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[퀀트논문 리뷰 #5] 옵션 감마 익스포저와 레버리지 ETF가 만드는 주식시장 장중 모멘텀, Hedge Demand and Intraday Momentum
2024. 11. 14. 9:00
저번 퀀트 논문에서 Intraday Momentum, 즉 일중 모멘텀(장중 모멘텀) 에 대한 논문을 리뷰해보았다.
※ Market Intraday Momentum(Gao, 2018): '장초반 30분 수익률'과 '장막판 직전 30분 수익률'을 알면 '장막판 30분 상승 하락 여부'를 때려 맞출 수 있다.
해당 논문에서 아쉬웠던 부분이 있었다면, 일중 모멘텀 현상이 나타나는 이유가 그리 명쾌하지는 않았다는 것이다.
※ 해당 논문에서 언급하는 이유: 정보 전달의 지연성, 기관의 매매 선호시간(장초반, 장막판), 펀드 리밸런싱 등
하지만 이번에 리뷰할 논문에서 일중 모멘텀 현상이 나타나는 이유에 대해서 명쾌하게 설명해 주었던지라, 한번 소개해보려고 한다.
역시 'Journal of Financial Economics'에 게재되었으며, 논문명은 'Hedging demand and market intraday momentum' 이 되겠다.
↓ Hedging demand and market intraday momentum 논문 링크 ↓[Hedging Demand and Market Intraday Momentum
edging short gamma exposure requires trading in the direction of price movements,thereby creating price momentum. Using intraday returns on over 60 futures on equities,bonds, commodities, and currencies between 1974 and 2020, we document strong “marketintraday momentum” everywhere. The return during...
papers.ssrn.com
](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3760365)
00: 핵심 아이디어
1. 주식, 채권, 원자재, 환 선물 에 대해서 '전일 종가 ~ 금일 장 마감 30분 전'까지의 수익률 을 바탕으로 '금일 장 마감 30분 전 ~ 금일 종가'까지의 방향성을 예측 할 수 있다. 그리고 현물 또한 효과는 다르지 않다.
2. 이는, 기존의 일중 모멘텀 효과 설명에 사용되었던 '정보의 지연 수신에 따른 지연 반응' 이 아닌 '장 마감시점에 집중된 시장조성자의 헷지 활동' 때문인 것으로 분석된다. 즉, 장중에 시장조성자가 받아낸 물량을 장 마감시점에 해소하면서 일중 모멘텀 이 만들어지는 것이다.
3. 장 마감시점에 시장조성자의 헷지 활동 이 집중되는 이유는 총 4가지가 있다.
① 장 마감 직전 유동성이 풍부, ② 거래비용 문제로 헷지 물량을 모았다가 해소, ③ 장 종료 이후의 Overnight Risk 회피, ④ 장 종료 이후의 포지션에는 자본 비용 발생
4. 1번의 논리에 따라 양일 때 롱, 음일 때 숏을 하는 타이밍 전략 시행 시, 주식 부문에서 연 수익률 6.86%, 샤프비율 1.73의 결과 를 얻었다.
01: 사용하는 데이터와 분석 방법
1. 분석 대상 : 주가지수 선물 17개, 채권 선물 16개, 원자재 선물 21개, 통화 선물 8개
※ 선물로 분석하였지만, 본문에서 설명을 하였듯이 기초자산에도 동일하게 효과는 작용한다.
2. 분석 기간: 1974년 12월 ~ 2020년 5월 (1분봉 사용)
3. 분석 변수: 각 시간대별로 구분하여 가격 변화율을 수익률로 사용하였다. 구분한 시간대는 아래의 그림 및 설명과 같다.
① r ONFH,t: '전일 종가'와 '금일 개장 30분 후 주가'간 가격 변화율
② r ROD,t: '전일 종가'와 '금일 장마감 30분 전 주가'간 가격 변화율
③ r M: '금일 개장 30분 후 주가'와 '금일 장마감 60분 전 주가'간 가격 변화율
④ r SLH : '금일 장마감 60분 전 주가'와 '금일 장마감 30분 전 주가'간 가격 변화율
⑤ r LH: '금일 장마감 30분 전 주가'와 '금일 종가'간 가격 변화율
그림 1. 분석 시점 정의 (앞으로 시점을 언급할 때 약어만 사용할 예정이므로 꼭 알고 가자)
※ 잠깐, 선물이라면서? 선물에 거래시간을 어떻게 따지는지?
주가지수 선물 은 '주식시장 개장시간', 채권과 원자재, 통화 는 가장 거래량(유동성)이 많은 시간대를 거래시간으로 사용한다.
