• 경영과정보연구
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• 제32권4호
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• pp.189-207
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• 2013

고빈도 자료를 이용하여 한국과 중국에서 주가지수선물시장이 개설된 이후 현물 시장과의 동적관련성에 어떠한 특징적 차이점이 있는지에 대해 분석하였다. KOSPI 200의 경우 시차변수를 이용한 다중회귀분석에서 주가지수선물가격이 현물가격을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타나 주가지수선물시장이 현물시장에 대해 가격발견기능을 수행하는 것으로 나타났다. EGARCH 모형을 이용한 수익률 변동성의 선-후행관계 분석의 경우 강하지는 않지만 주가지수선물가격의 변동성이 현물가격의 변동성에 선행하는 것으로 나타났다. 한국의 경우 주가지수선물시장이 개설된 초기단계에서부터 다른 선진국의 경우와 비슷하게 선물시장과 현물시장 간에는 가격 및 가격변동성의 동적관련성이 존재하는 것으로 나타났다. CSI 300의 경우 한국과는 다른 특징적 차이를 보여주고 있다. 우선 현물시장의 가격이 주가지수선물시장의 가격에 선행하는 것으로 나타났다. 그 이유는 국내의 개인투자자와 외국인 투자자들이 주가지수선물거래에 참여하는 것이 엄격히 제한됨으로써 선물시장으로 유입되는 정보가 상대적으로 늦게 가격에 반영되어 선물시장의 가격발견기능을 약화시킨 결과로 판단된다. 변동성의 경우 현물시장과 주가지수선물시장 간에는 양방향의 상호의존성이 나타나고 있어 어느 한 시장의 일방적인 선행효과는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 정리하면, 중국의 주가지수선물시장은 투자자들의 시장참여에 대한 여러 가지 제약으로 인해 충분한 정보전달 기능을 수행하지 못하는 것으로 나타났다.

• 재무관리연구
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• 제18권1호
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• pp.129-156
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• 2001

본 연구는 1997년 11월 1일부터 1998년 9월 20일까지의 5분 단위로 측정된 거래 자료를 이용하여, KOSPI 200 선물시장, KOSPI 200 옵션시장 및 KOSPI 200 주가지수간의 선도/지연관계를 실증 분석하였다. 분석방법은 다양한 시계열 분석방법들을 이용하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 선물시장은 현물시장을 25분간 선도하였으며, 현물시장도 선물시장을 10분 정도 선도하였다. 둘째, 옵션시장도 현물시장을 약 20분간 선도하며, 약하지만 현물시장도 옵션시장을 5분에서 10분 가량 선도하였다. 셋째, 선물시장은 옵션시장을 20여분간 강하게 선도하였고, 옵션시장도 선물시장을 5분 정도 선도하였다. 넷째, 거래량이 적고 변동성이 높은 경우 선도/지연관계의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 다섯째, 옵션의 외가격과 등가격에 따른 시장간의 선도/지연관계의 분석결과 주가지수, 선물, 옵션의 선도/지연관계는 등가격과 외가격옵션에서 거의 비슷하게 나타났지만 등가격에서 현물에 대한 선물과 옵션시장의 선도효과가 강하게 나타났다.

• 재무관리연구
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• 제17권1호
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• pp.227-251
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• 2000

한국시장에서 KOSPI 200 현물과 KOSPI 200 주가지수 선물간의 선 후행성을 실증적으로 분석하기 위하여 1998년 8월부터 1999년 10월까지 KOSPI 200 지수와 유동성이 가장 높은 최근 월물 가격의 5분 간격 자료를 이용하였다. 현 선물 가격의 안정성(stationarity)을 검증한 이후 공적분(cointegration)을 통하여 유도된 오차수정모형(Error Correction Model) 인과관계 회귀식을 GMM(Generalized Method of Moments)으로 추정하여 현 선물간의 선 후행성을 분석하고, 그 원인을 빈번하지 않는 거래(infrequent trading) 문제, 공매의 제약 문제, 거래 활발성의 강도 차이 문제 등의 측면에서 분석하였다. 그 결과 한국시장에서 현 선물간에는 쌍방의 인과 관계가 존재하지만 현물이 선물을 선행하는 정도는 아주 미약하였다. 반면에 선물은 현물을 약 30분 정도 선행하였다. 본 연구의 검증기간과 이용된 자료 내에서 현물이 선물에 대하여 후행하는 주된 원인은 현물시장에 존재하는 공매의 제약과 선물에 비하여 상대적으로 저조한 거래 활발성 때문인 것으로 나타났다. 왜냐하면 현물시장에서 공매가 상대적으로 어려운 시장하락시기에 선물의 선행정도가 통계적으로 유의적이었고, 현물과 선물의 거래가 활발한 시기에는 상호간에 선 후행성이 없었지만 현물의 거래가 비 활발할 경우 선물의 선행이 유의적이었기 때문이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제17권3호
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• pp.151-162
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• 2010

