[알고리즘 트레이딩/시장미시구조] 37. 정보량과 캔들 차트의 종류
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (37) 정보량과 캔들 차트의 종류 주가는 정보에 의해 움직이고, 정보는 거래 행위를 통해 시장에 전달된다. 따라서 거래 행위를 분석하면 시장에 유입된 정보를 추정할 수 있고, (초 단기간의) 주가의 방향을 가늠해 볼 수 있다 (시장미시구조론에서 주로 이런 논리를 사용하고 있다). 거래 행위의 결과로 나타나는 것은 거래량이다. 따라서 주가와 거래량은 밀접한 관계가 있다. […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (36) 매수/매도 체결 수량 추정 그 동안 살펴본 PIN 모형에서 핵심 자료는 매수와 매도의 체결 수량이다. PIN 모형뿐만 아니라 체결 강도 등을 분석할 때에도 매수/매도 체결 수량이 필요하다. 그럼 어떤 거래가 매수 거래이고, 또 어떤 거래가 매도 거래인가? 그리고 매수/매도 체결 수량은 어떻게 추정해야할 것인가? 가 중요한 문제가 된다. 거래는 매수자와 […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (35)PIN 모형 (11) – PIN과 CPIN의 결과 비교 이번 시간에는 PIN과 CPIN의 추정 결과를 비교해 보기로 한다. PIN은 Lin & Ke 우도함수를 이용하여 MLE로 추정한 결과이고, CPIN은 데이터 사이언스의 클러스터링 (Clustering) 기법을 이용하여 추정한 결과이다. 아래 그림은 2015.7.29.일 코스피200 선물 (9월물)의 10분봉 데이터이다 (틱 데이터는 XingAPI를 이용하여 수집하였음). PIN 추정 결과는 16.88% 이고, CPIN […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (34) PIN 모형 (10) – 클러스터 PIN (CPIN) 이번 시간에는 2014년 Wang Chun 등이 제안한 클러스터 PIN (Cluster PIN : CPIN) 모형에 대해 알아본다. CPIN은 MLE를 사용하는 대신, 데이터 사이언스 기법 중 군집분석 (Clustering)을 이용하여 PIN 모형의 파라메터들을 측정한다. MLE를 사용하지 않기 때문에 수치해석 알고리즘이 필요 없고, MLE에 비해 측정 속도가 […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (33) PIN 모형 (9) – 매수 매도의 불균형 분포 PIN 모형은 매수와 매도 거래의 불균형 정도를 측정하여 시장에 유입된 정보량을 추정한다. 특별한 정보가 없다면 매수와 매도는 균형을 이룰 것이고, 호재성 정보가 있다면 매수가 강하고, 악재성 정보가 있다면 매도가 강할 것이다. 정보를 알지 못하는 비정보기반 거래자는 (Uninformed trader) 매수와 매도의 불균형 정도를 […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (32) PIN 모형 (8) – 기대 수익률 지난 포스트에서 계산한 주가 상승 확률을 이용해서 기대 수익률을 추정해보자. 분석 기간 전체를 1-기간으로 생각하고, 초기 주가를 S0 라고 하면, 1-기간 후의 주가 (S1)는 아래 그림처럼 표현해볼 수 있다. 단, σ는 해당 종목의 수익률에 대한 (역사적) 평균 변동성이다. 주가가 p의 확률로 상승하면 평균 변동성 […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (31) PIN 모형 (7) – 주가의 상승, 하락 확률 PIN 모형에서 α는 정보기반 거래자의 사적 정보가 존재할 확률이고, 1-δ는 정보가 존재할 경우 이것이 호재성 정보일 확률이다. α가 제법 크고, 1-δ도 크다면, 시장에는 호재성 정보가 존재한다고 기대할 수 있다. 그러나 1-δ가 아무리 커도 α가 아주 작다면, 호재성 정보가 존재한다고 기대할 수 없다. […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (30) PIN 모형 (6) – 모수 추정 결과의 검증 이전 시간에 추정한 모수들이 신뢰할만한 것인지 확인해보기로 한다. 확인하는 방법은 간단히 우도함수의 극대점을 관찰해서 안정적인 Global Max. 지점을 확인해보는 것으로 한다. 우도함수가 3차원 정도라면 전 구간에 대해 그래프를 그려보면 좋겠지만, PIN 모형의 모수들은 다차원 공간에 있으므로 그림으로는 확인이 곤란하다. 아래 테이블은 Yan […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (29) PIN 모형 (5) – 모수 추정 결과 (예시) 이전 시간까지 살펴본 PIN의 기본 모형과 우도함수, 그리고 실제 시장 데이터를 통해 PIN의 각 파라메터 (모수)들을 추정해 보고, 그 결과를 해석해 본다. 모수 추정을 위해 아래의 도구들을 이용하였다. 1. 기본 이론 : PIN 기본 모형 (Easley 등, 1996)2. 우도함수 : Lin & […]
시장미시구조론 (Market Microstructure) – (28) PIN 모형 (4) – 우도 함수의 초깃값 이전 포스트에서 살펴본, Lin & Ke (2011)의 우도 함수를 최대로 만드는 파라메터 (α, δ, μ, ε)들은 수치해석으로 추정해야 하고, 수치해석을 위해서는 적절한 초깃값이 필요하다. 우도 함수의 극대점이 포물선처럼 한 군데만 있다면, 초깃값을 임의로 설정해도 되지만, 극대점이 여러 개 존재한다면 초깃값에 따라 수치해석의 결과가 […]
