This study aims to develop and analyze the performance of a selective option straddle strategy based on forecasted volatility to improve the weakness of typical straddle strategy solely based on negative volatility risk premium. The KOSPI 200 option volatility is forecasted by the SVM model combined with the asymmetric volatility spillover effect. The selective straddle strategy enters option position only when the volatility is forecasted downwardly or sideways. The SVM model is trained for 2008-2014 training period and applied for 2015-2018 testing period. The suggested model showed improved performance, that is, its profit becomes higher and risk becomes lower than the benchmark strategies, and consequently typical performance index, Sharpe Ratio, increases. The suggested model gives option traders guidelines as to when they enter option position.
This study attempts to empirically investigate if relative momentum strategy is effective in the Korean stock market. The sample of the study is comprised of companies which are traded in both Kospi and Kosdaq stock markets in Korea for the period between 2001~2014. The study observes that the momentum strategy buying past winner stocks and selling past loser stocks is negatively correlated with the value strategy buying value stocks with high book to market ratio and selling glamour stocks with low book to market ratio. And each strategy is alternatively effective from period to period. The study demonstrates that the momentum strategy is effective when both strategies which are negatively correlated are treated as one system by estimating Fama and French's[1] 3 factor regression model.
본 연구는 한국증권거래소의 현금배당락조치 폐지 이전과 1998년 7월 현금배당락 조치 폐지 이후의 표본을 이용하여 인위적인 거래소의 배당락조치 변경이 배당락일의 주가행태에 미치는 효과를 분석하였다. 실증분석 결과 현금배당락조치 폐지 이후 거래소 배당락기준가격의 오차는 예상대로 더욱 확대된 것으로 나타났다. 두 기간 모두 배당락일의 주가가 금기예상실효배당금과 거래소가 배당락조치를 위해 인위적으로 산정한 배당금과의 차이인 거래소 배당락기준가격의 오차를 반영할 수 없었다. 또한, 김성민(1997)과 일관되게 단기차익 거래의 유용성은 표본그룹에 관계없이 금기예상실효배당금에 대한 정보소유자가 연말 폐장일에 배당부종가로 구입하여 배당락일인 연초 개장일에 배당락 종가로 매도하는 것이 배당락 시가로 매도하는 것보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 그리고, 이러한 차익거래를 통한 보유기간 세후 수익률은 현금배당락조치 폐지 이전인 1997년(4.7%)에 비해 현금배당락조치 폐지 이후 현금배당락을 시키지 않은 $1998{\sim}1999$년(8.9%) 기간에 더 증가하였다. 단기차익을 위한 차익거래가 실질적으로 이루어 졌는지 연초 배당락일 주변의 초과거래량을 분석한 결과 $1997{\sim}1998$ 회계년도의 배당락일에는 유의적인 양(+)의 초과거래량이 발생하였지만 1999 회계년도의 배당락일에는 유의적인 음(-)의 초과거래량이 발생하여 이에 대한 결론을 내릴 수 없었다. 본 연구는 금기예상현금배당에 대한 완전예측을 가정함으로써 배당락일의 주가하락과 주주총회에서 실현될 주당배당금의 괴리는 차익을 제공할 수 있으나 무위험 차익거래 기회가 아님을 밝혀 둔다.효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.e 측정치에 의해 평가했을 때, 회사채가 주식보다 더 우수한 것으로 평가되었으나 Treynor 측정치에 의한 평가를 했을 때는 정기예금이 가장 우수했다. 그리고 Jensen 측정치에 따라 투자대상을 평가했을 때는 회사채와 국채가 주식보다 앞섰다. 마지막으로, 종합적인 평가를 했을 때는 회사채가 주식보다 우수했고 정기예금은 주식과 동일한 수준으로 평가되었다. 유의성은 없었다.의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
본 연구는 투자자 집단에 따라 그 매매에 있어서 주가와의 관련성을 분석하고자 하였다. 투자자 집단의 매매 성향은 월별 순매매율로 측정하였으며 주가의 대용변수는 한국종합주가지수(KOSPI)의 월별 수익률로서 분석에 사용된 기간은 1992년 1월부터 1999년 12월까지이다. 분석을 위한 방법론으로 상관분석과 회귀분석을 이용하였다. 상관분석은 스피어만 순위상관분석을 이용하여 KOSPI와 각 투자자 집단의 순매매 비중의 상관계수를 도출하였으며 그 결과 KOSPI와 개인투자자의 순매매와는 음의 유의적 상관관계를, KOSPI와 외국인 투자자의 순매매율과는 양(+)의 유의적 상관관계를 알 수 있었다. 그러나 기관투자자의 경우 기관투자자 전체 범주로 볼 때 유의적 상관관계가 없었으나 세분화된 기관투자자 일부는 유의적 상관관계를 보였다. 또한 본 연구는 KOSPI와 각 투자자 집단의 매매에 대한 인과관계를 추론한 바 외국인 투자자의 매매는 KOSPI에 영향을 주며 개인투자자의 매매는 오히려 KOSPI에 영향을 받는 것으로 보였다. 그러나 기관투자자의 경우 세부기관마다 그 매매의 성격을 달리하는 것으로 보였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하였으며 그 분석결과 외국인 투자자와 기관투자가 가운데 증권사와 투신사의 경우, 순매수가 늘어날수록 주가는 상승하고 순매도가 늘어날수록 주가는 하락하는 것을 확인할 수 있었으며 반면 개인투자자의 매매는 KOSPI 주가에 따라 영향을 받는 것으로 나타났다. 즉 주가가 상승할수록 매도에 치중하고 주가가 하락할수록 매수에 치중하는 것으로 분석되었다. 기관투자자 가운데 보험사의 매매 역시 주가에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 성과로는 특정 투자자 집단이 주가의 움직임에 따라 매매를 하는 수동적 전략의 의미보다는 적극적으로 주가를 움직이는 주체로서 외국인투자자와 일부 기관투자자의 존재를 확인할 수 있었다는 점이며, 주가 움직임에 따른 개인투자자와 일부 기관 투자자의 수동적 매매 스타일과 기관투자자 사이의 투자스타일의 이질성을 통계적으로 확인할 수 있었다는 데에 있다.