(현 논문의 주요 논리는 '기관은 유동성이 가장 많은 시간대에 거래'이므로, 가장 유동성이 많은 시간대를 거래시간으로 선택하는 것이 논리적이라고 할 수 있겠다.)
표 1. 분석에 사용된 지수, 채권, 원자재, 환 선물 상품들
4. 분석 방법: LH 시간대에 대해 ① ONFH, ② ONFH, M, SLH, ③ ROD 시간대 세 가지 케이스에 대해 일반 회귀분석 시행
※ ONFH와 M, SLH 시간대를 합하면 ROD 시간대가 된다. 즉, ③번 회귀분석을 분해한 것이 ②번 회귀분석이라 할 수 있겠다.
$①\ \combi{r}_{LH,t}\ =\ \alpha \ +\ \combi{\beta }_{ONFH}\cdot \combi{r}_{ONFH,t}\ +\ \combi{\epsilon }_t$ ① r L H,t \= α + β O N F H · r O N F H,t + ε t
$②\ \combi{r}_{LH,t}\ =\ \alpha \ +\ \combi{\beta }_{ONFH}\cdot \combi{r}_{ONFH,t}\ +\ \ \combi{\beta }_M\cdot \combi{r}_{M,t}\ +\ \ \combi{\beta }_{SLH}\cdot \combi{r}_{SLH,t}\ +\ \combi{\epsilon }_t$ ② r L H,t \= α + β O N F H · r O N F H,t + β M · r M,t + β S L H · r S L H,t + ε t
$③\ \combi{r}_{LH,t}\ =\ \alpha \ +\ \combi{\beta }_{ROD}\cdot \combi{r}_{ROD,t}\ +\ \combi{\epsilon }_t$ ③ r L H,t \= α + β R O D · r R O D,t + ε t
02: 헷지에 의한 금융시장 일중 모멘텀 회귀분석 결과
표 2. 주식, 채권, 원자재, 통화 선물에 대한 회귀분석 결과
1. 모든 기간 대상 회귀분석 (표 2)
① 3가지 회귀분석 모두 유의했다. ROD를 구성하는 모든 시간대가 예측력 을 가진다고 할 수 있다.
② ROD 시간대 의 회귀분석이 가장 t통계량이 우수 했으며, R 2 OOS 또한 ONFH 대비 훌륭한 결과를 보여주었다.
※ R 2 OOS: 회귀분석 오차값의 평균을 분모에 과거 평균 오차값의 평균을 분자에 두어, 회귀분석 결과가 과거 평균(Random Walking) 대비 얼마나 우수한지를 표현함.
(아래의 식에서 f는 각 선물, F는 선물의 그룹을 의미한다.)
③ Panel B ~ D의 채권, 원자재 선물의 유의성은 약하다. 특히, 통화 선물은 일중 거래량 그래프 모양이 U자가 아닌지라, 인과관계가 가장 떨어지는 것으로 보인다.
$\combi{R^2}_{OOS}\ =\ 1\ -\ \frac{\sum _{t=1}^T\frac{\sum _{f\in \combi{F}_t}^{ }\combi{\left(\combi{r}_{LH,f,t}-\combi{\hat{r}}_{LH,f,t}\right)}^2}{n\left(\combi{F}_t\right)}}{\sum _{t=1}^T\frac{\sum _{f\in \combi{F}_t}^{ }\combi{\left(\combi{r}_{LH,f,t}-\combi{\overline {r}}_{LH,f,t}\right)}^2}{n\left(\combi{F}_t\right)}}=\ 1-\ \frac{각\ 선물\ 별\ \combi{"\left(실제수익률-\ 회귀분석\ 수익률\right)}^2\ 합계"의\ 평균}{각\ 선물\ 별\ "\combi{\left(실제수익률-\ 과거평균\ 수익률\right)}^2\ 합계"의\ 평균}$ R 2 O O S \= 1 − T ∑ t \= 1 ∑ f ∈ F t (r L H,f,t − ^ r L H,f,t ) 2 n (F t ) T ∑ t \= 1 ∑ f ∈ F t (r L H,f,t − r L H,f,t ) 2 n (F t ) \= 1 − 각 선 물 별 " (실 제 수 익 률 − 회 귀 분 석 수 익 률) 2 합 계 " 의 평 균 각 선 물 별 " (실 제 수 익 률 − 과 거 평 균 수 익 률) 2 합 계 " 의 평 균
표 3. 일중 모멘텀(Intraday Momentum)의 주요 요인 분석(1)
표 4. 일중 모멘텀(Intraday Momentum)의 주요 요인분석(2)
2. 일중 모멘텀 효과의 주요 요인 분석(표 3): 시장조성자의 헷지(ROD)? 기관투자자의 투자 연속성(ONFH)?
