해왔거나 하려고 했던 매매들

주가지수 레벨

1. 내재변동성 레짐(Regime)기반 스위칭 모델

1-1. 레퍼런스

• 내재변동성 지수를 통한 마켓 타이밍 (Antonio Mele, 2017)

1-2. 전략개요

• 주식시장 내재변동성 지수(VIX)와 채권시장 내재변동성 지수(MOVE)의 과거 6개월 간의 값을 0~100까지로 Rank로 표준화

  • 0일 경우 6개월 중 가장 내재변동성 Rank가 낮음

  • 100일 경우 6개월 중 가장 내재변동성 Rank가 높음

  • 각 변동성 Rank가 하위 20% 영역에 진입하면 상위 80% 국면에 진입하기 전까지는 안정 국면으로 정의

  • 각 변동성 Rank가 상위 80% 영역에 진입하면 다시 하위 20%영역에 도달하기 전까지는 시장 불안정 국면으로 전환된 것으로 정의

• 주식시장과 채권시장의 내재변동성 Rank가 모두 하위 20%일 경우 시장이 안정된 국면으로 판단하여 매수 진입

• 주식시장의 내재변동성 Rank가 80%를 넘어 주식시장이 불안정 국면으로 Regime이 전환되면 매도

  • 채권시장의 내재변동성 Rank가 불안정 국면에 진입했다고 해서 매도하지 않는 이유는 채권시장에 변동성이 커지더라도, 그것이 주식시장까지 전파되어 주식가격의 컨펌이 일어나지 않는다면 반드시 매도해야할 이유는 없다고 판단했기 때문

• 유가의 내재변동성 지수(OVX)는 주식시장의 내재변동성 확대로 인해 영향을 받는 종속변수라는 분석이 있었기에, 국면(Regime)판단에서 제외함

1-3. 백테스트 성과

• 트레이딩뷰

• 파이썬

트레이딩뷰와 파이썬의 성과 지표가 너무 확연히 달라서, 파이썬 코딩이 잘못된 것인지, 트레이딩뷰가 과최적화 된 것인지 추가 검증이 필요함

2. Delta-Straddle 기반 추세추종 모델

2-1. 레퍼런스

• 견고한 추세추종 시스템을 디자인하는 법 (J.P. Morgan)

2-2. 전략개요

• S&P500 혹은 나스닥의 과거 N일간의 수익률의 t-통계량을 측정

• t-통계량은 다음과 같이 정의

  $$t=\frac{N일간의 Rolling\;로그\;수익률}{N일간의\;Rolling\;로그\;수익률의\;표준편차/\sqrt{N}}$$

• t-통계량이 높을 수록 현재의 수익률 추세가 우연일 확률이 낮아지므로(귀무가설 기각), 추세에 대한 통계적 확신을 반영하는 논리임.

• 위에서 구한 t-stat을 0~1사이의 확률밀도함수(CDF)로 변환한 뒤, 아래와 같이 다시 -1~1 사이의 추세추종 시그널로 변환

  $$Signal=2×(CDF)-1$$

• 위 시그널은 옵션의 양매수(스트래들)포지션의 Payoff를 복제함

  • 자잘하고 잦은 손실 + 드물고 큰 수익

• 파라미터 단일값 사용으로 인한 과최적화를 방지하기 위해, 과거 32, 64, 126, 252, 504일의 시그널을 단순평균

• 평균 낸 최종 시그널 자체를 베팅비중으로 사용하여 주가지수에 롱 온리(Long-only) 전략을 수행. 크게 다음과 같이 두가지로 활용가능

  • 시그널 자체를 베팅비중으로 하여, 주기적으로 포트폴리오 베팅비중을 조절하는 방식 (리밸런싱)

  • 임계값(Threshold)를 정하여, 해당 값 이상이면 전액 매수, 이하면 전액 매도하는 이진(Binary)형식

• 주가지수는 기본적으로 ...