강의: 짐 시몬스의 마르코프 트레이딩 전략과 자동화 – Moon Dev의 탐구

1강: 짐 시몬스의 성공 비결 – 자동화와 시스템 고수

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 성공 비결을 소개하며 강의를 시작합니다. 짐 시몬스의 메달리온 펀드(Medallion Fund)는 30년간 연평균 39%의 수익률(수수료 후)을 기록하며, 워렌 버핏이나 찰리 멍거 같은 전설적 투자자들을 능가했습니다.

짐 시몬스의 전략은 철저히 정량적(Quantitative) 접근에 기반하며, 그의 펀드는 극도로 비밀리에 운영됩니다. 그러나 Moon Dev님은 책 “The Man Who Solved the Market” (그레고리 주커먼 저)을 통해 얻은 통찰을 공유하며, 짐 시몬스가 시스템을 절대 무시하지 않는 원칙을 고수했다고 강조합니다. Moon Dev님은 “매일 연구(Research), 백테스트(Backtest), 구현(Implement)을 반복하는 RBI 시스템이 짐 시몬스의 철학과 맞닿아 있다”며, 이를 통해 트레이딩 성공 가능성을 높일 수 있다고 설명합니다.

2강: 마르코프 프로세스(Markov Process)란?

Moon Dev님은 짐 시몬스가 사용했다는 **마르코프 프로세스(Markov Process)**를 소개합니다. 이는 미래 상태가 오직 현재 상태에만 의존하고 과거 상태와는 무관한 확률적 프로세스입니다. 쉽게 말해, 내일의 결과는 오늘의 상황에 기반하며, 어제의 상황은 고려하지 않는다는 개념입니다.

예시: 날씨 예측에서 내일의 날씨는 오늘의 날씨에 의존하며, 그저께 날씨는 영향을 미치지 않습니다.
트레이딩 적용: 시장에서 주가의 상승/하락 확률을 계산할 때, 현재 주가 상태를 기준으로 다음 날의 상태를 예측합니다. 예를 들어, 5일 연속 하락 후 상승할 확률이 66%라면, 이를 매수 신호로 사용할 수 있습니다.

Moon Dev님은 “마르코프 프로세스는 날씨 예보뿐만 아니라 트레이딩에서도 유용하다”며, 짐 시몬스가 이를 활용해 기관 투자자의 움직임이나 시장 패턴을 예측했을 가능성을 제기합니다. 특히, 높은 변동성(Volatility)의 리세션(Recession) 환경에서 평균 회귀(Mean Reversion) 전략과 결합하면 강력한 성과를 낼 수 있다고 설명합니다.

3강: 마르코프 기반 전략 백테스트 – 실전 데이터 활용

Moon Dev님은 마르코프 프로세스를 활용한 트레이딩 전략을 백테스트하는 과정을 보여줍니다. 이 과정은 다음과 같이 진행됩니다:

데이터 수집: S&P 500(SPY) 데이터를 2010년부터 2022년까지 가져옵니다. 리세션 기간(2008년 등)만 따로 분석할 수도 있습니다.
일일 수익률 계산: 종가(Close)를 기준으로 일일 수익률을 계산하고, 상승(Up) 또는 하락(Down) 상태로 분류합니다.
전이 확률(Transition Probability) 계산: 연속적인 상태 변화를 확률로 계산합니다. 예를 들어, 하락일(Down) 다음 상승일(Up) 확률이 57%라면, 이는 매수 신호로 활용 가능합니다.
전략 생성: 5~6일 연속 하락 후 상승 확률이 66%로 높다면, 5일 연속 하락 후 매수하고 다음 날 상승 시 매도하는 전략을 세웁니다.
결과 분석: 백테스트 결과, 단일 조건으로도 46% 수익률과 5% 드로다운(Drawdown)을 기록하며, 다중 조건 적용 시 더 나은 성과를 기대할 수 있습니다.

Moon Dev님은 “리세션 환경에서 변동성이 높을 때 평균 회귀 전략이 특히 효과적이다”며, 짐 시몬스가 2007~2008년 리세션 당시 150% 이상의 수익률을 낸 사례를 언급합니다. 또한, Python과 Anaconda Notebook을 사용해 누구나 이 확률을 계산하고 백테스트할 수 있다고 설명합니다.