① 분석: ONFH와 ROD를 둘 다 넣은 후, 부호가 같을 때와 다를 때를 나누어 회귀분석 을 시행
② 결과1: ROD가 ONFH 대비 Coefficient가 크고, t통계량과 R 2 도 더 크다. 즉, ROD가 ONFH 대비 더 유의 하다.
③ 결과2: 또한, 부호가 다를 때(Different sign)에서는 ONFH가 (-) coefficient를 보여주며, 이는 '기관투자자의 투자 연속성' 논리를 약화시킨다.
④ 해석: 이로써, 일중 모멘텀 현상은 시장조성자의 헷지(ROD)으로부터 비롯 된다는 설명이 좀 더 합리적이라고 할 수 있겠다.
★ 나의 해석: 부호가 같을 때(Equal sign)를 매매 타이밍 으로 잡고, 차익 기회 를 만들어보는 것도 나쁘지 않아 보인다.
3. 일중 모멘텀 효과의 주요 요인 분석(표 4): 기관투자자의 투자 연속성(정보의 지연 반영)이 실재하는가?
① 미국의 선물시장은 주식시장이 종료되는 4시부터 약 15분간 매우 활발한 거래가 이뤄진다고 한다. (장 마감직전보다 오히려 거래량이 많다.)
→ 원인을 기관 투자자의 투자 연속성으로 보는 측에서는 4시 주식시장 마감 이후에도 선물시장에서는 일중 모멘텀 현상이 지속된다는 가설을 세울 수 있겠다.
② 분석: 그래서 논문 저자는 4시 장 마감 이후, 15분간의 수익률과 5분간의 수익률에 대해 r ROD 와 r ONFH 의 예측 가능성을 검증 해보았다.
③ 결과: 놀랍게도 R 2 은 0에 수렴한다.
④ 해석: 즉, 장 마감 이후에는 일중 모멘텀 현상이 이어지지 않으며, 기관투자자의 투자 연속성(정보의 지연 반영)을 증명할 수 없었다.
★ 나의 해석: 하긴... 요즈음처럼 정보 확산이 빠른 시대에는 정보의 지연 반영이라고 해석하기에는 무리수가 있다.
표 5. 주식, 채권, 원자재, 통화 선물에 대한 일간 모멘텀 효과 검증
4. 일간 모멘텀(Intraday seasonality, 주식 수익률의 일간 규칙성) 효과의 검증
① Intraday Patterns in the Cross-Section of Stock Returns(Heston, 2010) 논문에서는 "각 30분 단위의 수익률은 최대 40일까지의 일간 모멘텀을 가질 수 있다." 라는 내용을 다뤘었다. (내 블로그에서도 해당 논문을 리뷰했었다.)[[퀀트논문 리뷰 #3] 오늘 주식이 올랐던 시간대에 내일도 오른다? Intraday Patterns in the Cross-section of Stock Returns
신기한 내용을 가진 논문을 공유받게 되어 기록으로 남겨본다. 오늘 장초반 30분동안 애플 주식이 올랐다면...
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](https://m.blog.naver.com/ansrl23/223572435384)
② 분석: 일간 모멘텀 효과가 일중 모멘텀 에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위하여 전일의 마지막 30분 수익률(r LH,t-1)을 추가하여 회귀분석 하였다.
③ 결과: r LH,t-1 이 회귀분석 변수로 추가된다고 해도, ROD와 ONFH의 Coefficient나 t통계량의 변화는 없었다.
④ 해석: 즉, 장중 모멘텀에 있어서 일간 모멘텀 과 일중 모멘텀 은 서로에게 영향을 미치지 않는 구분된 현상 이라고 할 수 있겠다.
★ 나의 해석: 조금 당황스러운 것이... Heston 2010년 논문에서는 "금일 특정 시간대의 수익률은 전일 동일 시간대 수익률과 양의 상관관계를 보인다."이라 하였지만, 지금은 음의 상관관계를 보여주고 있다... 시간이 흘러서, 일간 모멘텀 효과가 약해졌다고 해석할 수도 있겠고, 애초에 유리한 부분만 취했나라는 의심도 든다.
표 6. 일중 모멘텀 효과의 연대별 회귀분석
5. 연대별 일중 모멘텀 효과 분석: 1900년대와 2000년대
① 분석: 금번 분석에서는 1900년대 (1974년 ~ 1999년)과 2000년대 (2000년 ~ 2020년)을 분리 하여 회귀분석을 시행하였다.
