• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.1
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• pp.83-92
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• 2011

This paper examines empirically Durham's (2008) asset pricing models to the KOSPI200 index. This model Incorporates the VKOSPI index as a proxy for 1 month integrated volatility. This approach uses option prices to back out implied volatility states with an explicitly speci ed risk-neutral measure and risk premia estimated from the data. The application uses daily observations of the KOSPI200 and VKOSPI indices from January 2, 2003 to September 24, 2010. The empirical results show that non-affine model perform better than affine model.

• Management & Information Systems Review
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• v.36 no.3
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• pp.37-49
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• 2017

This study investigates the dynamic relationship between KOSPI200 stock index and stock index futures and stock index option markets which is its derived from KOSPI200 stock index. We use 5-minutes rate of return data from 2012. 06 to 2014. 12. To empirical analysis, this study use autocorrelation and cross-correlation analysis as a preliminary analysis and then following Stoll and Whaley(1990) and Chan(1992), the multiple regression is estimated to examine the lead-lag patterns between the stock index and stock index futures and option markets by Newey and West's(1987) Empirical results of our study shows as follows. First, there exist a strong autocorrelation in the KOSPI200 stock index before 10minutes but a very weak autocorrelation in the stock index futures and option markets. Second, there is a strong evidence that stock index future and option markets lead KOSPI200 stock index in the cross-correlation analysis. Third, based on the multiple regression, the stock index futures and option markets lead the stock index prior to 10-15 minutes and weak evidence that the stock index leads the future and option markets. This results show that the market efficient of KOSPI200 stock index market is improved as compared to the early stage of stock index future and option market.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1058-1060
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• 2013

한국의 옵션시장은 1997년 7월 7일부터 시작되었다. 이후로 시장 규모는 가파르게 성장하였으며 최근에는 하루 평균 거래대금이 1조원에 이른다. 시장을 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 통계적 특성을 이용하면 지속적인 수익을 얻을 수 있다. 지수선물의 미결제약정은 장시작 시간인 9시부터 증가하기 시작하여 정오 근방에 최대 약 4000 계약 너머까지 증가하고, 다시 하락하기 시작하여 장 종료 시간인 15시에는 장시작시의 미결재약정으로 환원되는 특성이 있다. 이러한 특성을 변동성과 연관지어 해석하고 시간기반의 간단한 전략을 적용하면 하루에 약 1.07%의 수익을 얻을 수 있다. 이 때 8번의 거래가 발생하고 매매수수료를 제외하고 순이익을 얻기 위해서는 수수료가 저렴한 증권사를 찾아야 한다. 미결제약정의 특징을 변동성으로 해석할 수도 있지만 본 논문에서는 새로운 방식인 변동속도로 해석한다. 옵션의 가격은 내재가치와 시간가치로 이루어진다. 통계적으로 지수가 하락하는 속도가 상승하는 속도보다 빠르므로, 풋옵션의 변동성은 콜옵션의 변동성보다 통계적으로 크다. 이러한 속도 특성을 활용하면 0.15%에 이르는 매매 수수료를 제외하더라도 하루에 약 1.4%의 수익을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1017-1019
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• 2014

자본주의의 꽃이라 할 수 있는 주식시장은 기업의 정량화된 가치를 매매하는 곳이다. 또한 파생거래는 주식시장의 위험회피 목적으로 만들어졌다. 파생시장이 투기적인 목적으로 악용되기도 하지만 기관투자가에게는 헤지거래의 중요한 수단임은 명백한 사실이다. 파생거래에서 옵션 거래는 투기적인 성향의 개인 거래자와 시장을 선도하는 기관 거래자 간의 치열한 대결로 볼 수 있다. 옵션은 상품별로 시시각각 변하는 이론가와 실거래가가 존재한다. 이론가를 기준으로 한 이격도 매매는 레버리지가 큰 옵션 거래에서 효과적인 위험회피 방법이다. 하지만 이론가는 현실적인 시장가와 괴리가 있을 수밖에 없다. 보다 현실적인 평균값을 구하기 위해서는 실제 옵션가의 통계만이 확실한 방법이다. 이를 위해서 옵션 만기일에 상품별로 차트정보를 수집하여 데이터베이스화하면 효과적이다. 이는 매우 반복적인 작업으로 이를 효과적으로 수행할 수 있는 에 이전트를 개발하였다. 이를 이용하면 실거래가를 기본으로 하는 평균값을 추출할 수 있으며, 지수차이와 잔여일에 따른 옵션 평균값에 근거하여 이격도 매매에 활용할 수 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.1
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• pp.205-229
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• 2004

