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안녕하세요 국내/해외선물 대여계좌 컨설팅 전문업체 해선투데이 입니다.
이어서 2편을 시작하도록 하겠습니다.
비정보기반 거래자 중 수동적 거래자는 정보기반 거래자의 거래 패턴을 관찰하여 정보기반 거래자가 보유한 정보를 추정하여 적정 주가를 산출하고,
적정 주가에 유동성을 공급하는 등의 전략을 취하는 거래자를 의미합니다.
대표적인 유형으로는 마켓메이커 (Market Maker)가 있습니다.
이 유형의 거래자는 지정가 주문을 통해 시장에 유동성을 공급하고, 시장을 조성하는 기능을 수행합니다 (시장 조성자).
시장미시구조론은 이런 유형의 거래자들이 시장에 모여 거래할 때,
서로의 상호작용을 통해 주가가 형성되는 원리를 규명하는 과정이라 할 수 있습니다.
예를 들어 시장에 정보기반 거래자와 비정보기반 거래자 (마켓메이커)만 있습니다고 가정하면,
거래 발생 상황을 아래 그림과 같이 모형화 해 볼 수 있습니다 (Glosten and Milgrom, 1985).
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위의 그림은 시장에서 주문이 발생하는 상황을 도식화한 Event Tree 입니다.
주가 (V)는 상승할 수도 있고, 하락할 수 있으며, 상승 확률을 d, 하락 확률을 1-d 라고 할 수 있습니다.
(주가가 마팅게일 이라면 d = 1-d = 1/2)
그리고 시장에는 비중이 u 만큼 정보기반 거래자가 있고, 1-u 만큼 마켓메이커가 있습니다.
(u = 0.1 이라면, 시장에 정보기반 거래자가 10% 존재함을 의미합니다)
만약 정보기반 거래자가 주가 하락을 예상한다면, 정보기반 거래자는 100%의 확률로 주식을 매도할 것이고,
마켓메이커는 주가의 방향과 관계없이 유동성을 공급하므로 50%의 확률로 주식을 매수하거나, 매도할 것입니다.
시장에서 이런 방식으로 거래가 진행된다면,
각 주문이 발생할 확률을 이용하여 여러 가지 유용한 정보를 추정해 볼 수 있습니다. .
예를 들면, 위의 확률을 이용하여 시장의 Spread를 추정해 볼 수 있고,
마켓메이커가 제출할 최적 호가 (Bid/Ask 호가)를 계산해 볼 수도 있습니다.
또한, 시장에 정보기반 거래자와 마켓메이커이외에도,
기타 거래자 (Noise trader, Liquidity trader)가 있는 경우를 모형화 해 볼 수도 있습니다.
시장에 정보기반 거래자와 마켓메이커만 존재한다면,
거래 행위로 인해 정보기반 거래자가 보유한 정보가 노출되기 때문에, 정보에 대한 프리미엄이 감소할 것입니다.
그렇다면 정보 기반 거래자는 정보 획득을 위해 노력할 의미가 없어지고 (정보 획득을 위한 추가적인 비용 지불 등),
시장이 형성되기 어려워집니다. (Grossman and Stiglitz’s paradox, 1980)
만약, 시장에 기타 거래자가 있는 것으로 생각한다면,
기타 거래자에 의해 정보 기반 거래자의 정보가 시장에 노출되는 것이 억제될 수 있고,
정보에 대한 프리미엄이 존재하므로 정보기반 거래자는 다시 정보를 획득하려는 노력을 기울일 수 있습니다.
시장에 정보기반 거래자, 마켓메이커, 기타 거래자 (Noise trader)가 존재한다면,
아래와 같은 모형을 생각해 볼 수 있습니다 (Kyle, 1985).
정보기반 거래자는 주가의 방향을 예측할 수 있고, 예측된 주가는 평균과 분산이 존재하는 분포를 형성합니다.
(절대적인 예측이 아니기 때문)
기타 거래자는 임의 시점에, 임의 수량을 주문하는 것으로 보고,
주문 수량도 평균과 (평균 = 0, 매수(+), 매도(-)의 평균), 분산이 존재하는 분포를 형성하는 것으로 봅니다.
그리고 마켓메이커는 시장에서 거래 내역을 분석하여,
주가의 변화 (p), 정보기반 거래자의 주문량 (x), 기타 거래자의 주문량 (u), 각 분산 등을 관찰하여,
최적 호가를 결정하여 유동성을 공급하는 것으로 모형을 만들어 볼 수 있습니다.
정보 기반 거래자는 정보 노출이 최소가 되도록 노력할 것이고,
기타 거래자의 행위를 관찰하여 최적 주문 수량을 결정합니다 (x*).
만약 주가의 가치가 평균 주가보다 높아질 것으로 예상됩니다면,
즉, (v – p0)가 크다면, 주문량을 늘리는 것이 유리할 것입니다.
또한, 기타 거래자의 변동성 (σu)이 증가한다면, 정보의 노출량이 적어질 것이므로 주문량을 늘릴 수 있습니다.
그러나 예측한 주가의 변동성 (σv)이 커지면 위험이 큰 것이므로 주문 수량을 크게 하기 어렵게 됩니다.
마켓메이커는 주가의 변화 (p), 정보기반 거래자의 주문 수량 (x),
기타 거래자의 주문 수량 (u)를 관찰하여 최적 호가 (p*)를 산출합니다.
만약 평균 주가 (p0)가 높고, 매수 주문 수량 (x+u)이 크고,
정보기반 거래자의 주가 변동성 (σv)이 크다면, 높은 가격에 호가를 제출할 수 있습니다.
그러나 기타 거래자의 변동성 (σu)이 크다면,
정보 기반 거래자의 정보를 충분히 파악한 것이 아니므로 높은 가격에 호가를 제출하기 어려워집니다.
이와 같이 각 거래자의 특성이 정해지면 적당한 모형을 통해 시장의 흐름을 정량적으로 분석해 볼 수 있습니다.
그러므로 시장미시구조론에서는 거래자들을 유형 별, 특성 별로 분류하는 것이 대단히 중요한 의미를 갖는다.
시장에서 각 참여자들의 거래 행위는 거래 내역이 기록된 틱 데이터를 분석하면 어느 정도는 파악해 볼 수 있습니다.
거래소에서 실시간으로 기록하여 공개하는 틱 데이터를 분석해 보면
시장의 상황을 어렴풋이나마 그려볼 수 있고, 이 그림을 통해 위의 상황을 분석해 볼 수 있습니다.
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