[암호화폐 업계 현황] Transaction Cost Analysis - 거래비용분석1

 

1.자본시장 연구원 (2020년)

https://www.kcmi.re.kr/report/report_view?report_no=1196#:~:text=%EA%B1%B0%EB%9E%98%EB%B9%84%EC%9A%A9%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%80%20%EC%9A%B4%EC%9A%A9,%EC%9D%80%20%EC%95%94%EB%AC%B5%EC%A0%81%20%EA%B1%B0%EB%9E%98%EB%B9%84%EC%9A%A9%EC%9D%B4%EB%8B%A4. 

국내 기관투자자의 거래비용 분석 | | 보고서 | 자본시장연구원

• 요약:

-각 자산군의 거래비용은 명시적 거래비용(수수료, 증권거래세 등), 암묵적 거래비용(스프레드비용, 시장충격비용 등)이 포함
암묵적 거래비용은 주문집행 방식에 따라 절감이 가능하여, 거래규모가 큰 기관의 투자성과에 있어 중요한 의의. 영미권에서는 TCA(거래비용분석)라고 불리는 관리체계 하에서 이루어지며, 주문 집행은 거래비용 최소화를 목적함수로 둔 알고리즘 매매를 통해 정교하게 구현.

 

국내 투자자가 외국인과 유사한 수준의 주문집행성과를 달성한다고 가정할 때 연간 6,500억에서 2조원에 이르는 암묵적 거래비용이 절감되고, 운용수익률은 연간 0.44%에서 1.30% 가량 개선될 것으로 추정.

 

• 서론

-기관의 투자절차: 투자목표 수립(목표수익률, 위험감내수준), 자산배분(주식, 채권 등 자산군에 대한 투자비중 결정), 포트폴리오 구축 (매수, 매도할 세부종목과 시점 선택), 주문집행(거래가 결정된 세부종목의 거래를 실행), 성과평가(투자성과를 측정하고 평가)

주문 집행 단계는 거래비용을 수반하는 절차로, 투자성과에 영향을 미치는 과정임에도 불구하고 여기서 발생하는 거래비용을 통제가 불가능한 것으로 인식하여 간과. 북미에서는 암묵적 거래비용을 중요하게 인식하고 중개기관은 투자자의 수요에 부응하여 서비스와 인프라를 제공 중. 이러한 거래 환경은 최적의 주문집행을 보장하는 시장규제체계 도입을 통해 뒷받침되는 상황.

 

• 국내 기관의 거래비용 평가

-암묵적 거래비용은 사전적으로 측정되지 않고 거래체결 과정에서 그 크기가 결정. 스프레드비용, 시장충격비용, 기회비용 등 세 가지 요소로 구분 가능.

 

• 암묵적 거래비용의 절감 수단

-주문유형: 외국의 주요 거래시장은 기관의 암묵적 거래비용 절감 수요에 부응하여 지정가주문과 시장가주문과 같은 전통적 주문유형 외 새로운 주문유형을 제공. reserve order(지정가 주문 수량의 일부가 호가창에 비공개), hidden order (지정가 주문 수량의 전부가 호가창에 비공개), peg order(지정가주문의 가격이 최우선호가의 변동에 따라 자동으로 변경되는 주문유형)

 

-거래체결방식: 매수호가와 매도호가 중간값에 거래하는 방식, VWAP에 거래를 체결하는 방식. 최우선 호가의 중간값 또는 VWAP 거래방식은 단일 가격에 거래가 체결되므로 시장충격비용 미발생. 거래방식은 일반적으로 대체거래소에서 이루어지는데, 일정규모 이상의 기관을 대상으로 운영하여 대규모 거래가 가능하고 거래정보 노출의 위험이 낮지만 체결가능성은 상대적으로 떨어짐.

 

-거래비용분석은 운용수익률 제고를 위해 사전적으로 거래비용을 추정, 예측하고 사후적으로 거래비용 또는 주문집행성과를 평가하는 체계를 의미. 핵심적 분석대상은 암묵적 거래비용. 사전적 거래비용 분석은 주가 및 유동성 변화에 대한 이론적 모형을 바탕으로 최적 주문집행전략을 도출하고 최적 주문집행전략을 실행하였을 때 감수해야 하는 암묵적 거래비용의 분포를 예측하는 작업을 포괄. 

 

-북미/ 유럽의 기관에서 88%의 주식, 60%의 외환, 38%의 채권 거래에서 TCA 활용. 외환과 채권은 거래방식이 다양하여 분석에 필요한 시장정보와 거래정보가 불충분하여 TCA가 상대적으로 낮으나 그럼에도 불구하고 점차 확산되는 추세. 미국과 유럽의 시장규제체제의 핵심을 이루는 최선집행원칙은 거래시장 간 경쟁환경 하에서 중개업자의 주문집행을 규율하기 위해 도입된 조항. 중개업자는 고객의 주문이 가장 유리한 조건에 체결되도록 노력해야 할 법적 의무. TCA는 최선집행 달성여부를 검증하고 입증할 수 있는 자료로 활용될 수 있어 최선집행원칙의 도입은 TCA가 급격히 확산되는 계기로 작용했다는 평가.