IR(Investor Relation) is an active management activity to provide well balanced information to investors which can reduce asymmetry of information between investors and management. This activity could contribute to the long-term development of corporation with increased mutual trust between investors and management. Consequently, in these days, ill is widely recognized as an effective measure of securing corporate transparency, maximization corporate value, and stock-holder oriented management. The purpose of this study is to examine the effect of corporate IR activity on investment behavior as well as stock price. It is assumed that if asymmetry of information between investors and management is cured by active ill activity from a corporation, with more transparent and reliable information of the firm at hand investors would more actively involved in trading. Statistically speaking, I assumed that the more information provided by ill activities, the higher value of a corporation at the stock trading.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.4
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pp.819-829
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2017
The aim of this study is to analyze intraday price momentum. When price trends are formed, price momentum is the phenomenon that future prices tend to follow the trend. When the market opened and closed, a U-shaped trading volume pattern in which the trading volume was concentrated was observed. In this paper, we defined price momentum as the 10 minute trend after market opening is maintained until the end of market. The strategy is to determine buying and selling in accordance with the price change in the initial 10 minutes and liquidating at closing price. In this study, the strategy was empirically analyzed by using minute data, and it showed effectiveness, indicating the presence of an intraday price momentum. A pattern in which returns are increasing at an early stage is called a J-shaped pattern. If the J-shaped pattern occurs, we have found that the price momentum phenomenon tends to be stronger than otherwise. The DTW algorithm, which is well known in the field of pattern recognition, was used for J-shaped pattern recognition and the algorithm was effective in predicting intraday price movements. This study showed that intraday price momentum exists in the KOSPI200 futures market.
Volatility plays a central role in both academic and practical applications, especially in pricing financial derivative products and trading volatility strategies. This study presents a novel mechanism based on generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models that is able to enhance the performance of intelligent volatility trading systems by predicting Korean stock market volatility more accurately. In particular, we embedded the concept of the volatility asymmetry documented widely in the literature into our model. The newly developed Korean stock market volatility index of KOSPI 200, VKOSPI, is used as a volatility proxy. It is the price of a linear portfolio of the KOSPI 200 index options and measures the effect of the expectations of dealers and option traders on stock market volatility for 30 calendar days. The KOSPI 200 index options market started in 1997 and has become the most actively traded market in the world. Its trading volume is more than 10 million contracts a day and records the highest of all the stock index option markets. Therefore, analyzing the VKOSPI has great importance in understanding volatility inherent in option prices and can afford some trading ideas for futures and option dealers. Use of the VKOSPI as volatility proxy avoids statistical estimation problems associated with other measures of volatility since the VKOSPI is model-free expected volatility of market participants calculated directly from the transacted option prices. This study estimates the symmetric and asymmetric GARCH models for the KOSPI 200 index from January 2003 to December 2006 by the maximum likelihood procedure. Asymmetric GARCH models include GJR-GARCH model of Glosten, Jagannathan and Runke, exponential GARCH model of Nelson and power autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) of Ding, Granger and Engle. Symmetric GARCH model indicates basic GARCH (1, 1). Tomorrow's forecasted value and change direction of stock market volatility are obtained by recursive GARCH specifications from January 2007 to December 2009 and are compared with the VKOSPI. Empirical results indicate that negative unanticipated returns increase volatility more than positive return shocks of equal magnitude decrease volatility, indicating the existence of volatility asymmetry in the Korean stock market. The point value and change direction of tomorrow VKOSPI are estimated and forecasted by GARCH models. Volatility trading system is developed using the forecasted change direction of the VKOSPI, that is, if tomorrow VKOSPI is expected to rise, a long straddle or strangle position is established. A short straddle or strangle position is taken if VKOSPI is expected to fall tomorrow. Total profit is calculated as the cumulative sum of the VKOSPI percentage change. If forecasted direction is correct, the absolute value of the VKOSPI percentage changes is added to trading profit. It is subtracted from the trading profit if forecasted direction is not correct. For the in-sample period, the power ARCH model best fits in a statistical metric, Mean Squared Prediction Error (MSPE), and the exponential GARCH model shows the highest Mean Correct Prediction (MCP). The power ARCH model best fits also for the out-of-sample period and provides the highest probability for the VKOSPI change direction tomorrow. Generally, the power ARCH model shows the best fit for the VKOSPI. All the GARCH models provide trading profits for volatility trading system and the exponential GARCH model shows the best performance, annual profit of 197.56%, during the in-sample period. The GARCH models present trading profits during the out-of-sample period except for the exponential GARCH model. During the out-of-sample period, the power ARCH model shows the largest annual trading profit of 38%. The volatility clustering and asymmetry found in this research are the reflection of volatility non-linearity. This further suggests that combining the asymmetric GARCH models and artificial neural networks can significantly enhance the performance of the suggested volatility trading system, since artificial neural networks have been shown to effectively model nonlinear relationships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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