거래 시간대별 가격변동 특징

마지막 업데이트: 2022년 5월 27일 | 0개 댓글
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거래 시간대별 가격변동 특징

본 글에서 정리된 정보.

2. 한국증권사 거쳐 거래가능한 CME 주요 상품.

3. CME 선물 거래가능시간.

4. 시간대별 선물거래량 특징.

CME (Chicago Mercantile Exchange, 시카고 상품 거래소) : 1848년 설립. 현재(2016년)는 세계 최대의 금융(선물,옵션)거래 이뤄짐.

전세계 금융거래소 중에서 현재(2016년 7월) 최대의 거래 규모. 최장 연속 거래 가능 .

- CME 외에도, NYMEX, CBOT, COMEX 등의 거래소 운영중. 모두 동일한 전자거래 플랫폼 CME Globex기반.

한국에서의 통상 "해외선물" 이라고 함은..

- 한국 내에서 증권사 경유하여 개인들도 매매할 수 있는 "해외선물"에는 필수 CME 거래소 상품들이 있음.

- 한국 내 증권사들이 CME와 연계 (즉, 전자거래 플랫폼 CME Globex 연계)하여 일반 개인들이 주문내면 한국 증권사 거쳐 실제 거래는 CME 시스템에서 이뤄짐.

CME 거래가능한 한국 소재 브로커(증권사) 리스트. - 총 10개 .

CME 거래 가능한 미국 소재 브로커 리스트. - 총 177개 .

CME 에서의 실 거래가 이뤄지는 데이터 센터.

CME 주요 상품 - 한국에서 거래가능한.

(2016년7월 개략적)

E-mini NASDAQ 100

NASDAQ100 지수 x 20$

S&P 500 지수 : 미국 Stanadard & Poor 사에서 미국에서 우량기업 주식 500개 선정하여 시가총액방식으로 산출한 지수.

NASDAQ100 지수 : 미국 "NASDAQ 주식시장"에서 거래되는 비금융주 100개 선정하여 시가총액을 가중평균하여 산출한 지수.

1틱(=호가단위)

(2016년7월 개략적)

0.00005 $/EUR. 즉, 6.25$

0.00001 $/BP. 즉, 6.25$

0.0000005 $/JPY. 즉, 6.25$

(2016년7월 개략적)

미서부텍사스 지역에서 생산되는 중질유를 기초자산으로 하며, 국제원유가격 결정하는 기준.

(2016년7월 개략적)

100 oz (1oz=31.103g)

기초자산: 순도99.5%이상정제된 BAR.

결제월 표현 영문약어

종목코드 뒷부분의 만기월 표현시 사용됨. 예. 크루드오일 2016년 9월 물인 경우 CLU16 으로 표현함. CL 은 크루드오일 상품코드.

CME 선물 거래가능시간

시간대별 선물 거래량 특징.

(시간축의 일자는 해당일의 0시에 표현되어있음. )

Euro FX 시간대별 거래량 .

Crude Oil 시간대별 거래량 .

Gold 시간대별 거래량.

거래활성화 파악용 동영상.

2016년 11월 29일 한국시 22시 5분 동안

크루드오일과 Euro FX. 22시 30분 가격 한방향으로 움직일 때,

선물 변동성 및 개략적 매매기회.

2015년 ~ 2016년 7월. 까지의 선물들의 변동성 정도는 개략적으로, 골드,크루드오일 > 유로FX > S&P500

평균 1일 20번 이상의 진입 기회는 주어진다. 확실한 경우에만 진입하는 경우에도 최소 4번의 진입기회는 있다.

종목의 변동성에 따른 진입이후 1회의 진입-청산으로 목표할 수 있는 틱수 예.

1회 진입청산 목표수익 틱수.(1계약기준 수익금액)

변동성 대. 예. 크루드오일.골드

30 ~ 100 틱. (300 $ ~1,000 $ )

20 ~ 70 틱. (125 $ ~ 437 $ )

10 ~ 40 틱. (125 $ ~ 500 $ )

변동성,추세 특징 실제 예. - 2016년 7월 26일 크루드오일 가격변화. .

- 크루드 오일이 변동성이 크고 다소 단순한 움직임을 보이는 특징이 있다.

아래 챠트는 한국시간 2016년 7월 26일 오전 11시 부터 오후 10까지의 가격 변화.