② 결과: 연대와 상관없이 ROD와 ONFH는 LH와 상관관계가 있다는 분석 이 나온다
③ 해석: 1900년대 포트폴리오 보험(풋옵션 매수로 하락 방어), 2000년대 레버리지 ETF 인기 상승 등, 기관의 헷지 수요와 일중 모멘텀 효과는 꾸준히 발생하였다.
★ 나의 해석: 2000년대 들어오면서, 일중 모멘텀 효과의 coefficient나 R 2 은 하락 하였다. 컴퓨터의 발전으로 프로그램 매매가 가능해졌다는 것과, 모멘텀에 대한 연구가 활발해지면서, 일중 모멘텀 효과의 '알파'가 약화 된 것으로 판단이 된다.
03: 금융시장 일중 모멘텀의 발생 원인 분석
표 7. Net Gamma Exposure에 따른 일중 모멘텀 효과 분석 // 표 8. Net Gamma Exposure를 포함한 회귀분석
1. 일중 모멘텀 현상의 원인 분석(1) : 옵션 감마 익스포저(Option Gamma Exposure, GEX) 에 따른 헷지 수요
① 일반적인 기관투자자는 '포트폴리오 보험 전략 ' (Bollen and Whaley, 2004, 인덱스 풋옵션 매수로 수익률 방어) 또는 '콜 오버라이팅 전략' (Cici and Palacios, 2015, 주가 상방 제한 시, 주식 현물을 가진 상태에서 콜옵션을 매도하여 추가 수익을 창출하고 풋옵션을 매수하여 하락장 방어) 을 많이 쓴다.
→ 즉, 기관투자자는 풋옵션 매수, 콜옵션 매도의 포지션을 많이 가지며, 옵션 시장조성자는 콜옵션 매수, 풋옵션 매도의 포지션을 많이 가진다.
→ 그리고 이 거래를 받아주는 옵션 시장조성자는 리스크를 회피하기 위한 감마 헷지에 대한 수요 를 가진다.
② 옵션시장의 시장조성자는 롱 감마 일 때는 평균 회귀방향으로 헷지 를 하며, 숏 감마 (네거티브 감마)일 때는 추세추종 방향으로 헷지 를 한다. (아래의 링크를 참조하자.)
→ 여기서 일중 모멘텀 이 발생한다. 즉, 숏 감마 일 때 주가 상승 시 옵션 시장조성자는 현물을 매수하여 주가를 올리며, 주가 하락 시 현물을 매도해서 주가를 내린다.[[옵션 #2] 최근 주식시장의 변동성이 커진 이유, 네거티브 감마(Negative Gamma)와 델타 헷징(Delta Hedging)
일반 주식투자자에게 옵션이란 굉장히 먼 개념이다. 내가 투자하고 있는 또는 투자할 계획인 주식 종목을...
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③ 분석: S&P500지수의 옵션 감마 익스포저를 롱일 때와 숏일 때로 나누어 회귀분석을 시행해보았다. 옵션 감마를 구하는 계산식은 아래와 같다.
※ NGE: Net Gamma Exposure (옵션 감마 익스포저 합계)
$\combi{NGE}_{s,m,t}^C\ \ \left(콜옵션\ NGE\right)=\ \combi{\Gamma }_{s,m,t}^C\left(옵션\ 감마\right)\ \times \ \combi{OI}_{s,m,t}^C\left(옵션\ 미결제약정\right)\ \times \ 100\left(1계약\ 당\ 단위\right)\ \times \ \combi{P}_t\left(기초자산\ 지수\right)$ N G E C s,m,t (콜 옵 션 N G E) \= Γ C s,m,t (옵 션 감 마) × O I C s,m,t (옵 션 미 결 제 약 정) × 1 0 0 (1 계 약 당 단 위) × P t (기 초 자 산 지 수)
$NGE_{s,m,t}^P\ \ \left(풋옵션\ NGE\right)=\ \combi{\Gamma }_{s,m,t}^P\left(옵션\ 감마\right)\ \times \ \combi{OI}_{s,m,t}^P\left(옵션\ 미결제약정\right)\ \times \ -100\left(매도\ 포지션이므로\ -\right)\ \times \ \combi{P}_t\left(기초자산\ 지수\right)$ N G E P s,m,t (풋 옵 션 N G E) \= Γ P s,m,t (옵 션 감 마) × O I P s,m,t (옵 션 미 결 제 약 정) × − 1 0 0 (매 도 포 지 션 이 므 로 −) × P t (기 초 자 산 지 수)