The deviation from put-call parity condition may affect market prices since it provides an opportunity of arbitrage to many participants. This study uses the KOSPI200 index data and examines the interdependence among spot, futures, and options contracts by examining whether the deviations from the parity have significant roles in price formation. Whenever the parity condition is violated, the deviation tends to affect the prices significantly in most markets. The results show that positive values of deviation are associated with the fall of the prices in the spot and put option contracts and the rise of the call option premiums, thus decreasing the deviations. Also, the decreasing impact of deviations lasts for at Beast an hour in most markets. Futures prices, however, do not show clear relations with the deviations, which suggests the possibility that futures markets lead other markets.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.37-47
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• 2011

Stock price index option market has various investment strategies that have been developed. Specially, arbitrage strategies are very important to be efficient in option market. The purpose of this study is to improve profit using rough set and Box spread by using past option trading data. Option trading data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from 2001 to 2006. Validation process was carried out by transferring the tick data into one-minute intervals. Box spread arbitrage strategies is low risk but low profit. It can be accomplished by back-testing of the existing strategy of the past data and by using rough set, which limit the time line of dealing. This study can make more stable profits with lower risk if control the strategy that can produces a higher profit module compared to that of the same level of risk.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.249-267
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• 2000

본 연구에서는 한국의 주가지수옵션시장 내에서 KOSPI 200 옵션들 사이의 가격불균형을 이용한 박스 스프레드 차익거래 기회와 수익성에 대한 실증분석을 시행하였다. 분석기간 중 한국증권거래소 비회원사의 경우에는 전체 관측도수 중 11.1%의 경우에 박스 스프레드 차익거래 기회가 존재하였으며, 사후적 박스 스프레드 매도 차익거래 이익 평균은 0.3468, 사후적 박스 스프레드 매입 차익거래 이익 평균은 0.3462이었다. 한국증권거래소 회원사인 증권회사들에게는 박스 스프레드 차익거래 기회가 자주 발생하였다. 한국증권거래소 회원사의 경우에는 전체 관측도수 중 61.4%의 경우에 박스 스프레드 차익거래 기회가 존재하였으며, 사후적 박스 스프레드 매도 차익거래 이익 평균은 0.1677, 사후적 박스 스프레드 매입 차익거래 이익 평균은 0.1815이었다. 사전적 박스 스프레드 차익거래 수익성 분석 결과 박스 스프레드 차익거래 전략을 실행하는데 소요되는 시간을 고려하는 경우에도 증권거래소 회원사와 비회원사 모두에게 수익성 있는 박스 스프레드 차익거래 기회가 존재하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.730-733
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• 2004

본 연구에서는 넉아웃 옵션(Knock-out option)이 내재된 주가연계상품(ELS)의 성과를 시뮬레이션을 이용하여 추정한다. 옵션과 기초자산을 결합하여 구성되는 ELS는 상품개발 시점에서 그 수익구조가 결정되며, 실현수익률은 미래의 시장흐름에 의하여 결정된다. 현재 ELS는 옵션가격의 결정, 수익구조의 결정, 그리고 수익률 추정이라는 개별 과정이 각각 옵션발행자, 상품개발자, 고객관리자 등에 의하여 별도로 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 개별 과정을 통합한 시뮬레이션 모형을 구축한 후, 이 모형의 결과(옵션가격, 수익구조, 실현수익률)를 기존 관행의 결과와 비교하여 본 연구에서 제안한 시뮬레이션 모형의 유용성을 제안한다. 분석 대상은 국내 장외파생상품 및 ELS의 기준이 되는 KOSPI 200 지수로 1990년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지의 1일 자료를 이용한다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.4
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• pp.46-54
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• 2020

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.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.22 no.2
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• pp.91-105
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• 2005

Using Campa and Chang's Expectations Hypothesis model, We test the expectations hypothesis in the term structure of volatilities in options on KOSPI 200 by using daily dosing prices from January 1999 to December 2003. In particular, it addresses whether long-dated volatilities are consistent with expected future short-dated volatilities, assuming rational expectation. Our results do not support the expectations hypothesis : long-term volatilities rise relative to short-term volatilities, but the increases are not matched as predicted by the expectations hypothesis. In addition, an increase in the current long-term volatilities relative to the current short-term volatilities is followed by at a random.