(시험용 시스템 적용하여 진입청산 자리에 화살표 표현 중)

오전 11시 부터 오후 4시 까지는 가격이 지지부진한 움직임을 보이다가 오후 4시 30분경에 시스템에서 매도신호 발생했고, 이후 9시 30분 까지 시원하게 가격이 떨어져서 대략 80틱 ( 1계약인 경우, 80틱x10$ = 800 $에 해당 )의 변동발생. 5시간동안 80틱의 변화는 평소 크루드 오일에서는 큰 변동성도 아님..

거래 시간대별 가격변동 특징

시간대별 주식시장 생체리듬 - 피데스 증권

[edaily] 주식시장의 생체리듬이 시간대별로 일정한 특징을 갖고 변화하고 있다는 이
색적이지만 설득력있는 분석이 나왔다.

피데스증권 정동희 투자전략팀장은 28일 데일리 마켓 코멘트를 통해 "보이지 않는 시
장참여자들의 공유된 심리변화(주식시장의 생체리듬)가 시장에 적지 않은 영향을 주고
있다"며 "오전 9시부터 오후 3시까지 시간대별로 나타날 수 있는 미세한 심리변화가
의외로 지수 등락폭에도 영향을 미칠 수 있다"고 밝혔다.

정팀장이 분석한 시간대별 주식시장 생체리듬은 다음과 같다.

◇1단계(오전 9시∼오전 11시30분) = 시장참여자들이 1차적으로 그 전날 결정된 미국
시장 분위기를 떠올리며 시장에 대응하기 쉽다. 개장 직전 10여분간은 외국인 투자가
의 동향에 초점을 맞추는 경향이 있으며 외국인의 현물 매수 및 매도 여부에 개인들이
민감하게 반응할 가능성이 높다. 일명 "홍콩 물고기"로 불리며 선물시장에서 단기 투
자전략을 구사하는 외국인들의 경우 이 시간대에 시장분위기와 완전히 반전되는 매매
패턴을 집중적으로 구사하며 투자자를 혼동케 하는 경우가 종종 있다.

◇2단계(오전 11시30분∼오후 1시) = 점심시간중에 의외의 변동성을 보여주는 경우가
많다. 즉 오전까지 하락세를 보였던 지수가 낙폭을 극적으로 줄여나가거나 반대로 오
전까지만 해도 약보합세를 유지했던 주가가 점심시간에 낙폭을 확대하는 경우 등의 사
례가 자주있다. 점심시간의 변동성 확대를 설명할 수 있는 가설은 크게 두 가지로 구
분할 수 있다.
▲가설1: 매수-매도 주문의 성격 차이
오전 중에 매도 주문을 실제로 낼 경우 점심식사를 위해 시세판을 떠나더라도 매도 주
문을 취소하지 않고 계속 가져가는 경우가 많으나 오전중에 매수주문을 낼 경우 점심
식사를 위해 시세판을 떠날 때 취소할 가능성이 상대적으로 높다. 위험선호를 통해 이
러한 차이를 설명할 수 있다. 즉 주식 매도주문을 낸 투자자는 이미 주식보유를 통해
시세변동에 따른 위험에 어느 정도 익숙해져 있으나 주식 매수주문을 낸 투자자는 이
러한 위험 보유를 새로 고려하는 투자자일 가능성이 높다.
▲가설2: 점심식사가 주는 리듬 변화
오전까지만 해도 시세판을 뚫어지게 바라보거나 각종 증권 관련 정보를 열심히 검색했
던 투자자라도 식사를 하기 위해서는 시세판을 떠날 수 밖에 없다. 점심식사를 위해
바깥 공기를 접하게 되고 동료와의 대화를 통해 다른 관점을 가진 사람과의 대화 속에
자신의 기존 의견을 다시 한번 생각하게 만들 수 있다. 이러한 긴장 완화를 통해 식
사 후 돌아와서 좀 더 신축성을 가지고 시장에 대응할 수 있다.

◇3단계(오후 1시∼오후 2시20분) = 시장흐름이 가장 진지하게 시장참여자들의 마음을
나타낼 수 있는 시간대로 해석할 수 있다. 미국시장 동조화 차원이나 선물시장에서의
단기 교란에 가장 적게 구애 받고 본질적인 시장 재료에 초점을 맞추어 장세가 전개
될 수 있다. 이 시간대에 오면 전일 결정된 미국시장의 반응이 오전까지 어느 정도 반
영됐다고 느끼기 쉬워 나스닥100 선물지수를 조회해보는 빈도가 하루 중에 가장 높아
질 수 있다. 선물시장에서는 단기전략을 구사하는 투자자들이 단기 포지션을 정리하려
는 움직임이 나타나며 시장의 향후 방향성과 관련된 본심을 가장 직접적으로 드러낼
수 있는 시간대.

