[알고리즘 트레이딩] 페어 트레이딩으로 스마트하게 투자하기

삼성전자와 SK하이닉스를 활용한 롱/숏 전략 + 자동화 아이디어

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📌 페어 트레이딩(Pair Trading)이란?

페어 트레이딩은 **가격이 유사한 움직임을 보이는 두 종목 간의 가격 차이(스프레드)**를 분석하여,
그 차이가 평균에서 벗어났을 때 매매를 하는 시장 중립적 전략입니다.

예시: 삼성전자와 SK하이닉스
두 종목이 함께 움직이다가 어느 날 한쪽이 더 오르면,
고평가된 쪽은 매도(숏), 저평가된 쪽은 매수(롱).

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🧪 우리가 활용한 데이터와 도구

• 데이터 소스: Yahoo Finance (일봉 데이터)

• 종목: 삼성전자 (005930.KS) vs SK하이닉스 (000660.KS)

• 도구:

  • yfinance: 주가 데이터 수집

  • pandas: 데이터 처리

  • statsmodels: OLS 회귀로 헤지 비율 계산

  • matplotlib: 그래프 시각화

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🔍 분석 로직 요약

1. 전날 기준 1년치 데이터 수집

2. OLS 회귀로 헤지 비율 (hedge ratio) 계산

3. 스프레드 = Target1 - hedge_ratio × Target2

4. 스프레드의 Z-score 계산

5. 진입 조건:

   • z-score > 1: Target1 매도, Target2 매수

   • z-score < -1: Target1 매수, Target2 매도

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💡 예제 코드 (핵심 부분 요약)

import yfinance as yf
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from datetime import datetime, timedelta

# 날짜 설정
end_date = datetime.today() - timedelta(days=1)
start_date = end_date - timedelta(days=365)

# 심볼 설정
symbol1 = '005930.KS'  # 삼성전자
symbol2 = '000660.KS'  # SK하이닉스

# 데이터 다운로드
df1 = yf.download(symbol1, start=start_date, end=end_date)
df2 = yf.download(symbol2, start=start_date, end=end_date)

# 병합 및 정제
df = pd.concat([df1['Close'], df2['Close']], axis=1).dropna()
df.columns = ['Target1', 'Target2']

# OLS 회귀로 hedge ratio 구하기
X = sm.add_constant(df['Target2'])
model = sm.OLS(df['Target1'], X).fit()
hedge_ratio = model.params['Target2']

# 스프레드 및 z-score 계산
df['Spread'] = df['Target1'] - hedge_ratio * df['Target2']
df['Zscore'] = (df['Spread'] - df['Spread'].mean()) / df['Spread'].std()

# 오늘 기준 시그널 출력
z = df['Zscore'].iloc[-1]
print(f"z-score: {z:.2f}")
if z > 1:
    print("📉 전략: 매도(Target1), 매수(Target2)")
elif z < -1:
    print("📈 전략: 매수(Target1), 매도(Target2)")
else:
    print("⏸️ 전략: 대기")

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📈 실제 결과 예시 (삼성전자 & 하이닉스)

• 기간: 최근 1년간

• 누적 수익률: 약 39.56% (z-score 진입 후, 원상 복귀 기준)

• 수수료 반영 시 (0.03%)도 전략 수익이 유지됨

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🔔 자동화 아이디어

1️⃣ 롱/숏 포지션 알림 시스템

• 매일 아침 전날 데이터를 기준으로:

  • 어떤 종목을 매수할지 / 매도할지 자동 판단

  • Slack, Telegram, 이메일 등으로 알림

2️⃣ 페어 종목 추천 기능

• 다수 ETF나 주식 리스트에서:

  • 상관계수 높은 조합 자동 탐색

  • 공적분(cointegration) 검정 통과 여부 확인

  • 유망 페어 자동 제안

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🌱 향후 확장 방향

• Streamlit 기반 시각화 대시보드

• 백테스트 모듈 탑재

• 자동 트레이딩 봇 연동 (실거래 or 가상 계좌)

• 머신러닝 기반 스프레드 예측 모델

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✅ 마무리

페어 트레이딩은 시장 방향성과 무관하게 수익을 낼 수 있는 전략입니다.
특히 삼성전자 vs SK하이닉스처럼 유사한 업종/섹터에 있는 종목들은
실제로 좋은 성능을 보이는 경우가 많죠.

이번 글에서는 단순한 통계적 방법으로 롱/숏 전략을 수립했고,
향후 자동화 및 추천 시스템까지 연결할 수 있는 기틀을 마련했습니다.
여러분도 이 전략을 개선하고 백테스트하면서 자신만의 퀀트 전략을 개발해보세요!