주식, 비트코인 예측 : 시간 가치 감소 효과 : 개념, 원인, 이유, 상황

시간 가치 감소 효과 

최근 알고리즘 트레이딩의 추세는 복잡한 고도의 수학적 모델보다는 비교적 단순한 모델을 많이 사용하고 있습니다. 왜 그럴까요?

바로 시간가치 감소 효과 때문입니다.

전 세계 누구도 하나의 알파 모델로 오랫동안 지속해서 수익을 낼 수 없습니다. 알파 모델을 만들어 일정 시간 동안 수익을 내기 시작합니다. 하지만, 수익성은 서서히 떨어집니다. 이처럼 시간이 지날 수록 처음에 가졌던 우위가 떨어져가는 것을 시간가치 감소효과라고 합니다.

시간 가치 감소효과는 왜 발생하게 되는 것일까요?

그 이유는 알고리즘 트레이딩의 범람이라고 할 수 있습니다. 많은 사람들이 알고리즘 트레이딩을 통해 거래를 하고 있습니다. 이들이 사용하는 알고리즘 트레이딩은 그렇게 다양하지 않습니다. 수학적 이론과 모델들을 사용해 알고리즘 트레이딩을 활용하고 있습니다. 따라서 직접 개발한 알파 모델의 효과가 다른 알고리즘 트레이딩 시스템에 의해 희석되는 경향이 잦습니다.

그 다음 이유로는 주가가 표류하는 랜덤워크 모델을 따르기 때문입니다. 표류하는 랜덤워크 모델은 변동성이 작다가 시간이 지날수록 커지는 특징이 있습니다. 알파 모델을 적용하였을 때는 상대적으로 변동성이 적습니다. 따라서 예측력이 높은 편입니다. 하지만 변동성이 커진 후에는 예측력이 낮아지게 되는 것입니다. 

알고리즘 트레이딩 현재 상황

알고리즘 트레이딩의 범람이 표류하는 랜덤워크에 의한 변동성과 더불어 더욱더 많은 변동성을 일으킵니다. 또한, 시간가치 감소 현상이 오히려 심화되고 있습니다.

따라서, 개발 연구할 모델과 알고리즘 트레이딩 시스템을 끊임없이 개선해 나가서 수익성을 유지해야 합니다. 

개발자, 연구자에게 이러한 상황은 좋은 것일까요? 나쁜 것일까요? 변동성이 있으므로 알고리즘 트레이딩의 투자가 더욱 늘어나는 것입니다. 변동성이 없고 일정하게 주가와 각종 금융 상품이 움직인다고 한다면, 주식과 같은 금융 시장은 태초에 존재할 필요가 없습니다.