[알고리즘 트레이딩] 스프레드 트레이딩: 노이즈를 줄이고 시그널을 키우는 전략

4월 04, 2025

개별 주식은 예측이 어려운 수많은 변수에 영향을 받습니다. 뉴스, 심리, 수급, 이벤트 등은 매일같이 주가를 요동치게 하죠. 이처럼 예측 불가능한 요인은 "노이즈(Noise)"라 부르며, 우리가 정확한 투자 판단을 내리는 데 큰 장애물이 됩니다.

그렇다면 이런 노이즈를 줄이고, 더 똑똑한 방식으로 시장을 분석할 수는 없을까요?

그 해답 중 하나가 바로 **스프레드 트레이딩(Spread Trading)**입니다.

📌 스프레드란?

스프레드란, 두 자산의 가격 차이 또는 수익률 차이를 의미합니다.
예를 들어, 같은 섹터에 속한 두 기업 A와 B가 있다고 해봅시다. A가 잠깐 과하게 상승했거나 B가 과하게 하락했다면, 둘의 스프레드는 평소보다 벌어졌을 것입니다.

우리는 이 "벌어짐"이 **다시 원래 수준으로 돌아가는 성질(평균회귀성)**을 활용할 수 있습니다.

✅ 스프레드 = A 자산 – β × B 자산

🎯 왜 스프레드가 효과적인가?

스프레드를 분석하면 개별 종목이 가지는 **잡음(Noise)**을 줄일 수 있습니다.
왜냐하면, 두 자산 모두 시장의 전반적인 흐름에 따라 움직이므로:

시장 전체 상승이나 하락은 공통 요소로 상쇄됩니다.
남는 것은 두 자산 간의 상대적 움직임 — 즉, 우리가 주목해야 할 시그널입니다.

📉 예시: 에너지 섹터

**ExxonMobil(XOM)**과 **Chevron(CVX)**는 유사한 비즈니스를 가진 회사입니다.
대부분의 시장 상황에서 비슷하게 움직이지만,
일시적으로 하나만 과도하게 움직일 때가 있죠.
이 스프레드가 과거 평균에서 멀어졌다면? → 언젠가는 다시 평균으로 돌아올 가능성이 높습니다.

🧪 통계적 사고의 시작점

스프레드 분석은 단순한 가격 차이 관찰을 넘어서, 시계열 데이터 분석, 자기상관성, **공적분(Cointegration)**과 같은 고급 통계 개념과도 밀접한 관련이 있습니다.

✅ 스프레드 전략의 장점

항목	설명
📉 노이즈 감소	개별 주식의 예측 불가능한 움직임을 제거
⚖️ 시장 중립	시장 전체의 방향성에 덜 민감
📊 시그널 강화	통계적으로 유의미한 관계만 남김
🔍 예측 가능성 ↑	평균회귀 기반 예측 가능성 향상

💡 마무리하며

스프레드 트레이딩은 단순한 가격 차이를 노리는 것이 아니라, 두 자산 사이의 관계를 분석하고, 그 관계가 일시적으로 틀어졌을 때 수익을 추구하는 전략입니다.

이 전략을 제대로 활용하기 위해선 통계적 분석 능력, 데이터 해석력, 그리고 시장에 대한 통찰이 요구됩니다.
그리고 무엇보다 중요한 건, **시장에 대한 "관계 중심적 사고"**를 기르는 데 큰 도움이 된다는 점입니다.

스프레드 트레이딩은 두 자산 간의 가격 차이를 이용해 예측 가능한 패턴을 찾아내는 전략입니다. 오늘은 Python과 R을 활용하여 실제 스프레드를 계산하고, 평균회귀(Mean Reversion) 성향을 확인하는 방법을 실습해보겠습니다.

🐍 Python 실전 코드

💼 필요한 라이브러리 설치

pip install yfinance statsmodels matplotlib

📌 스프레드 계산 및 평균회귀 테스트

import yfinance as yf
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 다운로드
ticker1 = 'XOM'  # ExxonMobil
ticker2 = 'CVX'  # Chevron
start_date = '2022-01-01'

data = yf.download([ticker1, ticker2], start=start_date)['Adj Close']
data.dropna(inplace=True)

# OLS 회귀로 β 계산
X = sm.add_constant(data[ticker2])
model = sm.OLS(data[ticker1], X).fit()
beta = model.params[ticker2]

# 스프레드 계산
spread = data[ticker1] - beta * data[ticker2]

# 평균회귀 확인 (ADF 검정)
adf_result = sm.tsa.adfuller(spread)

print(f"ADF Statistic: {adf_result[0]:.4f}")
print(f"p-value: {adf_result[1]:.4f}")
if adf_result[1] < 0.05:
    print("→ 평균회귀 성향 있음 (Stationary)")
else:
    print("→ 평균회귀 성향 약함 (Non-stationary)")

# 시각화
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(spread)
plt.axhline(spread.mean(), color='red', linestyle='--')
plt.title("Spread between XOM and CVX")
plt.show()

📘 R 실전 코드

📦 필요한 패키지 설치

install.packages(c("quantmod", "urca"))

📌 스프레드 및 ADF 테스트

library(quantmod)
library(urca)

# 데이터 불러오기
getSymbols(c("XOM", "CVX"), from = "2022-01-01")
xom <- Ad(XOM)
cvx <- Ad(CVX)

# 회귀분석으로 β 추정
model <- lm(xom ~ cvx)
beta <- coef(model)[2]

# 스프레드 계산
spread <- xom - beta * cvx

# 평균회귀 성향 확인 (ADF Test)
adf_test <- ur.df(spread, type = "drift", selectlags = "AIC")

summary(adf_test)

🔍 결과 해석 방법

**ADF 검정(Augmented Dickey-Fuller Test)**는 시계열이 정상성(Stationarity)을 가지는지를 판별하는 통계적 방법입니다.
p-value < 0.05이면 스프레드가 평균으로 회귀하려는 경향이 있다는 의미입니다.

✅ 마무리

스프레드 트레이딩은 단순한 가격 차이를 이용하는 것이 아니라, 관계 기반 분석을 통해 통계적으로 우위 있는 전략을 찾는 과정입니다.

Python 또는 R을 활용하면 비교적 쉽게 스프레드를 계산하고, 그 시계열이 평균으로 되돌아오는지를 테스트할 수 있습니다.
이러한 분석은 시장 중립적 전략(Statistical Arbitrage), 페어 트레이딩(Pairs Trading)의 핵심이기도 하죠.

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