주식 및 코인 알고리즘 트레이딩의 3가지 레벨: 시장 기술부터 최적의 행동까지

자동매매를 위한 새로운 프레임워크

알고리즘 트레이딩은 종종 이해하기 어려운 ‘블랙박스’로 여겨집니다. 하지만 이러한 관점은 더 이상 유효하지 않습니다. 가장 성공적인 자동매매 시스템은 비밀스러운 공식이 아닌, 명확하고 논리적인 분석 성숙도의 단계를 기반으로 구축됩니다. 진정한 경쟁 우위는 비밀 공식이 아니라, 잘 정립된 프레임워크에서 나옵니다.

이 글의 핵심은 트레이딩에 적용되는 세 가지 데이터 분석 계층에 있습니다. 이 프레임워크는 자동매매 시스템을 이해하고 구축하는 데 있어 강력한 지침이 될 수 있습니다.

• 설명적 분석(Descriptive Analytics): “지금 무엇이 일어나고 있는가?” 이는 모든 분석의 기초이며, 시장을 바라보는 시스템의 눈과 귀 역할을 합니다.
• 예측 분석(Predictive Analytics): “다음에 무엇이 일어날 것인가?” 이는 단순한 관찰을 넘어 예측으로 나아가는 계층입니다.
• 처방 분석(Prescriptive Analytics): “일어날 일을 고려할 때, 우리는 무엇을 해야 하는가?” 이는 예측을 최적의, 위험 관리된 행동으로 전환하는 의사결정의 정점입니다.

이러한 프레임워크가 알고리즘을 통해 가장 잘 구현되는 이유는 명확합니다. 알고리즘은 인간 트레이더가 가진 고비용의 감정적, 심리적 편향을 제거합니다. 예를 들어, 기회를 놓칠까 두려워하는 마음(FOMO), 손실 회피, 탐욕, 헛된 희망과 같은 감정들은 비합리적인 결정을 초래하지만, 알고리즘은 이러한 편향에서 자유롭습니다. 또한, 알고리즘은 인간이 따라갈 수 없는 속도와 효율성을 제공하여, 순식간에 사라질 수 있는 시장 기회를 밀리초 단위로 포착합니다. 마지막으로, 알고리즘은 피로나 감정적 흔들림 없이 사전에 정의된 전략을 일관되게 수행하며 원칙을 강제합니다.

이 글은 각 단계에 해당하는 구체적인 지표, 모델, 전략의 예를 제시할 것입니다. 이를 통해 자동매매에 대한 이해를 미스터리에서 체계적인 과학의 영역으로 전환시키는 것을 목표로 합니다.

레벨 1: 설명적 분석 – 시장에 대한 고해상도 뷰 구축하기

어떤 트레이딩 전략이든 그 기반은 설명적 분석에 있습니다. 알고리즘이 예측하거나 행동하기 전에, 현재 시장 상황을 정확하고 객관적으로 설명할 수 있어야 합니다. 이는 전통적인 기술적 분석의 영역으로, 알고리즘은 핵심 성과 지표(KPI)를 24시간 내내 지치지 않고 관찰하는 역할을 수행한다고 볼수 있습니다. 그 결과물은 종종 대시보드와 보고서 형태로 나타나며, 평균, 중앙값, 추세와 같은 주요 통계를 제공합니다.

이동평균(MA)을 이용한 추세 식별

개념: 이동평균(MA)은 가격 데이터의 ‘노이즈’를 제거하여 기저에 깔린 추세를 명확하게 보여주는 가장 대표적인 설명적 도구입니다. 모든 데이터 포인트에 동일한 가중치를 부여하는 단순이동평균(SMA)과 최근 가격 움직임에 더 큰 가중치를 두어 변동성이 큰 시장에서 더 빠르게 반응하는 지수이동평균(EMA)이 있습니다.

알고리즘 적용: 크로스오버 전략: 알고리즘은 명확하고 모호하지 않은 규칙에 따라 프로그래밍될 수 있습니다. 단기 이동평균(예: 50일)이 장기 이동평균(예: 200일)을 상향 돌파하면 ‘골든 크로스’로, 강세 신호로 해석합니다. 반대의 경우, 즉 하향 돌파는 ‘데스 크로스’로, 약세 신호로 간주됩니다. 이는 설명적 분석 기반 규칙의 완벽한 예시입니다. 알고리즘은 미래를 예측하는 것이 아니라, “단기 추세가 이제 장기 추세보다 강해졌다”는 현재 상태의 변화를 설명하고 그에 따라 행동하는 것입니다.

