짐 시몬스의 RRS 전략 재현과 트레이딩 자동화 – Moon Dev의 단계별 가이드

안녕하세요, 여러분! 오늘 강의에서는 Moon Dev님의 영상 내용을 바탕으로, 알고리즘 트레이딩의 전설 짐 시몬스의 실질적 상대 강도(RRS) 전략을 AI를 활용해 재현하는 방법을 알아보겠습니다. 또한, 트레이딩 자동화의 핵심 원칙과 이를 배우기 위한 부트캠프에 대해 소개하며, 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 단계별로 설명드릴게요. 자, 그럼 시작해 볼까요?

1강: 짐 시몬스의 철학 – 시스템을 절대 무시하지 마라

여러분, 짐 시몬스(Jim Simons)는 인류 역사상 가장 뛰어난 알고리즘 트레이더 중 한 명으로, 자동화된 트레이딩으로 무려 310억 달러의 자산을 모았습니다. Moon Dev님은 그의 핵심 원칙을 소개하며 강의를 시작합니다. 짐 시몬스의 유일한 규칙은 **”컴퓨터 시스템을 절대 무시하지 않는다”**는 것입니다. 그는 “어느 날 누가 와서 ‘컴퓨터가 이렇게 하라고 하는데, 이건 미쳤으니 하지 말자’고 말하는 일은 절대 없다”고 강조했습니다. 시스템을 무시하면 과거 데이터를 기반으로 한 백테스트의 의미가 사라지기 때문입니다.

짐 시몬스는 연평균 60% 수익률을 30년간 유지하며 성공을 거뒀습니다. Moon Dev님은 “과거에 효과가 있었던 전략은 미래에도 효과적일 가능성이 높다”며, 시스템을 고수하는 것이 트레이딩 성공의 열쇠라고 설명합니다. 이는 Moon Dev님의 RBI 시스템(Research-연구, Backtest-백테스트, Implement-구현)과도 일맥상통합니다.

2강: 실질적 상대 강도(RRS) 전략이란?

Moon Dev님은 짐 시몬스가 사용했다는 실질적 상대 강도(RRS, Real Relative Strength) 전략을 소개합니다. 이는 일반적인 RSI(상대 강도 지수)와는 다른 개념으로, 특정 자산의 성과를 기준 지수(예: S&P 500 또는 BTC)와 비교해 상대적 강도를 측정하는 방법입니다. 이 전략의 핵심은 다음과 같습니다:

차등 성과 계수(Differential Performance Coefficient): 자산의 수익률에서 기준 지수의 수익률을 뺀 값을 계산합니다.
변동성과 거래량 정규화: 이 차이를 자산의 변동성과 평균 거래량으로 나눠 정규화합니다.
기관 투자자의 흔적 탐지: 낮은 변동성과 서서히 증가하는 거래량을 통해 기관 투자자의 조용한 포지션 축적(빵 부스러기, Breadcrumbs)을 감지합니다.
약세장에서의 강점: 시장이 약세일 때 긍정적인 RRS를 보이는 자산은 특히 주목할 만합니다.

Moon Dev님은 “RRS는 기관 투자자가 자산을 서서히 매수하는 신호를 포착하는 데 유용하다”며, 이를 통해 시장 반등 시 유리한 포지션을 잡을 수 있다고 설명합니다.

3강: RRS 전략 백테스트 구현 – AI와 데이터 활용

Moon Dev님은 OpenAI를 활용해 RRS 전략을 백테스트하는 과정을 보여줍니다. 이 과정은 다음과 같이 진행됩니다:

데이터 수집: Coinbase에서 BTC, ETH, SOL 등 주요 암호화폐의 OHLCV(Open, High, Low, Close, Volume) 데이터를 가져옵니다. 기준 지수로 BTC를 사용하며, 다른 알트코인과 비교합니다.
데이터 처리 및 RRS 계산: RRS를 계산하기 위해 자산 간 상대적 성과를 측정하고, 변동성과 거래량으로 정규화합니다.
신호 생성: RRS가 특정 임계값(Threshold, 예: 0.5)을 넘으면 매수 신호를 생성하고, 낮아지면(예: 1.0 이하) 매도 신호를 생성합니다.
백테스트 실행: Backtesting.py와 같은 도구를 사용해 과거 데이터로 전략 성과를 테스트합니다. Moon Dev님은 초기 테스트에서 신호가 생성되지 않는 문제를 해결하기 위해 임계값 조정과 디버깅 과정을 보여줍니다.

Moon Dev님은 “백테스트는 과거 성과를 확인하는 과정이에요. 과거에 효과가 있었다면 미래에도 가능성이 높지만, 과적합(Overfitting)에 주의해야 해요”라고 경고하며, 지속적인 테스트의 중요성을 강조합니다.