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개발/퍼플의 프리모

트레이딩 Flow|균형복원 트레이딩 시스템 - 퍼플의 프리모

by 주식하는 개발자 퍼플 2023. 1. 22.

 

안녕하세요?

주식하는 개발자 퍼플입니다.

 

오늘은 균형복원 트레이딩 시스템 - 퍼플의 프리모의 트레이딩 Flow를 간략히 살펴보도록 하겠습니다.

이 글은 개발자로서 트레이더로서의 경험이 포함된 개인의 주관적인 의견이 반영된 내용임을 밝힙니다.

 

균형복원 트레이딩 시스템 - 프리모

 

계좌의 구성

출처 Unsplash

 

가장 먼저 계좌를 구성하는 방법을 알아보겠습니다.

프리모에서 계좌를 구성하는 자산은 다음과 같습니다.

 

매입자산과 현금자산 그리고 퍼플자산이 있습니다.

매입자산은 보유종목 전체 매입금액을 의미합니다.

현금자산은 미수가 불가능한 100% 주문 가능한 현금을 의미합니다.

 

퍼플자산은 계좌의 총자산으로서, 매입자산과 현금자산의 합을 의미합니다.

미체결 매수 주문이 존재하는 경우 그 금액도 포함됩니다.

지금부터 계좌의 총자산은 퍼플자산으로 부르도록 하겠습니다.

그리고 퍼플자산을 1억으로 세팅하고 예시를 들어 Flow를 설명하도록 하겠습니다.

 

우선 계좌에 편입할 종목의 수를 정합니다.

자산 규모에 따라 그리고 트레이더의 성향에 따라 다르겠지만 퍼플 트레이딩에서 너무 많은 종목을 편입하는 것은 바람직하지 않습니다.

 

균형복원을 위한 리밸런싱 과정이 대부분 수반되는데, 이는 대단히 많은 주의를 요하는 작업입니다.

종목이 너무 많으면 제대로 집중할 수가 없을 것입니다.

최대 10종목 이내로 종목을 구성하는 것을 추천합니다.

퍼플자산 규모에 따라 다섯 개에서 열 개의 종목으로 계좌를 구성하는 것을 추천합니다.

 

종목이 너무 많으면 종목당 최대 비중이 줄어 의미 있는 수익을 거두기 어려울 수 있습니다.

퍼플자산이 1억 인 경우 종목당 1,000만 원씩 10종목 또는 2,000만 원씩 다섯 종목 정도가 좋겠습니다.

 

계좌를 구성할 때 가장 먼저 결정해야 것은 종목당 매수 금액과 보유종목 수입니다.

종목의 매수 제한 금액은 각각의 종목의 비중을 관리하는 기준이 됩니다.

매수 제한 금액을 초과하는 매수는 하지 않는 것이 기본입니다.

또한 계좌 내 최대 보유 종목수는 계좌의 비중을 관리하는 기준이 됩니다.

 

 

계좌의 비중

출처 Unsplash

 

프리모의 보유종목 탭에서 매집 비율은 종목의 매수 제한 금액 대비 현재 매집 금액의 비율을 의미합니다.

그리고 최대 비중은 계좌를 구성하는 보유종목 각각의 매수 제한 금액을 모두 합한 금액이 퍼플 자산 대비 몇 % 인지를 나타냅니다.

 

보유 비중 탭에서 계좌를 구성하는 종목의 매집 금액과 비중을 살필 수 있고 매집 비율 차트와 계좌의 평균매집비율을 확인할 수 있습니다.

여기에서 계좌의 평균 매집 비율과 계좌의 비중은 유사하지만 조금은 다른 의미입니다.

 

계좌의 비중은 퍼플 자산 대비 매입자산의 비율을 의미하지만 계좌의 평균 매집 비율은 전체 종목 매집 비율의 평균을 의미합니다.

보유 종목수와 최대 매수 제한 금액을 어떻게 하여 편입하느냐에 따라 최대 비중은 퍼플 자산을 기준으로 100%를 초과하거나 미달될 수 있습니다.

이때 계좌의 평균 매집 비율과 계좌의 비중은 서로 달라질 수 있습니다.

 

예를 들어 보겠습니다.

위에 우리가 정한 대로 퍼플 자산은 1억, 그리고 종목의 매수 제한 금액은 2,000만 원으로 설정하고 5종목을 편입한 경우를 생각해 보겠습니다.

 

각 종목 모두 1,000만 원씩 매집을 완료했다고 가정하고 계좌의 비중과 계좌의 평균 매집 비율을 계산해 보겠습니다.

 

계좌의 비중은 <매입자산 (( 1,000만 원 x 5 ) / 퍼플 자산 ( 1억 )) x 100> = 50%이고 계좌의 각 종목의 매집 비율이 모두 50%이므로 <250% / 5> = 평균 매집 비율 역시 50%입니다.

그런데 동일한 기준으로 한 종목 추가하여 6종목으로 바꿔 보겠습니다.

계좌의 비중은 매입자산 <(( 1,000만 원 x 6 ) / 퍼플 자산 ( 1억 )) x 100 >= 60%이고 계좌의 각 종목의 매집 비율이 모두 50%이므로 <300% / 6>= 평균 매집 비율은 50%가 됩니다.