$\combi{NGE}_t\ =\ \frac{\sum _{s\in \combi{S}^c}^{ }\sum _{m\in \combi{M}^c}^{ }\combi{NGE}_{s,m}^C\ +\ \sum _{s\in \combi{S}^p}^{ }\sum _{m\in \combi{M}^p}^{ }\combi{NGE}_{s,m}^p}{\combi{MV}_t}\ =\ \frac{\left(콜옵션\ NGE\ 합계\ +\ 풋옵션\ NGE\ 합계\right)}{\left(기초자산지수의\ 시장가치\right)}$ N G E t \= ∑ s ∈ S c ∑ m ∈ M c N G E C s,m + ∑ s ∈ S p ∑ m ∈ M p N G E p s,m M V t \= (콜 옵 션 N G E 합 계 + 풋 옵 션 N G E 합 계) (기 초 자 산 지 수 의 시 장 가 치)
④ 결과1: 위의 왼쪽 '표 7'과 같다. ②번에서 기재한 바와 같이, 롱 감마 일 때는 장중 모멘텀이 거의 부재 하였으며, 숏 감마 일 때는 더욱 강력한 모멘텀 현상 을 보여주었다. 저자는 r ROD 외 r ONFH 와 r M 또한 회귀분석해보았으며, 현상은 동일하게 나타났다고 하였다.
⑤ 결과2: 이외에 위의 오른쪽 '표 8'과 같이 'NGE 부호'(I NGE)와 'NGE 값 자체', 그리고 'NGE 값의 변화량'을 r ROD 와 연계하여 회귀분석 해보았다. NGE와 연관된 값을 모두 유의하였고, 높은 Coefficient를 보여주었으며, 특히 NGE 값의 변화량 이 가장 유의한 결과 를 보여주었다. 아마 NGE값의 변화량은 옵션 매수, 매도에 따른 정적 헷지 또한 반영하였기 때문으로 보인다.
※ 저자의 추가 언급: NGE는 평균적으로 양의 부호를 가진다.(NGE가 양인 날이 음인 날보다 많다.) 주가는 일반적으로 상승하므로, 풋옵션의 순감마는 떨어지고, 콜옵션의 순감마는 상승하기 때문이다.
표 9. 레버리지 ETF의 일중 모멘텀 효과 영향
그림 2. 주식과 채권에서의 레버리지 ETF 리밸런싱 물량과 일중 모멘텀 효과 t통계량의 선형 관계
2. 일중 모멘텀 현상의 원인 분석(2): 레버리지 ETF LP의 기초자산 노출도 리밸런싱
① 레버리지 ETF 와 인버스 ETF 또한 장 막판의 일중 모멘텀 현상 발생에 기여 한다. 그들은 해당 일자의 주가 변화량을 ETF의 시장 노출 수준에 반영해야 하기 때문이다.
- 주가 상승 시: 레버리지 ETF는 기초 자산에 대한 노출을 늘려야 하며, 인버스 ETF는 일부 공매도를 커버해야 한다.
- 주가 하락 시 : 레버리지 ETF는 역시 기초 자산에 대한 노출을 늘려야 하며, 인버스 ETF는 일부 공매도를 추가로 시행해야 한다.
- Cheng and Madhavan (2010): 2009년 2월 기준 시장이 1% 움직인 날의 레버리지 ETF LP의 종가 리밸런싱 거래량은 총 종가 거래량의 16.8%를 차지 하였다.
- Shum et al (2015): 정확하게 종가에서 리밸런싱하는 것은 리스크가 있기 때문에, 대체로 장 마감 30분 전부터 헷지가 시작되는 편이다.
② 분석: 시장 변동에 따른 레버리지 ETF LP의 리밸런싱 수요 계산 → 기초지수 시가총액의 점유율을 구하여, 그것을 회귀분석의 변수로 사용한다.
→ 투입하는 변수: r ROD, r ROD × [리밸런싱 비중], [리밸런싱 비중] 총 3가지 변수
※ NAV t-1: t-1일의 기초자산, x: 레버리지 배수, r: 전일 대비 금일 수익률
③ 결과 및 해석: 기본적으로 레버리지 ETF LP의 리밸런싱 수요 또한 r LH 에 영향을 준다는 것이 확인 이 된다.
- 위의 그래프를 보면, 레버리지 ETF 리밸런싱 규모가 큰 시장일수록, t통계량이 올라간다. (즉, 더욱 유의한 결과를 보여준다.)
