• 제목/요약/키워드: return volatility

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미국주식 매매의 변동성 전략과 Fear & Greed 지수를 기반한 주식 자동매매 연구 (A Study on Automated Stock Trading based on Volatility Strategy and Fear & Greed Index in U.S. Stock Market)

  • 홍성혁
    • 산업과 과학
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    • 제2권3호
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    • pp.22-28
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    • 2023
  • 본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

Estimating Exchange Rate Exposure over Various Return Horizons: Focusing on Major Countries in East Asia

  • Lee, Jeong Wook;Ahn, Sunghee;Kang, Sammo
    • East Asian Economic Review
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    • 제20권4호
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    • pp.469-491
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    • 2016
  • In this paper, we estimate the exchange rate exposure, indicating the effect of exchange rate movements on firm values, for a sample of 1,400 firms in seven East Asian countries. The exposure estimates based on various exchange rate variables, return horizons and a control variable are compared. A key result from our analysis is that the long term effect of exchange rate movements on firm values is greater than the short term effect. And we find very similar results from using other exchange rate variables such as the U.S. dollar exchange rate, etc. Second, we add exchange rate volatility as a control variable and find that the extent of exposure is not much changed. Third, we examine the changes in exposure to exchange rate volatility with an increase in return horizon. Consequently the ratio of firms with significant exposures increases with the return horizons. Interestingly, the increase of exposure with the return horizons is faster for exposure to volatility than for exposure to exchange rate itself. Taken as a whole, our findings suggest that the socalled "exposure puzzle" may be a matter of the methodology used to measure exposure.

인터넷 검색을 통한 암호화폐 수익률 및 변동성에 대한 인과검정: 적률인과 접근 (Tests for Causality from Internet Search to Return and Volatility of Cryptocurrency: Evidence from Causality in Moments)

  • 정기호;하성호
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제29권1호
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    • pp.289-301
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    • 2020
  • Purpose This study analyzes whether Internet search of cryptocurrency has a causal relationship to return and volatility of cryptocurrency. Design/methodology/approach Google Trend was used as a measure of the level of Internet search, and the parametric tests of Granger causality in the 1st moment and the 2nd moment were adopted as the analysis method. We used Bitcoin's dollar-based price, which is the No. 1 market value among cryptocurrency. Findings The results showed that the Internet search measured by Google Trends has a causal relationship to cryptocurrency in both average and volatility, while there is a difference in causality and its degree according to the search area and category that Google Trend user should set. Because the Granger causality is based on the improvement of prediction, the analysis results of this study indicate that Internet search can be used as a leading indicator in predicting return and volatility of cryptocurrency.

야간수익률과 고유변동성이 기대수익률에 미치는 영향 (Overnight Returns, Idiosyncratic Volatility, and the Expected Stock Returns)

  • 전용호
    • 아태비즈니스연구
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    • 제14권3호
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    • pp.45-66
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    • 2023
  • Purpose - This paper examines whether overnight returns and idiosyncratic volatility (IVOL) jointly affects the cross-section of expected stock returns in the Korean stock market. Design/methodology/approach - Constructing 5×5 bivariate monthly portfolios independently sorted on overnight returns and IVOL, this paper tests whether overpricing of stocks with high overnight returns is more pronounced for the stocks that also have high IVOL. In addition, we also investigate whether time-variation in the degree of overpricing for those stocks can be explained by market volatility. Findings - Our results show that stocks having both high overnight returns and high IVOL exhibit strong negative returns in the future. In contrast, we are unable to observe such negative returns for the stocks that have high overnight returns and low IVOL. This suggests that overpricing of stocks with high overnight returns is concentrated for the stocks having high IVOL. Moreover, we also find that the degree to which such stocks are overpriced is negatively related to market volatility. Research implications or Originality - his paper is the first attempt to explore whether degree of overpricing of stocks having high overnight returns is related to IVOL. We also discover time-varying property of overpricing is jointly driven by overnight returns and IVOL. Our results indicate that IVOL might help explain other previously documented stock return anomalies, suggesting interesting topics for future research.

기대수익률과 주가변동성의 관계 연구 (A Study on the Relationship between expected stock return and volatility)

  • 고광수
    • 한국경영과학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.153-167
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    • 1997
  • There have been many studies concerning the relationships between stock returns and volatilities. Their positive relationship is well known from the theoretical point of view, but not empirically shown. Franch, Schwert and Stambaugh [11] has empirically provided the indirect evidence of the positive relationship betwen expected stock return and expected volatility. However, their study lacks some statistical validity. This study reexamines the relationship using regression diagnostics and GARCH model from an international point of view. The empirical results fall to show the positive relationship between expected stock return and expected volaiility, which contradicts those of France, Schwert and Stambangh [1].

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실현범위변동성(RRV) 및 기업고유변동성의 속성과 투자성과 측정 (An Empirical Study on Investment Performance using Properties of Realized Range-Based Volatility and Firm-Specific Volatility)