◇4단계(오후 2시20분∼오후 3시) =중소형 개별 종목일수록 종가관리 성격이 가미돼
어느 시간대보다 안정된 시세흐름을 보여줄 가능성이 있다. 마감 무렵인 2시 20분 이
후에 나타난 상승 폭이나 하락 폭은 바로 다음날 그대로 이어지지 못하고 연속성이 없
는 경우가 제법 많다. 마감 무렵 하락폭이 더 커진 경우 다음날 오전장에서 그만큼 바
로 복원되는 경우가 많고 반대로 마감 무렵 상승 폭이 더 커진 경우 다음날 오전장에
서 그만큼 다시 하락하는 경우가 많은 편이다.

주식시장MK

계속되는 부동산 상승과 낮은 은행 금리에 주식 투자를 시작하시는 분들이 많아지고 있습니다. 과거에는 주식을 한다고 밝혔을 때 투기, 도박의 관점으로 우려된다는 의견이 많았는데 이제 어엿한 재테크의 하나로 자산을 축적시킬 수 있는 수단으로 생각되지는 것 같아 한편으로 뿌듯하기까지 합니다.

여러분이 처음 주식투자를 시작하셨다면 꼭 확인해보셔야 하는 것이 주식 거래시간입니다. 주식은 24시간 거래가 가능하지 않고, 또 거래시간별로 매매 방법이 다르기 때문에 시간대에 맞는 거래주문을 넣어주셔야만 매매가 가능합니다. 처음에는 복잡하게 느껴질 수 있겠지만 주식 거래시간은 두가지인 정규시장과 시간외시장으로 분류되기 때문에 각 차이와 특징만 살펴보시면 쉽게 이용하실 수 있습니다.

주식 거래시간을 시간순으로 하나씩 소개드리며 순서대로 확인하시면 하루 주식거래의 시작부터 끝까지 쉽게 공부가 되실 것 입니다. 주식 시장이 열리는 날의 바뀌지 않는 한 사이클의 흐름이기 때문에 처음에는 잘 와닿지 않더라도 글을 읽고 나신 뒤 부터는 현재 시간때의 주식 거래방식과 매매유형을 단번에 알 수 있게 될 것 입니다.

주식 거래시간 확인하기

거래종류 거래시간
장전 시간외 종가 08:30 ~ 08:40
장 시작 동시호가 08:30 ~ 09:00
정규시간 09:00 ~ 15:30
장 마감 동시호가 15:20 ~ 15:30
장후 시간외 종가 15:40 ~ 16:00
시간외 단일가 16:00 ~ 18:00

시간순으로 거래종류를 나눠보면 매매 유형은 6가지로 나눠지게 됩니다. 보통 주식을 활발하게 거래하게 되는 시간은 정규시간이기 때문에 09:00 ~ 15:30 분에만 주식을 매매할 수 있다고 착각하시는 초보 투자자가 많습니다.

그렇지만 실제로 따지고 보면 하루의 주식 거래시간은 08:30 ~ 18:00 까지이며 정규장 이외의 시간과 거래방식을 알게 되면 정규시간만 이용하는 투자자들에 비해 더 많은 매매기회를 활용할 수 있게 됩니다. 그래서 원활한 매수, 매도를 위해서는 거래종류에 따른 시간과 매매방식을 꼭 숙지하셔야 합니다.

장시작전 시간외 종가 08:30 ~ 08:40

장시작전 시간외 종가 매매방식

거래시간: 08:30 ~ 08:40 분

거래방법: 일반주문 화면에서 '장전시간외' 선택 뒤 매수/매도

주식의 전일종가로 매매가 이루어지며, 실시간으로 체결됩니다. 만약 내가 어제 종가의 가격에 주식을 팔고 싶다면 장전시간외 매도주문을 걸어두시면 되며, 상대방이 장전시간외 매수주문을 걸면 즉시 체결이 되는 방식입니다.

장 시작, 마감 동시호가 및 정규시장 08:30 ~ 15:30

장 시작 동시호가 매매방식

거래시간: 08:30 ~ 09:00

거래가격: 09:00에 체결된 시초가

장 마감 동시호가 매매방식

거래시간: 15:20 ~ 15:30

거래가격: 15:30에 체결된 종가

매수,매도 주문을 넣어도 동시호가 주식 거래시간에는 체결이 되지 않으며 엔드 랜덤 방식에 따라 장시작 동시호가는 09:00 시초가에 장마감 동시호가는 종가에 주문을 모아서 일괄 체결되게 됩니다. 동시호가는 장전 30분, 장마감 10분으로 차이가 있으니 주의바라며 자세한 체결방식과 거래방법은 아래 글을 참고하시길 바랍니다.