- 레버리지 ETF의 규모는 시간이 흐를수록 커져왔기에, 변화량 또한 변수에 추가하였는데, 변화량 값이 커질수록 r LH 값이 작아진다는 점이 특이하였다.
- 채권은 전체적으로 레버리지 ETF의 효과가 미비한 편이었다.
★ 나의 해석: △[리밸런싱 비중]이 커질수록 △r LH 이 작아진다는 점은 해석하기가 어렵다. 아마 특정 방향성을 가지고 있지 않는 [리밸런싱 규모]는 규모 그 자체만 의미하기 때문일수도 있겠다.(인버스던 곱버스던 리밸런싱 수요 계산식에 넣으면 양의 값으로 계산이 된다.) 즉, 좀 더 제대로 분석하려면, 방향성을 지니지 않은 리밸런싱 비중 값을 아예 제거한 후 다시 회귀분석을 시행해 볼 필요가 있다.
표 10. 주가 급등 후 시장조성자의 헷지 시행시점 분석
3. 시장조성자의 헷지 시점 분석 : 주가의 급격한 상승 이후, 시장조성자는 언제 헷지를 시행하는가?
① 마찰이 없고, 효율적인 시장을 가정하는 '블랙숄즈' 세계 에서는 시장조성자 는 항시 델타 중립성을 보장하기 위해 지속적으로 헷지를 수행한다.
→ 이는 큰 주가 변동 이후 시장조성자는 즉각적인 헷지를 시행한다는 말이기에, '큰 주가 변동 이전의 수익률'은 '이후의 수익률'을 예측하지 못한다는 것을 의미한다.
② 분석: 과연 그럴까? 전일 종가로부터 '큰 주가 변동' 까지의 수익률을 바탕으로 r post jump, r post jump to SLH, 그리고 r LH 를 각각 회귀분석 해보도록 하자.
- '큰 주가 변동' 은 전일 종가로부터 당일 개장 후 30분 단위의 특정 시기까지의 수익률이 전체 일간 수익률 분포의 10% 미만 또는 90% 이상일 경우로 한다.
※ 말로 설명하자니 어려운데, 예를 들어 오전 10시에 급격한 상승이 발생해서 전일 종가로부터 오전 10시까지의 수익률이 상위 10% 또는 하위 10% 안쪽에 드는 경우가 해당된다고 할 수 있다.
- 큰 주가 변동부터 당일 종가까지를 r post jump, 큰 주가 변동부터 당일 장 종료 30분 전까지를 r post jump to SLH 이라 명명한다.
③ 결과: r post jump to SLH 는 거의 설명력을 가지지 못한다. 즉, 시장조성자 의 헷지는 큰 주가 변동부터 당일 장 종료 30분 전까지에서는 거의 시행되지 않는다.
- r post jump 는 유의하다. 즉, 시장조성자 는 당일 내에 헷지를 하기는 한다.
- r LH 또한 유의하다. 이는 시장조성자 는 헷지를 당일 장 종료 30분 전부터 시행 함을 의미한다.
④ 해석: 그러면 왜 시장조성자 는 굳이 장중에 헷지를 하지 않고, 장 막판에 헷지를 집중적으로 시행할까?
- Clewlow and Hodges(1997): 거래비용이 있는 환경에서는 거래 빈도를 줄이는 방향으로 헷지 를 하는 것이 효율적이다.
- 일중 거래량 그래프는 U자형으로 그려지 며, 유동성이 집중되는 장초반과 장막판에 헷지 를 하는 것이 가장 효율적이다.
- Brock and Kleidon(1992), Hong and Wang(2000): 장 종료 후의 낮은 유동성과 높은 가격위험을 감안하여, 시장조성자는 장 종료 전에 델타 포지션을 청산한다.
- Lyons(1995): 위험 포지션을 하룻밤 사이에 보유하면, 가격위험뿐만 아니라 자본비용도 발생 한다. (증거금 납입 필요, 대출 수수료 발생 등)
- 레버리지 ETF 는 앞선 식에서처럼, 분산 스와프(변동성의 제곱에 따른 보상 제공) 같이 기초지수의 일일 성과와 동일한 방향으로 종가 부근에서 자산 재조정을 해야 한다.
그림 3. 일중 모멘텀 효과의 수명
4. r ROD 와 r LH 의 인과관계는 가격 압력에 의한 헷지 활동인가? 또는 지연된 정보에 대한 반응인가? (오른쪽 그림)
① 시장조성자의 헷지 활동이 원인이라면, 모멘텀은 당일 장 종료 이후에는 소멸되어야 한다. 반대로 지연 정보에 대한 반응이라면, 모멘텀은 길게 이어져야 한다.