상대강도지수(RSI)를 이용한 모멘텀 측정

개념: 상대강도지수(RSI)는 가격 변화의 속도와 크기를 측정하는 모멘텀 오실레이터로, 0과 100 사이에서 움직입니다. 일반적으로 70 이상은 과매수 상태를, 30 미만은 과매도 상태를 나타냅니다.

알고리즘 적용: 상황 인지 기반 규칙 설정: 여기서부터 알고리즘의 미묘한 차이가 시작됩니다. “RSI > 70이면 매도하라”는 단순한 규칙은 순진한 접근법입니다. 정교한 설명적 알고리즘은 시장의 ‘상황’을 이해합니다.

• 추세 시장: 강력한 상승 추세에서 RSI가 70을 넘는 것은 임박한 반전이 아니라 강한 모멘텀을 의미할 수 있습니다. 이 경우 알고리즘의 규칙은 RSI가 40-50 수준으로 조정받을 때를 매수 기회로 포착하도록 설정될 수 있습니다.
• 횡보 시장: 전통적인 과매수/과매도 규칙이 더 효과적입니다. 알고리즘은 RSI가 30 미만일 때 지지선 근처에서 매수하고, 70을 초과할 때 저항선 근처에서 매도하도록 프로그래밍될 수 있습니다.

거래량을 이용한 확신도 측정

개념: 거래량 분석의 핵심 원칙은 ‘거래량은 추세를 확인한다’는 것입니다.¹⁶ 높은 거래량을 동반한 가격 움직임은 확신과 모멘텀을 가지지만, 낮은 거래량 속에서의 움직임은 신뢰도가 떨어집니다.

알고리즘 적용: 신호 검증 및 다이버전스 포착:

• 확인: 알고리즘은 거래량을 필터로 사용할 수 있습니다. 앞서 언급된 골든 크로스 신호는 평균 이상의 거래량과 함께 발생할 때 더 높은 신뢰도를 부여받습니다. 가격이 특정 범위를 돌파할 때 거래량이 급증하면, 이는 기관 투자자들의 참여를 확인시켜주는 강력한 신호가 됩니다.
• 다이버전스: 더 발전된 설명적 규칙은 다이버전스를 포착하는 것입니다. 가격이 신고가를 경신했지만 거래량이 이전 고점보다 낮다면, 알고리즘은 잠재적인 약세 반전 신호로 플래그를 지정합니다. 이러한 ‘엇박자’ 현상은 ‘노력'(거래량)이 ‘결과'(가격)와 일치하지 않음을 시사하며, 추세 소진의 신호일 수 있습니다.

설명적 분석의 진정한 힘은 단일 지표가 아닌 여러 지표의 융합에서 나옵니다. 이동평균(MA), 상대강도지수(RSI) , 거래량 은 각각 독립적인 도구로 제시되지만, 이들 사이에는 인과적이고 확인적인 관계가 존재합니다. 예를 들어, 골든 크로스(MA 이벤트)는 잠재적인 추세 변화를 시사합니다. 만약 이 현상이 높은 거래량과 함께 발생한다면, 이는 강력한 시장 참여가 변화를 주도하고 있음을 암시하며 신뢰도를 한층 더합니다. 이때 RSI가 상승하고 있지만 아직 과매수 상태가 아니라면(예: 60 근처), 이는 모멘텀이 건강하며 추세가 지속될 여지가 있음을 확인시켜 줍니다. 알고리즘은 이러한 특정 조합을 찾도록 프로그래밍될 수 있으며, 이는 단일 지표가 제공할 수 있는 것보다 훨씬 높은 확률의 신호를 생성합니다. 이는 강력한 알고리즘을 구축하는 첫걸음이 ‘최고의’ 지표를 선택하는 것이 아니라, 서로를 검증하고 확인하여 노이즈와 낮은 확신도의 신호를 걸러내는 지표 시스템을 설계하는 것임을 시사합니다.

