What is Scalping in Trading?(거래에서 스캘핑이란 무엇입니까?)

What is Scalping in Trading?(거래에서 스캘핑이란 무엇입니까?)

Posted By: Steve Burnson:

 

Scalping is a trading method that attempts to profit quickly off the smallest price moves in the lowest time frames like level 2 quotes(시세) or one minute charts. The primary edge in this strategy is speed, the ability to get in and profit and get back out in as little as seconds and no more than a few minutes. Scalping is the fastest form of day trading trying to make small moves add up to profits through large position sizing or  volume of trades executed(실행된)

스캘핑은 레벨 2 인용문이나 1분 차트와 같은 가장 낮은 시간 프레임에서 가장 작은 가격 움직임에서 빠르게 이익을 얻으려고 시도하는 거래 방법입니다. 이 전략의 주요 우위는 속도, 즉 들어가서 이익을 얻고 몇 초 만에 다시 빠져나갈 수 있는 능력이다. 규모 조정은 대규모 포지션 크기 조정 또는 거래량 확대를 통해 작은 움직임을 추가하려는 가장 빠른 일일 거래 형태입니다

Scalping requires using algorithms for automated trading strategies or extreme discipline and focus executing trades with hot keys(단축키 기능키) and a fast internet connection. Scalping tries to have large win rates of small profits with minimal losses as one large loss can wipe out many hours or days of small profits. Scalping takes concentrated(온힘을 기울이다) and focused(시선을 집중하다) screen time for human execution along with mental stamina and stress management. 

스켈핑은 자동화된 거래 전략이나 극단적인 규율을 위한 알고리즘을 사용하고 핫키와 빠른 인터넷 연결을 통한 거래를 실행하는 데 초점을 맞추어야 한다. 스켈핑은 한 번의 큰 손실이 여러 시간 또는 며칠의 작은 이익을 없앨 수 있기 때문에 최소한의 손실로 적은 이익의 큰 승률을 가지려고 노력한다. 스켈핑은 정신력 및 스트레스 관리와 함께 인간의 실행을 위해 집중적이고 집중적인 스크린 시간이 소요됩니다.

Traditional scalpers are the market makers that profit off the bid/ask spread for the stock they trade the book on. Modern scalpers can also be high frequency traders that use algorithms and the fastest connections nearest the exchanges to execute trades in less than a second to profit off the changing bid/ask spreads along with other edges they have found in price patterns. 

전통적인 스캘퍼는 장부를 거래하는 주식에 대한 매수/매도 스프레드를 통해 이익을 얻는 시장 조성자입니다. 현대의 스캘퍼는 알고리즘을 사용하고 거래소에서 가장 가까운 가장 빠른 연결을 사용하여 1초 이내에 거래를 실행하여 가격 패턴에서 발견한 다른 가장자리와 함께 변화하는 입찰/매도 스프레드에서 이익을 얻는 고주파 거래자가 될 수도 있습니다.

Scalping can be one of the most difficult methods to profit on as the trader is competing with algos, HFTs, market makers, and computers to find an edge. A scalping strategy can be as simple as trading candlestick breakouts on the one minute chart or as complex as running an algorithm on the level 2 quotes.

스캘핑은 트레이더가 알고리즘, HFT( High Frequency Trading:아래 파란글 참조) , 마켓 메이커 및 컴퓨터와 경쟁하여 우위를 점하기 때문에 수익을 내기 가장 어려운 방법 중 하나가 될 수 있습니다. 스캘핑 전략은 1분 차트에서 촛대 돌파를 거래하는 것처럼 간단할 수도 있고 수준 2 시세에서 알고리즘을 실행하는 것처럼 복잡할 수도 있습니다.

 

HFT (High Frequency Trading) 전략은 빠른 속도를 이용하여 매우 빈번히 거래하는 전략을 말하며, 시장 품질 (Market Quality)이란 시장의 유동성, 거래 비용, 시장 충격 등의 시장 척도를 의미한다. HFT 전략이 시장 품질에 미치는 영향에 대해서는 긍정적으로 보는 시각이 있는 반면, 부정적으로 보는 시각이 있다.

HFT 전략을 이해하려면 시장미시구조 (Market Microstructure)에 대한 이해가 필요하므로, 시장의 미시구조와 거시구조를 간단히 비교하여 살펴보았다.

시장의 미시세계는 매우 짧은 시간 내의 거래 행위를 다루기 때문에, 정보의 비대칭성이 (Information Asymmetry) 존재하고, 이에 따른 역선택 (Adverse Selection) 문제가 발생한다. 또한, 정보에 대해 효율적 시장으로 보기 어렵고, 완전 경쟁 시장이 아닌 불완전 경쟁 시장의 특징을 보인다.

