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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 generate some timely trading signals. VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy (“VKOSPI RCMSE” or “RCMSE”) as an alternative complexity indicator was derived from the VKOSPI time series. Both long and short positions triggered by large changes in the RCMSE and the trading strategies are evaluated in terms of their ability to generate alpha through an algorithmic trading platform that will outperform the index benchmark in steady risk aversion regime. There is some empirical evidence for expecting opportunities for positive future excess and risk-adjusted returns for long and short positions triggered by large movements in the RCMSE. This finding is more prominent during the periods of steady risk aversions. Trading strategy is tested on the data period from Jan 2, 2003 to May 29, 2015. The time-varying return-volatility relation is used to implement a set of dynamic asset allocation strategies by analyzing the RCMSE with its corresponding Index. With asymmetric volatility phenomenon in the Korean stock market, selected benchmark-outperforming dynamic asset allocation strategies are developed by processing meaningful signals from RCMSE indicator on the Index Futures.
대한민국 주식시장의 대표적인 대형주 지수인 코스피 200지수와 추정모델에 기반하지 않은 변동성지수인 VKOSPI 변동성지수 분석을 통해 대형주 주가지수와 변동성지수간 통계적으로 유의한 부(負)의 관계를 확인하였다. 본 연구는 VKOSPI 변동성지수의 비대칭적 정보성격의 존재하에서 의미있는 정보지수로서의 VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy 변동성지표를 활용한 알고리즘 트레이딩 전략을 개발하는데 주안점을 두었다. VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy 지표의 변동에 따른 코스피200 주가지수선물의 Long 및 Short 매매전략이 본 연구에서 개발된 알고리즘 트레이딩 플랫폼을 통하여 외표본 시뮬레이션을 적용하였다. 이를 통해 큰 규모의 VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy 지표변동은 특히 위험회피도 조정국면에서 평균회귀매매전략 (Mean Reversion Trades)의 로직으로 해석되었을 때 양(陽)의 주가지수대비 초과수익률을 실현할 기회에 대한 경험적 증거를 확인할 수 있었다. 이어 VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy 지표의 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 전략의 수행하였다. 변동성 지수를 통해 추출된 VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy 기반 매매신호를 바탕으로 한국 주식시장의 변동성지표의 지수수익률간 비대칭성에 기반한 주가지수 벤치마크 수익률을 초과하는 주가지수선물 매매전략을 통해 새로 만든 Entropy 기반 내재변동성 지표의 안정성 및 활용도를 검증한 결과, 지수변동성이 낮고 일정한 최근의 시장상황에서 평균회귀전략 투자지표로서 활용되었을 때 가장 효율적인 것으로 평가되었다.
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알고리즘매매, 비대칭적 변동성, VKOSPI 지수, VKOSPI Refined Composite Multiscale Entropy 지표
