• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.881-893
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• 2012

본 논문에서는 선물시장에서 러프집합과 의사결정나무를 이용한 매매규칙 기반의 시스템 트레이딩 전략을 제안한다. 과거 데이터마이닝 방법론을 이용한 선물시장 투자전략에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 상대적으로 다양한 변수의 조합을 통한 시스템 트레이딩에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 크게 세 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 매매규칙 기반 시스템 트레이딩에서 의사결정나무 방법론의 사용이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것이다. 두 번째 목적은 단기매매부터 장기 매매까지 중에서 적절한 매매 시간간격을 찾아내는 것이다. 세번째 목적은 매매규칙 생성 시 사용되는 최적의 트레이닝 구간을 찾는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안한 투자전략의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들에게 투자결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권8호
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• pp.51-59
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• 2020

The objective of this study is to enrich the literature by investigating the impact of introduction of index future trading on spot market returns and trading volume in Vietnam. Data used in this study mainly consist of daily VN30-Index and market trading volume series during the period from February 6^th, 2012 to December 31^st, 2019. Using OLS, GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) models, the empirical findings consistently confirm that the introduction of index future trading has no impact on the spot market returns. In addition, the results of the EGARCH(1,1) model indicate that the leverage effect on the spot market volatility is existence in HOSE. Specifically, bad news has a greater effect on the market volatility than good news of the same size. Moreover, our empirical findings reveal that the introduction of index future contracts has the positive impact on the underlying market trading volume. Specifically, the trading volume of the post-index futures introduction increases by 7.5 percent compared with the pre-index futures introduction. Finally, the results obtained from the Granger causality test for the relationship between the spot market returns and the future trading activity confirm that only uni-directional causality running from the market returns to the future trading activity exists in HOSE.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권10호
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• pp.147-158
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• 2021

Due to COVID-19, the risk of price volatility in commodity and equity markets increases. The research and application of hedging is the most effective way to reduce the market risk. Hedging is a risk management strategy employed to offset losses in investments by taking an opposite position in a related asset. We use K-means and hierarchical clustering methods to cluster companies and futures products respectively, and analyze the relationship between the number of hedging firms, regional distribution, nature of firms, capital distribution, company size, profitability, number of local Futures Commission Merchants (FCMs), regional location, and listing time. The study shows that listed companies with large scale and good profitability invest more money in hedging, while state-owned enterprises' participation in hedging is more likely to be affected by the company size and the number of local futures commission merchants, and private enterprises are more likely to be affected by the company profitability and the regional location. Listed companies are more willing to choose long-listed and mature futures products for hedging. We also provide policy advice based on our conclusion. So far, there is no study on the characteristics of hedging. This paper fills the gap. The results provide a basis and guidance for people's investment and risk management. Using clustering analysis in hedging study is another innovation of this paper.

• 재무관리연구
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• 제26권2호
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• pp.155-180
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• 2009

본 연구에서는 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장과 유럽의 유로화, 일본의 엔화, 영국의 파운드화 등 선진 통화선물시장을 대상으로 최적헤지비율을 추정하고, 외표본헤지기간을 두고 헤징유효성을 측정 및 비교하고자 하였다. 헤지비율은 모수의 추정기간을 한기간씩 이동하여 모수를 추정하는 롤링 윈도우즈(rolling windows)에 따른 OLS 모형, 오차수정모형과 일정 조건부 상관관계 이변량 GARCH(1, 1) 모형에 의해 추정하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 어떠한 헤징모형을 이용하더라도 한국 원/달러 선물을 이용한 헤징은 현물환율의 가격변동위험을 97% 상회할 정도로 감소시키고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 한국 원화 선물시장은 브라질 리알화, 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장과 유럽 유로화, 영국 파운드화, 일본 엔화 등의 선진통화 선물시장보다 현물환율의 변동위험에 대한 헤징수단으로 우월함을 보여주고 있다. 이는 한국 원/달러 통화선물이 현물환율의 위험관리수단으로 유용성이 매우 높고 위험관리도구로서 역할을 성실히 수행하고 있음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 셋째, 헤징모형 간의 헤징유효성을 비교하면, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 최적헤지 비율의 추정에 이용된 단순모형, OLS 모형, 오차수정모형, 그리고 CCC BGARCH(1, 1) 모형에 따른 헤징성과에 유의한 차이가 없음을 보여준다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, OLS 모형, 오차 수정모형, 이변량 GARCH(1, 1) 모형 등의 복잡한 계량모델을 이용한 헤징보다 단순히 현물보유 포지션과 반대되는 동일한 금액의 포지션을 선물시장에 취하는 단순모형을 이용한 헤징이 유용할 수 있음을 시사하고 있다. 넷째, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 헤징기간이 늘어날수록 헤징유효성 또는 헤징성과가 높아지고 있음을 보여주고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.383-391
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• 2017

