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.
Purpose - This paper analyzes the market efficiency focusing on the long memory properties of the domestic futures market. By decomposing futures prices into yield and volatility and looking at the long memory properties of the time series, this study aims to understand the futures market pricing and change behavior and risks, specifically and in detail. Design/methodology/approach - This study analyzes KOSPI 200 futures, KOSDAQ 150 futures, 3 and 10-year government bond futures, US dollar futures, yen futures, and euro futures, which are among the most actively traded on the Korea Exchange. To analyze the long memory and market efficiency, we used the Variance Ratio, Rescaled-Range(R/S), Geweke and Porter-Hudak(GPH) tests as semi- parametric methods, and ARFIMA-FIGARCH model as the parametric method. Findings - It was found that all seven futures supported the efficiency market hypothesis because the property of long memory turned out not to exist in their yield curves. On the other hand, in futures volatility, all 7 futures showed long memory properties in the analysis, which means that if new information is generated in the domestic futures market and the market volatility once expanded due to the impact, it does not decrease or shrink for a long period of time, but continues to affect the volatility. Research implications or Originality - The results of this paper suggest that it can be useful information for predicting changes and risks of volatility in the domestic futures market. In particular, it was found that the long memory properties would be further strengthened in the currency futures and bond rate futures markets after the global financial crisis if the regime changes of the domestic financial market are taken into account in the analysis.
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.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.6
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pp.23-29
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2017
Due to the success of Wealthfront, Betterment, etc., there is a growing interest in RoboAdvisor that is an automated asset allocation methodology globally. RoboAdvisor minimizes human involvement in managing assets, thereby reducing the costs of using services and eliminating human psychological factors. In this paper, we developed a predictive model for the KOSPI 200 Futures Index using deep learning, in order to replace the existing technical analysis technique. And the proposed model confirmed that When the KOSPI 200 Gift Index is small, it can be used to predict direction and price of index. In combination with the existing technical analysis, It is confirmed that the proposed models combining with existing technical analyses and can be applied to the RoboAdvisor Service in the future.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.4
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pp.202-211
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2014
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.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.489-497
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2000
After IMF situation, the money market environment is changing rapidly. Therefore, many companies including financial institutions and many individual investors are concerned about forecasting the money market, and they make an effort to insure the various profit and hedge methods using derivatives like option, futures and swap. In this research, we developed a prototype of forecasting system for KOSPI 200 option, especially call option, trading using artificial neural networks(ANN), To avoid the overfitting problem and the problem involved int the choice of ANN structure and parameters, we employed the ANN ensemble approach. We conducted two types of simulation. One is conducted with the hold signals taken into account, and the other is conducted without hold signals. Even though our models show low accuracy for the sample set extracted from the data collected in the early stage of IMF situation, they perform better in terms of profit and stability than the model that uses only the theoretical price.