Recent developments in financial market liberalization and information technology are accelerating the interdependence of national stock markets. This study explores the information spillover effect of the US stock market on the overnight and daytime returns of the Korean stock market. We develop a profitable intra-day trading strategy based on the information spillover effect. Our study provides several important conclusions. First, an information spillover effect still exists from the overnight US stock market to the current Korean stock market. Second, Korean investors overreact to both good and bad news overnight from the US. Therefore, there are significant price reversals in the KOSPI 200 index futures prices from market open to market close. Third, the overreaction effect is different between weekdays and weekends. Finally, the suggested intra-day trading system based on the documented overreaction hypothesis is profitable.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1066-1070
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• 2002

We propose a neural network based up-trend detector. An auto-associative neural network was trained with 'up-trend' data obtained from the KOSPI 200 future price. It was then used to predict an up-trend Simple investment strategies based on the detector achieved a two year return of $19.8\%$ with no leverage.

• 재무관리연구
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• 제24권2호
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• pp.41-79
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• 2007

본 논문은 주가지수 선물과 옵션의 만기일이 주식시장에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 통해 한국주식시장에서 만기일 효과가 존재하는지를 검증한다. 주가지수를 이용한 기존의 논문과는 달리 만기일에 현물 주식시장의 움직임을 개별 종목별로 분석했다는 점에서 본 논문은 차별성을 지닌다. 주가지수는 시장 움직임의 평균으로 개별 종목의 고유한 특성을 반영하지 못하기 때문에 주가지수를 이용한 분석은 만기일 효과를 해석하고 그 원인을 분석하는데 한계를 지니고 있다. 분석 결과 한국주식시장에서 선물 만기일 효과는 분명히 존재하지만, 옵션 만기일 효과는 뚜렷하지 않은 것으로 드러났다. 선물 만기일에 KOSPI 200 지수와 개별 종목은 가격상승 압력이 존재하고, 변동성과 거래량이 증가하며, 만기일 다음날 수익률은 반전하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러나 비교표본인 NON-KOSPI 200 지수와 개별 종목에서 만기일 효과가 존재한다고 할 만한 증거를 찾지 못했다. 만기일 효과가 시장 전체적으로 나타나는 것처럼 보이지만 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되며, 장 후반에 집중적으로 나타난다는 사실은 프로그램 매매와 만기일의 결제제도가 만기일 효과의 간접적 원인임을 시사한다. 또한 만기일 다음날 가격이 반전하는 현상이 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되어 나타나는 사실은 만기일 효과가 새로운 정보의 반영에 의한 정보 효과(information effects)가 아니라 일시적 거래불균형에 의한 유동성 효과(liquidity effects)임을 보여주는 증거가 된다.

• 재무관리연구
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• 제16권1호
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• pp.223-243
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• 1999

포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.

• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.105-108
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• 1997

Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.

• 경영과정보연구
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• 제31권3호
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• pp.21-46
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• 2012

최근 국내 기관 투자자들을 중심으로 전통적 투자대상으로부터의 수익이 하락추세에 있어 기관 투자자들이 적극적 자산운용을 기피할 경우, 장기적으로 안정적 수익보장을 유지하기 어렵다는 우려가 제기되었다. 이에 보유자산 구성을 조정한 수익성 개선전략의 요구가 증대되고 있으며, 일부 기관 투자자들은 헤지펀드를 기존 포트폴리오에 편입시킴으로써 운용수익률을 제고하려는 움직임을 보이고 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래확률 조정을 통한 헤지펀드 투자전략을 제시하고자 한다. 선물시장에서 사용되는 다양한 기술적 지표를 이용하여 연관성 규칙(association rule)을 생성하고 이를 거래규칙(trading rule)으로 전환하여 투자전략으로 활용한다. 한편 연관성 규칙은 기술적 지표의 개수와 개별 지표들의 구간값의 조합으로 생성되며, 조합에 따라 거래확률을 조정함으로써 위험관리가 가능한 투자전략을 수립하는데 사용된다. 제시된 전략의 우수성을 입증하기 위해 KOSPI 200 연결선물데이터를 이용하여 수익성 분석을 수행하였으며, 분석결과 제시된 투자전략이 투자위험관리에 효과적임을 보였다.