② 분석: 그래서 저자는 r ROD 를 활용하여 r LH 그리고 그 이후의 시간대를 점점 확장한 수익률에 대해 각각 회귀분석 을 하였다. (위 그림)
③ 결과: 주식은 당일 장종료 30분 동안이 가장 유의 하였으며, 다음날 장 종료 60분 전까지는 어느 정도 유의 한 결과를 내었다.
- 채권은 좀 다르다. 오히려 다음날 개장 후 30분까지가 가장 유의하였으며, 다음날 장 종료까지 유의한 결과를 내었다.
04: 일중 모멘텀 현상의 수익화 가능성 확인
표 11. 일중 모멘텀 효과를 활용한 타이밍 전략 수익 분석
그림 4. 타이밍 전략의 누적 수익률 그래프 (주식, 채권, 원자재 순)
1. 타이밍 전략 시행: r ONFH 와 r ROD 의 방향성에 따른 롱숏전략 수행
① 분석: 주식, 채권, 원자재, 외환에 대하여 r ONFH, r ROD 가 각각 양일 때 롱, 음일 때 숏을 취하는 전략의 수익성 분석
- 총 3가지 케이스 분석: r ONFH 방향성 롱숏 / r ROD 방향성 롱숏 / r ONFH 와 r ROD 방향성 롱숏 (일치하지 않으면 베팅하지 않는다.)
- 벤치마크: Always Long(장 막판 30분에 롱) / Buy&Hold(개장 시 매수 후, 폐장 시 매도)
② 결과: 주식, 채권,원자재 부문에서는 어느 정도 수익 이 나왔고, 외환은 수익률이 미비한 편이었다.
- 주식/채권 : 수익률 측면에서는 Buy&Hold를 이기지 못했다. 다만, 리스크 노출기간(투자기간)과 변동성(샤프 비율), 투자 성공률을 감안한다면 나쁘지 않았다.
- 원자재 : Buy&Hold를 수익률로 이겼다. 특히 샤프비율 측면에서 차이가 컸다. 훨씬 안정적인 전략이라는 얘기다.
- 그래프: 주식은 변동성 장세마다 크게 오른 모습 (1987년, 1999년 ~ 2002년, 2008 ~2009년, 2020년)이며, 최근 10년간은 수익성이 약했다. 채권과 원자재는 상대적으로 꾸준한 우상향 을 보여주었으며, 원자재가 상향 폭이 좀 더 컸다.
③ 저자는 전략의 수익성 검증에서 '거래 비용'은 포함하지 않았다. 하지만, S&P500 선물의 경우 거래 비용이 거의 한 틱 수준에 불과하기 때문에 샤프비율은 플러스가 될 수 있다고 주장한다. 그리고 이미 계획했던 투자에 타이밍을 잡는 측면에서 써보기를 권한다.
★ 나의 해석
- 주식: 10년 전부터는 HFT가 활발해진 탓인지 '알파'가 거의 보이지 않는다. 앞으로는 변동성 장세에서만 간간이 해먹을 수 있을 것 으로 보인다.
- 채권/원자재: 주식 대비 기관의 영향이 큰 시장이기에, '알파'는 상시 관찰이 되는 편이다. 채권은 레버리지를 써야 수익성이 나올 듯하며, 원자재는 상시 변동성이 큰 시장이기에 적극적으로 접근해도 나쁘지 않을 듯하다. 다만, 원자재 시장은 개인이 접근하기는 쉽지 않으므로 ETF에서도 동일 효과가 나오는지 확인이 필요하다.
표 13. 글로벌 주가지수 선물 대상 회귀분석 시행 결과
2. 각 나라별 주가지수선물에 대한 회귀분석 시행
① 주요 선진국의 주가지수 선물 상품 으로 일중 모멘텀 현상을 검증해보았다. (저자는 주가지수 현물에 대한 적용 결과도 결과를 공개하였는데, 거의 비슷했다.)
② 결과: 기관의 영향이 가장 큰 미국의 주가지수 선물 이 가장 유의성이 높았으며, 이외에 유럽의 대표 주가지수인 유로스톡스50 도 강한 결과 를 보여주었다.
★ 나의 해석: 기관(시장조성자)의 헷지 활동에 의해 일중 모멘텀 현상이 발생한다는 저자의 주장에 힘을 보태주는 결과 라 할 수 있다. 특히 다우지수보다 나스닥100과 러셀2000 지수가 더 높은 유의성을 보여주는 것은 변동성이 클수록 헷지 수요가 더 많아진다는 것과 궤를 같이한다고 할 수 있겠다.