표 1: 알고리즘 분석을 위한 핵심 설명 지표

지표	주요 기능	알고리즘 해석 (규칙)	주요 위험/한계
이동평균 크로스오버	추세 방향 식별	단기 MA가 장기 MA를 상향/하향 돌파 시 매수/매도 신호 생성 (골든/데스 크로스)	후행성 지표로, 급변하는 시장에서 신호가 늦게 나타날 수 있음
상대강도지수 (RSI)	모멘텀 및 과매수/과매도 측정	횡보장에서는 70/30을 과매수/과매도 기준으로, 추세장에서는 40-60을 지지/저항으로 활용	강한 추세에서는 과매수/과매도 상태가 장기간 지속될 수 있어 섣부른 역추세 매매를 유발할 수 있음
거래량	추세의 강도와 확신도 확인	가격 돌파 시 거래량 증가를 확인하여 신호의 유효성을 검증하고, 가격-거래량 다이버전스를 통해 추세 반전 가능성 탐지	거래량 데이터는 거래소마다 다를 수 있으며, ‘다크 풀’과 같은 장외 거래는 포함되지 않을 수 있음

레벨 2: 예측 분석 – 머신러닝으로 미래 예측하기

이제 현재를 설명하는 단계를 넘어 미래를 예측하는 단계로 나아갑니다. 이 레벨은 정적인 규칙을 넘어 데이터로부터 학습하는 동적 모델로 이동합니다. 이는 데이터에 내재된 일반화 가능한 패턴을 식별하고, 이를 사용하여 주가와 같은 보이지 않는 데이터를 예측하는 과정입니다.

연결고리: 통계적 시계열 분석

현대 머신러닝의 전신 격인 ARIMA(자기회귀누적이동평균)와 같은 전통적인 통계 모델은 과거의 값과 오차를 사용하여 미래 값을 예측합니다. 이러한 모델들은 과거의 추세가 미래에도 지속될 가능성이 높을 때 뛰어난 성능을 보이며, 규칙 기반 시스템에서 학습 기반 시스템으로 넘어가는 논리적 다리 역할을 합니다.

심층 탐구: LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용한 가격 예측

왜 LSTM인가? LSTM은 금융 시계열 데이터에 특히 적합합니다. 단순한 모델과 달리, LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장기 의존성을 학습하고 기억하도록 특별히 설계되었습니다. 이는 시장 움직임이 몇 달 또는 몇 년 전에 일어난 사건의 영향을 받을 수 있기 때문에 매우 중요합니다. LSTM은 전통적인 RNN의 한계인 ‘기울기 소실(vanishing gradient)’ 문제를 해결합니다.

직관적인 구조: 게이트가 있는 메모리 셀: 복잡한 수학 없이 LSTM 셀을 비유적으로 설명할 수 있습니다. 셀은 정보의 컨베이어 벨트와 같고, 무엇이 남고 무엇이 나갈지를 통제하는 ‘게이트 키퍼’들이 있습니다.

• 망각 게이트(Forget Gate): 이전의 정보 중 더 이상 관련이 없는 것을 결정하고 제거합니다 (예: 작년의 사소한 뉴스 이벤트의 영향).
• 입력 게이트(Input Gate): 새로운 정보 중 메모리에 저장할 만큼 중요한 것을 결정합니다 (예: 주요 금리 변동).
• 출력 게이트(Output Gate): 셀의 메모리에서 현재 예측을 위해 어떤 정보를 사용할지 제어합니다.

이러한 게이팅 메커니즘 덕분에 LSTM은 노이즈를 버리면서 중요한 과거 사건에 대한 기억을 선택적으로 유지할 수 있습니다.

실제 머신러닝 작업 흐름

모델 구축은 마법이 아니라 엄격한 엔지니어링 과정입니다. 예측 트레이딩 모델을 구축하는 데 필요한 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집: 신뢰할 수 있는 소스에서 고품질의 과거 데이터(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량)를 수집합니다.
2. 데이터 준비 및 정규화: 데이터를 정리하고(결측치 처리), 모델 성능에 매우 중요한 공통 범위(보통 0에서 1 사이)로 스케일링(예: 최소-최대 스케일링)합니다.
3. 학습 시퀀스 생성: 데이터를 ‘슬라이딩 윈도우’ 형태로 구조화하여(예: 지난 60일간의 가격으로 61일째 가격 예측) LSTM이 시간적 의존성을 학습하도록 합니다.
4. 모델 구축 및 학습: TensorFlow나 Keras와 같은 라이브러리를 사용하여 LSTM 아키텍처를 구성하고(예: 여러 층 쌓기, 과적합 방지를 위한 드롭아웃) 준비된 데이터로 모델을 학습시킵니다.
5. 평가: 학습된 모델을 이전에 보지 못한 새로운 데이터로 테스트하고, 예측값과 실제 가격을 비교하여 정확도를 평가합니다.

