Mean Reversion or Momentum Trades? The VKOSPI Case Study

• 발행기관: 아시아.유럽미래학회​
• 저자명: 최우석(Woo Suk Choi) 김성호(Sung Ho Kim) 최강석(Kang Suk Choe) 조정근(Joung Keun Cho)
• 간행물 정보: 『유라시아연구』제13권 제1호, 43~63쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.03.30

국문 초록

대한민국 주식시장의 대표적인 대형주 지수인 코스피 200지수와 추정모델에 기반하지 않은 내재변동성지수인 VKOSPI 변동성지수 분석을 통해 대형주 주가지수와 내재변동성지수간 통계적으로 유의한 부(負)의 관계를 확인하였다. 본 연구는 VKOSPI 변동성지수의 비대칭적 정보성격의 존재하에서 의미있는 정보지수로서의 VKOSPI 변동성 지수를 활용한 알고리즘 트레이딩 전략을 개발하는데 주안점을 두었다. VKOSPI지수의 변동에 따른 코스피200 주가지수선물의 Long 및 Short 매매전략은 본 연구에서 개발된 알고리즘 트레이딩 플랫폼을 통하여 외표본 시뮬레이션에 적용되었다. 이를 통해 큰 규모의 VKOSPI지수변동은 특히 위험회피도 상승국면에서 양(陽)의 주가지수대비 초과수익률을 실현할 기회에 대한 경험적 증거를 확인할 수 있었다. 이어 VKOSPI지수의 각각의 매매신호 효율성에 대한 평가를 통해 위험선호도의 하락, 상승 및 정체기간을 포괄하여 주가지수 벤치마크 성과를 초과할 수 있는 알고리즘매매의 플랫폼을 개발하는 연구가 수행되었다. 본 연구는 (1) 2003년부터 2007년말까지를 위험회피도 하락 및 양(陽)의 주가지수수익률 국면, (2) 2008년부터 2011년말까지를 위험회피도 상승 및 지수수익률 변동성 확대국면 및 (3) 2012년부터 본 연구데이터의 마지막 기간인 2015년 5월29일 (영업일 기준)까지 미미한 주가지수수익률을 기록한 위험회피도 조정국면으로 연구 대상 기간을 대 분류한 후, VKOSPI지수 분석을 통하여 위험회피도 국면별 비대칭성분석 및 고유의 알고리즘매매 플랫폼을 통한 동적자산배분 전략을 수행하였다. 그리하여 변동성 지수를 통해 추출된 매매신호를 바탕으로 한국 주식시장의 변동성지표의 지수수익률간 비대칭성에 기반한 주가지수 벤치마크 수익률을 초과하는 주가지수선물 매매전략은 지수변동성 상승국면에서 가장 효율적인 것으로 평가되었다. 본 연구에서 규명된 결과로 Copeland and Copeland (1999)에서 제안된 초단기 이상 (異常)수익현상이 충분히 확인되지 못하였으며 VKOSPI지수에 내재된 시장 타이밍 관련 정보는 초단타매매 또는 데이트레이더들 보다는 최장 9개월 가량의 투자기간을 가진 투자자에게 보다 지속 가능한 매매신호로서 적절한 것으로 판단된다.

영문 초록

For the KOSPI200 Index (“Index”), a well-known negative and statistically significant relationship exists between the returns of the Index and VKOSPI, the official model-free implied volatility index. Our primary research purpose is to test VKOSPI as an informative and meaningful trading indicator and to develop a set of algorithmic trading strategies to time the market. The trading strategies are evaluated in terms of their ability to develop an algorithmic trading platform that will outperform the index benchmark in falling, rising and steady risk aversion regimes. There is some empirical evidence for expecting opportunities for positive future excess returns for long and short positions triggered by large changes in the VKOSPI. This finding is more prominent during the periods of both rising and steady risk aversions. Trading strategy in this research is tested on the data period from Jan 2, 2003 to May 29, 2015, using an out-of-sample algorithmic trading platform. We reorganized the data sample into 3 sub-periods: (1) Falling Risk-Aversion Regime: From January 2, 2003 to December 28, 2007 of pre-global financial crisis period of a declining VKOSPI, a positive market return and relatively small VKOSPI fluctuations (P1). (2) Rising Risk-Aversion Regime: From January 2, 2008 to December 29, 2011 as the period of elevated VKOSPI and market stress (P2). (3) Steady risk-Aversion Regime: From January 2, 2012 to May 29, 2015 a very low, consistent VKOSPI with mediocre market returns, especially in Korean equities (P3). The time-varying return-volatility relation is used to implement a set of dynamic asset allocation strategies by analyzing VKOSPI with its corresponding Index. With asymmetric volatility phenomenon in the Korean stock market, our benchmark-outperforming dynamic asset allocation strategies are effectively developed by processing meaningful signals from VKOSPI on the Index Futures. Empirical evidence here was not sufficient enough to confirm the short-term profit anomaly suggested by Copeland and Copeland (1999) that the information content in VKOSPI was not for short-term or day traders. It was rather more sustainable for those for up to 9 months’ of investment horizons.

목차

Section 1. Introduction

Section 2. VKOSPI and KOSPI200 Algorithmic Trade Results

Section 3. Conclusions

Acknowledgements

참고문헌

키워드

알고리즘매매 비대칭적 변동성 VKOSPI 지수 Algorithmic trade Asymmetric volatility and VKOSPI