• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2002.11a
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• pp.341-364
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• 2002

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.289-318
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• 1997

본 논문에서는 1996년 5월 3일에 한국에서 주가지수선물거래가 시작된 이후 선물가격 형성이 적정하게 이루어지고 있는지를 검증하기 위하여 실제 선물가격과 이론가치를 비교하고 차익거래 기회와 만기간 스프레드거래 기회에 대한 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과 KOSPI 200 지수선물시장에서 선물가격은 이론가치에 비하여 지속적으로 저평가되는 현상을 나타냈으며, 증권거래소 회원사 뿐만이 아니라 비회원사에게도 선물매입/현물매도 차익거래 기회가 빈번하게 지속적으로 발생하였으며, 선물가격과 차익거래 밴드와의 괴리율 수준이 크게 나타났다. 두번째 근월물(원월물) 선물가격이 첫 번째 근월물(근월물) 선물가격에 비하여 지속적으로 저평가되는 현상을 나타냈으며, 거래소 회원사에게 원월물 매입/근윌물 매도 스프레드거래 기회가 존재하였으나 원월물 선물의 낮은 거래량을 고려하면 스프레드거래 기회는 제한적이었다고 할 수 있다. 그리고 분석기간을 네 기간으로 구분하여 조사한 결과 첫번째 기간부터 세번째 기간까지(1996.5-1997.4)는 선물가격의 저평가 현상이 지속적으로 나타나고 차익거래 기회도 빈번하게 발생하였으나 네번째 기간(1997.5-1997.8)에는 선물가격과 현물지수 사이의 가격불균형이 크게 축소되었고 차익거래 기회 빈도 및 괴리율 수준이 크게 감소되었다.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 2006.12a
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• pp.107-120
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• 2006

This thesis examines the relationship between the trading volume and price return in the korean stock Index Futures until June 2005. First, the volume of KOSPI200 futures doesn't play a primary role with the clear explanation of return model. Second, an unexpected volume shocks are negatively associated with the return in case of the KOSPI200 futures, but it is a meaningless relation in the KOSDAQ50 futures. In the case of open interest, it's difficult to find any mean in a both futures. Third, The changes in the trading volumes by foreign investors are positively associated with the return and the volatility, but individuals and domestic commercial investors are negatively associated with the return. This empirical result seems that foreign investors are initiatively trading the korean stock index futures, individuals and domestic commercial investors follow the lead made by foreign investors.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.9 no.2
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• pp.15-21
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• 2014

The long memory properties of the hedge ratio for stock and futures have not been systematically investigated by the extant literature. To investigate hedge ratio' long memory, this paper employs a data set including KOSPI200 and S&P500. Coakley, Dollery, and Kellard(2008) employ a data set including a stock index and commodities foreign exchange, and suggested the S&P500 to be a fractionally integrated process. This paper firstly estimates hedge ratios with two dynamic models, BEKK(Bollerslev, Engle, Kroner, and Kraft) and diagonal-BEKK, and tests the long memory of hedge ratios with Geweke and Porter-Hudak(1983)(henceforth GPH) and Lo's modified rescaled adjusted range test by Lo(1991). In empirical results, two hedge ratios based on KOSPI200 and S&P500 show considerably significant long memory behaviours. Thus, such results show the hedge ratios to be stationary and strongly reject the random walk hypothesis on hedge ratios, which violates the efficient market hypothesis.

• Management & Information Systems Review
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• v.31 no.3
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• pp.21-46
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• 2012

This paper attempts to offer an effective strategy of hedge fund based on trade probability control in the futures market. By using various technical indicators, we create an association rule and transforms it into a trading rule to be used as an investment strategy. Association rules are made by the combination of various technical indicators and the range of individual indicator value. Adjustments of trade probabilities are performed by depending on the rule combinations and it can be utilized to establish an effective investment strategy onto the risk management. In order to demonstrate the superiority of the investment strategy proposed, we analyzed a profitability using the futures index based on KOSPI200. Experiments results show that our proposed strategy could effectively manage and response the dynamics investment risks.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.5 no.1
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• pp.165-190
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• 1999

본 논문에서는 KOSPI 200 주가지수 선물의 만기효과와 베이시스의 행태를 체계적으로 헤지 의사결정에 반영하기 위한 몇 가지 방법을 실증분석하였다. 우선 베이시스의 동태적 운동형태를 명시적으로 설정하지 않고 통계적인 방법을 통하여 헤지해제시점이 선물만기에 접근함에 따라 베이시스가 변동되는 양상을 반영한 헤지비율을 산출한다. 그 다음에는 헤지기간 전체에 걸친 베이시스의 운동형태를 명시적으로 설정하여 이에 입각한 헤지비율을 계산한다. 명시적인 베이시스의 운동형태는 비확률적인 과정과 확률적인 과정으로 다시 구분하고, 이 각각에 입각하여 최적헤지활동을 결정한다. 모든 헤지활동은 가장 최근까지의 정보를 이용하여 사전적으로 미래 헤지기간에 대한 의사결정을 하게 된다. 그러한 헤지활동의 사후적인 결과는 베이시스 행태를 별도로 고려하지 않고 단순선형회귀분석만을 이용하여 산출된 헤지성과와 비교되고, 변동성 감소 및 손실감소의 측면에서 각 접근방법이 가지는 특징 및 효율성을 평가한다. 실증 분석 결과, 헤지의 성과를 제고하기 위하여 선물의 만기효과와 베이시스의 행태변화를 체계적으로 반영한 세 가지의 시도 중 어느 것도 위험-수익의 2차원적인 비교에서 베이시스의 행태변화를 명시적으로 반영하지 않은 전통적 단순회귀분석을 압도하지 못하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.337-364
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• 1999

