슬리피지는 주문을 낸 가격과 실제로 체결된 가격 사이의 차이를 말합니다. 백테스팅 화면에서는 원하는 가격에 바로 체결된 것처럼 보이지만, 실제 시장에서는 호가가 비거나 가격이 움직이는 사이에 체결가가 밀리는 일이 흔합니다.
투자는 규칙을 과거 데이터로 검증한 뒤 그대로 실행하는 방식이기 때문에, 검증 단계에서 빠뜨린 비용은 실전에서 그대로 성과 차이로 돌아옵니다. 이 글에서는 슬리피지가 퀀트 투자에 미치는 영향과 이를 관리하는 다섯 가지 방법, 그리고 슬리피지를 반영한 백테스팅 예시를 정리합니다.
슬리피지가 퀀트 투자에 미치는 영향
성과 왜곡
백테스팅에는 슬리피지가 반영되지 않는 경우가 많아, 화면에 나온 성과와 실제 성과 사이에 차이가 생길 수 있습니다.
예를 들어 백테스팅 결과에서 매수 시점 가격이 $50.00이었더라도, 실제 거래에서는 슬리피지가 발생해 $50.50에 체결될 수 있습니다. 매수 단가가 높아진 만큼 수익률은 예상보다 낮아집니다.
고빈도·자동 매매에서 영향 확대
슬리피지는 특히 나 자동화된 매매에서 큰 영향을 미칩니다. 짧은 시간에 여러 거래를 실행하면 거래 한 건당 슬리피지는 작아도, 그것이 누적되면서 큰 손실로 이어질 수 있습니다.
리스크 증가
예상했던 가격에서 체결되지 않으면 그만큼 손실 가능성이 커집니다. 크립토처럼 이 높은 시장에서는 슬리피지가 더욱 빈번하게 발생합니다.
슬리피지 관리법
지정가 주문 사용
시장가 주문 대신 특정 가격에만 거래되도록 제한하는 지정가 주문을 사용합니다.
- 장점: 지정한 가격보다 불리한 가격으로는 거래되지 않습니다.
- 단점: 가격이 지정가에 닿지 않으면 주문이 체결되지 않을 수 있습니다.
슬리피지 허용 한도 설정
거래 시스템에 슬리피지 허용 한도를 설정해 두면 예상치 못한 큰 손실을 막을 수 있습니다.
예를 들어 매수 가격 기준 슬리피지 허용 범위를 ±1%로 제한하고, 허용 범위를 초과하면 거래를 취소합니다.
거래량 조정
시장 유동성을 고려해 대량 주문을 한 번에 내지 않고 나누어 실행합니다.
예를 들어 전체 1000BTC를 한 번에 주문하지 않고 100BTC씩 나누어 체결합니다. 한 번에 호가를 쓸어 담지 않기 때문에 체결가가 밀리는 폭이 줄어듭니다.
유동성 높은 시장 선택
슬리피지가 적은, 유동성이 높은 시장을 우선적으로 선택합니다.
- (BTC)이나 이더리움(ETH) 같은 주요 자산은 슬리피지가 적습니다.
- 같은 자산이라도 거래소마다 유동성이 다르므로, 거래소 간 유동성을 비교해 최적의 거래소를 고릅니다.
유동성을 어떤 데이터로 확인할 수 있는지는 유동성 데이터 문서에서 이어서 볼 수 있습니다.
알고리즘 최적화
알고리즘에 슬리피지 비용을 반영해 거래 조건 자체를 최적화합니다.
- 슬리피지 비용을 포함한 예상 수익률을 계산합니다.
- 예상 수익률이 슬리피지 비용보다 낮으면 거래하지 않습니다.
슬리피지를 반영한 백테스팅 예시
슬리피지가 수익률을 얼마나 깎는지 간단한 예로 비교해 보겠습니다.
기본 백테스팅
- 매수 가격: $100
- 매도 가격: $105
- 수익률: (105 - 100) / 100 = 5%
슬리피지 반영
- 매수 체결 가격: $101
- 매도 체결 가격: $104
- 수익률: (104 - 101) / 101 ≈ 2.97%
매수와 매도에서 각각 $1씩 불리하게 체결됐을 뿐인데, 수익률은 5%에서 약 2.97%로 줄었습니다. 백테스팅에 슬리피지를 넣어야 화면 숫자와 실제 성과의 간격이 좁아지는 이유입니다.
정리
슬리피지는 퀀트 투자에서 자주 간과되지만, 실제 시장에서는 수익률에 큰 영향을 미치는 요소입니다. 슬리피지 비용을 정확히 반영하고, 유동성 관리와 주문 방식 최적화를 통해 리스크를 줄일 수 있습니다.
핵심은 세 가지입니다.
- 백테스팅 단계에서 슬리피지를 비용으로 넣어, 화면 숫자가 실제 성과에 가깝도록 만듭니다.
- 지정가 주문, 허용 한도, 주문 분할로 체결가가 밀리는 폭을 제한합니다.
- 유동성이 높은 자산과 거래소를 고르고, 슬리피지 비용보다 기대 수익이 작은 거래는 하지 않습니다.
이렇게 하면 보다 현실적이고 신뢰할 수 있는 투자 전략을 설계할 수 있습니다. 백테스팅에서 놓치기 쉬운 다른 함정은 퀀트 투자의 함정과 리스크 관리법에서 함께 다룹니다.