금융/AI/IT 기사

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 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(12) 로그 스프레드와 수익률 스프레드    페어트레이딩은 주가가 아닌 스프레드에 투자하는 것이다. 그동안 작성한 스프레드는 로그 수익률에 기초한 로그 스프레드이다. 로그 스프레드가 실제 투자한 자산의 변동을 제대로 반영하고 있는지 다시 한 번 확인해 보자. (기초편) 6. 로그 수익률에서는 로그 수익률의 특성에 대해 알아보았고, (고급편) 5. 스프레드와 수익률에서는 실제 수익률을 계산해서 스프레드와 비교해 본 적도 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(11) 스프레드 윈도 (Spread Window)    페어트레이딩의 스프레드는 분석 기간에 따라 결과가 다르게 나타난다. 스프레드의 분석 기간을 편의상 스프레드 윈도 (Spread Window)라고 하자. 그러면 스프레드 윈도에 따라 분석 결과가 달라지는 것이다. 어떤 투자자는 장기적인 스프레드의 모양을 중시하여 600일 간의 분석 결과를 선호하고, 어떤 투자자는 단기적인 모양을 중시하여 100일 간의 분석 결과를 선호한다고 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(10) 진입선의 최적화 알고리즘 (Profit Profile)    페어트레이딩을 하다 보면 어느 지점에서 진입하는 것이 좋을지 매번 생각하게 된다. 기계적인 트레이딩을 위해서는 기준점을 설정하는 것도 좋은 방법인데, 어느 지점을 기준으로 삼아야 할지 항상 고민이 된다. 비율 스프레드로 페어트레이딩을 설명해 놓은 책들에서는 스프레드의 2*표준편차 지점을 진입선으로 사용하곤 한다. 이것은 스프레드의 분포가 표준 정규분포임을 가정하여 […]

페어트레이딩 (Pairs Trading) – 고급(9) Cointegration 계수의 최적화 알고리즘    페어트레이딩의 스프레드는 두 주식 가격의 선형관계 (Linear Combination)를 이용하여 정상 시계열을 만든 것이다. 선형관계에 이용된 선형계수 (Cointegration Coefficient : CC)에 따라 스프레드의 특성이 달라지고, 선형계수는 헤지 비율과 상관이 있다. 따라서 헤지 비율에 따라서 스프레드가 달라지는 것이다. 이것이 페어트레이딩이 가지는 커다란 묘미이다. 그러면 가장 효율적인 헤지 비율을 […]