Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권3호
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pp.151-162
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2010
Recent developments in financial market liberalization and information technology are accelerating the interdependence of national stock markets. This study explores the information spillover effect of the US stock market on the overnight and daytime returns of the Korean stock market. We develop a profitable intra-day trading strategy based on the information spillover effect. Our study provides several important conclusions. First, an information spillover effect still exists from the overnight US stock market to the current Korean stock market. Second, Korean investors overreact to both good and bad news overnight from the US. Therefore, there are significant price reversals in the KOSPI 200 index futures prices from market open to market close. Third, the overreaction effect is different between weekdays and weekends. Finally, the suggested intra-day trading system based on the documented overreaction hypothesis is profitable.
The objective of this study is to examine the speculative efficiency of shrimp futures market. Testing for the speculative efficiency hypothesis is carried out using Johansen's the maximum-likelihood cointegration method and Fama(1984) regressison model. Analysis data are obtained Kansai Commodities Exchange in Osaka and are daily data of frozen shrimp futures and cash prices for all trading days in the time period from September 6, 2002, frozen shrimp futures is introduced, to May 10, 2007. The empirical results are summarized as follows:First, there exists the cointegrating relationship between realized spot India 16/20, Indonesia 16/20, vietnam 16/20 prices and futures prices of the 14 day to maturity. Second, shrimp futures contract prices do not behave as unbiased predictor s of future spot shrimp prices. This indicates that the shrimp futures market is inefficient.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.555-564
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2020
The purpose of this study is to analyze the efficiency of research institutes of futures companies, and to promote the development of futures market and real economy. This study employs DEA-solver software to conduct super-efficiency data envelopment analysis (SE-DEA), and also selects 40 representative futures research institutes in China as decision-making units (DMUs). For data of input and output indicators, we collect from the China Futures Association, Futures Daily, Hexun.com and Webstock.com respectively, and the time duration is the 103 trading days between from October 2019 to February 2020. Then the indicator for the strategy accuracy rate is calculated separately by analyzing the strategies published by each DMUs in public media. In conclusions, most institutes have excessive investment in human resources, and also have insufficient strategy accuracy rate and insufficient published research reports. The findings of this study suggest that Chinese futures companies need to improve the efficiency of research institutes, and better meet the demand of the financial market. In fact, the analysis of the efficiency of the futures company research institute has not been found in the literature worldwide, Application of DEA model in efficiency analysis of securities and futures research institutions and establishment of indicators are the innovations of this paper.
The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.
