트레이딩과 투자는 종종 포커에 비견되곤 한다. | 커리어리

트레이딩과 투자는 종종 포커에 비견되곤 한다. 그 이유는 다른 게임들과 다르게 포커는 베팅의 규모를 결정하는 것이 매우 중요한 게임이기 때문이다. 연속적인 일련의 게임을 진행하고 있는 상황에서는 만약 계속해서 지고 있더라도 단 한 번의 이기는 게임에 크게 걸면 결국은 승리하게 되고, 반대로 계속해서 이기고 있더라도 단 한 번의 지는 게임에 크게 걸면 결국은 패배하게 된다. 그렇기 때문에 베팅의 규모를 적절히 조절하지 못한다면, 아무리 뛰어난 트레이딩 전략 혹은 투자 전략도 결국엔 돈을 잃을 수밖에 없다. 그런데 베팅의 사이즈를 결정하는 것은 요인은 무엇일까? 그것은 바로 이 게임에서 이길 수 있을 것 같다는 확신의 정도이다. 이길 수 있다는 생각이 크다면 크게 베팅을 할 것이고, 그렇지 않다면 적게 베팅할 것은 당연한 논리이기 때문이다. 통계학에서의 t-통계량은 이러한 확신의 정도를 계량화시키기에 아주 좋은 도구이다. 사실 이 t-통계량이라는 것은 금융의 영역에 오게 되면 샤프 비율이라는 이름을 갖게 된다. 따라서 우리는 샤프 비율을 통해 해당 전략에 대해 얼마만큼의 확신을 가질 수 있는지 알 수 있다. 다시 말해, 샤프 비율은 한마디로 우리가 어떤 시그널이 통계적으로 유의미하게 받아들일 수 있는가 없는가를 판별하기 위한 도구이다. 예를 들어, 어떤 전략의 샤프 비율이 높으면 높을수록 우리는 해당 전략의 효과에 대한 믿음의 정도를 점점 높여나가게 된다. 이 샤프 비율은 통계적 가설 검정과 누적 분포 함수를 통해 마침내 베팅 사이즈로 매핑된다. 샤프 비율의 절대값이 커지면 커질수록 확신의 정도는 점점 강해지고 되고 그만큼 더 많이 베팅을 하는 알고리즘이 만들어진다. 사실 직관적으로 이해하자면 이는 시그널의 모멘텀을 고려하는 셈이다. 만약 여기서의 샤프 비율이 자산의 샤프 비율이라면 이는 전형적인 모멘텀 전략이 된다.

통계적 가설 검정과 베팅 사이즈

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2021년 10월 24일 오전 10:51

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