 

 

2.퀀트북 블로그 http://quant-book.wikidot.com/post:introduction-to-transaction-cost-analysis

• 알고리즘 매매 

-금융투자 산업은 일반 투자자가 자신의 돈으로 자산에 투자할 수 있는 기반을 마련해 주는 산업. 두 가지의 기반 산업이 필요. 첫 번째는 투자를 위한 자산을 선택하고 관리하는 일이고(포트폴리오 설계 및 관리), 두 번째는 개별 자산을 실제로 매매할 수 있도록 거래 기반을 조성하는 업무(포트폴리오 집행). 첫 번째 역할을 도와주는 쪽을 운용 업무 주체 혹은 바이사이드(운용사), 두 번째 역할을 도와주는 쪽을 유통 업무 주체 즉 셀사이드(증권사, 거래소)라고 부름.

-전통적 집행서비스(수동 집행과 DMA):

거래소를 통한 모든 증권의 매매는 회원사를 통해서 해야하므로, 증권 매매는 증권사에게 주문을 해야한다. 여기서 주의할 것은 일반투자자는 거래소가 아닌 증권사에 주문을 낸다는 것. 그리고 이 증권ㅅ나가 실제 거래소에 내는 과정을 거친다. (투자자->증권사->거래소 밸류체인)

HTS에서 고객이 주문을 내면 이 정보는 증권사의 OMS로 들어가고 여기서 위험관리 체크 후 그 증권사의 tag를 달고 거래소로 들어간다. 이 과정이 모두 전산화가 되어 눈에 보이지 않을 정도로 빠르게 이루어지기 때문에 일반 고객은 마치 거래소에 직접 주문을 내는 것처럼 인식할 수 있고, 해외에서는 이를 DMA라고 부름. 국내에서 증권사 콜로케이션 서비스를 DMA라고 부르는 것이 관행으로 되어있지만, 해외에서는 전산 시스템을 사용하여 증권사 직원이 로우터치(일일히 개입하지 않고) 주문이 거래소로 전달되는 경우를 통칭하여 DMA라고 부름.

-바이사이드를 위한 집행 서비스: 증권사는 바이사이드에 대해 일반 투자자와는 차별적인 서비스를 제공. 시장 충격을 최소화할 수 있또록 집행 전략(execution strategy)이 필요. 가장 쉬운 집행 전략은 주문을 작게 쪼개서 시간 간격을 두고 연속적으로 나누어내는 시분할평균가격(TWAP) 전략.

-1990년대 중반까지는 해외에서도 알고리즘에 의한 주문 집행은 증권사 내부에서만 트레이더의 툴로 사용되고 바이사이드는 증권사가 무슨 전략을 어떤 툴을 써서하는지 신경쓰지 않았으나, 주식시장의 변동성이 감소하고 금융회사간의 경쟁이 심화되며 거래비용에 대한 관심 증가. 알고리즘 매매 서비스를 하는 브로커들은 알고리즘 집행 프로그램을 고객이 사용할 수 있게 해주는 대신 수수료를 DMA 보다 높고 하이터치 수수료보다 낮은 레벨로 낮춤. 이러한 영업 전략이 확산되어 미국 주식 시장의 경우 바이사이드 주문 채널은 기존의 수동주문, DMA, 알고리즘 매매가 포함된 세 가지 채널로 확립. 해외 증권업에서 알고리즘 매매(algorithmic trading)이라고 하면 일반적으로 지금까지 이야기한 매매 집행 서비스를 이야기하며, 전자 매매(electronic trading)이라는 용어를 사용하는 경우도 다수. 

 

• 거래비용 분석

-명시적 비용(거래세, 증권사 수수료, 거래소 비용), 묵시적 비용(매도/매수 스프레드, 시장 충격, 기회비용)
-거래비용 계산의 기준 가격: 목표 종가(매매일의 종가, 펀드의 가치는 주식의 종가 기준이므로 펀드 환매 등에 유용하게 사용), 거래량 가중평균 가격(VWAP - 전체 거래금액을 전체 거래량으로 나눈 값. 하루 중의 모든 거래에 의해 결정되므로 시장 조작의 가능성이 적으면서 체결 가격의 평균값으로 대표성을 가지기 때문에 기준 가격으로 가장 널리 사용), 도착가격(포트폴리오 리밸런싱을 위한 종목 및 수량을 결정한 시점의 가격, 매매 결정이 증권사 브로커에서 도달한 시점의 가격, 평균 체결가격과 도착가격의 차이를 구축비용이라고 부르며, 도착가격을 기준가격으로 거래비용을 최소화하기 위한 전략을 Implementation shortfall이라고 칭함, 모형가격(시장 충격 모형으로 구한 예상 거래 비용을 감안한 모형 가격. ITG, BARRA와 같은 기관은 자체적인 시장 충격 모형으로 가지고 있는 경우 존재.)

