• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.277-283
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• 2005

주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 산학경영연구
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• 제12권
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• pp.119-138
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• 1999

본 연구는 정보흐름과 의견차이가 우리나라 주식시장과 KOSPI 200 선물시장의 거래량결정에 어떻게 복합적으로 영향을 미치는가에 관한 실증적 연구이다. 본 연구에서는 우리나라 선물시장 개장일인 1996년 5월 3일에서 1997년 9월 11일까지의 3개월물 선물의 종가 및 거래량, 동일 기간동안의 주식시장 932개 개별종목 종가 및 거래량, 동일 기간의 선물 미결제계약수와 대주잔고 일별자료를 이용하여 실증에 적합한 분석기법들을 사용하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보흐름이 선물시장 및 주식시장의 거래량 결정에 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 우리나라에서는 시장전반적 정보보다는 기업특수적 정보에 의해 거래가 많이 이루어지는 것이 특이하다. 둘째, 선물시장의 경우는 미결제계약수 변동이, 주식시장의 경우에는 대주잔고의 변동이 각 시장의 거래량을 결정하는 요인으로 상호 비교되었다. 이러한 분석 결과는 거래자들의 의견차이가 선물시장 및 주식시장의 거래량 결정에 양(+)의 상관관계를 가지는 것을 의미한다. 셋째, 주식 및 선물 거래량의 요일효과가 분명하게 나타나고 있으며 이러한 현상은 거래시간이 짧은 토요일에 더욱 두드러지게 나타났다. 넷째, 선물시장의 경우, 만기일이 가까울수록 거래량이 증가하는 현상 즉, 만기효과도 뚜렷히 나타나고 있다. 다섯째, 주식과 선물 거래량에 있어서도 시간의존적 이분산성을 보이는 ARCH효과가 분명히 존재함을 확인 할 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제20권2호
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• pp.235-261
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• 2003

본 연구의 목적은 우리나라에서 주가지수선물이 처음 거래된 1996년 5월 이래 선물의 거래활동과 현물주식시장 변동성의 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 선물시장 활동 정도를 보여주는 거래량 및 미결제약정수량과 현물 주식시장의 변동성 사이의 동시적 관계 및 인과관계를 규명하고, 추가적으로 주가지수선물의 만기에 따른 현물의 변동성 변화를 살펴보았다. 선물의 거래량과 미결제약정수량은 과거의 자료로부터 예측가능한 부분과 예측불가능한 부분으로 나누어 측정하였고, 현물의 변동성은 GJR-GARCH 모형으로 추정하였다. 선물거래활동과 현물의 변동성의 동시대적 관계 검증 결과, 예측가능 거래량은 예측불가능 거래활동의 일중 변동성과 매우 강한 양의 관계를 가지고 있음을 볼 수 있었다. 반면 선물 거래활동은 대체적으로 현물 변동성과 약한 음의 관계에 있거나 유의하지 않았다. 인과관계 검증 결과, 선물의 거래량이 일중 현물의 변동성을 강하게 선도하고 있는 반면, 선물의 거래량은 밤중 현물의 변동성에 의하여 강하게 선도되고 있음을 알 수 있다. 이는 하루 중 거래가 진행되고 있는 동안에는 선물의 거래량 충격에 의하여 현물의 변동성이 선도되고 밤중에는 현물 변동성에 의하여 선물의 거래량 충격이 선도됨을 의미하는 것이다. 이들 사이의 충격반응 검증결과 어느 한 변수에 대한 다른 변수의 반응은 모두 양의 관계를 가지고 있다. 이를 종합해 보면 거래가 이루어지고 있는 동안에는 선물의 거래가 현물의 변동성을 증가시키고 있었고, 거래가 이루어지지 않는 밤중 사이의 현물의 변동성은 선물의 거래를 증가시키는 관계에 있음을 알 수 있었다. 그러나 선물의 만기 부근에 현물의 변동성이 높아진다는 증거를 찾기는 어려웠다.

