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[퀀트논문 리뷰 #4] 주식시장 일중 모멘텀 매매전략의 시초, Market Intraday Momentum
2024. 10. 16. 9:00
요새 들어서 Intraday Trading, 즉 장중 매매 (이른바 단타 매매)에 대한 논문을 많이 읽고 있다.
물론, 내가 "이걸로 단타를 하겠다"는 아니고, 기관과 외국인의 주식 매매 특성을 알게 되는 것이 꽤나 신기했기 때문이다.
이번에도 신기한 논문이다.
논문 이름은 ' Market Intraday Momentum '으로 결론부터 말하자면, '장초반 30분 수익률'과 '장막판 직전 30분 수익률'을 알면 '장막판 30분 수익률'을 예측할 수 있다는 것 이다.
※ '장막판 직전 30분 수익률' 이라 함은 장종료 1시간 전부터 30분 전까지의 시간 을 말한다.
아니! 그러면 장초반 30분에 주가가 오르면, 장막판 30분에도 오른다고? 놀랍게도 이 논문의 저자는 '그럴 가능성이 높다'라고 주장하고 있다.
그리고 그 주장이 실린 논문지는 금융 관련 국제 논문지 중 5위 안에 드는 논문지인 ' Journal of Financial Economics '이다.
논문을 쓰신 Lei Gao 교수님, Yufeng Han 교수님, Sophia Zhengzi Li 교수님과 Guofu Zhou 교수님은 어떤 분석과 어떤 논리로 이러한 주장을 하게 되었는지 살펴보도록 하자.
↓ Market Intraday Momentum 논문 링크 ↓[Market Intraday Momentum
Based on high frequency data of the S&P 500 ETF from 1993–2013, we document an intraday momentum pattern: the first half-hour return on the market since the previous day’s market close predicts the last half-hour return. The predictability, both statistically and economically significant, is stronger...
papers.ssrn.com
](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2440866)
1. SPY(S&P500 ETF) 대상으로 '장초반 30분 수익률(r 1)'과 '장막판 직전 30분 수익률(r 12)' 2가지 독립변수로 회귀분석하여 종속변수 '장막판 30분 수익률(r 13)'을 예측 할 수 있으며, 일반적인 Long Only 전략에 비해 초과수익도 거둘 수 있다. 즉, 주식시장 일중 모멘텀(Market Intraday Momentum) 은 존재한다.
2. 이 예측은 경제위기 또는 경기침체일 때, 변동성과 거래량, 거래규모, 주문 불균형, 기관 보유비중이 클수록, 유동성이 적을수록, 그리고 월초와 중요한 경제지표가 발표되는 날에 좀 더 유의 하다.
3. S&P500 외에 나스닥, 다우, 러셀2000, 선진국, 금융섹터, 채권 ETF에도 해당 현상을 포착할 수 있으며, 특히 중국, 신흥국, 리츠 ETF에서 해당 현상이 더욱 강하게 나타난다.
4. 이러한 현상이 나타나는 이유로는 정보 전달의 지연성, 기관의 매매 선호시간(장초반, 장막판), 그리고 펀드 리밸런싱 등이 있다.
01: 사용하는 데이터와 분석 방법
1. 분석 대상: SPY ETF (S&P500 ETF) ※ 논문 말미에 여러 다른 종류의 ETF를 사용하기도 한다.
2. 분석 기간: 1993년 2월 1일 ~ 2013년 12월 31일 (단, 거래 건수가 500건 미만인 날은 분석에서 제외)
3. 30분간 수익률 측정방법: 매 30분마다 시가와 종가 간의 변화율을 계산
※ 단, 장초반 30분 수익률의 분모는 시초가가 아닌 전일 종가를 사용한다 (밤 동안의 정보 소화를 보기 위함이다.)
$\combi{r}_{j,t}=\frac{\combi{p}_{j,t}}{\combi{p}_{j-1,t}}\ -\ 1,\ \ \ \ \left(j\ =\ 1,\...,\ 13\right)$ r j,t \= p j,t p j − 1,t − 1,(j \= 1,...,1 3)
4. 회귀분석: 일반적인 선형 회귀분석 식을 사용한다.