거래시간: 09:00 ~ 15:30

가격제한폭: 기준가 대비 상하 30%

실시간으로 매매가 가능하며 우리에게 가장 친숙한 주식 거래시간입니다. 가장 활발한 매매가 이루어지며 09:00 ~15:20분까지 실시간으로 거래가 가능하지만 보통 장마감 동시호가를 포함한 15:30분까지를 정규시장의 범주로 표현하게 됩니다.

장종료후 시간외 종가 15:30 ~ 16:00

장종료후 시간외 종가 매매방식

거래시간: 15:40 ~ 16:90 분

거래방법: 일반주문 화면에서 '장후시간외' 선택 뒤 매수/매도

주식의 당일 종가로 매매가 이루어지며, 실시간으로 체결됩니다. 만약 내가 오늘의 종가 가격에 주식을 팔고 싶다면 장종료 후 시간외 매도주문을 걸어두시면 되며, 상대방이 장후시간외 매수주문을 걸면 즉시 체결이 되는 방식입니다. 거래시간은 15:40분부터이지만 주문접수는 15:30분부터 시작됩니다.

시간외 단일가 매매 16:00 ~ 18:00

시간외 단일가 매매 방식

거래시간: 16:00 ~ 18:00 분

거래가격: 당일종가 상하 10% 범위

거래방법: 시간외단일가 주문종합 화면에서 매수/매도

체결방식: 10분마다 거래체결

2시간동안 진행되는 시간외 단일가는 10분 간격으로 동시호가의 단일가 매매가 계속 반복되며 체결이 된다고 생각하시면 쉽습니다. 정규장이 마감되고 가격의 변동이 생기는 시간대이기 때문에 가격 흐름을 살펴보고 다음날의 매매에 참고하기 좋습니다. 자세한 거래방법과 투자 활용 방법을 알고 싶으시다면 아래 글을 참고하시길 바랍니다.

주식 거래시간과 매매방식 정리표

위에서 살펴본 주식 거래시간의 모든 유형의 거래시간, 거래단위, 매매가격, 체결방식을 정리한 표입니다. 복습의 개념으로 한번 훑어보시면 도움이 되실 것 입니다.

주식 매매 가능일과 휴장일 알아보기

주식의 매매 거래일은 월요일부터 금요일까지이며 아래 휴장일에는 매매가 불가능합니다.

4. 12월 31일 (12월 31일이 공휴일이나 토요일이면 직전의 매매거래일)

5. 기타 거래소가 필요하다고 인정한 날

주문시간별 주문가능한 유형

주식 거래시간별 주문가능한 유형

08:30 ~ 09:거래 시간대별 가격변동 특징 00 : 보통(지정가), 시장가, 조건부지정가

09:00 ~ 15:30 : 보통(지정가), 시장가, 조건부지정가, 최유리지정가, 최우선지정가

15:20 ~ 15:30 : 보통(지정가), 시장가

장전 동시호가 및 정규장, 장마감 동시호가에 사용가능한 매매 유형입니다. 각 주문에 따라 체결되는 방식이 다르기 때문에 시간대별로 주문 가능한 유형을 확인하셔야 매매 체결에 도움을 받을 수 있습니다.

연구과제 상세정보

■ 본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 분석하는 것임. 이를 위하여 다양한 시간척도별(즉, 다양한 수준의 저빈도자료 및 고빈도자료) 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 .

■ 본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 분석하는 것임. 이를 위하여 다양한 시간척도별(즉, 다양한 수준의 저빈도자료 및 고빈도자료) 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 방향을 확률적으로 예측할 수 있는 확률예측모형이 작성될 수 있는지를 실증적으로 검토하고자 함.

■ 주식시장, 외환시장, 선물 및 옵션시장 등 주요 금융시장에서 가격변동 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제여서, 그동안 많은 이론적, 실증적 연구가 이루어졌음.

■ 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있음. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH 모형들을 이용한 조건부분산에 대한 연구, 가격변화의 절대값에 대한 통계적 분석, 수익률의 절대값이나 자승값에 대한 통계적 분석을 통한 연구 등으로 진행되어 왔음. 그러나 가격변동의 ‘방향’에 대한 연구는 독립된 연구영역으로 다루어지지 못하였으며, 이에 대한 연구도 많지 않음.

