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주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다.
본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
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참고문헌 (28)
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김선웅 / 2010 / Support Vector Machines와 유전자 알고리즘을 이용한 지능형 트레이딩 시스템 개발 / 지능정보연구 16(1):71~92
안현철 / 2009 / 투자 의사결정 지원을 위한 유전자 알고리즘 기반의 다중 인공지능 기법 결합 모형 : KOSPI에의 응용 / e-비즈니스연구 10(1):215~236
허진영 / 2010 / 러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 / 지능정보연구 16(3):77~97
Bao, D. / 2008 / Intelligent stock trading system by turning point confirming and probabilistic reasoning / Expert systems with Applicaions 34(1):620~627
Caporale, G. M. / 1998 / Conintegration and predictability of asset prices / Journal of International Money and Finance 17(3):441~453
안현철 / 2009 / 투자 의사결정 지원을 위한 유전자 알고리즘 기반의 다중 인공지능 기법 결합 모형 : KOSPI에의 응용 / e-비즈니스연구 10(1):215~236
허진영 / 2010 / 러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 / 지능정보연구 16(3):77~97
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Caporale, G. M. / 1998 / Conintegration and predictability of asset prices / Journal of International Money and Finance 17(3):441~453
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