 추세가 중요한 신호를 제공함을 시사한다. 거래량 기반 지표(OBV)의 효과성은 비트코인 시장에서 가격 움직임과 거래량 사이의 강한 상관관계가 존재함을 보여준다. 또한 기술적 거래 규칙이 하락 위험을 감소시키는 능력은 변동성이 큰 암호화폐 시장에서 특히 가치 있는 발견이다. 그러나 장중 거래의 높은 수익성과 거래 비용 증가 가능성 사이의 균형을 고려할 필요가 있다.
Core Sell Point
비트코인 시장에서 단순 기술적 거래 규칙, 특히 OBV와 이동평균 규칙은 Buy-and-Hold 전략보다 위험-수익 측면에서 우수한 성과를 보이며, 여러 규칙을 결합한 포트폴리오 접근법은 위험 분산 효과를 제공하고 하락 위험을 효과적으로 관리할 수 있다.
단순 기술적 거래 규칙이 비트코인 시장에서 수익성이 있는지에 대한 연구 결과는 다음과 같다:
개요: 이 논문은 현실적인 투자자 행동, 거래 비용, 데이터 마이닝 문제 등을 고려하여 비트코인 시장에서 단순 기술적 거래 규칙의 수익성을 종합적으로 검토한다.
방법론:
75,360개의 단순 기술적 거래 규칙을 사용하여 현실적인 투자자 행동을 모방한다.
일반적으로 사용되는 6가지 거래 규칙 클래스와 일일 및 장중 빈도로 나눈다.
거래 비용을 고려하여 가장 성과가 좋은 규칙을 선택하고, 다중 가설 절차를 사용한다.
선택된 규칙을 결합하여 포트폴리오를 구성하고, Out-of-Sample (OOS) 성과를 분석한다.
기술적 거래 규칙의 종류는 다음과 같으며:
이동 평균 (MA): 가격 시계열에 이동 평균 전략을 적용하여 거래 결정을 내린다.
구현: 단기 이동 평균선이 장기 이동 평균선을 상향 돌파할 때 매수 신호, 하향 돌파할 때 매도 신호를 발생시킨다.
상대 강도 지수 (RSI): 과매수 및 과매도 기간을 결정하기 위해 0과 100 사이의 값을 사용한다.
구현: RSI가 특정 값 이상이면 과매수 상태로 간주하여 매도 신호를 발생시키고, 특정 값 이하이면 과매도 상태로 간주하여 매수 신호를 발생시킨다.
지지 및 저항 (S&R): 자산 가격이 특정 수준 (예: 둥근 숫자) 주변에 집중되는 경향을 이용한다.
구현: 가격이 이전 최고점 (저항선) 위로 움직이면 매수 신호를 발생시키고, 가격이 이전 최저점 (지지선) 아래로 움직이면 매도 신호를 발생시킨다.
필터 규칙: 가격이 최근 최저점 위로 특정 비율 (x%)만큼 움직이거나, 최근 최고점 아래로 특정 비율 (y%)만큼 움직일 때 거래 신호를 발생시킨다.
구현: 가격이 (1 + x) 최근 최저점보다 높으면 매수 신호, 가격이 (1 - y) 최근 최고점보다 낮으면 매도 신호를 발생시킨다.
채널 돌파 (CB): 최근 최고 가격이 최근 최저 가격의 c% 이내인 기간을 c%-거래 채널로 정의한다.
구현: 거래 채널이 존재할 때 지지 및 저항 거래 규칙을 적용한다.
On-Balance Volume (OBV) 평균: 거래량을 기반으로 거래 결정을 내린다.
구현: 가격 상승 시 거래량을 더하고, 가격 하락 시 거래량을 빼서 OBV를 계산한 다음, OBV 시계열에 이동 평균 전략을 적용한다.
각 기술적 거래 규칙은 다음과 같은 공통 파라미터를 적용하여 오류 거래를 줄인다:
고정 백분율 밴드 필터 (x): 거래 신호 임계값 주변에 필터를 적용하여 노이즈가 많은 거래를 줄인다.
시간 지연 필터 (d): 거래 신호가 유효한 것으로 간주되기 전에 필요한 기간.
보유 기간 (k): 중립적인 포지션으로 돌아가기 전에 거래 포지션을 보유하는 기간.
이러한 규칙들은 다양한 파라미터를 사용하여 구현되며, 파라미터는 Sullivan et al. (1999) 및 Hsu et al. (2016)의 연구를 기반으로 한다. 총 18,840개의 기술적 거래 규칙이 각 샘플링 빈도에 대해 계산되어 총 75,360개의 규칙이 사용된다.
비트코인 시장에서 매수 후 보유 (Buy-and-Hold) 전략을 능가하는 단순 기술적 거래 규칙은 다음과 같다:
수익성: 특히 위험-수익 측면에서 단순 기술적 거래 규칙이 Buy-and-Hold 전략보다 Out-of-Sample (OOS)에서 더 나은 성과를 낼 수 있다.
기술적 거래 규칙 종류:
OBV (On-Balance Volume) 규칙.
이동 평균 (MA) 규칙.
위험 감소: 기술적 거래 규칙은 하락 위험과 큰 손실을 제한하는 데 매우 효과적이다.
분산 효과: 다양한 규칙 유형과 거래 빈도를 결합하면 분산 효과를 얻을 수 있다.
거래 빈도: 높은 빈도로 거래할수록 수익이 증가하지만, 거래 비용이 예기치 않게 증가할 수 있다. 일일 빈도로 거래하는 것이 이러한 비용 증가에 더 강건하다.
Shorting 및 Margin Trading: Shorting과 Margin Trading을 허용하면 성과가 향상되지만, 위험과 거래 비용이 증가한다.
결과: 특히 위험-수익 측면에서 단순 기술적 거래 규칙이 비트코인 시장에서 Buy-and-Hold 전략보다 OOS에서 더 나은 성과를 낼 수 있음을 발견했다.
위험 감소: 기술적 거래 규칙은 하락 위험을 줄이는 데 성공적이다. 최대 손실폭 (MDD)과 95% VaR (및 왜도)은 포트폴리오가 하락 위험을 감소시키는 데 성공적임을 보여준다.
거래 빈도: 장중 포트폴리오가 일일 포트폴리오보다 수익 및 위험 조정 측정에서 더 나은 성과를 보인다. 그러나 거래 빈도가 높을수록 거래량도 많아진다.
거래 규칙 유형: OBV (On-Balance Volume) 및 이동 평균 (MA) 규칙이 다른 기술적 거래 규칙보다 더 나은 성과를 낸다. RSI (Relative Strength Indicator) 규칙은 가장
성과가 좋지 않다.
거래 비용: 거래 비용 증가는 수익성을 감소시키지만, 일일 빈도로 거래하는 포트폴리오는 이러한 증가에 더 강건하다.
Shorting 전략: Shorting을 허용하면 절대 수익이 증가하지만, 위험 또한 증가한다.
결론: 단순 기술적 거래 규칙을 사용하여 비트코인을 매수하고 보유하는 전략보다 더 나은 성과를 낼 수 있으며, 특히 위험-수익 측면에서 그렇다. 또한 여러 기술적 거래 규칙을 결합하면 분산 효과가 있다.