HFT 전략은 크게

 

유동성 공급전략 (Market Making)과

유동성 소비전략 (단기 추세 추종)으로 나누어 볼 수 있고,

 

두 전략이 혼합된 혼합전략으로 나눌 수 있다. 유동성 공급전략은 Bid-Ask Bouncing이 지속되는 순간에 유효한 전략이고, 유동성 소비 전략은 Mid price가 한 방향으로 움직일 때 유효한 전략이다.

유동성 공급전략과 소비전략이 유효한 순간을 판단하기 위해서는 호가창 (Limit Order Book : LOB)에서 발생하는 사건의 흐름을 분석해야 한다. 즉, 지정가 주문 유입률, 취소 주문 유입률, 시장가 주문 (즉시 체결 주문) 유입률, 잔량의 변화 등의 흐름을 분석해야 한다. 이러한 분석을 위해서는 거래소에서 제공하는 시세 데이터 (호가 및 체결 정보)를 분석해야 한다. 만약 시세 데이터에 왜곡이 없다면, 위의 전략이 유효한 순간을 포착할 수 있다.

그러나 특정 시장 참여자에 의해 시세 데이터가 순간적으로 왜곡된다면 위의 순간을 포착하는데 오류가 발생할 수 있다. 시세 데이터를 순간적으로 왜곡시킨 주체는 의도적으로 이 오류를 유발시켜 이득을 취하는 것이 목적일 것이다. 이런 행위에 대한 대표적인 예는, Market Maker의 Smoking Liquidity 전략, Spoofing 전략, Momentum ignition/Layering 전략, Quote Stuffing 전략 등이 있고, 이러한 전략은 Market Manipulation이라 할 수 있다.

HFT 전략을 긍정적으로 판단하는 보고서는 많이 발견된다. 이것은 HFT들이 경쟁적으로 유동성을 공급하면 시장의 유동성이 풍부해지고, 거래 비용은 (Bid-Ask 스프레드) 낮아진다는 논리이다. 또한, 유동성을 소비하는 HFT는 거래를 활발하게 하므로 시장을 활성화시켜 많은 투자자들이 시장에 참여하도록 한다는 논리이다. 그리고 Market Manipulation에 대해서는 현재의 시세 데이터 구조로는 확인이 곤란하므로 추정만으로 객관적인 결론을 내기 어렵다는 논리이다. 큰 그림에서 보면 이 논리는 틀릴 게 없다.

그러나 만약, Market Manipulation이 실제로 시장에 존재하고, 그 정도가 크다면 이 효과도 고려해야 한다. HFT 들이 공급하는 유동성이 지속적인 것이 아닌 순간적인 것이라면 이 유동성을 정상적인 유동성으로 인정해야 하는가? 또한, 시세 데이터를 통해 바라본 Bid-Ask 스프레드 (명목 스프레드)가 시장 참여자들이 체감하는 스프레드 (실질 스프레드)와 잘 일치하는가? 하는 문제들이 있을 수 있다. Market Manipulation의 정도가 크다면 (ex : Smoking Liquidity) 이러한 문제는 중요해질 수 있다. 이것이 바로 HFT 전략이 시장 품질에 미치는 영향을 부정적 시각으로 바라보는 논리이다. 즉, 시세 데이터 분석을 통해 확인할 방법은 아직 없지만 충분히 추정이 가능하다는 논리이다. 예를 들어, 현재 시세 데이터 구조로는 유동성이 시장에 머문 평균 시간 같은 것은 측정이 곤란하지만, 실제 트레이더들은 경험을 통해 체감하고 있기 때문에 (Survey 결과), 이 효과도 분석에 고려해야 한다는 것이다.

이러한 논쟁이 발전하려면 현재 거래소에서 제공되는 시세 데이터의 정보량도 변화될 필요가 있고, 분석가들의 실증 분석 방법도 개선될 필요가 있다. 사실 HFT의 영향은 긍정적인 면과 부정적인 면이 공존하는 양면성이 있다고 보아야 할 것이다. 따라서 긍정적인 면은 살리고, 부정적인 면은 제도로 개선하는 것이 필요하다.

2013년 FRB의 John McPaland는 6가지의 개선안을 제안하였는데, HFT에 대한 규제 일변도의 정책보다는 개선 쪽에 무게를 두었다고 설명하고 있다. 사실 규제라는 용어를 사용하는 것은 좋지 않은 것 같다. 자칫 규제를 통해 시장이 훼손된다면 그 규제는 올바른 정책이라 할 수 없다. 우리나라의 경우 규제를 통해 시장이 망가진 사례 (ELW 시장)가 있기 때문에, 강력한 규제보다는 지속적인 제도 개선을 통해 시장의 품질을 개선해 나가는 것이 필요하다.