• 재무관리연구
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• 제24권4호
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• pp.107-134
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• 2007

본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1449-1466
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• 2014

본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.235-244
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• 2013

본 연구에서는 코스피200 선물시장에서 거래량 지표를 이용한 매매 전략을 제안한다. 거래량과 주가의 인과성에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나 뚜렷한 결과를 도출하지 못하였지만, 본 연구에서는 거래량을 사용하는 투자전략의 경제적 유용성을 실증 분석하여 거래량이 주가의 선행 지표라는 것을 지지하였다. 본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫 번째 목적은 CVI (correlated volume index)라는 거래량을 사용한 지표를 생성하는 것이다. 두 번째 목적은 이를 이용하여 코스피200 선물 지수의 적절한 매수시점과 매도시점을 정하는 것이다. 이 논문의 실험결과는 제안된 모델의 유용성을 증명할 수 있을 것이며, 또한 이를 통해 시장참여자들의 투자 결정에 있어 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.243-266
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• 2006

본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 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 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.85-107
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• 2006

이 논문에서는 새로운 뉴스에 대해 선물시장이 현물시장보다 더 민감하게 반응하는지와 더 큰 가격변동폭을 보이는지를 검증한다. 뉴스에 대한 민감도는, 선물가격의 일간변동을 이론가격 변동에 관해 회귀시킨 식의 회귀계수에 의해 측정한다. 그리고 가격변동폭은 선물가격과 이론가격의 평균범위차이($\overline{RD}$), 평균고가차이($\overline{HD}$) 및 평균저가차이($\overline{LD}$)라는 세 가지 척도를 사용하여 측정한다. 이 논문에서 사용한 자료는 코스피200 지수선물시장의 개설 초기인 1996년 7월부터 최근의 2005년 12월말까지 최근월물과 차근원물의 선물가격과 이론가격이다. 민감도의 차이를 나타내는 $\hat{\beta}$는 1과 크게 유의한 차이를 보이지 않으므로 뉴스에 대한 두 시장의 민감도는 대체로 큰 차이가 있는 것으로 보이지 않는다. 그러나 최근기간(2002년 11월${\sim}$2005년 12월)에는 최근월물 및 차근월물 모두 1보다 큰 값을 보이고 있어 선물시장이 더 민감하게 반응하고 있다. 또 최근기간에 최근월물의 가격이 좋은 뉴스에 대해 현물시장보다 더 민감하게 반응하였다. 전체기간 및 하위기간의 ($\overline{RD}$)는 대체로 0과 유의한 차이를 갖지 않는다. 그러나 최근월물의 평균고가차이($\overline{HD}$)는 전체기간과 하위기간 모두에서 뚜렷하게 유의한 양의 값을 보이고 있다. 이것은 최근월물 선물가격의 좋은 뉴스에 대한 가격변동폭이 현물가격보다 더 크다는 것을 의미한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.23-29
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• 2017

Wealthfront, Betterment 등의 성공에 힘입어 전세계적으로 알고리즘을 통한 자동적인 자산분배 시스템인 로보어드바이저에 대한 관심이 증가하고 있다. 로보 어드바이저는 자산을 관리하는데 있어 사람의 개입을 최소화 하기 때문에 서비스를 이용하는데 드는 비용을 줄일 수 있으며 사람의 심리적 요인을 배제할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 기술적 분석 기법을 대체하기 위하여 딥러닝 기술을 이용한 코스피 200 선물지수 예측 모델을 개발하고 그 성능을 분석하였다. 모델의 성능 분석 결과 제안하는 모델은 보합세에 놓인 종목의 방향성과 주가를 예측하는 문제에 활용 될 수 있음을 확인하였고, 향후 본 연구에서 제안하는 모델을 기존의 기술적 분석과 결합하여 로보어드바이저 서비스에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.135-150
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• 2013

본 논문에서는 옵션시장에서의 변동성 회귀특성과 러프집합 알고리즘을 이용한 옵션전략을 개발하는 것을 제안한다. 이제까지 주식, 선물 시장에서는 다양한 연구가 선행되어 왔지만, 옵션시장에 대한 연구는 활발하지 않았다. 특히 고빈도 자료를 이용한 옵션 트레이딩 전략은 미미한 수준이다. 본 연구의 목적은 두가지로 구성된다. 첫째는 내재변동성 고평가, 저평가 상태를 측정하여 괴리가 발생했을 때 이익을 향유하는 변동성 회귀 모델을 구축하는 것이다. 둘째는 옵션트레이딩전략에 러프집합 알고리즘을 사용하여 부정확한 진입신호를 필터링하여 더 안정적인 수익을 추구하는 것이다. 이 논문의 요점은 옵션시장이 기초자산, 변동성, 이자율과 같은 다양한 요소에 영향을 받기 때문에, 변동성을 제외한 요인 (기초자산의 방향성)을 선물로 헤지하면서, 변동성괴리에 따른 이익만을 향유하는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.189-195
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• 2014

본 연구에서는 코스피200 주식시장, 선물시장, 옵션시장 등의 투자자별 거래량을 동시에 고려하여 각 시장의 변동성에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식시장 및 선물시장의 변동성은 다른 시장의 거래정보에 의해서도 영향을 받는다. 이는 한 시장의 변동성이 다른 시장의 거래정보에 의해서 영향을 받는다는 것이다. 변동성에 대한 거래정보의 교차시장효과(cross-market effect)가 존재함을 의미한다. 둘째, 옵션시장의 변동성은 투자자들의 거래정보로는 설명되지 않는다. 이는 옵션시장의 변동성이 한 달 미래의 기초자산의 변동성에 대한 기대를 반영하고 있기 때문이다. 셋째, 전반적으로 개인의 경우 변동성을 증가시키는 것으로 나타났으며, 기관과 외국인 투자자의 경우 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 변동성이 주요한 변수로 작용하는 영역인 투자전략, 위험관리, 금융시장 안정화방안 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.52-56
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• 2004

주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.