• 재무관리연구
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• 제21권1호
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• pp.205-229
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• 2004

풋-콜 패리티에 괴리가 생길 경우 각종 차익거래 및 스프레드 전략이 가능하게 되고 이로 인해 현물, 선물 및 옵션시장 가격의 움직임이 발생하게 되므로 이 관계식의 성립여부는 실제로 시장가격에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 10분 간격으로 측정된 현물, 선물, 콜 옵션, 그리고 풋 옵션 가격 및 가격의 변화가 풋-콜 패리티 조건으로부터의 괴리율과 어떤 관계를 가지고 있는지 GARCH(1,1)모형을 이용하여 분석하였다. 우선 풋-콜 패리티 조건에 괴리가 발생했을 때 다시 균형상태로 회귀하려는 경향을 발견할 수 있었다. 즉, 괴리율이 (+)의 값을 가질 때 현물가격과 풋 옵션의 가격은 하락하고, 콜 옵션의 가격은 상승함으로써 향후 괴리율의 크기가 줄어드는 모습을 보여주었다. 시장에 따라 다소 차이가 있지만 전반적으로 괴리율의 변화는 각 시장에서 가격의 향후 변동에 약 60분가량 영향을 주고 있었으며, 시차항 변수에 대한 회귀계수의 크기를 비교해볼 때 시간이 지날수록 괴리율이 각 시장가격에 미치는 영향도 점차 줄어들고 있었다. 그러나 KOSPI 200 주가지수 선물가격의 움직임에서는 풋-콜 패리티 괴리율과의 뚜렷한 연관성을 보이지 않았다. 교차상관분석에 따르면 주가지수선물의 가격이 새로운 정보에 가장 신속하게 반응함으로써 기타 시장에서의 가격을 일정기간 선도하고 있는 것으로 여겨진다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.293-308
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• 2010

본 연구는 2003년 1월 3일부터 2007년 6월 29일 동안의 실현변동성 측정방법에 따른 KOSPI200 지수의 변동성 예측성과를 비교 분석하였다. 또한 VKOSPI 선물이 상장되면 기초자산인 VKOSPI의 예측이 중요한 이슈가 되므로 어떤 변동성이 VKOSPI를 잘 예측할 수 있는지에 대한 분석도 실시하였다. 본 연구에서는 고빈도 자료를 사용하여 실현변동성을 산출할 때, 우리나라 주식거래의 특성인 동시호가제도를 반영할 수 있는 방법과 야간변동성과 주간변동성의 차이를 고려해주기 위하여 기존의 연구에서는 일간수익률(daily return)을 사용한 것과는 달리 일중수익률(intradaily return)을 사용하여 조정해주는 방법을 제시하였다. 새롭게 제시된 실현변동성은 기존의 실현변동성 측정방법과는 t-검증과 F-검증에서 0.01% 이하 유의수준에서 차이가 있고 기초통계량측면에서 보다 안정적(stable)인 것으로 나타났다. 변동성 측정 방법에 VKOSPI의 예측성과를 상관분석, 회귀분석, 교차타당성 (cross validation) 성과를 통한 검증에서 본 논문에서 새롭게 제시한 실현변동성 측정방법이 가장 예측력이 높았다. 회귀분석을 통한 미래 실현될 실현변동성에 대한 예측 검증결과 변동성지수인 VKOSPI가 역사적 변동성이나 CRR 내재변동성보다 우수함을 기존의 방법론과 새롭게 제시된 방법론에서 동시에 확인할 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제3권1호
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• pp.3-18
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• 2005

The purpose of this study is to examine the relationship between KOSPI200 Futures and KTB Futures in inter market and intra market. We are focusing on which market would be lead. The empirical results have indicated that there are no lead or lag effect between KOSPI200 Futures and KTB Futures market. But some positive correlation appeared, we used to know negative correlation between stock and bond market, which is a new finding. As a conclusion, the market still have an efficiency with co-movement.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2019

신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.119-133
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• 2020

Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.59-71
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• 2014

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.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.527-536
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• 2005