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문제 정의
- 본 연구에서는 거래량을 통해 도출된 CVI (correlated volume index)라는 연구자가 새롭게 제안하는 기술적 지표를 바탕으로 초과수익을 추구하는 모델 구축에 초점을 맞췄다. 주식시장에서 거래량은 지수 및 가격흐름의 유일한 선행지표로서 가장 핵심적인 지표이기에 이를 통해 지표를 생성하고, 이 지표로 코스피 200선물을 매매하는 것이다.
- 선물시장에서 이들과 겨루어서 수익을 내는 것은 상당히 힘들다. 이러한 이유 때문에 선물시장에서 새로운 매매방식의 필요성을 느껴 거래량을 통한 지표를 개발하고, 이를 통한 매매로 선물시장에서 수익을 내고자 하였다.
제안 방법
- 거래량 지표를 도출하기 위해 본 연구에서는 5거래일, 10거래일, 20거래일의 세 가지 경우에 대해서 거래량의 분산을 구했다. 우선, t시점을 기준으로 5거래, 10거래, 20거래 동안의 분산을 구한 뒤, t-1시점까지의 각각의 분산을 구했다.
- 도출된 거래량 지표를 학습구간에서 올림, 또는 내림차순으로 정리한 뒤에 중심 값을 잡고, 0.2 백분위수 씩 스프레드를 벌려가면서 매수와 매도의 컷오프 조합을 결정하였다. 그림 4.
- 1은 매수와 매도 컷오프 값의 스프레드 차이에 따른 학습구간의 수익률이다. 매수와 매도의 조합 중에 가장 높은 수익률을 보여주는 조합이 그림에서 동그라미 친 부분이며, 이 값을 테스트 구간에서의 컷오프 값으로 정한 뒤 테스트 구간에서 매매를 하였다.
- 이러한 상황에서 외국인과 경쟁력을 갖기 위한 새로운 지표의 필요성을 느꼈다. 본 연구에서는 시장 선행지표인 거래량을 이용하여 CVI라는 지표를 만들어, 시장상황이 급변할 것이라 예측되는 시점을 미리 탐지하여 선물 포지션의 진입과 청산 시점을 정하였다. 이렇게 새롭게 만들어진 거래량 지표를 통해 코스피200 선물의 일별 데이터와 4가지 분별 데이터를 통해 매매한 결과 양의 수익률을 보임으로써, 지표의 유효성을 입증하였다.
- 1에 나타난 것처럼 총 2 단계로 구성되어 있다. 제안 모델의 1 단계에서는 거래량 지표를 생성하고 2단계에서는 생성된 거래량 지표를 통해 학습구간에서 매매 한 뒤 이를 테스트 구간에 적용해 본다.
- 각 구간별로 10번의 랜덤 테스트를 하여 총 1200회의 테스트를 하였다. 테스트시 수익률은 슬리피지와 거래세를 모두 반영하여 계산하였다.
- 전략을 두가지를 사용하였는데, 전략1은 학습구간에서 선택되어진 컷오프 조합 중에 큰 값을 하향돌파하면 매수하고, 상향돌파하면 매도하는 전략이고 전략2는 상향돌파하면 매수하고, 하향돌파하면 매수하는 전략이다. 학습구간과 테스트 구간은 3개월 학습 뒤 1개월 테스트, 6개월 학습 뒤 1개월 테스트, 12개월 학습 뒤 3개월 테스트, 24개월 학습 뒤 6개월 테스트 하는 것으로 설정하였다. 각 구간별로 10번의 랜덤 테스트를 하여 총 1200회의 테스트를 하였다.
- 두 전략 모두 청산은 반대 포지션의 신호가 나왔을 때, 즉 매수 신호 후 매도 신호가 나오면 청산하였고, 매도 신호 후 매수 신호가 나오면 청산하였다. 학습구간에서 선택된 컷오프 조합들 중에서 가장 높은 수익률이 나온 값을 가지고 테스트 구간에서 매매를 하는 것으로 실험 2단계를 구성하였다.
대상 데이터
- 학습구간과 테스트 구간은 3개월 학습 뒤 1개월 테스트, 6개월 학습 뒤 1개월 테스트, 12개월 학습 뒤 3개월 테스트, 24개월 학습 뒤 6개월 테스트 하는 것으로 설정하였다. 각 구간별로 10번의 랜덤 테스트를 하여 총 1200회의 테스트를 하였다. 테스트시 수익률은 슬리피지와 거래세를 모두 반영하여 계산하였다.
- 실험에서 사용된 데이터는 코스피200 선물 데이터를 30분, 60분, 120분, 180분, 하루 간격의 종가와 거래량을 사용한 다섯 가지 데이터를 사용하였으며, 데이터의 기간은 2006년 4월 3일부터 2012년 8월 31일까지로 하였다. 거래량 지표를 도출하기 위한 거래횟수는 5거래와 10거래, 20거래를 사용하였는데, 5거래의 경우 다섯 번 거래 동안의 거래량 분산을 통해 거래량 지표를 구하는 것이다.
