14.1 신호 평가부터 실거래까지 비용 반영하기

예측력이 비슷하면 주문 기록을 비교한다

연구자가 두 종목 점수의 Information Coefficient(정보계수, IC)를 비교한다고 하자. IC는 같은 날짜에 종목별 예측 점수와 이후 수익률이 얼마나 함께 움직였는지를 나타낸다. A의 IC가 0.04이고 B가 0.05여도, B가 보유 종목을 열 배 자주 교체하면 그 차이로 더 많은 주문 비용을 감당할 수 있는지 봐야 한다. Turnover(회전율)는 정해진 기간에 포트폴리오 자본 대비 얼마를 거래했는지를 나타낸다. 매수와 매도를 합하는 방식인지 먼저 기록해야 한다.

단계마다 달라지는 비용 판단

1. 특성 평가에서는 예상 수익이 한 번의 매수·매도 비용을 넘는 경우만 주문 후보로 남긴다. 문턱을 바꾸면 예측 성능과 거래 빈도가 함께 바뀐다.
2. Strategy Simulation(전략 모의 실행)에서는 점수에서 목표 비중, 주문, 체결, 보유와 손익을 순서대로 만든다. 미체결 수량을 보유에 더하면 실제로 살 수 없었던 주식의 수익까지 잡힌다.
3. Portfolio Construction(포트폴리오 구성)에서는 작은 점수 변화로 비중을 크게 바꾸는 일을 억제한다. 기존 비중과 목표 비중의 차이에 예상 비용을 붙이고, 거래가 몰리는 종목에는 주문 한도를 둔다.
4. 실거래에서는 체결률과 시장 참여율을 확인한다. 위험 관리는 평소에는 가능했던 주문이 유동성 악화 때도 감당 가능한지 본다. 운영에서는 신호의 총수익과 실현 순수익을 함께 추적한다.

주문 전에 가상 거래의 비용을 예측하는 것이 Ex Ante Cost Model(사전 비용 모형)이다. 체결 뒤 기준 가격과 실제 체결을 비교하는 것이 Transaction Cost Analysis(거래비용 분석, TCA)다. 예측치와 실측치의 차이를 주문 크기와 시장 상태별로 모으면 다음 모의 실행의 비용 가정을 고칠 수 있다.

비용을 빼면 생기는 두 가지 오판

체결비용을 0으로 두면 짧은 시간에 작은 이익을 반복하는 전략이 통과하기 쉽다. 수수료가 0인 소매 주문도 브로커별 체결가가 다를 수 있다. 브로커가 어떤 거래 장소로 보냈는지, 주문에 가격 제한이 있었는지, 얼마나 빨리 체결해야 했는지가 체결 가격에 영향을 주기 때문이다.

반대로 Trade and Quote Data(체결·호가 데이터, TAQ)에서 추정한 평균 비용을 모든 주문에 부과하면, 기다리면서 여러 장소에서 유동성을 찾는 기관 주문의 실제 비용보다 높게 잡힐 수 있다. 대규모 기관 체결 자료에서 이런 차이가 관찰됐다. 비교할 체결 기록이 부족할 때는 보수적인 범위를 두고, 기록을 모은 뒤 같은 시장·주문 조건에서 추정값을 좁힌다.