본 연구는 VPIN(volume synchronized probability of informed trading, 거래량 기반 정보거래확률)의 KOSPI200과 KOSPI200 선물에 대한 설명력과 예측력을 분석하였다. 실증분석결과 발견된 내용은 다음과 같다. 첫째, 동일시차의 회귀분석결과 VPIN의 수준이 높은 경우 KOSPI200의 수익률과 변동성이 높게 나타났다. 둘째, VPIN 측정 전후의 KOSPI200 수익률과 KOSPI200 선물의 수익률은 VPIN과 양(+)의 관계를 보였으며, VPIN을 측정한 시점 이후 KOSPI200 누적수익률에 약 10분까지 영향을 주는 것으로 나타났다, 그리고 KOSPI200 선물의 누적수익률은 약 15분까지 양(+)의 값을 보였다. 마지막으로 10분위로 구분한 포트폴리오별 결과, VPIN의 수준이 높은 포트폴리오는 KOSPI200수익률과 KOSPI200 선물수익률이 높게 관찰되고 있는 점을 발견하였으며, 이러한 결과는 거래전략 지표로서의 VPIN의 활용가능성을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 사전적으로 KOSPI200과 KOSPI200 선물 시장의 변동성 예측과 미래가격 변화를 탐색할 수 있는 측정치로 금융시장에서 발생하는 위험에 대한 예고지표로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
This study constructed a VAR model with cotton futures and spot price data from April 30, 2009 to November 16, 2022, for empirical analysis utilizing the Granger causality test to analyze the dynamic relationship between cotton futures and spot market prices in China. The impulse response function and variance decomposition analysis showed that the cotton spot prices at flowering have a causal relationship with each other; in terms of mutual influence and impact, futures prices are higher than spot prices. Finally, it proposed countermeasures and suggestions from the perspective of establishing a standardized cotton spot market, improving the laws and regulations of the cotton futures market and trading system, and optimizing the structure of investment subjects.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제3권3호
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pp.79-91
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2016
This paper is the first of its kind using a non-linear approach based on cross-correlation function (CCF) to investigate the information arrival hypothesis in crude palm oil (CPO) futures market. Based on daily data from 1986 to 2010, our empirical results reveal that: First, the volume of volatility is not a proxy of information flow. Second, dependence causality running from current return to future volume in conditional variance exhibit an asymmetric pattern of time span with different signs of correlation between price and volume series. This finding indicates the presence of noise traders' hypothesis of price-volume interaction in CPO futures market. Both findings suggest that this futures market is weak-form inefficiency. In terms of investors' behavior, they tend to change their expectations on current return based on errors made in previous trade in generating abnormal volume in the subsequent period. As implied, it is advisable for the investors devise their future trading strategies according to time span and changes of return.
KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구에서는 1998년 7월부터 2001년 6월까지의 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 가격발견기능의 특성에 관한 세 가지 가설을 검증하였다. 먼저 현물시장의 공매제약으로 인한 가격발견기능의 변화 여부를 검증하기 위한 '가격발견기능은 상승장보다 하락장에서 강하게 나타난다. '는 가설은 상승장보다 하락장에서 선도시간이 더 길게 보고되었고 이는 예상대로 현물시장의 공매제약으로 인한 하락장에서의 정보 실현의 난점으로 인하여 하락장에서의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 다음으로 주식시장의 빈번하지 않은 거래 효과가 가격발견기능에 미치는 영향을 살펴본 '현물시장의 거래량의 증가로 인하여 가격발견기능은 감소한다' 는 가설은 현물시장이 거래량이 많은 경우보다 적은 경우에 선물시장의 가격발견기능이 크게 나타났다. 현물시장의 거래량이 미약할 때 빈번하지 않은 거래효과로 인하여 주가지수를 구성하는 종목들이 시장에 새로 진입한 정보를 빠르게 소화하지 못하여 현물 시장에 대한 선물시장의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 마지막으로 차익거래가 가격발견기능에 대한 영향을 간접적으로 살펴보기 위한 '만기일의 가격발견기능은 만기일전과 다르다' 는 가설은 만기일과 만기일전의 가격발견기능에는 특정한 차이가 없음을 밝혀냈다.
최근 국내 기관 투자자들을 중심으로 전통적 투자대상으로부터의 수익이 하락추세에 있어 기관 투자자들이 적극적 자산운용을 기피할 경우, 장기적으로 안정적 수익보장을 유지하기 어렵다는 우려가 제기되었다. 이에 보유자산 구성을 조정한 수익성 개선전략의 요구가 증대되고 있으며, 일부 기관 투자자들은 헤지펀드를 기존 포트폴리오에 편입시킴으로써 운용수익률을 제고하려는 움직임을 보이고 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래확률 조정을 통한 헤지펀드 투자전략을 제시하고자 한다. 선물시장에서 사용되는 다양한 기술적 지표를 이용하여 연관성 규칙(association rule)을 생성하고 이를 거래규칙(trading rule)으로 전환하여 투자전략으로 활용한다. 한편 연관성 규칙은 기술적 지표의 개수와 개별 지표들의 구간값의 조합으로 생성되며, 조합에 따라 거래확률을 조정함으로써 위험관리가 가능한 투자전략을 수립하는데 사용된다. 제시된 전략의 우수성을 입증하기 위해 KOSPI 200 연결선물데이터를 이용하여 수익성 분석을 수행하였으며, 분석결과 제시된 투자전략이 투자위험관리에 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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