- 주식시장에서 거래량은 지수 및 가격흐름의 유일한 선행지표로서 가장 핵심적인 지표이기에 이를 통해 지표를 생성하고, 이 지표로 코스피 200선물을 매매하는 것이다. 이 때 데이터는 30분, 60분, 120분, 180분, 일봉의 다섯 가지 데이터를 사용하며, 슬리피지와 거래세 등을 모두 반영한 뒤 이중에 가장 최적의 수익이 발생하는 봉을 선정하는 것이다.
성능/효과
- 노란색으로 음영 표시한 부분은 연평균 수익률이 10%이상인 것과 일별 데이터 중 수익률이 가장 좋았던 것이다. 180분 데이터의 20거래로 생성한 CVI를 가지고 매매한 전략2의 각 구간별 평균 수익률은 14.59%로 가장 높은 수익률을 보여주었다. 이 밖에 180분 데이터, 5거래, 전략1의 평균 수익률이 13.
- 본 연구의 또 다른 의의는 거래량과 가격의 상관성에 대한 새로운 관점을 제시한 것이다. 기존의 연구들이 거래량과 가격의 관계에 대한 단순한 관계성에만 집중한 것에 반해, 본 연구에서는 거래량을 통한 새로운 매매기법을 제시하고, 양의 수익을 보임으로써 거래량 지표 (CVI)의 시장 선행성과 지표의 유효성을 보여주었다.
- 넷째, 선물계약은 상품의 실제 인·수도가 이루어지는 경우가 극히 적으며 계약건수의 약 97% 정도가 만기 이전에 반대매매에 의하여 거래가 결제된다.
- 넷째, 선물계약은 상품의 실제 인·수도가 이루어지는 경우가 극히 적으며 계약건수의 약 97% 정도가 만기 이전에 반대매매에 의하여 거래가 결제된다. 다섯째, 선물계약은 투기의 경우 정부 또는 거래소의 강력한 규제가 수반된다. 마지막으로 주식과 가장 다른 점인 매도이다.
- 17%로 높은 수익률을 보여주었다. 본 연구에서 사용한 총 다섯 가지 데이터 중 비교적 시간이 긴 데이터 120분, 180분, 일별 데이터만으로 연간 수익률을 계산했을 때 4.97%로 전 구간 수익률 2.63%에 비해 더 좋았음을 알 수 있다. 30분, 60분 데이터의 경우 너무 짧은 시간 간격으로 인해 거래량의 변화에 따른 시장 상황의 변화를 감지해 내기 어려운 데이터로 보인다.
- 본 연구에서는 시장 선행지표인 거래량을 이용하여 CVI라는 지표를 만들어, 시장상황이 급변할 것이라 예측되는 시점을 미리 탐지하여 선물 포지션의 진입과 청산 시점을 정하였다. 이렇게 새롭게 만들어진 거래량 지표를 통해 코스피200 선물의 일별 데이터와 4가지 분별 데이터를 통해 매매한 결과 양의 수익률을 보임으로써, 지표의 유효성을 입증하였다.
후속연구
- 본 연구에서는 30분, 60분, 120분, 180분, 일별 데이터만을 사용하였지만, 다른 데이터를 통한 분석 또한 필요하다. 또한, 5, 10, 20거래의 세 가지 경우로만 분산을 구하고, CVI를 도출하였으나 보다 다양한 거래일을 가지고 거래량 지표를 돌출해 볼 필요가 있다고 느낀다. 마지막으로 최대 6개월의 테스트 구간을 더 길게 하여 보다 다양한 구간에서의 실험이 필요하며, 다양한 학습, 테스트 구간의 조합을 찾고, 그 중 가장 좋은 조합을 찾는 것은 향후 연구로 남겨두겠다.
- 또한, 5, 10, 20거래의 세 가지 경우로만 분산을 구하고, CVI를 도출하였으나 보다 다양한 거래일을 가지고 거래량 지표를 돌출해 볼 필요가 있다고 느낀다. 마지막으로 최대 6개월의 테스트 구간을 더 길게 하여 보다 다양한 구간에서의 실험이 필요하며, 다양한 학습, 테스트 구간의 조합을 찾고, 그 중 가장 좋은 조합을 찾는 것은 향후 연구로 남겨두겠다.
- 금융시장에서 사용되는 대부분의 지표들이 그러하듯, CVI라는 지표 또한 수익률을 최대화 시키는 환경에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 30분, 60분, 120분, 180분, 일별 데이터만을 사용하였지만, 다른 데이터를 통한 분석 또한 필요하다. 또한, 5, 10, 20거래의 세 가지 경우로만 분산을 구하고, CVI를 도출하였으나 보다 다양한 거래일을 가지고 거래량 지표를 돌출해 볼 필요가 있다고 느낀다.
- 한국 선물 시장은 규모면에서 앞으로 더 큰 시장으로 발전할 수 있고, 이에 대한 연구가 활발해져야 할 것으로 생각한다. 한국 선물 시장은 다른 나라와 비교하였을 때 뛰어난 정보력과 매매기법을 가진 외국자본들이 많이 진입해 있는 상황이다.
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