본 연구에서는 국내 주가지수선물시장과 현물시상간의 일중 가격 및 가격변동성의 선-후행관계를 실증적으로 분석함으로써 양 시장간의 동적관련성을 살펴보고자 하였다. 먼저, 상관관계분석의 결과는 KOSPI 200 주가지수선물수익률과 현물수익률, 그리고 주가지수선물수익률자승과 현물수익률 자승간에 유의한 교차상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 수익률의 선-후행관계를 살펴보기 위한 주가지수선물수익률의 시차변수들과 현물수익률간의 다중회귀분석의 결과는 주가지수선물수익률이 현물수익률을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 현물수익률에 존재할 수 있는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 비록 그 강도가 약하기는 하지만 여전하였다. 다음으로, 수익률 변동성의 선-후행관계를 살펴보기 위해 Grammatikos-Saunders (1986)가 제시한 무조건부 변동성의 추정치인 로그수익률자승을 사용하여 분석한 결과 주가지수선물수익률의 변동성이 현물수익률의 변동성을 약 10분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 동일하였다. 또한, Nelson(1991)의 EGARCH모형을 사용하여 수익률의 변동성을 추정한 후 이를 갖고 분석한 결과, 특히 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에는 주가지수선물시장과 현물시장의 수익률 변동성간에 선-후행관계가 존재한다는 것을 부정할 수 없었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.756-763
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• 2005

본 논문에서는 KOSPI200 지수선물의 분 단위 가격 데이터를 이용하여 거래비용을 고려한 옵션 복제 전략들의 성과를 비교하였다. 비교를 위해 사용한 옵션 복제 전략들은 (1)Black-Scholes 델타(delta) 전략, (2)Black-Scholes 델타 한도 전략, (3)Leland 전략, (4)Whalley-Wilmott 전략이다. 각 전략들은 옵션 복제를 위한 기초자산 거래와 관련된 두 가지 질문에 대한 답을 준다. 첫 번째 질문은 거래 시점에 관한 것으로, '언제 거래할 것인가'이고, 두 번째 질문은 거래량에 관한 것으로, '얼마만큼 거래할 것인가'이다. 본 논문에서는 현실적인 KOSPI200 지수선물 거래수수료(거래금액 대비 0.01%) 환경에서 잔존만기 1년인 유럽형 등가격 콜 옵션을 복제하는 경우를 실험하였다. 실험 결과 Leland 전략을 제외한 나머지 세 전략들의 복제 성과가 상대적으로 뛰어난 것으로 나타났다. 그러나 이들 세 전략들 간에는 복제 성과에 대해 뚜렷한 차이를 발견하기 어려웠다. 한편, 복제 종료 시점에서의 복제 손익에 큰 영향을 미치는 요인은 복제 오차(복제 포트폴리오의 만기 가치와 복제 대상 옵션의 만기 현금흐름의 차이)인 것으로 나타난 반면, 복제를 위한 기초자산 거래비용이 복제 종료 시점에서의 복제 손익에 미치는 영향은 적은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.4
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• pp.819-829
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• 2017

The aim of this study is to analyze intraday price momentum. When price trends are formed, price momentum is the phenomenon that future prices tend to follow the trend. When the market opened and closed, a U-shaped trading volume pattern in which the trading volume was concentrated was observed. In this paper, we defined price momentum as the 10 minute trend after market opening is maintained until the end of market. The strategy is to determine buying and selling in accordance with the price change in the initial 10 minutes and liquidating at closing price. In this study, the strategy was empirically analyzed by using minute data, and it showed effectiveness, indicating the presence of an intraday price momentum. A pattern in which returns are increasing at an early stage is called a J-shaped pattern. If the J-shaped pattern occurs, we have found that the price momentum phenomenon tends to be stronger than otherwise. The DTW algorithm, which is well known in the field of pattern recognition, was used for J-shaped pattern recognition and the algorithm was effective in predicting intraday price movements. This study showed that intraday price momentum exists in the KOSPI200 futures market.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.5
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• pp.94-103
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• 2021

This study aims to propose technical trading rules for Bitcoin futures and empirically analyze investment performance. Investment strategies include standard trading rules such as VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB, using Bitcoin futures daily data from December 18, 2017 to March 31, 2021. The trend-following rules showed higher investment performance than the comparative strategy B&H. Compared to KOSPI200 index futures, Bitcoin futures investment performance was higher. In particular, the investment performance has increased significantly in Sortino Ratio, which reflects downside risk. This study can find academic significance in that it is the first attempt to systematically analyze the investment performance of standard technical trading rules of Bitcoin futures. In future research, it is necessary to improve investment performance through the use of deep learning models or machine learning models to predict the price of Bitcoin futures.