• 산업경영시스템학회지
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• 제37권4호
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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.

• 대한수학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.141-151
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• 2008

In this paper, we derive the nonlinear equation for European option pricing containing liquidity risk which can be defined as the inverse of the partial derivative of the underlying asset price with respect to the amount of assets traded in the efficient market. Numerical solutions are obtained by using finite element method and compared with option prices of KOSPI200 Stock Index. These prices computed with liquidity risk are considered more realistic than the prices of Black-Scholes model without liquidity risk.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권1호
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• pp.265-279
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• 2023

Purpose - The purpose of this paper is to compare and review behavioral economics models that explain stock price changes after large-scale price shocks in the Korean stock market and to find a suitable model. In this paper, among the theories reviewed, it was confirmed that the anchoring heuristics theory has high explanatory power for stock prices after large-scale stock price fluctuations. Design/methodology/approach - This paper conducts an event study on stock price shocks in which the individual stocks that make up the KOSPI200 index show more than 10% fluctuation on a daily basis. In order to materialize the abstract predictions of heuristics theories in a varifiable form, this paper uses the daily stock price index change as a reference point for availability heuristics, and uses the 52-week highest and lowest price as reference point for anchoring heuristics. Research implications or Originality - As a result of the empirical analysis, the stock price reversals did not consistently appear for changes in the daily index. On the other hand, the stock price drifts consistently appeared around the 52-week highest and the 52-week lowest price. And in the multiple regression analysis that controlled for company-specific and event-specific variables, the results that supported the anchoring heuristics were more evident. These results suggest that it is possible to establish an investment strategy using large-scale price change in Korean stock market.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권1호
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• pp.37-47
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• 2011

주가지수 옵션시장에는 많은 투자전략이 개발되어 있다. 그중 차익거래 전략은 시장이 효율성 유지측면에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 이러한 차익거래 전략 중 박스스프레드 전략을 적용하여 과거 옵션 데이터를 통해 사후 검증하고 러프 집합을 이용해 수익성을 향상시키고자 한다. 옵션 데이터는 2002년 1월부터 2006년 12월까지 실제 증권거래소에서 거래되었던 틱 데이터를 기반으로 하고 있으며 비주얼 베이직을 이용해 9시부터 오후 3시까지의 1분 마다의 종가인 1분봉으로 변형하여 분석을 하였다. 박스스프레드 전략은 낮은 위험, 낮은 이익 구조를 가지고 있다. 기존의 전략을 과거 데이터를 기반으로 백 테스팅 해보고 러프 집합을 이용하여 거래 진입 시점을 제한함으로써, 동일 위험 대비 좀 더 높은 수익구조를 만들어 낼 수 있는 전략을 구사한다면 낮은 위험으로 안정적 수익을 취할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.823-834
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• 2010

주가에 영향을 미치는 정보는 장 중 뿐만 아니라 거래가 중단되고 있는 밤사이에도 계속해서 발생하고 있다. 거래가 중단되고 있는 비거래시간대에 발생하는 정보는 밤사이 누적되어 있다가 아침 동시호가에 한꺼번에 반영되면서 주가의 변동성을 확대시킬 수 있다. 본 연구는 비거래시간대의 주식시장정보가 장중 주가변동성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 분석모형으로는 시계열통계모형과 변동성지수모형을 제시한다. 실증분석을 위한 표본자료는 2008년 3월 3일부터 2010년 6월 22일까지의 578일간의 KOSPI 200 주가지수와 VKOSPI 지수의 일별 시가지수와 종가지수이다. 실증분석 결과 비거래시간대의 시장정보가 호재가 많아 아침 시가가 상승으로 시작하는 날은 장중변동성이 추가 하락할 확률이 커짐을 밝혔다. 한국거래소가 2010년 하반기를 목표로 VKOSPI 선물을 상장시킬 것으로 예상되어, 본 연구의 결과는 투자자들에게 중요한 투자정보를 제공하게 될 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 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.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.281-291
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• 2020

본 연구는 변액연금보험 보증준비금 산정을 위해 보험업감독업무시행세칙에 제시된 표준자산 등을 가우스-포와송 점프확산과정으로 추정해보고 점프위험에 대한 고려가 변액연금보험 최저연금적립금보증의 보증수수료율과 보증위험 측정에 미치는 영향을 살펴본다. KOSPI 200을 제외한 모든 자산의 수익률 분포가 두터운 꼬리(fat tail)를 가져 다수의 자산수익률에 점프가 존재하고 있음을 확인하였다. 변액연금보험의 최저연금적립금보증 현금흐름을 분석한 결과 국내주가지수와 해외주가지수(원화)는 점프위험을 고려할 경우 보증수수료율과 보증위험이 감소하며 이는 자산모형에 점프위험이 고려되면서 변동성이 감소하는 효과에 기인한 것이다. 반면 국내채권지수와 해외채권지수(원화)의 경우 점프위험 고려 시 래칫형 보증을 중심으로 보증수수료율과 보증위험의 수준이 다소 증가한다. 마지막으로 해외주가지수(달러화)와 해외채권지수(달러화)는 래칫형 보증을 중심으로 동종지수의 원화지수와 반대의 결과가 나타난다. 요컨대 수익률 점프를 고려하지 않을 경우 보증수수료율과 보증위험이 과소 또는 과대평가될 수 있음을 보여준다.