 

-알고리즘 매매를 알아야 하는 이유

알고리즘 매매가 투자 의사 결정이 아닌 집행 서비스라면 돈을 버는 것이 목적인데 무슨 소용이냐고 반문하겠으나, 소규모 자금을 이용하여 장기 투자를 하는 일반 투자자가 아닌 기관이라면 알고리즘 매매에 대한 공부 필요. 단일 거래소 체제, 큰 틱 사이즈, 높은 시장 변동성, 최선 집행 의무에 대한 규제가 없다는 점, 리서치 서비스와 결합된 집행 서비스 등의 이유로 국내의 경우 아직까지는 바이사이드에서 알고리즘 매매에 대한 관심은 낮은 편. 다만 미래에 도입되는 것은 시간 문제. 특히 자본시장 통합법 개정에 의해 대체거래소가 생겨나면 동일한 주식을 여러 거래소에서 동시에 사고 팔수 있게 되어 집행 서비스의 복잡도 및 자유도가 증가하고 알고리즘 매매의 이점이 증가. 이러한 상황이 되면 알고리즘 집행 전략에 대해 더 많은 지식을 가진 바이사이드 인력 필요. 

 

• 알고리즘 매매 전략

-매매의 목적 및 설계 기법에 따라 다수의 브로커가 유통하는 공통적인 알고리즘들이 존재. 따라서 각 업체가 제공하는 알고리즘의 성능을 비교 평가 가능. 알고리즘을 사용하기 위한 입력 파라미터 등 사용자 인터페이스가 유사하여 사용하는 업체가 바뀌더라도 쉽게 사용 가능.

 

-알고리즘 설계 방법론 중 가장 널리 사용되는 것

상위 스케쥴링 전략: 전체 집행 시간을 다수의 구간으로 나누고 각 구간별로 얼마만큼의 수량을 집행할지에 대해 계획 수립. 
하위 주문 집행 전략: 구간과 수량이 주어졌을 때 세부적으로 어떤 주문 유형을 사용하여 시간 내에 그 수량을 집행할지에 관한 계획

 

-기회 탐색(opportunity strategy): 지수 선물 차익매매, 포트폴리오 매매, 스프레드 매매 등의 경우 전체 매수-매도 스프레드가 상당히 크고 빠르게 변화하기 때문에 단순한 매매 스케쥴링으로는 이를 소화할 수 없고 순간적인 기회를 포착해야 함. 

-유동성 확보: 비유동성 자산의 경우 작은 매매 신호라도 가격에 큰 영향을 주는 정보로 작용할 수 있어 최대한 거래의도 숨길 필요성. 해외거래소에서는 hidden order(주문 숨김), sniper(주문을 필요한 경우 순간적으로 제출), iceberg(일부 주문량만 노출시키며 점진적으로 소화시키는 전략) 등을 사용 가능. 해외거래소는 주문 정보를 보여주지 않는 다크풀이나 기타 복수 거래 장소가 존재하므로 복수의 거래 장소에서 동시에 거래 가능. 이러한 유동성 확보 전략들은 기회 전략의 일종으로 볼 수도 있음. 대부분 유동성 확보 전략은 그 로직이 비교적 단순하고 거래량이 적으며 불연속적인 경우가 많음. 전략이라기 보다 복잡한 조건부 주문에 가까운 형태로 일부 거래들은 유동성 확보 전략을 특수 주문으로 직접 처리하기도 함.

-벤치마크 가격의 달성: 자산의 평가 방법 및 투자자의 내부 규정에 의해 특정 벤치마크 가격을 달성해야 하는 경우. 보통 종가가 자산 평가에 가장 널리 쓰이지만 국내 외환 평가나 해외 거래소의 선물 옵션 만기 가격의 결정, 일부 구조화 상품 평가에는 VWAP, TWAP이 사용되는 경우 존재.

-시장 상황 추종: 시장이 평균 거래량 함수와 일치하지 않는 경우 전략의 성능이 나빠짐. 그래서 현재 시장 상황 변화에 따르는 것을 목표로 하는 전략. 매수 주문의 경우 거래량이 증가하면 유동성이 풍부한 상태로 가정하여 매수량을 늘릴 수 있음 (Volume participation, percent of volume 전략), 가격이 올랐을 때 시장에서 정보가 소화되는 과정으로 생각하여 매수 증가(aggressive price-in-line), 또는 일시적 과매수로 보고 매수를 감소(passive price-in-line)

-최종 매매 비용의 감소: 위 전략들은 매매 비용 감소라는 최종 목표를 위해 세부목표를 설정하여 목표를 달성하는 방법이라면, implementation shortfall 전략은 시장 충격 함수(market impact function) 등을 정량화하여 스케쥴링 최적화를 통해 매매 비용 감소를 직접 달성하고자 하는 방법. 이러한 전략은 유효한 시장 충격 함수가 존재해야 하고 이를 수치적으로 구해야 해서 변동성 대비 유동성과 거래량이 많은 종목들에만 사용.