※ r 1: 장초반 30분 수익률, r 12: 장막판 직전 30분 수익률 (12번째 30분 구간의 수익률), r 13: 장막판 30분 수익률
$\combi{r}_{13,\ t}=\ \alpha \ +\ \combi{\beta }_1\combi{r}_{1,t}\ +\combi{\beta }_{12}\combi{\combi{r}_{12,t}}\ +\ \combi{\epsilon }_t\,\ \ \ \ \left(t\ =\ 1,\...,\ T\right)$ r 1 3,t \= α + β 1 r 1,t + β 1 2 r 1 2,t + ε t ,(t \= 1,...,T)
02: 주식시장 일중 모멘텀(Market Intraday Momentum) 회귀분석 결과
1. 모든 기간 대상 회귀분석 - In Sample 방식 (왼쪽 표의 Panel A)
① r 1, r 12 각각 회귀분석한 결과와 r 1, r 12 둘 다 변수로 넣은 결과의 R 2 이 1.6%, 1.1%, 2.6%로 나오며, 이는 꽤나 유의미한 결과다.
※ 오른쪽의 Table1은 [Forecasting Stock Returns - Rapach, Zhou 2013] 논문인데 월간 지표를 투입하였음에도, R 2 이 1%를 넘지 못했다.
② r 1, r 12 를 각각 사용한 분석의 R 2 합이 둘 다 사용한 분석의 R 2 과 비슷하므로, r 1 과 r 12 는 서로 독립적이며 상호보완적인 성격을 가진다.
2. 모든 기간 대상 회귀분석 - Out of Sample 방식 (왼쪽 표의 Panel B)
① 분석 방법: 처음에 '93 ~ '98년 5년 데이터 학습 후, 이후 한 달을 예측함 → 순차적으로 한 달씩 학습기간을 늘려가며 나온 R 2 의 평균을 구함
$\combi{R^2}_{os}\ =\ 1\ -\ \frac{\sum _{t=1}^T\combi{\left(\combi{r}_{13,t}-\combi{\hat{r}}_{13,t}\right)}^2}{\sum _{t=1}^T\combi{\left(\combi{r}_{13,t}-\combi{\overline {r}}_{13,t}\right)}^2}=\ 1-\ \frac{\combi{\left(실제수익률-\ 회귀분석\ 수익률\right)}^2의\ 합}{\combi{\left(실제수익률-\ 과거평균\ 수익률\right)}^2의합}$ R 2 o s \= 1 − T ∑ t \= 1 (r 1 3,t − ^ r 1 3,t ) 2 T ∑ t \= 1 (r 1 3,t − r 1 3,t ) 2 \= 1 − (실 제 수 익 률 − 회 귀 분 석 수 익 률) 2 의 합 (실 제 수 익 률 − 과 거 평 균 수 익 률) 2 의 합
② Out of Sample 방식 또한 결과는 In Sample과 크게 다르지 않았다. 유의한 결과를 보인다.
3. 경제위기(Panel A), 경제위기 제외(Panel B), 경제위기 전(Panel C), 경제위기 후(Panel D) 기간별 회귀분석
※ 경제위기 기간: 2007년 12월 2일 ~ 2009년 6월 30일 (리만브라더스 사태)
① 경제위기(Panel A) 가 경제위기 제외(Panel B) 대비 월등하게 유의 하다. 특히, 경제위기 제외기간의 r 12 는 유의미하지 않다.
② 경제위기 후(Panel D)가 경제위기 전(Panel C) 대비 확실히 R 2 가 높다. 저자는 이를 샘플 수 부족의 영향이라고 해석한다.
③ 하지만, 우측 Rolling Graph를 보면 경제위기(2008년)을 기준으로 하여 r 1 과 r 12 의 coefficient가 월등히 높아지므로, 경제위기를 거치면서 금융환경이 변화된 것으로 해석하는 것이 더 맞을 것으로 보인다.
★ 나의 해석: 금융위기 이후 변한 투자 환경, 즉 ① 투자기관의 Risk Manangement 보강, ② 퀀트투자, 시스템 트레이딩 강화, ③ 패시브 투자 확대가 이러한 경향을 심화시킨 것으로 보인다.
