[프로젝트] 종목의 고유 K값 찾기

펀드매니저든 가치투자자든 어쨌거나 매수·매도 트레이딩은 불가피한 영역이고,

이 때 가장 많이 쓰일 수 있는 것이 주가의 이동평균선이다.

하지만 종목마다 성격과 싸이클이 다른데 가장 많이 쓰이는 5일·20일·60일 등의 이동평균선을

일률적으로 적용하는게 과연 맞을까? 하는 아이디어에서

종목마다의 가장 높은 퍼포먼스를 보여주는 이동평균 K값을 산출해보기로 했다.

 

 

수수료는 국내에서 해외주식 매매 수수료로 0.1%를 가정하여 매수 가격에서 0.1%를 할증해서 계산한다.

간단한 예로 애플의 2020년 1월 1일 이후의 주가로 K값 80으로 수수료를 반영하여 매수매도를 가정하면

 

 

누적수익률은 약 36.77%로 38번의 거래가 일어나게 된다.

이런 방식으로 R의 for문을 통해 1부터 200까지의 k값으로 시뮬레이션을 한 뒤,

수익률을 기준으로 내림차순하여 가장 높은 수익률의 최적의 k값을 찾는 것이다.

 

 

 

애플 2000년 이후의 주가로 계산한 최적의 K 값은 240이다.

그 말은 K값 240으로 바탕으로 애플을 트레이딩 했다면

92번의 거래횟수로 1260%의 수익률을 낼 수 있었던 것이다.

삼성전자의 K값도 산출해보자.

 

 

 

삼성전자의 경우 2000년 1월 1일부터 투자했다고 가정했을 시에 155의 k값이 가장 성과가 좋다.

260번의 매수매도로 899.80%의 수익를이 나왔을 것이다.

 

개인적으로 한국 주식보다 미국 주식에 적용하는게 더 퍼포먼스가 좋지 않을까 생각하는데,

최적의 k값을 찾는 함수를 모든 종목에 적용시키면 종목 마다의 k값을 찾을 수 있을 것이다.

이를 바탕으로 현재 주가가 k값을 돌파하는 종목을 탐지해 매수하는 식의 전략이 가능하지 않을까 생각하는데

이슈는 ① 어떤 기간에 걸쳐 k값을 계산 할지, ② 상당히 많은 거래 횟수 가 될것이다.

 

 

미국 Procter & Gamble 사의 가장 최적의 k값은 153이다. 거래횟수 494회로 326.26%의 수익률이 난다고 볼 수 있는데

k값에 따른 수익률을 시각화해서 분석도 가능하다.

그런데 자동화 매매를 구축하지 않는 이상 이 기간에 우리가 494회의 매매를 할 수 있을까..?

 

 

x축이 거래횟수, y축이 수익률로 거래횟수에 따른 수익률을 살펴보면

다른 예를 봐도 특정 거래횟수까지는 수익률이 상승하지만 그 이후로는 수익률이 하락하는 것을 알 수 있다.

다른 종목들을 그려봐도 비슷하게 나타난다. 결국은 수익률 뿐만 아니라 거래 횟수와 거래 기간을

어떻게 적용해서 k값을 산출할 것인가가 이 전략의 키포인트가 될 것 같다.

 

 

실적, 거래량을 이용해서 특정 종목을 피킹하고

지금까지의 가장 높은 퍼포먼스를 냈던 이동평균값인 k값을 이용해 트레이딩을 한다면

일반적으로 사용하는 이동평균선보다 더 높은 퍼포먼스가 나오지 않을까?