04: 내 생각 정리
1. 저자는 일중 모멘텀 현상의 원인이 '정보의 지연 수신에 따른 지연 반응'이 아닌 '장 마감에 집중된 시장조성자의 헷지'라고 보았지만, 내 생각은 다르다. 둘 다 작용하나, '정보의 지연 수신'이 아닌 '적시에 수신된 정보의 판단 지연' 과 '시장조성자의 헷지 매매' 둘 다 작용하는 것으로 보인다.
① 요즈음 같은 시대에 정보의 지연 수신이라는 것이 있을 수가 없다. 특히, 텔레그램과 X(트위터), 뉴스 기사의 감정 분석까지 하는 시대인데 말이다.
② 하지만, 수신된 정보에 대한 지연 판단은 있을 수 있다. 정보에 대한 가치 확인, 신뢰 여부 결정, 서로 상충된 방향을 가리키는 정보에 대한 판단, 정보를 바탕으로 한 투자전략 수립, 최종적으로 매매에 대한 활용 여부 등, 전문투자자일지라도 정보를 매매로 이어지게 하는 데에는 시간이 꽤 걸리기 마련이다.
③ 그래서 표 3에서 r ROD 와 r ONFH 둘 다 활용하였을 때, 그리고 둘 다 맞아떨어질 때의 R 2 과 Coefficient가 더 큰 값이 나왔을 것이라 생각된다.
2. 매매전략 탐구(1): Systrader79님의 전략의 수정 적용
① systrader79님의 전략: 개장 후 첫 30분봉이 양봉이고, 12시 30분에 당일 주가 Range Position 기준 50%를 초과할 때 즉시 매수 후 다음날 시초가에 매도
② 내가 생각한 전략: 전일 종가 ~ 개장 후 30분까지의 수익률이 (+) 이고, 전일 종가 ~ 12시 30분까지의 수익률이 (+) 라면 즉시 매수 후 당일 종가에 매도
- 전일 장 마감부터 당일 개장 시기까지의 정보가 시초가부터 영향을 미치므로, 전일 장 마감부터의 주가 향방을 보는 것이 좀 더 판단이 도움 될 것으로 보인다.
- 당일 장 마감부터 다음날 개장 시기까지 새로운 정보가 관여될 수 있으므로 투자 기간에서 제외하는 것이 나아보인다.
- 기관 매매가 적은 코스닥 선물보다는 기관 매매 그리고 시장조성자 활동이 더 활발한 코스피 또는 미국 지수가 더 나아보인다.[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...
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](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)
3. 매매전략 탐구(2): 일중 모멘텀 현상은 상시 활용은 불가하고, 특정 시기에만 활용 가능할 듯
① 그림 4의 주식에 대한 누적 수익률 분포를 보면, 최근에는 변동성이 큰 시기를 제외하면 수익을 거의 내지 못한다는 것을 확인할 수 있다.
② 반대로 보면, 이는 특정 시기에는 수익을 낼 수 있다는 말과 같다.
- 논문 'Market Intraday Momentum'에서 확인한 시기: 장기 대세 하락장, 경제지표 발표일, 특정 종목의 실적 발표 또는 중요한 행사일
- 급락 또는 급등장: 특히 옵션 감마 익스포저가 (-)이거나, 원인을 찾을 수 없는 하락장이라면 더더욱 적용해 볼 만하다.
- 옵션 감마 익스포저를 구하기 어렵다면, 변동성을 나타내는 수치인 VIX 지수 로 대신 판단 할 수도 있을 것으로 보인다.
③ 원자재에서의 상시 적용: 그림 4에서 원자재의 퍼포먼스는 꾸준했다. 투자해 볼 만하다. 하지만...
- ETF나 ETN 투자는 어렵다. 미국에서 원자재 ETF는 PTP 종목으로 10% 세금을 내야 하며, 국내는 ETF 시장조성자가 현물을 움직일 정도의 힘이 없다.
- 해외선물이 그나마 가능한 방법이나... 어... 음... 해외선물은 다른 의미로 좀 더 깊은 고민을 해보자...
아마 이 논문이 Intraday Momentum 관련 화룡점정을 찍은 논문이 아닐까 싶다. 현재로서는 장중 무빙으로 장 막판 30분의 움직임을 예측하는 주제로의 탐구가 활발한데, Intraday Momentum 관련 새로운 주제가 논문으로 발표되길 기다리면서 오늘의 논문 리뷰는 여기서 끝~!