4. 변동성(좌측 표 Panel A), 거래량(좌측 표 Panel B), 거래규모(우측 표 Panel A), 유동성(우측 표 Panel B)에 따라 구분한 회귀분석
① 분석 기준
- 변동성(Volatility): 장초반 30분 동안의 변동성을 분봉으로 계산하여 상위, 중위, 하위로 구분
- 거래량(Volume): 장초반 30분 거래량을 각 1년 기준으로 상, 중, 하로 구분하고, 이것을 모든 기간에 걸쳐 상위, 중위, 하위 그룹으로 모음
- 거래규모(Trading Size): 1번 거래 시 얼마나 많은 주식 수를 거래하는지를 봄. (장막판 30분 거래량) / (거래횟수)로 상위, 하위 구분
- 유동성(Liquidity) : 이전 5일간의 아미후드 비유동성(Amihud Illiquidity) 평균값을 적용
※ 아미후드 비유동성(Amihud Illiquidity) = (절대 주식수익률) / (달러 거래량): 숫자가 클수록 유동성이 작음을 의미한다.
② 분석 결과
- 변동성 (좌측 표 Panel A): 변동성이 클수록 R 2 이 유의하고, Coefficient도 크다
※ '불확실성이 클수록 추세의 지속성이 강하다'는 Zhang 2006 논문과 일치함
- 거래량 (좌측 표 Panel B): 거래량이 많은 날의 R 2 이 유의함
- 거래규모 (우측 표 Panel A): r 1 에서는 큰 차이 없으며, r 12 에서 거래규모가 큰 날에 t값이 크다.(즉, 거래규모가 큰 날에 r 12 가 유의하다.)
- 유동성 (우측 표 Panel B) : 유동성이 적은 날에 R 2 이 유의함 (저자는 이를 '유동성이 많은 날에 차익거래자가 매매를 선호함'으로 해석)
★ 나의 해석: 유동성이 적으면, 매매를 받아줄 개인이 없다는 말이기에 기관 거래가 티가 나는 것은 매우 당연한 것이다.
5. 기관보유비중(Panel A), 주문 불균형(Panel B), 월말 효과에 따라 구분한 회귀분석
① 분석 방법
- 기관보유비중(Institutional Holding): 매 분기 발표되는 기관 포트폴리오를 바탕으로 상위, 하위 그룹으로 구분
- 주문 불균형(Order Imbalance): ANCerno 제공 데이터 활용 ※ 전체 주문의 10%만 제공하므로 참고만 할 필요
- 월말 효과(Turn of the Month Effect): 월말 7일과 그 외의 기간으로 나누어 분석
※ 월말 효과(Turn of the Month Effect): 기관이 월말에 자금 소요가 많아, 새로운 종목을 편입하기보다는 매도 위주의 거래를 하는 현상
② 분석 결과
- 기관보유비중 (Panel A): r 1 는 기관 보유 비중에 관계없이 유의한 편이나, r 12 는 기관 보유 비중이 높을 때 통계적으로 유의하다.
- 주문 불균형 (Panel B): 전체적으로 주문 불균형이 높을 때, 통계적으로 유의한 결과를 보인다.
★ 나의 해석: 주문 불균형은 기관 거래로 인해 유도되므로, 일중 모멘텀 역시 기관 거래 영향인 주문 불균형이 높은 날에 더 큰 효과를 보인다.
- 월말 효과 (표 미제공): r 1 과 r 12 모두 기관 거래가 적은 월말에는 통계적 유의성을 보이지 못했다.
6. 경기침체(왼쪽 표)와 장초반 수익률 양/음 여부에 따라 구분한 회귀분석
※ 경기침체여부는 NBER에서 구분하는 기간을 그대로 적용한다.
① 경기침체(Recession): 확실히 경기침체기에 통계적 유의성을 보인다.
★ 나의 해석: 경기침체기에는 변동성이 크고, 시장 유동성이 낮으므로 기관 거래의 영향 즉, 일중 모멘텀이 더욱 명확하게 보인다.
② 경기확장(Expansion): 놀랍게도 경기확장기에는 통계적 유의성이 잘 보이지 않는다.
③ 장초반 수익률 양/음 여부: 장초반 수익률 r 1 이 양일 때가 훨씬 유의한 결과를 보인다.
