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옵션거래량 정보는 현물가격을 예측하는가? KOSPI 200 옵션시장에 대한 실증분석

원문정보

Do option volumes predict spot prices? Evidence from the KOSPI 200 index option market

최병욱

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초록

영어

This study exams a forecasting power of option volumes implicit in KOSPI 200 options by analyzing minute by minute historical index option intraday trading data from January of 2007 to January of 2011. We begin by calculating volume ratio of call and put for ATM, OTM and ITM options, and then compare the daily rate of return of the signal following trading strategy that we buy (sell) a stock index when the volume ratio increases (decreases) with that of an intraday buy-and-hold strategy that we buy a stock index on 9:05AM and sell it on 2:50PM. We found that the rate of return of the signal following trading strategy was significantly higher than that of the intraday buy-and-hold strategy, which implies that the option volumes have a strong forecasting power on the direction of stock market. Secondly, the stock index has a positive relationship with the ATM and ITM call volume but a negative relationship with OTM call volume which contradicts to the view that informed traders tend to prefer OTM options with higher leverage to the ATM. Another finding is that the information contents of option volumes disappear after two minutes.

한국어

본 연구는 옵션의 거래량정보가 현물가격의 방향성에 대해 어느 정도의 예측력 을 갖고 있는지를 분석하였다. 이를 위하여 2007년 1월부터 2011년 1월 까지를 표본기간으로 하여 KOSPI 200 주가지수옵션시장에서 분단위로 콜과 풋의 등가 격, 외가격, 내가격 및 총거래량을 각각 구하여 이들 거래량의 비율을 매매지표 로 설정한 후 매일 장 개시 후 5분 시점부터 매분 간격으로 이들 지표가 일정 비율 이상 증가하면 현물을 매수하고, 감소하면 매도하는 “지표추종전략”을 구 사하여 그 수익률을 “일중 매입보유전략"과 비교하였다. 분석 결과, 첫째 옵션거래량이 현물의 방향성에 대해 유의한 정보를 보유하 는 것으로 확인되었다. 예를 들어 외가격옵션의 거래량비율을 지표로 하는 지 표추종매매전략의 경우 일중 매입보유전략의 0.03%에 비해 24배 높은 0.72%의 일중수익률을 거둔 것으로 나타났다. 둘째, 지표추종매매전략을 2분 이상 지연 하면 초과수익이 유의하지 않게 되는 점에 비추어 옵션 거래량정보의 대부분은 2분 이내에 주식가격에 반영되는 것으로 나타났다. 셋째, 등가격 및 내가격 콜 거래의 증가는 현물가격의 상승을 초래하는 반면, 외가격 콜의 증가는 현물의 하락을 선도하는 것으로 나타났다.

목차

초록
 1. 서론
 2. 연구방법
 3. 데이터
 4. 분석
  4.1 등가격 거래량비율의 정보력
  4.2 외가격 거래량 비율의 정보력
  4.3 내가격거래량 비율의 정보력
  4.4 전체거래량 비율의 정보력
  4.5 머니니스별 거래량 비율의 정보력
  4.6 민감도 분석
  4.7 시기별 성과 분석
 5. 결론
 참고문헌
 표
 그림
 Abstract

저자정보

  • 최병욱 Byungwook Choi. 건국대학교 경영대학, 경영학전공,

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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