  • 변영태
    • 경영과정보연구
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    • 제33권5호
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    • pp.249-260
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    • 2014
  • 본 연구는 우리나라의 코스닥시장을 대상으로 기업고유변동성과 주식수익률에 영향을 미치는 것으로 알려진 기업규모, 장부가/시장가, 주가순이익비율, 주가순자산비율, 주가현금흐름비율, 주가매출액비율, 거래회전율 등과 같은 기업특성변수들과 어떤 특징을 보이는 지를 우선적으로 알아보았다. 또한 실현범위변동성 및 기업고유변동성을 이용하여 주식에 투자할 경우 이들 변동성의 크기 따라 분류된 포트폴리오 간에 투자성과에 있어서 어떠한 차이를 보이는 지에 대해서도 살펴보았다. 분석결과에 따르면 기업고유변동성과 주가순이익비율, 주가순자산비율, 주가현금흐름비율, 주가매출액비율 거래회전율 등은 CAPM, FF-3요인 모형 둘 다 기업고유변동성이 높은 포트폴리오 일수록 기업특성변수들은 통계적으로 유의하게 높아지는 경향을 보였다. 즉, 기업고유변동성은 이들 기업특성변수들과 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 또한, 거래전략을 1/1/1, 즉, 포트폴리오 구성기간 1개월, 구성한 후 기다리는 기간을 1개월, 성과측정 기간 1개월로 정해서 실현범위변동성과 기업고유변동성이 주식의 기대수익률과 어떤 관계를 가지는 지에 대해 분석을 수행하였는데, 실현범위변동성과 기업고유변동성은 주식수익률과 체계적으로 양(+)의 관계를 가진다는 흥미로운 사실을 발견하였다.

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Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 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.

석유시장과 천연가스시장의 수익률 및 변동성 간의 관계 : 미국과 유럽 시장을 중심으로 (The Relation between the Return Rate and the Volatility of Oil Market and Natural Gas Market : Focusing on the Market of US and EU)

  • 김영덕;이동우
    • 국제지역연구
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    • 제14권1호
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    • pp.99-119
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    • 2010
  • 본 연구는 미국의 천연가스시장과 석유시장, 그리고 유럽의 석유시장을 대상으로 두가지 분석에 주안점을 두었다. 하나는 그랜저 인과관계(Granger-causality) 검증을 통하여 수익률과 변동성 부문에 있어 이질적 상품시장간 또는 동일상품시장내 현/선물간 예측력(predictive power) 여부 확인이며, 다른 하나는 회귀분석을 통한 선물가격의 현물가격 안정화 효과이다. 상품시장간 예측력에서 수익률 부문은 현물수익률과 선물수익률이 서로 상반된 양상을 보였지만 전체적으로 통계적 유의성이 낮게 나타났다. 변동성 부문에서는 석유시장이 천연가스시장에 가지는 예측력과는 달리 천연가스시장은 석유시장에 별다른 영향을 주지 못하는 것을 확인 할 수 있었다. 동일상품시장내 예측력 분석의 수익률 부문에서는 유일하게 유럽 석유시장의 현물수익률이 선물수익률에 예측정보를 가짐을 알 수 있었다. 변동성 부문은 모든 상품시장에서 현물과 선물간 인과관계가 양방향으로 성립함을 확인하였다. 선물가격의 현물가격 안정화 효과 분석 결과, 선물변동성은 현물변동성을 증가시키는 것으로 나타났다.

Inter-Factor Determinants of Return Reversal Effect with Dynamic Bayesian Network Analysis: Empirical Evidence from Pakistan

  • HAQUE, Abdul;RAO, Marriam;QAMAR, Muhammad Ali Jibran
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제9권3호
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    • pp.203-215
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    • 2022
  • Bayesian Networks are multivariate probabilistic factor graphs that are used to assess underlying factor relationships. From January 2005 to December 2018, the study examines how Dynamic Bayesian Networks can be utilized to estimate portfolio risk and return as well as determine inter-factor relationships among reversal profit-generating components in Pakistan's emerging market (PSX). The goal of this article is to uncover the factors that cause reversal profits in the Pakistani stock market. In visual form, Bayesian networks can generate causal and inferential probabilistic relationships. Investors might update their stock return values in the network simultaneously with fresh market information, resulting in a dynamic shift in portfolio risk distribution across the networks. The findings show that investments in low net profit margin, low investment, and high volatility-based designed portfolios yield the biggest dynamical reversal profits. The main triggering aspects related to generation reversal profits in the Pakistan market, in the long run, are net profit margin, market risk premium, investment, size, and volatility factor. Investors should invest in and build portfolios with small companies that have a low price-to-earnings ratio, small earnings per share, and minimal volatility, according to the most likely explanation.

변동성을 이용한 반대투자전략에 대한 실증분석 (Contrarian Strategy Based on Past Stock Return and Volatility)

  • 박경인;지청
    • 재무관리연구
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    • 제23권2호
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    • pp.1-25
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    • 2006
  • 본 논문에서는 1980년부터 2003년까지 한국 증권시장을 대상으로 과거 주식수익률과 변동성을 이용한 반대투자전략의 초과수익을 분석하였다. 즉 과거 주식수익률을 이용한 투자전략의 초과수익에 시장변동성이나 개별기업의 변동성이 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 우선 한국 증권시장을 6년 단위의 하위 포트폴리로 구분하여 과거 주식수익률을 이용한 반대투자전략의 초과수익을 측정하였다. 그 결과 시장변동성이 가장 작은 기간이었던 1980년${\sim}$1986년까지의 표본기간에서는 계속투자전략이 유의한 투자전략으로 나타났으나 그 외의 기간에서는 반대투자전략이 유의한 투자전략으로 나타났다. 따라서 시장변동성 뿐 아니라 개별기업의 변동성 역시 과거 주식수익률을 이용한 투자전략의 초과수익에 영향을 미치는지 확인하였다. 개별기업의 변동성을 하나의 지표로 포트폴리오를 구성하여 과거 주식수익률을 이용한 투자전략의 초과수익을 확인한 결과 과거 개별기업의 변동성이 작았던 포트폴리오에서는 계속투자전략이 유의한 투자 전략으로 나타난데 비해서 과거 개별기업의 변동성이 큰 포트폴리오에서는 유의한 계속투자전략의 초과수익을 확인할 수 없었다. 따라서 과거 주식수익률 뿐 아니라 변동성까지 고려하여 투자전략을 구성하는 것이 보다 높은 양(+)의 초과수익을 얻는 방법이라고 할 수 있다.

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