트레이딩 알고리즘 재구축: 승률에서 예상 PoP 및 스마트 사전 필터링으로

알고리즘 개선: 결함에서 기능성으로

한 개발자가 최근 주식 거래 알고리즘 스캐너의 주요 개편을 공유하며 원래 구현의 근본적인 결함을 해결했습니다. 이 시스템은 500개 주식을 스캔하고 제안 포지션이 포함된 거래 카드를 생성하지만, 초기 버전은 정확성과 효율성에 심각한 문제가 있었습니다.

재구축에서 달라진 점

개발자는 하룻밤 사이 7개의 PR을 제출했으며, 총 약 2,500줄의 코드를 작성했습니다. 개선사항은 세 가지 주요 영역에 초점을 맞추고 있습니다:

1. 사전 필터링이 포함된 스마트 파이프라인

이전: 시스템은 후보 주식에 대한 전체 옵션 체인을 가져온 후 점수를 매겼는데, 이는 비용이 많이 들고 느렸습니다.

현재: 일괄 API 호출로 모든 후보 종목을 IV 순위(옵션 가격이 자체 역사 대비 얼마나 비싼지)와 유동성 등급(실제로 체결이 얼마나 쉬운지)으로 점수화합니다. 상위 후보만 심층 분석을 통과합니다.

결과: 542개 주식 스캔 → 17개 사전 필터 통과 → 8개 심층 분석 선택. 이는 API 호출을 85% 줄여 스캔을 더 빠르고 저렴하게 만들면서도 품질을 유지합니다.

2. 정확한 확률 계산

이전: 스캐너는 옵션 델타(블랙-숄즈 용어로 N(d1))를 "승률" 근사치로 사용했는데, 이는 기술적으로 오해의 소지가 있습니다. 델타는 헤지 비율이지 실제 수익 확률이 아니기 때문입니다.

현재: 모든 "승률" 표시가 "예상 수익 확률"로 변경되었습니다. 계산은 이제 전략의 실제 손익분기점 가격에서 평가된 N(d2)를 사용합니다.

차이점: 델타는 행사가를 넘어 만기될 확률을 계산합니다. 새로운 방법은 손익분기점 가격을 넘어 만기될 확률을 계산하여 수집된 프리미엄을 고려합니다. 예를 들어, 170/190 숏 스트랭글에서 $1.50 크레딧을 수집하는 아이언 콘도르의 경우, 손익분기점은 170과 190이 아니라 168.50과 191.50입니다.

이제 모든 예상 수익 확률 숫자에는 사용된 계산 방법("손익분기점 가격에서의 N(d2)" 또는 "델타 근사치")을 나타내는 툴팁이 포함됩니다.

3. 실제 기대값 모델

이전: 기대값은 $0으로 하드코딩되어 있었습니다(소스 코드에서 evPerRisk: 0). 필드는 존재했지만 수학적 구현은 전혀 이루어지지 않았습니다.

현재: 모든 전략은 세 가지 결과 모델을 사용하여 실제 기대값을 얻습니다:

• 전체 수익 구역 — 가격이 행사가에서 안전하게 머무름
• 부분 수익/손실 구역 — 가격이 숏과 롱 행사가 사이에 위치함
• 전체 손실 구역 — 가격이 보호 구역을 뚫고 나감

이전의 이진 모델(승리 × 최대 수익 − 패배 × 최대 손실)은 스프레드 거래에서 흔한 부분 수익/손실 시나리오를 무시하고 두 가지 결과만 가정했기 때문에 부정확했습니다.

시스템 아키텍처

스캐너의 핵심 아키텍처는 유지됩니다: 500개 주식 스캔, 네 가지 범주(변동성-에지, 품질, 레짐, 정보-에지)에서 점수화, 4개 범주 중 3개가 50 이상인 수렴 게이트 요구. 거래 카드에는 실제 행사가와 실제 가격이 포함됩니다.

개발자는 원래 시스템이 소셜 신호 인식 기능이 부족했다고 지적했습니다 — Finnhub에서 뉴스 헤드라인은 가져왔지만, X/Twitter에서 실제 트레이더들이 실시간으로 무엇을 말하는지에 대한 인식은 전혀 없었습니다.