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러프집합을 활용한 KOSPI200 옵션시장의 변동성 회귀 전략
강영중, 오경주, Kang. Young Joong, Oh. Kyong Joo 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 16 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.1 135-150 (16 pages)
옵션시장에서의 변동성 회귀특성과 러프집합 알고리즘을 이용한 옵션전략을 개발하는 것을 제안한다. 이제까지 주식, 선물 시장에서는 다양한 연구가 선행되어 왔지만, 옵션시장에 대한 연구는 활발하지 않았다. 특히 고빈도 자료를 이용한 옵션 트레이딩 전략은 미미한 수준이다. 본 연구의 목적은 두가지로 구성된다. 첫째는 내재변동성 고평가, 저평가 상태를 측정하여 괴리가 발생했을 때 이익을 향유하는 변동성 회귀 모델을 구축하는 것이다. 둘째는 옵션트레이딩전략에 러프집합 알고리즘을 사용하여 부정확한 진입신호를 필터링... -
코스피 200 주가지수옵션 데이터의 효율적 가공을 통한 다양한 옵션 전략들의 사후검증에 관한 연구
송치우, 오경주, Song. Chi-Woo, Oh. Kyong-Joo 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 13 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2009, Vol.20 No.6 1061-1073 (13 pages)
주가지수 옵션투자는 과학적인 투자기법이며 다양한 지표 및 투자전략이 개발되어 있다. 본 연구의 목적은 현재 까지 시장에 소개된 다양한 옵션투자 기법들을 적용하여 과거 옵션 데이터를 통해 사후 검증하는데 있다. 옵션 데이터는 2001년 9월부터 2007년 1월까지 실제 증권거래소에서 거래되었던 틱 데이터를 기반으로 하고 있으며 비주얼 베이직을 활용하여 옵션 백 테스팅 모델을 제안하였다. 사후 검증은 틱 데이트를 10분봉으로 변형하여 실증분석 하였으며 옵션에 관한 모든 전략을 모델에 적용시킨 만큼 전략의 유용성을 쉽게...