LSTM은 장기 의존성을 포착하는 능력으로 높이 평가받지만, 실제 예측 정확도는 예측 기간이 길어질수록 현저히 감소하는 경향이 있습니다. LSTM은 장기간의 정보를 기억하는 데 강점이 있지만 , 한 연구 결과에 따르면 EUR/USD 환율 예측 모델은 다음 시점(t+1) 예측에서 98%의 정확도를 보였으나, 21일 후(t+21)에는 64%로 떨어졌습니다. 이는 모델이 장기 기억을

사용하여 단기 예측을 하는 능력과, 정확한 장기 예측을 하는 능력이 동일하지 않음을 보여줍니다. 예측 기간이 길어질수록 관찰되지 않은 변수의 수와 무작위성(시장 노이즈)의 누적 효과가 기하급수적으로 증가하여, 과거 데이터에서 학습한 패턴을 압도하기 때문입니다. 따라서 LSTM과 같은 예측 모델은 수정 구슬이 아닙니다. 이들의 가장 효과적인 활용은 장기 투자 결정보다는 단기에서 중기적 예측(예: 향후 며칠 또는 몇 주간의 가격 방향 예측)에 있을 가능성이 높습니다.

표 2: 예측 트레이딩 모델을 위한 머신러닝 작업 흐름

단계	설명	주요 고려사항 및 위험
1. 데이터 수집	신뢰할 수 있는 금융 데이터 소스에서 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 등 과거 데이터를 수집합니다.	데이터 품질이 모델 성능을 좌우합니다 (‘쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다’). 불완전하거나 부정확한 데이터는 예측을 왜곡시킬 수 있습니다.
2. 데이터 준비 및 정규화	결측치를 처리하고, 모든 값을 0과 1 사이의 공통된 척도로 조정(정규화)하여 모델이 가격의 절대적 차이가 아닌 추세에 집중하도록 합니다.	부적절한 정규화는 모델 학습을 방해할 수 있습니다. 데이터의 특성에 맞는 스케일링 기법 선택이 중요합니다.
3. 학습 시퀀스 생성	데이터를 순차적인 ‘슬라이딩 윈도우’로 변환합니다. 예를 들어, 과거 60일의 데이터를 입력으로 사용하여 다음 날의 가격을 예측하는 방식입니다.	윈도우 크기는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 너무 작으면 장기 패턴을 놓치고, 너무 크면 노이즈에 민감해질 수 있습니다.
4. 모델 구축 및 학습	TensorFlow, Keras 등의 라이브러리를 사용하여 LSTM 레이어, 과적합 방지를 위한 드롭아웃 레이어, 출력 레이어로 구성된 신경망 모델을 설계하고 학습 데이터로 훈련시킵니다.	과적합(Overfitting)은 가장 큰 위험 중 하나입니다. 모델이 학습 데이터에만 과도하게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다.
5. 평가	모델이 한 번도 보지 못한 테스트 데이터셋을 사용하여 예측 성능을 평가합니다. 예측값과 실제값을 비교하여 정확도를 측정합니다.	반드시 학습에 사용되지 않은 ‘표본 외(out-of-sample)’ 데이터로 평가해야 합니다. 그렇지 않으면 모델의 실제 성능을 과대평가하게 됩니다.

레벨 3: 처방 분석 – 자동화 전략의 정점

이제 분석의 가장 높은 단계인 처방 분석에 도달했습니다. 이 단계는 단순히 결과를 예측하는 것을 넘어, 특정 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 방침을 추천합니다. 이는 예측에 비즈니스 규칙, 제약 조건, 목표를 통합하여 “우리는 무엇을 해야 하는가?”라는 질문에 답하는 과정입니다. 여기서 알고리즘은 분석가에서 의사결정자로 진화합니다.