※ 저자의 해석: 처분 효과(Disposition effect)에 따른 손절을 회피하고자 하는 감정 그리고 숏을 치기에는 부담되는 비용(공매도 비용)으로 설명
★ 나의 해석: 경기침체기에서 기관이 포트폴리오를 적극 확장해나가는 시기, 즉, 주가가 반전을 꾀하는 시기를 주목 해보면 좋을 듯하다.
03: 일중 모멘텀(Market Intraday Momentum)의 발생 원인
1. '장초반 30분 수익률(r 1)'과 '장막판 직전 30분 수익률(r 12)'로 '장막판 30분 수익률(r 13)'을 예측할 수 있다는 일중 모멘텀 현상 은 경제위기여부, 경기침체여부, 월말 여부, 장초반 30분 수익률 방향, 변동성/거래량/거래규모/유동성/기관보유비중/주문 불균형 에 따라 영향이 크거나 작게 나타날 수 있다.
2. 저자는 일중 모멘텀 현상 이 발생하는 이유 중 하나로 ' 기관 투자자 ' 를 제시한다. 기관은 위의 그래프와 같이 거래량과 유동성이 풍부한 장초반과 장막판 거래를 선호하기 때문 이다. 반대로 말하자면, 굳이 유동성이 적은 장중에 거래를 해서 호가를 잡아먹는 식으로 불리한 가격에 거래를 하고 싶어하지 않는다. (특히, 포트폴리오 리밸런싱과 같은 대규모 거래일수록 더더욱 그렇다.)
3. 그리고 앞서 일중 모멘텀 현상 이 강하게 나타나는 날의 특징으로 분석되었던 높은 변동성, 높은 거래량, 높은 거래 규모, 낮은 유동성, 높은 기관보유비중과 높은 주문 불균형은 모두 기관 거래가 많을 때 나타나는 시장 특성이기도 하다.
4. 저자는 일중 모멘텀 현상 이 발생하는 두 번째 이유로 '정보 전달 지연' 을 말하고 있다. 특정 이유로 뉴스를 늦게 접하는 투자자는 늘 발생하기 마련이며, 그러한 투자자는 이를 장중에 반영하기보다는 유동성이 많은 장막판에 반영하려는 수요도 발생한다.
5. 이외에도 뮤추얼 펀드 또는 패시브 펀드는 장막판이 되어야 거래가 가능 하며, 굳이 장중에 포지션을 보유하는 리스크를 지고 싶어하지 않는 사람 (장막판 거래를 선호하는 사람)도 이유가 되겠다.
6. 어쨌든 이런저런 이유로, 장초반 30분과 장막판 30분은 같은 의견과 논리를 공유하는 경우가 많으며, 이에 따라 같은 방향의 주식 매매가 발생한다고 보면 되겠다.
04: 논문에서의 일중 모멘텀 현상을 활용한 매매 전략과 결과
1. 일중 모멘텀 현상을 활용한 타이밍 매매전략 (좌측 표)
① 타이밍 매매: r 1 의 방향성, r 12 의 방향성, 그리고 r 1, r 12 둘 다 방향성을 보는 3가지 케이스로 나누어, (+)이면 장막판 30분 동안 롱을 잡고 (-)이면 장막판 30분 동안 숏을 치는 롱숏전략 실행
② 벤치마크: Always Long - 매일 장막판 롱 잡고 청산 // Buy and Hold - 장초반 사고, 장막판 청산
③ 투자 결과
- r 1 만 사용하는 경우의 연 환산 수익률과 샤프비율은 우수 하나, r 12 만 사용하는 경우 결과가 좋지 못하다.
- r 1 과 r 12 를 둘 다 사용하면 연환산 수익률이 좋지 못한데, r 1 과 r 12 의 방향성이 엇갈리는 경우 투자하지 않으므로 거래횟수가 줄기 때문이다.
※ 만약 방향성이 엇갈려 투자하지 않는 경우를 제외하고 산정할 경우, 연 환산 수익률은 8%로 훨씬 좋아진다.
