• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 한국산학경영학회 2006년도 추계학술발표대회 발표논문집
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2030-2032
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• 2001

In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock, or other economic markets. Most previous experiments used multilayer perceptrons(MLP) for stock market forecasting. The Kospi 200 Index is modeled using different neural networks and fuzzy system predictions. In this paper, a multilayer perceptron architecture, a dynamic polynomial neural network(DPNN) and a fuzzy system are used to predict the Kospi 200 index. The results of prediction is compared with the root mean squared error(RMSE) and the scatter plot. Results show that both networks can be trained to predict the index. And the fuzzy system is performing slightly better than DPNN and MLP.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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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.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제9권2호
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• pp.15-21
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• 2014

주식과 선물간의 헤지비율의 시계열 안정성에 대한 연구는 아직 찾아보기 어렵다. 본 연구는 KOSPI200과 S&P500의 주식과 선물 지수를 이용하여 한국과 미국, 두 금융시장의 헤지비율에 대한 시계열 안정성을 연구한다. Coakley, Dollery, and Kellard(2008)는 1995년부터 2005년의 S&P500 현물을 대상으로 시계열 안정성을 확인하였다. 본 연구는 선행연구에서 시계열 안정성이 검증된 기간을 분석기간에 포함하여 두 시장을 분석함으로써 연구결과의 강건성을 얻고자 한다. 한국시장의 분석기간은 주식선물시장이 개설된 1996년부터 2005년이다. S&P500은 1982년부터 2004년을 분석대상으로 하고 있다. 본 연구는 BEKK and diagonal-BEKK을 사용하여 헤지비율을 구하며, 시계열 안정성 검증을 위하여 R/S와 GPH 방법을 사용한다. 분석결과는 시장효율성의 이론적 근거가 되는 랜덤워크가설을 지지하지 않는다. 이 결과는 헤지비율을 이용한 위험관리 방안에 대한 시사점을 제공한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.251-260
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• 2017

Black와 Scholes (1973)와 Merton (1973)의 옵션 가격결정이론에 대한 논문이 발표 된 이후 다양한 실증 분석 결과에 의하여 시간의 흐름에 따라 변동성이 불변한다고 가정하는 Black-Scholes 모형이 시장의 옵션 가격을 적절히 설명하지 못하고 있다는 것이 밝혀지면서 많은 대안적인 연구들이 진행되어 왔다. 예를 들어, Duan (1995)은 위험중립측도 하에서의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 GARCH 모형을 따르는 기초 자산의 옵션가격을 도출하는 방법을 제시하였다. 그러나 실제 주식이나 환율 등의 금융자료에 수익률분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 급첨의 형태를 보이는 데 Duan (1995)의 옵션가격 결정 방법은 이를 적절히 반영하지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 정규혼합모형의 오차를 갖는 GARCH 모형을 이용한 옵션가격 결정 방법을 제안하고자 한다. KOSPI200 옵션가격 자료를 이용하여 본 논문에서 제시된 옵션가격과 정규분포를 가정한 GARCH 모형에 의해 결정된 옵션가격과 비교한 결과, 금융 자료의 급첨의 성질이 뚜렷한 불안정한 시기인 경우에 오차가 정규혼합모형이라고 가정한 GARCH 모형에 의한 옵션가격 결정의 성과가 월등히 좋아지는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.819-829
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• 2017

가격의 추세가 형성되면 그 방향으로 진행하려는 price momentum 현상은 여러 국가의 거의 모든 주식, 채권 및 통화 시장에서 관찰되고 있다. KOSPI200선물을 대상으로 거래량 패턴과 일중 price momentum을 분석하였다. KOSPI200선물에서 장이 열릴 때와 닫힐 때 거래량이 집중되는 U자형 거래량 패턴이 관찰되었다. 9시 10분의 가격 수익률이 9시 시초가 대비 양 (+)이면 매수, 음 (-)이면 매도 진입하여 종가에 청산하는 전략의 유효성을 확인함으로써 일중 price momentum 현상이 존재함을 확인하였다. 또한, 9시부터 9시 10분까지 수익률이 점점 증가되는 J자형 가격 패턴 경우는 그렇지 않은 패턴 경우보다 price momentum 현상이 더 강함을 분석하였다. J자형 가격 패턴 여부를 판단하는 방법으로 DTW 분석 방식을 사용하였다. DTW 분석은 일중 가격 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제25권2호
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• pp.165-190
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• 2008

선물 및 옵션의 만기결제와 관련된 정보비대칭 상황은 각 투자자 집단의 거래활동에 가시적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 가능성을 조사하기 위해서 본 연구는 만기일을 제외한 파생상품의 life cycle을 시간의 경과에 따라 3개의 구간으로 설정한 후, 각 투자자 유형의 거래활동이 각 구간별로 보이는 변화 패턴을 조사하였다. 조사된 KOSPI200 지수 파생상품시장의 투자자 유형별 거래행태는 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형을 통해서 해석되었다. 한편, 투자자 유형별로 KOSPI200 지수 파생상품의 만기결제와 관련된 정보우위성을 측정 및 비교함으로써 정보비대칭 정도 및 정보거래자의 확인(identification) 문제에 조금 더 접근할 수 있었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 투자자 집단의 거래활동은 KOSPI200 지수 파생상품의 life cycle에 따라 3가지 유형(ㄱ자형, L자형, U자형)의 패턴으로 요약된다. ㄱ자형은 만기일 이전 1주일 동안 거래활동을 축소하는 패턴이고, L자형은 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이고, U자형은 만기일 이전 1주일과 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이다. 둘째, 개인투자자는 파생상품 life cycle과 관련하여 대형주 종목군을 대상으로 ㄱ자형 거래패턴(선물만기 기준)과 U자형 거래패턴(옵션 단독만기 기준)을 보인다. 이러한 거래패턴은 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였다. 셋째, 파생상품 life cycle과 관련하여 외국인투자자의 거래행태는 부분적으로 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였으나, 기관투자자의 거래행태는 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 무관하였다. 우리나라 주식시장의 전체 거래규모에서 가장 큰 비중을 차지하는 개인투자자가 파생상품의 만기와 관련하여 전략적으로 유동성 거래를 수행한다는 점은 파생상품의 life cycle이 주식시장에 주기적으로 영향을 주는 중요한 경로임을 의미한다. 본 연구는 이러한 경로를 새로이 규명하였다는 점에서 의미를 가진다.

• 재무관리연구
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• 제21권2호
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• pp.211-233
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• 2004

본 연구는 기초자산의 수익률이 정규분포가 아닌 급첨분포(leptokurtic distribution)를 따른다고 가정할 경우 옵션의 가격식을 도출한다. 두 정규분포의 확률밀도함수의 선형 결합으로 첨도가 3이 아닌 급첨분포의 확률밀도함수를 모델링하고 이를 이용하여 Black- Scholes 공식의 확장된 형태인 옵션 가격 공식을 유도한다. 본 논문에서 제시한 급첨분포에 의한 옵션가격모형은 변동성 스마일 성질을 설명할 뿐만 아니라 기존의 실증연구에서 제기된 Black-Scholes 옵션가격의 과대 및 과소평가 현상을 설명한다. 마지막으로 본 가격식의 모델적합성을 검증하기 위하여 KOSOI 200 지수옵션의 시장가격으로부터 내재변동성과 내재첨도를 추정한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.