예측에서 행동으로: 처방의 핵심

예측 그 자체만으로는 충분하지 않습니다. “XYZ 주식이 이번 주에 5% 상승할 확률이 70%다”라는 예측은 하나의 입력값일 뿐입니다. 처방 분석은 이 입력을 받아 시뮬레이션과 최적화를 통해 최상의 행동을 결정합니다. 이 과정에서 가용 자본, 위험 허용 범위, 거래 비용, 현재 포트폴리오 구성 등 전체적인 맥락을 고려합니다.

심층 적용: 동적 포지션 규모 결정

이는 처방 분석의 주요 적용 사례 중 하나입니다. 모든 거래에 고정된 계약 수를 사용하는 대신, 알고리즘은 일련의 규칙에 따라 할당되는 자본을 동적으로 조절합니다. 이는 확신도가 높은 신호에 대해서는 수익을 극대화하고, 확신도가 낮은 신호에 대해서는 위험을 최소화하기 위해 설계된 처방적 조치입니다.

알고리즘 구현: 알고리즘은 다음과 같은 여러 요소를 조합하여 포지션 규모를 늘리도록 프로그래밍될 수 있습니다.

• 모델 신뢰도: 예측 모델이 출력하는 확률값 (예: 90% 신뢰도의 예측은 60% 신뢰도의 예측보다 더 큰 규모로 진입).
• 시장 변동성: VIX와 같은 지표를 사용하여, 시장 변동성이 높은 시기에는 위험 관리를 위해 포지션 규모를 줄이고, 안정적인 추세 시장에서는 늘릴 수 있습니다.
• 신호의 일치성: 레벨 1에서 논의했듯이, 여러 설명적 지표가 예측 신호와 일치할 경우 포지션 규모를 늘릴 수 있습니다.

심층 적용: 통합적 포트폴리오 최적화

의사결정의 범위를 단일 자산에서 전체 포트폴리오로 확장합니다. 목표는 단 한 번의 거래에서 이기는 것이 아니라, 포트폴리오 전체의 위험 조정 수익률(예: 샤프 지수 극대화)을 최적화하는 것입니다.

알고리즘 구현: 처방 시스템은 잠재적인 신규 거래가 전체 포트폴리오에 미치는 영향을 시뮬레이션합니다. 예를 들어, 위험의 과도한 집중을 피하기 위해 상관관계가 높은 자산에 대해서는 더 작은 포지션 규모를 추천할 수 있습니다. 또는 새로운 매수 포지션에 대해 상관관계가 있는 자산을 공매도하거나 풋옵션을 매수하여 헤지함으로써 포트폴리오의 전반적인 위험 프로파일을 최적화할 것을 제안할 수 있습니다. 이는 처방 분석이 해결하도록 설계된 복잡한 최적화 문제입니다.

처방 분석은 본질적으로 위험 관리 엔진입니다. 금융 분야에서 처방 분석의 진정한 힘은 단순히 수익성 있는 거래를 제안하는 것이 아니라, 트레이드오프를 탐색하고 위험을 관리하는 데 있습니다. 포지션 규모 결정, 다각화, 손실 제한폭 설정, 스트레스 테스트와 같은 위험 관리 요소들은 처방 시스템을 통해 구현됩니다. 예측은 기회를 창출하지만, 그 기회에는 불확실성과 위험이 내재되어 있습니다. 처방 계층은 이 위험을 (시뮬레이션을 통해) 정량화한 다음, 그 위험을 고려했을 때 최적인 행동을 추천합니다. 예를 들어, 잠재적으로 수익성이 높은 거래라 할지라도 포트폴리오 전체의 최대 손실폭 위험을 허용 가능한 임계값 이상으로 증가시킨다면, 그 거래를 포기하도록 권고할 수 있습니다. 이는 고급 알고리즘 트레이딩의 목표가 항상 ‘맞추는’ 것이 아니라, 개별 예측이 때때로 틀리더라도 장기적으로 최적으로 행동하고 생존하는 시스템을 구축하는 것임을 시사합니다. 처방 계층은 모든 이익을 쫓기보다는 자본 보존과 위험 관리를 우선시함으로써 장기적인 생존 가능성을 보장합니다.