2. 거래비용까지 고려한 타이밍 매매전략 결과 (우측 표)
① 거래비용 반영: 장막판 30분 최초 베팅 시, 롱은 Ask에 체결 / 숏은 Bid에 체결하는 방식으로 스프레드 비용을 고려함
② 호가의 십진법화(Decimalization) : 2001년 7월 이후부터 최소 호가단위를 0.01달러로 시행 (이전에는 호가단위가 1/16 달러였다고 함...)
※ 이 호가의 십진법화로 인해 호가창(Order Book)의 스프레드가 축소되었음. (2005년 1월부터 더욱 안정화)
③ Panel A: 전략의 수익률은 스프레드 비용에 따라 감소 하며, 스프레드를 고려하지 않는 Buy and Hold 대비 수익률이 떨어짐
④ Panel B: 호가창 스프레드가 안정화되는 2005년 1월부터는 수익률이 그리 나쁘지 않다
3. Utility Gain (해리 마코위츠의 포트폴리오 이론)
① 해리 마코위츠의 Mean-Variance Optimization(주식-채권 투자비용 최적화) 이론 을 사용하여 위험회피 성향인 사람의 CER(Certainly Equivalent Returns) 를 계산해보는 취지
② 계산 설명
- 포트폴리오 비중 w t : 회귀분석한 예상 수익률에 분산을 나누고, 외험회피성향 γ를 적용하여 비중 w t 를 계산한다
※ 단, γ는 5를 적용하며, 투자비중은 -0.5(50% 숏)에서 +1.5(50% 추가 신용투자)로 한정한다.
- U : 이 수치를 최대화하는 포트폴리오를 구성 = (포트폴리오 예상 수익률) - (위험회피성향) × (분산)/2
- U 2: 추정한 장막판 30분 수익률을 사용 (회귀 추정치로 얻은 효용)
- U 1: 과거 수익률을 단순평균한 값을 사용 (Random Walk로 얻은 효용)
→ CER: Random Walk를 믿지 않는 사람이 시장에서 얻는 효용을 측정한다.
$\combi{w}_t\ =\ \frac{1}{\gamma }\frac{\combi{\hat{r}}_{13,t+1}}{\combi{\hat{\sigma }}_{13,t+1}},\ \ \ U\ =\ \combi{\hat{\mu }}_p\ -\ \frac{\gamma }{2}\combi{\hat{\combi{\sigma }_p^2}},\ \ \ \ CER\ =\ \combi{U}_2\ -\ \combi{U}_1\ \ \ $ w t \= 1 γ ^ r 1 3,t + 1 ^ σ 1 3,t + 1 ,U \= ^ μ p − γ 2 ^ σ 2 p ,C E R \= U 2 − U 1
③ 결과: 결과야 말할 필요가 있겠는가, 연 환산 수익률이나 샤프비율 모두 해당 전략을 사용한 결과가 Random Walk 대비 우수 하다
★★ 4. 경제 지표(뉴스) 발표일 매매전략 ★★
① 경제 지표 선정: MSCI(미시건대 소비자 신뢰지수), GDP, CPI, FOMC
② 결과
- FOMC 당일의 투자 결과 가 매우 놀라울 따름. R 2 과 Coefficient 모두 우수하며, 특히 연 환산 수익률 20.04% 라는 놀라운 수치 를 보인다.
- FOMC 당일의 투자 결과가 괜찮게 나온다는 것은, 시장 참여자들이 FOMC 결과를 잘 예측하기 때문에 장초반 흐름 그대로 장막판에도 이어진다는 의미로 해석이 가능하다.
- 이외에 GDP와 CPI 는 장전에 발표하는데, 이 발표 결과를 장초반 뿐만 아니라 장막판에도 다시 반영하려는 수요가 발생 하는 것으로 보인다.
★ 나의 해석: FOMC는 최근 파월과 닉 티미라오스가 시장 여론을 잘 유도하는지라, 굳이 FOMC 당일뿐만 아니라 ±2~3일까지도 비슷한 결과를 만들어낼 수 있을 것 으로 예상한다.
