방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
Pairs trading is a type of arbitrage investment strategy that buys an underpriced security and simultaneously sells an overpriced security. Since the 1980s, investors have recognized pairs trading as a promising arbitrage strategy that pursues absolute returns rather than relative profits. Thus, individual and institutional traders, as well as hedge fund traders in the financial markets, have an interest in developing a pairs trading strategy. This study proposes pairs trading rules (PTRs) created from a price ratio between securities (i.e., stock index futures) using rough set analysis. The price ratio involves calculating the closing price of one security and dividing it by the closing price of another security and generating Buy or Sell signals according to whether the ratio is increasing or decreasing. In this empirical study, we generate PTRs through rough set analysis applied to various technical indicators derived from the price ratio between KOSPI 200 and S&P 500 index futures. The proposed trading rules for pairs trading indicate high profits in the futures market.
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.
Purpose: This study assesses the marketing practices and value-added fish products under the Coral Reef Rehabilitation and Management Program (COREMAP) in East Indonesia. Research design, data and methodology: This study gathered qualitative and quantitative data through i) focus group discussions (FGD) with fishers, traders and COREMAP officers, ii) surveys and iii) interviews with fishermen and traders. This study surveyed 714 households (365 in COREMAP and 349 in non-COREMAP) and 33 traders (17 in COREMAP and 16 in non-COREMAP) using structured questionnaires between January and March 2016. This study used Shepherd's Index to estimate the marketing efficiency for each stage of the marketing channel. For value-added fish products, the value is determined by the difference between processed output and the raw product used. Results: Marketing cost in the non-COREMAP area was more efficient than in COREMAP as indicated by lower operational cost and higher selling price. However, no value-added fish products were produced in the non-COREMAP area. This study noted a lower catch in COREMAP area, which implies COREMAP program successfully reduced fishing pressure. Conclusions: This study identified poor infrastructure and the limited market as the major problems in developing value-added fish products in both COREMAP and non-COREMAP area.
It is a familiar Wall Street adage that "It takes volume to make prices move." Numerous researches have found the positive correlation between trading volume and price changes. Recent studies have documented that informed traders have strong influences on stock market prices through their trading with distinctive information power. Ever since 1992 capital market liberalization in Korea, it is said that foreign investors make consistent profits with their superior information and analytical skills. This study aims at whether we can make a profitable trading strategy by using the foreign investors' trading information. We analyse the relation between the KOSPI index returns and the foreign investors trading volume using GARCH models and VAR models. This study suggests the profitable trading strategies based on the documented relation between the foreign investors' trading volume and KOSPI index returns. We simulate the trading system with the real stock market data. The data include the daily KOSPI index returns and foreign investors' trading volume for 2001~2013. We estimate the GARCH and VAR models using 2001~2011 data and simulate the suggested trading system with the remaining out-of-sample data. Empirical results are as follows. First, we found the significant positive relation between the KOSPI index returns and contemporaneous foreign investors' trading volume. Second, we also found the positive relation between the KOSPI index returns and lagged foreign investors' trading volume. But the relation showed no statistical significance. Third, our suggested trading system showed better trading performance than B&H strategy, especially trading system 2. Our results provide good information for uninformed traders in the Korean stock market.
Purpose - The purpose of this study is to examine the option selection and optimal trading of informed traders in KOSPI 200 options market based on the PIN (probability of informed trading) model of Easley et al.(2002). Design/methodology/approach - This study uses TAQ (trade and quote) data provided by Korean Exchanges (KRX) which contains all the bids and trades recorded during the continuous auction trading hours for the KOSPI 200 options between May 2019 and September 2020. Findings - First, there was no difference in the PIN between call and put options in the 2019 data, but the PIN of put options was slightly higher in 2020. Second, regardless of the type of option, the PIN was higher for in-the-money (ITM) options, and the PIN of out-of-the-money (OTM) options was the same as or slightly higher than that of at-the-money (ATM) options. Third, we found that the PIN decreases as trading liquidity increases, and fourth, the PIN increased sharply as the expiration date approached, especially for OTM options, while ITM and ATM options showed relatively weak effects. Fifth, for foreign and institutional investors, the periodicity of orders was observed in milliseconds, especially for foreign investors, where the periodicity of orders was clear and frequent in OTM options. The results suggest that the purpose of option trading varies depending on the moneyness from the perspective of the informed trader.
본 연구는 2003~2014년 기간 동안 원유, 동, 그리고 밀 선물시장에서 투기거래자들의 투자심리와 가격 움직임 간의 관계를 그랜저(Granger) 인과관계검정을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 대체적으로 각 선물시장에서 투기거래 포지션은 수익률을 예측하는데 도움이 되지 못했으며, 역으로 시장수익률이 투자자들의 투자심리에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가격상승기와 재상승 후 완만한 하락기에서 더욱 두드러진 경향을 보였다. 한편, 원유 및 동 선물시장의 가격하락기에서는 투자심리지수 변화가 양(+)의 방향으로 수익률을 예측하는 것으로 나타났는데, 이는 가격하락기에는 투자심리가 악화됨에 따라 가격의 하락폭이 더욱 확대되는 현상에 부합하는 결과이다. 투기거래 포지션이 시장가격에 미치는 영향은 뚜렷하지 않으므로 선물시장의 투기거래에 대한 정책당국의 과도한 규제는 바람직하지 않으나, 가격하락기에는 투기거래자들의 매도거래나 지수거래자들의 포지션 청산이 가격하락을 더욱 부추길 수도 있으므로 포지션 제한을 강화하는 등의 적절한 대책이 강구될 필요가 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.97-125
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2014
This study investigates the relationship between stock index and its associated nearby futures markets based on the cost-of-carry model. The purpose of this study is to explore the existence of mispriced futures contracts, and to test whether traders can earn trading profits in real financial market using the information about the mispriced futures contracts. This study suggests the concordance correlation coefficient to investigate the existence of mispriced futures contracts. The concordance correlation coefficient gives a desirable result for trading profits that results from a comparative analysis among profits from trading at the time to indicate trading opportunities determined by the degree of the difference between the observed market price and the theoretical price of a futures contract. In addition, this study also explains that the concordance correlation coefficient developed from the mean square error (MSE) has a statistically theoretical meaning. In conclusion, this study shows that the concordance correlation coefficient is appropriate for analyzing the relationship between the observed stock index futures market price and the theoretical stock index futures price derived from the cost-of-carry model.
본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권4호
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pp.45-56
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2018
The paper aims to examine relationships between search-based sentiment and stock market reactions in Vietnam. This study constructs an internet search-based measure of sentiment and examines its relationship with Vietnamese stock market returns. The sentiment index is derived from Google Trends' Search Volume Index of financial and economic terms that Vietnamese searched from January 2011 to June 2018. Consistent with prediction from sentiment theories, the study documents significant short-term reversals across three major stock indices. The difference from previous literature is that Vietnam stock market absorbs the contemporaneous decline slower while the subsequent rebound happens within a day. The results of the study suggest that the sentiment-induced effect is mainly driven by pessimism. On the other hand, optimistic investors seem to delay in taking their investment action until the market corrects. The study proposes a unified explanation for our findings based on the overreaction hypothesis of the bearish group and the strategic delay of the optimistic group. The findings of the study contribute to the behavioral finance strand that studies the role of sentiment in emerging financial markets, where noise traders and limits to arbitrage are more obvious. They also encourage the continuous application of search data to explore other investor behaviors in securities markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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