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알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (24) 옵션의 첨도 차익거래 (Kurtosis Trade) 이전 시간에 살펴본 왜도 차익거래 (Skewness Trade)와 동일한 과정으로 기초자산 확률분포의 첨도를 계산하면 첨도 차익거래 (Kurtosis Trade)를 설계해 볼 수 있다. 확률분포의 첨도도 왜도를 계산한 방법과 동일한 과정으로 계산한다. 옵션의 시장가로부터 내재변동성 곡선과 SVI 함수식을 추정하고, SVI로부터 확률분포를 추정하여 첨도를 계산한다. 그리고 실시간으로 계산한 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (23) 옵션의 왜도 차익거래 (Skewness Trade) 예전에 옵션의 왜도 및 첨도 차익거래 (Skewness & Kurtosis Trade)에 대해 정리해 본 적이 있었으나, 그 당시에는 기초자산의 확률분포 추정이 정밀하지 못해 왜도나 첨도를 정확하게 계산하지 못했었다. 그 동안 학습된 내용을 바탕으로 다시 왜도, 첨도 차익거래에 대해 정리해 보기로 한다. 아래 그림은 옵션의 시장가를 실시간으로 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (22) (옵션의 페어트레이딩과 마켓메이킹의 결합 전략) 옵션의 페어트레이딩(2) 전략에서는 너무 보수적인 전략으로 접근하였기 때문에 원하는 형태의 페어트레이딩 스프레드를 얻지 못했었다. 그 이유는 롱-숏 포지션의 동시 체결을 위해 시장가 주문을 기본으로 하였고, 진입이나 청산시 시장가 주문에도 수익이 발생하도록 스프레드를 계산하였기 때문이다. 즉, 매수 시에는 Ask #1 (매도호가 1) 가격을 기준으로 하였고, […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (21) 옵션의 변동성 전략 : Volatility Trading (4) (VKOSPI 와 기초자산의 페어트레이딩)옵션 전략에서 변동성 (Volatility)의 의미는 대단히 크다. 오히려 주가지수 (S) 보다 더 큰 의미를 가질 수도 있다. 언제부턴지는 모르겠지만 변동성의 변화가 주가지수의 변화만큼이나 중요시되어 왔고, 앞으로는 변동성이 더 중요시되는 경향으로 흐르고 있다. 우리는 옵션을 처음 접할 때부터 기초자산 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (20) 옵션의 변동성 전략 : Volatility Trading (3) (내재변동성과 기초자산 수익률 관계의 관찰)기초자산의 수익률과 내재변동성과는 어떤 관계가 있을까? 일반적으로 둘의 관계는 음(-)의 상관관계를 갖는다. 주가지수가 올라가면 내재변동성은 감소하고, 주가지수가 내려가면 내재변동성은 증가하는 경향이 있다. 단순히 생각해 보면, 주가지수가 올라가면 콜옵션의 가격도 올라가고, 콜옵션의 가격이 올라가면 내재변동성은 증가한다. 따라서 주가지수가 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (19) 옵션의 변동성 전략 : Volatility Trading (2) (양매수 전략의 특성)기초자산의 변동성을 이용한 옵션 전략은 변동성 차익거래 (Volatility Arbitrage), 변동성 추종 전략 등 매우 다양하다. 변동성과 시간가치를 교환하는 전략으로는 기초자산이 오르던지 떨어지던지 상관없이 변동성만 있으면 수익이 발생하는 모양이라면 모두 가능하다. 이런 모양으로는 포물선 형태의 수익구조를 가지는, Straddle, Strangle, Butterfly, […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (18) 옵션의 변동성 매매 : Volatility Trading (1) (시간가치의 변화)변동성 (Volatility)은 옵션에서 대단히 중요한 요소 중에 하나이다. 옵션의 가치는 기초자산 가격의 변화뿐만 아니라 기초자산의 변동성에 따라 결정된다. 변동성이 높을 때는 옵션이 행사될 기대감이 높아지므로 옵션의 가치는 상승한다. 따라서 기초자산 가격의 예측을 통한 옵션의 방향성 매매 (Naked or Uncovered Trading) […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (17) 옵션의 통계적 차익거래 : Skewness and Kurtosis Trades (3) (확률분포의 변화 관찰)지난 시간에 살펴본 옵션의 확률분포 (SPD : State Price Density)가 시간에 따라 어떻게 변화되는지 관찰해 보았다. 지난 시간에 확인한 SPD는 2012.4.20일 데이터로 아래와 같은 분포를 하고 있었다. 전체적으로는 첨도 (Kurtosis)가 높았으며, 콜옵션 270.0과 풋옵션 267.5의 기대확률이 상대적으로 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (16) 옵션의 통계적 차익거래 : Skewness and Kurtosis Trades (2) (기초자산과 옵션가격의 확률분포 추정 )이전 포스트의 논리를 확인해 보기위해 실제 옵션시장의 데이터를 이용하여 기초자산의 확률분포 (HV-SPD)와 옵션의 시장가격 확률분포 (IV-SPD)를 구해 보았다. 시장 데이터는 2012년 4월 20일 11:26:00 ~ 15:00 까지 관찰한 데이터를 이용하였으며, 실시간으로 변화를 관찰한 것이 아니라 […]

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) – 전략 (15) 옵션의 통계적 차익거래 : Skewness and Kurtosis Trades (1) (옵션의 프리미엄과 기대손익과의 관계)이전 포스트에서는 옵션의 행사가별 가격관계를 이용하여 무위험 차익거래 기회가 존재하는지 살펴보았고, 거래가 활발한 등가격 (ATM)에서는 무위험 차익거래 기회가 발생하지 않음을 확인해 보았다. 이번 시간에는 무위험은 아니더라도 유리한 지점을 포착하여 포지션을 진입하는 통계적 차익거래에 대해 살펴보도록 하겠다. […]