5. 다른 기초자산 대상 적용 가능성 탐구
① ETF 후보군: QQQ(나스닥), XLF(금융), IWM(러셀2000), DIA(다우지수), EEM(MSCI 신흥국), FXI(중국 Large Cap), EFA(MSCI 선진국), VWO(신흥국), IYR(리츠), TLT(20년 이상 채권)
② 결과
- 좌측 표: SPY(S&P500) 대비해서 다른 ETF들이 더욱 훌륭한 성과를 보인다. (유동성 부족으로 기관 영향을 더 받는 것으로 보임)
- 우측 표: 모든 시간대를 다 넣어서 회귀분석을 해보아도, 결국 r 1 과 r 12 만이 유의하다.
★ 나의 해석: 그중에서 신흥국과 중국, 리츠가 우수한 편 인데, 이는 미국 장중 시간대에 큰 이슈가 발생되지 않는 섹터이기 때문 으로 보인다.
(신흥국, 중국은 밤/새벽시간대이며, 리츠는 급격하게 변동하는 섹터가 아니다.)
05: 일중 모멘텀 현상을 활용한 매매전략 추가 탐구
1. Systrader79님의 일중 모멘텀 현상 활용 매매전략
① 투자 대상: KODEX 코스닥150 레버리지 ETF
② 투자 방법: 아래의 두 가지 기준을 둘 다 충족할 때, 12시 30분에 매수 및 다음날 시초가에 매도
- 30분봉 기준 당일 첫봉이 양봉일 것
- 12시 30분에 코스닥150지수가 Range Position 기준 50% 이상
※ 9시부터 12시 30분까지 주가와 거래량이 하락하는 것이 일반적이나, 그렇지 않은 경우에는 특별한 모멘텀이 발생한 결과라고 보고 이를 활용하는 것이다.
③ 결과: 아래의 링크에서 확인하길 바란다. 굉장히 놀라운 수익률 수치를 보인다.
↓ 해당 전략에 대한 systrader79님의 블로그 포스팅 ↓[실전 투자 전략 (57) - Intraday momentum + range position을 이용한 절대 수익 전략
지난 포스팅 (클릭) 에서는 Intraday momentum을 이용한 단기 트레이딩 전략을 살펴보았습니다. 개장 후 첫 30분간 상승하면 장종료전 30분에도 상승할 가능성이 높다는 전략이었는데요, 코스닥 ETF에 적용한 결과도 상당히 인상적임을 확인하 바 있죠? 이번 포스팅에서는 지난 번에 살펴본 intraday momentum 전략에 지수의 range position 전략을 결합시켜 더 좋은 전략을 개발해보겠습니다. 1. Range position 이란?Range position은 이전 포스팅(클릭)에서 살펴본 바 있습니다. Ra...
stock79.tistory.com
](https://stock79.tistory.com/entry/%EC%8B%A4%EC%A0%84-%ED%88%AC%EC%9E%90-%EC%A0%84%EB%9E%B5-57-Intraday-momentum-range-position%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EC%A0%88%EB%8C%80-%EC%88%98%EC%9D%B5-%EC%A0%84%EB%9E%B5)
2. (내 생각을 곁들여서) 일중 모멘텀 현상 을 활용하기 좋은 시기 또는 종목
① 장기 대세 하락장 : 가치투자도 어려운 시기이니, 일중 모멘텀 매매전략 으로 지수 레버리지 ETF 또는 지수 인버스 ETF 투자해 보자
② 경제지표 발표일: FOMC(당일과 전후 2~3일), CPI, PCE, 실업률 등 매 시기마다 중요하게 여겨지는 경제지표 발표일에 베팅 해보자
③ 특정 종목의 실적발표일 또는 중요한 행사일: 기관투자자 투자비중이 높은 종목 위주 로 접근해 볼 만하다
★ 단, 개발자 컨퍼런스와 같이 장중에 열리는 행사의 경우에는 장중에 여러 뉴스가 발생되어 논리가 희석될 수 있으므로 투자 대상기간에서 제외하자.
④ 활용하기 좋은 종목: 미국에 상장된 ETF(러셀2000, 중국, 신흥국, 리츠, 금융 등), ADR 주식, 코스닥지수 ETF
꽤나 재밌는 논문이었다. 일중 모멘텀 이라니... 원리를 모르면 누가 장난치는 줄 알 것 같은 개념이다.
그런데 이를 옵션 감마 헷지 수요 로 해석한 논문도 있다. 다음 논문으로 'Hedge demand and market intraday momentum' 을 읽어보겠다.