[페어 트레이딩/고급편] 22. 페어트레이딩의 몬테카를로 시뮬레이션

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 추가편(6) 페어트레이딩의 몬테카를로 시뮬레이션 페어트레이딩의 의사결정을 위한 시뮬레이션으로 좋은 방법은 무엇일까? 투자하기 전에 미래의 스프레드 변화에 대해 시뮬레이션이 가능하다면, 향후 수익률 분포를 추정해 볼 수 있고, 투자 의사결정에 매우 도움이 될 것이다. 금융 상품의 가격 결정이나 상품 평가 시 많이 사용되는 것으로 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 생각해 볼 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이션으로 상관관계가 존재하는 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 추가편(5) 다중 페어트레이딩 (2) 이전 시간에는 지주사-계열사와 같은 형태의 다중 페어트레이딩에 대해 생각해 보았었다. 이번 시간에는 3 종목이 서로 독립적으로 관계를 맺고 있는 경우의 다중 페어트레이딩에 대해 생각해 본다. 이런 경우의 예는 동일 업종에 속해 있는 3개의 종목, 3개의 지수 선물 (국가 간 : KOSPI 선물 – S&P 500 선물 – […]

 페어트레이딩 (Pairs Trading) – 추가편(4) 다중 페어트레이딩 (1) 이전 시간의 두 편의 포스트에서 살펴본, 공적분 계수 추정, 공통추세모형의 개념을 활용하면 다중 페어트레이딩을 만들어 볼 수 있다. 다중 페어트레이딩은 2-종목뿐만 아니라, 3-종목 이상으로 페어트레이딩을 만든 것이다. 여러 종목으로 한 개의 스프레드를 만들고, 스프레드의 정상성이 최대가 되도록 각 종목의 투자 비율을 결정한다. 그리고 2-종목의 페어트레이딩과 동일하게 현재 스프레드의 위치를 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 추가편(3) AR(1) 모형 (Autoregressive Model) 이전 시간에 공적분 계수를 추정할 때, 스프레드의 정상성이 최대가 되는 조건은 자기상관계수가 최소가 되는 조건과 동일하다는 원리를 이용하였다. 이번 시간에는 이 논리가 왜 타당한 지에 대해 알아보기로 한다. 정상 시계열에 대해 간단한 모형을 만들어 보면 아래와 같다. 현재 시점의 정상 시계열 (ex: 페어 트레이딩의 스프레드)은 이전 시점의 […]

이전 시간에는 공적분 계수 (Cointegration Coefficient)를 추정해 보았고, 이것을 페어트레이딩의 최적 투자 비율로 적용해 보았다. 추정 방법은 아래 식 4)에서 계산된 스프레드의 정상성 (Stationary)이 최대가 되는 h 를 추정한 것이었다. 정상성이 최대가 된다는 것은 자기상관계수 (Auto-correlation)가 최소가 된다는 것이므로 (다음 시간에 살펴볼 것임), 스프레드의 자기상관계수가 최소가 되는 h 를 추정하였다. 추정된 h가 바로 공적분 계수이고, 동시에 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 추가편(1) 공적분 계수 추정 방법 페어트레이딩에 대해 오랜만에 글을 써 보는 것 같다. 그 동안 Market Microstructure 등 다른 분야에 몰두하다 보니 페어트레이딩에 대해서는 시간을 많이 할애하지 못했지만 페어트레이딩 분야에서 매듭짓지 못한 부분이 있어, 기초편-고급편에 이어 추가편에 기록해 보기로 한다. 추가편에서는 공적분 계수 (Cointegration Coefficient)에 대한 실질적인 추정방법에 대해 알아보기로 한다. […]

페어트레이딩 연재를 마치면서 …   오늘로써 페어트레이딩에 대한 연재를 마치고자 합니다. 그동안 기초편을 통해 페어트레이딩에 대한 기초 개념, 스프레드의 계산 방법 및 활용 방법에 대해 다루어 보았고, 고급편에서는 스프레드의 특성에 대해 나름대로 심도 있는 부분까지 다루어 보았습니다. 아직 부족한 부분이 상당히 많겠지만, 그동안 나름대로 수년간 연구하고, 실전에서 경험해 본 부분들은 거의 다루어 본 것으로 생각됩니다. 저는 페어트레이딩에 대해 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(15) 스프레드의 자기상관관계 (Autocorrelation)    자기상관관계 (Autocorrelation)란 시계열의 현재 데이터와 자신의 과거 데이터와의 상관관계를 의미한다. 시계열 데이터로 페어트레이딩에서 분석한 스프레드를 이용하면 스프레드의 자기상관성을 알 수 있다. 페어트레이딩에서는 Cointegration이 중요한 개념이지만 종목 간의 상관관계나, 스프레드의 자기상관관계도 중요한 부분을 차지한다. 우선 자기상관관계에 대해 알아보자. 자기상관관계를 도표로 표현한 것을 ACF (Autocorrelation Function 또는 Correlogram)라고 한다. […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(14) Correlation 과 Cointegration    상관관계를 의미하는 Correlation과 공적분 관계를 의미하는 Cointegration은 개념이 다르다. 페어트레이딩에서는 Correlation 보다 Cointegration 관계를 훨씬 더 중요시 한다. 그러나 Correlation 관계도 페어트레이딩의 위험 수준과 기대 수익률을 결정짓는 중요한 요소가 되기 때문에 같이 분석해 볼 필요가 있다. 페어트레이딩의 대상을 선정할 때에는 Cointegration 관계를 분석하고, 대상을 선정한 후에는 Correlation 관계를 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(13) Cointegration 계수와 균형점의 관계    페어트레이딩에서는 스프레드의 균형점 (Long-run equilibrium)으로 스프레드의 전체 평균값을 이용한다. 스프레드가 위, 아래로 움직이면서 평균점으로 회귀하는 성질이 있기 때문에 평균값을 균형점으로 본다. 또한 페어트레이딩에서는 서로 떨어져 있던 두 주가가 어디서든 만나기만 하면 차익이 발생하는데, 주가가 만나는 지점과 균형점과는 어떤 관계가 있는지 의문이 든다. 직관적으로는 두 주가가 균형점에서 만날 […]