본 연구는 2003~2014년 기간 동안 원유, 동, 그리고 밀 선물시장에서 투기거래자들의 투자심리와 가격 움직임 간의 관계를 그랜저(Granger) 인과관계검정을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 대체적으로 각 선물시장에서 투기거래 포지션은 수익률을 예측하는데 도움이 되지 못했으며, 역으로 시장수익률이 투자자들의 투자심리에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가격상승기와 재상승 후 완만한 하락기에서 더욱 두드러진 경향을 보였다. 한편, 원유 및 동 선물시장의 가격하락기에서는 투자심리지수 변화가 양(+)의 방향으로 수익률을 예측하는 것으로 나타났는데, 이는 가격하락기에는 투자심리가 악화됨에 따라 가격의 하락폭이 더욱 확대되는 현상에 부합하는 결과이다. 투기거래 포지션이 시장가격에 미치는 영향은 뚜렷하지 않으므로 선물시장의 투기거래에 대한 정책당국의 과도한 규제는 바람직하지 않으나, 가격하락기에는 투기거래자들의 매도거래나 지수거래자들의 포지션 청산이 가격하락을 더욱 부추길 수도 있으므로 포지션 제한을 강화하는 등의 적절한 대책이 강구될 필요가 있다.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.123-129
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• 2013

The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.94-103
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• 2021

본 연구의 목적은 비트코인 선물의 투자 전략으로 기술적 거래 규칙들을 제안하고, 실증 분석을 통해 투자 성과를 분석하는 것이다. 투자 전략은 표준적인 거래 전략인 VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB 등이며, 2017년 12월 18일부터 2021년 3월 31일까지의 비트코인 선물 일별 자료를 이용하였다. 실증 분석 결과, 추세 추종형 거래 규칙들 모두 비교전략인 Buy & Hold 보다 투자 성과가 높게 나타났다. 코스피200 주가지수 선물과의 비교에서는 비트코인 선물 투자 성과가 높게 나타났다. 특히, 비트코인 선물의 투자 성과는 하방 위험을 반영하는 Sortino Ratio에서 큰 폭으로 증가하였다. 본 연구는 비트코인 선물의 표준적인 기술적 거래 규칙들의 투자 성과를 체계적으로 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의미를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 비트코인 선물의 가격 예측을 위한 딥러닝 모형이나 기계학습 모형의 활용을 통해 투자 성과를 개선할 필요가 있다.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제3A권1호
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• pp.53-60
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• 2003

At present the electric power industry in Korea is going through a major restructuring process. The restructuring is motivated by a desire to reduce electricity supply costs, to attract new in-vestment in modern generation, transmission and distribution facilities, and to stimulate innovation in the wholesale production and the retail supply of electricity. The experience to date shows that restructuring of electric power industry in the US, however, is marred with a number of problematic market performances including unreasonably high prices at wholesale. This paper investigates the important role of Power Exchange for stabilizing electric power industry in transition by offering various financial products. These financial products are used for risk hedging by the market participants. The paper focuses on the risk hedging by an individual supplier and derives an explicit decision rule that incorporates the attitude towards the risks. In addition to providing the financial products for risk hedging by market participants, the Power Exchange plays another very important role of financial safeguard system. Because of its unique characteristics, the Power Exchange is well suited for financial surveillance where it performs the early detection of unsound financial (and to a large extent operational) practices on the part of any system users and protect the system integrity and the market participants from the consequences of a default in the clearing structure.