이 경우는 보유종목 탭의 최대 비중이 100%를 넘어서는 경우가 됩니다.

이제 종목을 편입하는 과정을 살펴보겠습니다.

바로 포트폴리오 구성입니다.

편입하고자 하는 종목을 퍼플 분석을 통해 선별하여 관심종목으로 등록해두고 실제 편입 시, 동일한 테마 또는 산업 군인지 아니면 차트상 주가 위치가 비슷한지 등을 살펴 어느 한쪽으로 치우치지 않도록 균형 있게 편입해야 합니다.

그리고 종목을 편입하는 경우 한 번에 모든 종목을 편입하는 것보다 한 종목씩 순차적으로 시간적인 간격을 두고 편입하는 것이 좋습니다.

 

 

분할 매집

출처 Unsplash

 

종목을 편입했으면 정해진 규칙에 따라 분한 매집해야 합니다.

분할 밴드의 각 항목과 분할 매집과 절을 살펴보겠습니다.

120일 고가와 저가 사이를 분할 밴드로 규정하고 적정 호가단위로 계산된 간격 금액으로 분할하여 산출합니다.

종목별로 파동이 다르므로 파동의 형태에 따라 구간 수를 조정할 필요가 있습니다.

그럼 분할 밴드를 구성하는 용어를 살펴보겠습니다.

프리모의 분할정보 탭의 각 항목 뒤에 “?”가 붙은 항목을 클릭하면 용어의 설명을 보실 수 있습니다.

분할 밴드에서 계산된 평균금액 또는 평균 수량을 기준으로 상단의 일반 매수와 일반 매도의 수량이 기본 설정됩니다.

분할 매집의 기준이 되는 타임 프레임을 정합니다.

보통은 일봉차트를 기준으로 합니다.

분할 매집의 기준 차트에서 매집구간인 경우 매집을 진행합니다.

분할 매집의 실행의 기준이 되는 타임 프레임을 정합니다.

보통은 분봉을 기준으로 합니다.

분할 매집 주문 실행 차트에서 차트 매수 / 추적 매수 / 시간 매수 / 종가 매수 등을 이용하여 정해진 매집 금액만큼만 매수합니다.

 

단, 현재가가 평단 아래인 경우 즉 손실 중인 경우 매집 금액의 100%를 매집하고 현재가가 평단 위인 경우 즉 수익 중인 경우 매집 금액의 50%를 매집합니다.

분할 매집의 기준 차트에서 매집구간이 아닌 경우나 균형 복원을 위한 리밸런싱을 하는 경우는 매집을 하지 않습니다.

 

 

균형 복원

 

출처 Pixabay

 

이제는 가장 중요하면서 어려운 균형 복원 방법을 알아보겠습니다.

각 종목별 균형 복원을 위한 리밸런싱 주문 활용법을 예약 주문 중심으로 살펴보겠습니다.

원리만 알면 다른 주문에도 동일하게 적용할 수 있습니다.

먼저 매도 후 예약매수와 매수 후 예약 매도 기능을 살펴보겠습니다.

특정 호가에 매수 주문을 하고 이 주문이 100% 체결되면 매수 후 예약 매도를 설정한 경우 해당 조건대로 매도 주문을 실행합니다.

반대로 특정 호가에 매도 주문을 하고 이 주문이 100% 체결되면 매도 후 예약매수를 설정한 경우 해당 조건대로 매수 주문을 실행합니다.

이 기능은 변동성이 큰 종목의 리밸런싱에 적합합니다.

매수 후 예약 매도는 저가에 사서 고가에 매수한 주식을 먼저 매도하는 효과를 줍니다.

이 말은 평단을 낮추고 고가 매수한 악성 물량을 줄이면서 비중을 관리하게 된다는 의미입니다.

 

예를 들어서 A라는 주식을 10,000원에 1주, 9,000원에 1주, 8,000원에 한 주씩 순서대로 매수했다고 가정하고 지금 1주를 7,000원에 매수하고 8,000원에 예약 매도 1주를 설정합니다.

그리고 7,000원에 1주가 매수되고 8,000원에 1주가 예약 매도 주문이 되었다고 가정합니다.

예약 매도 주문된 이 주식이 매도된다면 위의 주식 중 어느 주식이 팔리게 될까요?

 

제일 먼저 매입한 10,000의 주식이 팔립니다.

먼저 산 주식이 먼저 팔리게 되는 원리인 것입니다.

그래서 상대적으로 저가인 7,000원에 사서 평단을 낮추고 상대적으로 고가인 10,000에 산 주식을 팔아서 악성 물량을 줄이면서 비중을 관리하게 되는 것입니다.

 

차트주문/추적 주문/시간 주문/종가주문 모두 균형 복원을 위한 리밸런싱 주문으로 이런 원리에 입각해서 주문의 규모와 횟수 그리고 속도를 조절해서 사용해야 합니다.

 

절대로 남용해서는 안 됩니다.

 

 

 

 

 

 

 

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