표 3: 예측에서 처방으로: 의사결정 매트릭스

예측 신호 (레벨 2)	시장 상황 (레벨 1)	포트폴리오 목표	가능한 조치 (시뮬레이션)	추천 처방 조치 (레벨 3)
주식 A, 85% 확률로 10% 상승 예측	낮은 변동성 (VIX < 15), 강한 상승 추세	수익 극대화	1. 100주 매수 2. 200주 매수 3. 콜옵션 매수	200주 매수: 높은 신뢰도와 안정적인 시장 상황을 활용하여 포지션 규모 확대
주식 A, 85% 확률로 10% 상승 예측	높은 변동성 (VIX > 30), 불확실한 추세	자본 보존 및 위험 최소화	1. 50주 매수 2. 100주 매수 및 풋옵션 헤지 3. 거래하지 않음	100주 매수 및 풋옵션 헤지: 예측은 긍정적이나, 높은 변동성 위험을 관리하기 위해 헤지 전략 병행
주식 B, 70% 확률로 5% 상승 예측 (주식 A와 높은 상관관계)	중간 변동성, 횡보장	포트폴리오 다각화	1. 100주 매수 2. 50주 매수 3. 상관관계가 낮은 주식 C 매수	50주 매수: 포트폴리오 내 주식 A와의 중복 위험을 줄이기 위해 포지션 규모 축소
암호화폐 C, 90% 확률로 20% 상승 예측	극심한 변동성, 단기 급등	최대 손실폭 5% 이내로 제한	1. 레버리지 3배 매수 2. 현물 매수 3. 거래하지 않음	현물 매수 (총 자본의 2%): 높은 잠재 수익에도 불구하고, 극심한 변동성과 포트폴리오의 최대 손실폭 제한 규칙에 따라 위험 노출 최소화

종합 및 결론: 시스템 설계자로서의 트레이더

우리는 설명적 분석(관찰)에서 예측 분석(예측)을 거쳐 처방 분석(행동)에 이르는 논리적 흐름을 살펴보았습니다. 이 3단계 프레임워크는 정교한 트레이딩 전략을 개발하기 위한 강력한 사고 모델을 제공합니다.

그러나 이 접근법이 만병통치약은 아닙니다. 시스템 설계자는 다음과 같은 중대한 도전 과제들을 반드시 관리해야 합니다.

• 기술적 실패: 이 시스템은 견고한 인프라에 절대적으로 의존합니다. 네트워크 장애, 소프트웨어 버그, 하드웨어 오작동은 이중화 및 백업 시스템으로 적절히 관리되지 않으면 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다.
• 과최적화 (커브 피팅): 이는 가장 교활한 지적 위험입니다. 과거 데이터에 완벽하게 맞춰진 알고리즘은 실제 변화하는 시장에서는 처참하게 실패할 수 있습니다. 설계자는 이러한 거짓된 안정감에 대해 끊임없이 경계해야 합니다.
• 블랙 스완 이벤트: 어떤 양의 과거 데이터도 진정으로 전례 없는 사건에 대해 모델을 준비시킬 수 없습니다. 알고리즘 시스템은 갑작스럽고 극단적인 시장 충격에 취약합니다.

결론적으로, 이 새로운 패러다임에서 트레이더의 역할은 재정의됩니다. 인간은 더 이상 감정적으로 버튼을 클릭하는 의사결정자가 아닙니다. 대신, 그들은 시스템 설계자가 됩니다. 그들의 임무는 프레임워크를 설계하고, 지표를 선택하며, 모델을 구축하고 검증하고, 위험 제약 조건을 정의하며, 전체 시스템을 지속적으로 모니터링하고 개선하는 것입니다. 심리적 싸움은 FOMO와 싸우는 것에서 자신의 모델에 대한 과신과 싸우는 것으로 전환됩니다.

성공적인 알고리즘 트레이딩 시스템을 구축하는 것은 현대 금융에서 가장 도전적이고 지적으로 보람 있는 과제 중 하나라고 할 수 있습니다. 체계적인 3단계 분석 접근법을 채택함으로써, 야심 찬 퀀트들은 무작위적인 신호를 쫓는 것을 넘어 진정으로 지능적인 시스템을 설계하기 시작할 수 있다고 생각합니다.