• 재무관리연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.41-79
• /
• 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
• /
• 제18권1호
• /
• pp.107-128
• /
• 2001

금융기관이 직면하는 시장위험관리와 관련된 연구는 이자율과 주식가격 변동위험, 또는 환율과 이자율 변동위험만을 고려한 자산배분모델이므로 그 모형의 정교성에도 불구하고 국제금융기관의 시장위험관리 모형으로 이용하기에는 부족한 점이 있다. 시장위험인 VAR를 측정하는 방법 중 포트폴리오 VAR 측정방법인 델타-노말 방법을 응용하여 금융기관이 시장위험을 종합적으로 관리하는 한편, 기대수익을 최대화시키는 자산-부채의 최적배분에 대한 모형을 유도할 수 있다. 본 논문은 포트폴리오 접근법을 이용하여 금융기관의 시장위험을 종합적으로 관리할 수 있는 모형을 개발하는 동시에 미국, 일본, 영국, 독일의 주요 금융자산의 가격변동자료를 바탕으로 실증적 분석을 시도하였다. 이론적 모형과 관련하여 국제금융기관이 시장위험을 통제하는 한편 목표수익을 달성하는데 필요한 $m_1$ 종류의 국내자산과 부채의 규모, $m_2$ 종류의 외화자산과 부채의 규모를 동시적으로 결정할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 모형은 금융기관의 위험포지션과 목표수익이 변동함에 따라 재구성되어야 할 국내외 자산과 부채의 포트폴리오에 대한 종류와 규모를 구체적으로 파악할 수 있게 한다. 실증분석을 위해 미국에 본점을 두고 미국, 일본, 영국, 독일에서 영업활동을 하는 국제금융기관이 16개의 국내외 금융자산을 이용 가능한 것으로 가정하였다. 1995년 1월부터 1999년 6월까지 이들 금융자산의 월별자료와 각 국 통화의 대 U.S. 달러 환율을 이용하여 목표이익 10,000천 달러를 실현하는 한편 이자율과 환율 위험을 최소화시키는 자산, 부채의 적정구성에 관한 결과를 제시하였다.구의 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.남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다. 발견되어 선물의 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,

• 벤처창업연구
• /
• 제12권3호
• /
• pp.191-202
• /
• 2017

코넥스시장은 초기 중소, 벤처기업들이 거래소시장에 주식을 상장할 수 있게 함으로써 과다한 부채를 부담하지 않으면서 필요한 자금을 조달할 수 있게 하는 통로이다. 본 연구는 코넥스시장의 주요 제도들을 설명하고 이와 관련하여 그동안 꾸준히 시도해온 시장활성화 대책들의 효과를 분석하였다. 코넥스시장의 활성화를 위한 첫 번째 대책으로서 단일가매매를 접속매매로 변경한 조치의 경우에, 정보비대칭 개선 효과가 있는 것으로 나타났다. 두 번째, 투자위험 감당능력이 낮은 투자자의 시장진입을 제한하는 제도인 기본예탁금 요구수준을 기존의 3억 원에서 1억 원으로 낮춘 조치의 결과로 시장유동성이 현저히 향상되었고 시장참여자의 수가 증가했다. 마지막으로, 소액투자전용계좌 도입 조치는 개인투자자의 시장참여 정도를 높였으나 시장유동성 및 정보비대칭 개선으로 이어지지 않은 것으로 나타났다. 분석결과를 종합할 때, 투자자범위제한 축소 조치를 통해 다양한 투자자의 활발한 시장 참여를 유도하는 것이 조속한 시장활성화에 가장 효과적인 한편, 소액투자자 증가에 대비하여 상장주식에 대한 정보생성 통로를 강화함으로써 정보비대칭을 완화하는 것이 장기적으로 창업기업의 직접금융시장에서의 조달비중 확대를 꾀할 수 있는 방안임을 시사한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.28-33
• /
• 2021

주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.19-32
• /
• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.187-201
• /
• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권1호
• /
• pp.107-117
• /
• 2014

본 연구에서는 투자자 거래 정보를 활용한 포트폴리오 투자전략을 제안했다. 포트폴리오를 구성하는 과정에서 군집분석을 활용하여 기대수익이 높은 종목을 선정하고, 유전자 알고리즘으로 포트폴리오를 최적화하여 투자성과를 높이고자 했다. 2007년 4월부터 2013년 6월까지의 국내 주식시장을 대상으로 한 실증분석을 통하여, 본 연구에서 제안한 포트폴리오 투자전략의 유용성과 우수성을 확인 했다. 본 연구의 결과는 특정 투자 주체의 매매행태를 분석하여 투자 의사결정에 이용할 수 있으며, 이를 통하여 높은 투자성과를 얻을 수 있음을 보여준다. 또한 인공지능 기법이 투자 의사결정에 유용하게 사용될 수 있음을 시사한다.

• 재무관리논총
• /
• 제5권1호
• /
• pp.105-133
• /
• 1999

주가(株價)의 예측(豫測)이 가능하다는 최근 실증결과들로 말미암아 증권시장의 효율성(效率性)에 강한 의문이 제기되고 있다. 주가(株價)의 반전(反轉)(price reversal)이 주가의 예측을 가능하게 한다는 것이다. 혹자는 증권시장이 정보에 과잉반응(過剩反應)을 나타내고 그 후 이를 수정함으로서 주가의 반전이 나타난다고 주장한다. 또 혹자는 호가(呼價)스프레드(spreads)의 존재로 인하여 주가의 반전이 있을 수 있다고 한다. 실제로, 때로는 매수호가에 때로는 매도호가에 거래가 이루어지고 있기 때문이다. 본 연구는 KOSPI 200 구성주식의 일별(日別)수익률 자료를 이용한 실증분석에서 다음과 같은 중요한 사항들을 발견하였다. 첫째, 한국증권시장에 주가반전(株價反轉)이 있다는 것을 확인하였으며, 이러한 단기 주가반전의 주된 원천은 시장(市場)의 과잉반응(過剩反應)이 아니라 호가(呼價)스프레드라는 것을 발견하였다. 일중(日中)에도 물론 주가가 반전하고 있음을 확인하였다. 둘째, 호가스프레드에 의한 변동성으로 말미암아 거래가격을 기준으로 한 일별수익률의 변동성(變動性)이 상당히 과대(過大) 추정(推定)될 수 있음을 발견하였다. 일별수익률 분산의 약 15%는 호가스프레드로 설명(說明)할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구결과는 다음과 같은 점을 시사(示峻)하고 있다. 우리 나라에서 호가스프레드는 딜러마켓에서와 같은 '마진'의 의미가 전혀 없다. 따라서 호가스프레드의 크기를 결정하는데 있어 중요한 역할을 하는 '호가단위(呼價單位)'를 적절한 수준으로 가능한한 작게 하는 것이 바람직 할 것이다. 이는 매도자와 매수자의 의견접근을 용이하게 함으로서 매매(賣買)의 성립(成立)을 촉진할 뿐만 아니라, 특히 기관투자자의 거래비용(去來費用)을 줄일 수 있으며, 또 호가스프레드로 인한 앞서의 불필요한 변동성(變動性)을 줄이는 효과도 아울러 기할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.436-438
• /
• 2017

자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.123-140
• /
• 2018

Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.