주가 비트코인 예측 : 블랙스완 : 개념, 특징, 중요성

블랙 스완은 나심 니콜라스 탈레브가 제시한 이론입니다. 있을 수 없는 일이라고 생각한 일이 실제로 발생했습니다. 예측하기 힘든 큰 충격이 발생한다는 내용입니다.

블랙 스완 이론은 서브프라임 사태와 같은 금융 위기를 설명할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩에서도 블랙 스완 이론은 해당됩니다. 바로 변동성과 확률성이 있습니다. 상승과 하락 같은 주가의 방향이든 주가 자체이든 간에 무엇인가를 예측하고, 그결과에 따라 매수 매도를 합니다. 알고리즘 트레이딩에서 특히 머신러닝 모델을 이용한 예측이라는 것은 어떤 일이 미래에 일어날 확률을 의미합니다.

알고리즘 트레이딩 시스템에서 거래라는 것은 미래에 대한 예측을 바탕으로 100% 확실한 것은 아닙니다. 즉, 거래에 대한 위험과 보상이 공존하는 상황에서 결정해야 합니다. 수익 보다는 위험이 우선순위가 높습니다. 아무리 높은 수익이 기대된다 하더라도 위험하다면 한번의 거래 실수로 상당 부분의 자산을 날려버릴 가능성이 크다면 거래하지 말아야 합니다.

수익 대비 위험에 따라 결정하는 Sharpe Ratio와 같은 개념으로 거래를 결정하는 것이 좋습니다. 어떤 사건의 확률 분포를 직접 구하거나 정규 분포와 같은 것을 이용해 특정 사건이 발생할 확률 값을 위험도의 측정으로 활용할 수 있습니다. 

금융 시장은 불확실성이 지배하는 세상입니다. 이 세상에는 정규분포와 같은 Fat_tailed 분포가 더 적합한 이론일 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩 시스템을 설계 및 개발하려는 사람은 금융시장에서의 확률 분포가 Fat-tailed 분포일 수도 있다는 것을 염두에 두어야 합니다.