[페어 트레이딩/기초편] 14. 페어 사례 (보통주-보통주)

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 기초(14)

페어 사례 (보통주-보통주)   

오늘부터는 기초 편의 이론 설명은 대강 마치고, 대상별로 사례를 몇 가지씩 들어본 다음 고급 편으로 넘어가고자 한다. 고급 편에서는 기초 편에서 다루지 못한 몇 가지 이론을 추가로 알아볼 예정이다.

보통주-보통주 페어는 종목이 많기 때문에 종목 간 조합이 꽤 많아진다. 거래소에 상장된 약 1,000개 종목을 조합하면 무려 500,000만 조합 가까이 된다. 따라서 전 종목을 스캔하려면 시스템의 도움을 필요로 한다. 그러나 경험적으로 이미 알고 있는 종목이나 업종 별로 일부 종목을 골라보면, 종목 간 조합의 수가 대폭 줄어들어 수작업으로도 어느 정도는 스캔이 가능하다.

[그림-1]의 왼쪽 그림은 시스템에서 자동으로 스캔하는 모습이다. 조합 별로 상관관계, Cointegration, 스프레드의 안정도 등을 계산해서 페어트레이딩에 적합한 페어를 선별해 내는 과정이다 (실제로 500개 종목을 스캔하는 데 21시간 걸렸음). 자동 스캔으로 1차 선별 과정을 거친 조합들을 대상으로 2차 수작업을 거쳐 적당한 조합을 최종 선정한다. 보통주-보통주 페어는 조합이 너무 많아 대상을 선정하는 데 시간이 너무 오래 걸린다는 단점이 있다.

오른쪽 그림은 시스템의 도움 없이 경험적으로 알고 있는 종목이나 업종 별로 종목을 분류하여 수작업으로 작업한 모습이다. 엑셀을 이용하여 하루 이틀 정도 작업하면 그런 대로 적당한 페어를 얻을 수 있다. 업종 별 종목에 대해 상관계수와 스프레드 안정화 지수를 계산하여 (스프레드 안정화 지수는 고급 편의 스프레드와 정상 시계열 편에서 다룰 예정임), 상관계수/안정화 지수 값이 큰 페어를 선정한다. 상관관계는 클수록 좋고, 안정화 지수는 작을수록 좋다.

1. CJCGV – 삼성물산 페어 사례

업종은 다르지만 Cointegration 관계가 높게 나타난다. 서로 다른 업종이라도 삼성가라는 혈연 관계가 Cointegration 관계로 나타나는지도 모르겠다. 특히 2011년 초부터 스프레드가 안정적으로 분포하고 있다. 상관 계수도 높고, 스프레드의 안정화 지수도 좋은 편이다. HTS에서 엑셀로 데이터를 저장해서 엑셀-실습(2) 편을 참고하여, 지속적으로 모니터 해 볼 필요가 있는 대상이다. 현재 스프레드는 -7.3%, Cointegration 계수는 0.67로, 1:0.67로 포지션을 진입하면 기대 차익은 -7.3%인 상황이다. 동종 업종이 아니므로 다소 위험요소가 내재되어 있을 수도 있다.

2. 한화케미칼-케이피케미칼 페어

모두 화학 업종으로 동일한 업종에 해당한다. 상관계수가 0.98로 상관관계가 매우 높고, 스프레드도 +-25% 범위에서 정상적으로 잘 움직이고 있다. Cointegration 계수도 0.98로 거의 1에 가깝고, 두 종목의 변동성도 각각 3.44%와 3.54%로 비슷하다. 현재 스프레드는 균형점에 가까이 있어 기대 차익은 없으며, 향후 스프레드가 어느 방향으로 벌어지는지 지켜볼 대상이다.

3. 현대중공업-대우조선해양 페어

조선 업종으로 동일 업종이다. 상관계수 0.95로 높은 상관관계를 보이며, 스프레드도 +-25% 안에서 정상적으로 움직인다. Cointegration 계수는 1.07로 거의 1에 가까우며, 변동성은 각각 2.87%, 3.20%로 대우조선해양의 변동성이 약간 크게 나타난다. 현재의 스프레드는 -16.35%로 기대 차익은 -16.35%이다. 기대 차익이 큰 만큼 스프레드의 변동성도 비교적 큰 편이다.

이상으로 보통주 페어의 사례를 몇 가지 살펴보았다. 다음 시간에는 우선주 사례를 살펴보도록 하겠다.

[출처]14. 페어 사례 (보통주-보통주)|작성자아마퀀트