가격의 일일 등락폭을 상하 일정률로 제한하는 가격제한폭제도는 증거금 제도와 함께 증권시장의 양대 안정장치의 하나이다. KOSPI 200 현 선물시장에서도 가격제한폭 변경이 또KOSPI 200 도입이후 네 번 있었다. 따라서 연구는 가격제한폭의 변경 전후의 KOSPI 200 현 선물지수와 거래량 자료를 대상으로 수익률의 변동성 분석, 거래량 분석, 시장반응을 분석하였다. 본 연구의 실증적 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현물시장만 가격제한폭을 변경한 경우 변경 전후에는 현 선물시장의 수익률변동성에는 변화가 없는 것으로 나타났으나, 현 선물시장의 거래량 변동성 차이는 가격제한폭 변경후에 작은 것으로 분석되었다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 작아진 것으로 나타나 변경후가 더 효율적인 시장임을 알 수 있다. 둘째, 선물시장만 가격제한폭 일부의 제도를 변경한 경우 변경후에 현 선물시장의 수익률변동성과 거래량변동성이 축소된 것으로 나타나 안정적임을 알 수 있다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 작아진 것으로 나타나 변경후가 더 효율적인 시장임을 알 수 있다. 셋째, 현 선물시장이 동시에 제도를 변경한 경우 다음과 같다. 1998년 3월 2일의 경우 선물시장은 수익률 변동성 차이가 없는 것으로 나타났으나, 현물시장은 변경후 수익률의 변동성이 적은 것으로 나타났다. 거래량의 변동성은 현 선물시장에서 변경후가 작은 차이가 있는 것으로 분석되었다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율 적으로 되었다는 의미로 판단된다. 1998년 12월 7일의 경우 변경후에 현 선물시장에서는 수익률 및 거래량의 변동성이 작은 것으로 나타났다. 변경전에는 선물시장에 비해 현물시장의 수익률, 변동성이 높은 것으로 나타났으나, 변경후에는 현물시장에 비해 선물시장의 수익률 변동성이 높은 것으로 나타났다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 다소 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율적으로 되었다는 의미로 판단된다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.52-56
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2004
The Information of classification and estimate about KOSPI200 index`s up and down in the stock market becomes an important standard of decision-making in designing portofolio in futures and option market. Because the coming trend of time series patterns, an economic indicator, is very subordinate to the most recent economic pattern, it is necessary to study the recent patterns most preferentially. This paper compares classification and estimated performance of SVM(Support Vector Machine) and Fuzzy SVM model that are getting into the spotlight in time series analyses, neural net models and various fields. Specially, it proves that Fuzzy SVM is superior by presenting the most suitable dimension to fuzzy membership function that has time series attribute in accordance with learning Data Base.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.5
no.6
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pp.580-587
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2004
The purpose of this study is to examine if the trading volume can apply to the short-term forecasting of the futures price change by verificating the casuality between trading volume and futures price in the KOSPI 200 futures market. The outcome of the research is summarized as follows. In the analysis of subordinate periods, based on the yearly time segments, trading volume were found to lead futures price. As for trading volume, it was under comparably greater influence of its self of the past than the return rate of futures. In the analysis of subordinate periods, based on the trend of the futures market, trading volume lead return rate of futures feebly in a bull market. But return rate of futures lead trading volume significantly in a bearish market.
본 연구는 주가지수 선물시장이 도입된 1996년 5월 3일부터 1998년 12월 5일까지 1분 간격 KOSPI 200 선물가격과 현물가격의 거래자료를 이용하여 각 선물가격과 기초자산가격간의 관계와 상호작용을 검토하는데 있다. 특히 본 연구는 차익거래자나 초단기 투기자(scalper)들이 거래체결을 위해 촌각을 다투는 선물시장의 거래행태에서 볼 때, 경제적 의미를 부여할 수 있는 1분 간격 수익률 자료를 이용함으로써 시장참여자의 실제 거래에서 표출되는 정형화된 현상을 정확히 파악한다는 점에서 중요하다. 본 연구의 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 주가지수 선물시장과 현물시장간에 체계적이고 긴 선도-지연 관계가 발견되었다. 주가지수 선물가격의 변화가 현물가격의 변화를 대략 26분 정도 선도하고 있으며, 대략 5분 정도 현물시장의 선도효과도 발견된다. 따라서 KOSPI 200 선물수익률과 현물수익률간의 선도-지연 관계는 한 시장에서 다른 시장으로의 일방적인 것이 아니라 시장간의 피드백(feedback)효과가 존재하며, 선물의 선도효과가 지배적인 것으로 보인다. 이러한 선도-지연 현상은 노이즈에 의한 비동시거래보다는 거래비용과 공매제약 차이 등 각 시장의 제도적 차이에 의해 발생하는 것으로 보여진다. 둘째, 약세시장 하에서 선물의 선도효과가 더욱 크게 나타났다. 이러한 현상은 약세시장 하에서 현물시장의 공매제약이 선물가격과 현물가격간의 괴리를 더욱 크게 하여 선물가격이 현물지수를 더욱 선도하게 하는 요인이 될 수도 있음을 나타내는 것이다. 셋째, 만기별 하위기간 중 97년 6월과 97년 12월을 제외한 기간은 선물과 현물가격간에 장기 안정적인 균형관계가 성립함을 발견하였다. 넷째, ARMA(p, q) 여과를 거친 선물과 현물수익률을 이용하여 97년 6월과 12월은 백터자기회귀(VAR)모형, 그 외의 기간은 오차수정(EC)모형으로 추정하였다. 표본전체기간동안 장기균형오차에 대한 조정은 선물과 현물시장에서 동시에 이루어지고 있으며, 시장간에 발생하는 불균형 상황은 아비트라지 거래로 조정되고 있음이 발견되었다. 각 만기별 모든 하위기간에 있어서는 시장간의 장기 불균형 상황이 현물시장을 통해서 조정되고 있으며, 시장이 성숙된 최근의 만기 98년 12월 하위기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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