■ 그리고 그 몇 안 되는 기존 연구들도 어느 한 금융시장의 저빈도자료(주로 일별자료)를 이용한 연구이고, 그 때문에 가격변동 방향의 단기적 예측 가능성에 대한 종합적 연구는 없었음. 즉 시간척도가 작아질수록(즉, 30분, 10분, 5분 등) 가격변동 방향의 예측 가능성은 어떻게 달라지는지에 대한 분석은 현재로는 없음.

■ 본 연구는 다음의 측면에서 국내외 선행 연구들과 차별화됨.
- 가격변동의 ‘크기’가 아니라 ‘방향’에 초점을 맞춤.
- 어느 한 금융시장의 자료에만 실증분석을 국한하지 않고, 주요 금융시장의 자료를 모두 이용함으로써 금융시장 전반에 적용될 수 있는 일반적인 결론이 얻어질 수 있는지를 비교․검토하고자 함.
- 조건부확률을 이용한 분석기법이 가격변동 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 함.
- 가격변동 방향을 예측할 수 있는 다양한 확률모형을 제안하고자 함.
- 과거 거래량의 정보가 가격변동 방향을 예측하는데 유용한지를 검정하고자 함.
- 실증분석에서 얻어지는 결론이 시간척도(time scale, 예: tick, 분, 5분, 10분, 시간, 일 등)에 따라 어떻게 다르게 나타나는지를 분석하고자 함.

(1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
■ 본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 거래 시간대별 가격변동 특징 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격 및 거래량의 동학적 변동에 관련하여 실증분석하는 내용임. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 .

(1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
■ 본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격 및 거래량의 동학적 변동에 관련하여 거래 시간대별 가격변동 특징 실증분석하는 내용임. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 금융분야 연구의 학문적 발전에 기여할 것으로 기대함.
■ 첫째, 본 연구는 고빈도자료, 모형, 시간척도에 따른 분석 등 전통적 금융이론에서 자주 다루지 않는 자료와 분석기법을 사용한다는 점에서 금융분야 학계 연구에 자극을 줄 수 있을 것으로 기대함. 더 나아가 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서 개발된 다양한 새로운 이론 및 분석기법을 금융 연구자들에게 소개하는 계기가 될 수 있다고 기대함(이 분야의 전반적인 연구동향에 대해서는 www.santafe.edu, www.cinef.org, www.unifr.ch/econophysics, www.olsen.ch/research/ 등을 참조 바람).
■ 둘째, 본 연구는 대학원생(경제학과 및 물리학과 석박사 과정)들과 함께 운영하고 있는 세미나팀에서의 연구주제의 하나로 연구될 계획이므로, 두 학과 대학원생들의 연구활동에 많은 자극을 주고 그들에게 연구방법을 전수하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대됨.
■ 사실 복잡계경제학 혹은 경제물리학의 접근방법은 많은 장점이 있음에도 불구하고 국내에서는 이 분야의 연구자를 발견하기가 매우 어려움. 이 분야의 연구를 효율적으로 수행하기 위해서는 경제학과 물리학의 학제간의 연구가 필요하며, 어느 한 쪽의 지식만으로는 제대로 연구하기가 어려움. 국내에서 이 분야의 연구가 부진한 주된 이유는 현재 학계에서 경제학자-물리학자의 협력이나 공동연구가 극히 부족하기 때문이라고 생각됨.
■ 본 연구자는 지난 3년 두 학문분야의 교수 및 대학원생들과 함께 매주 복잡계경제학 혹은 경제물리학 분야의 세미나를 진행하고 있음. 우리는 많은 논문을 읽었으며, 외국 SCI급 저널에 여러 편의 논문을 게재하고 또 투고해 두었고, 석사 및 박사학위 논문을 작성하는 등 이미 공동연구의 가시적인 성과들을 얻고 있음.

(2) 사회발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
■ 금융시장이 랜덤워크를 하는지 여부는 금융시장정책 입안자와 투자자 모두에게 유용한 정보를 제공함. 따라서 본 연구는 다음과 같이 현실적 측면에서도 중요하게 기여할 것으로 기대함.
■ 거래 시간대별 가격변동 특징 본 연구에서는 시간척도의 차이에 따라 랜덤워크 가설의 타당성이 다르게 나타나는지를 알아볼 것인데, 이 부분의 연구결과는 금융시장의 효율성을 높이려고 유도하고자 하는 목적을 가진 정책입안자에게 중요한 정책자료를 제공할 수 있음.
■ 투자자나 펀드관리자의 입장에서는 그들이 빈번히 사용하고 있는 투자전략 및 기법들(예를 들면, 기술적 분석, 모멘텀 투자기법 등)이 과연 의미있는 것인지를 알고 싶어 하는데, 본 연구의 결과는 그들의 관심사에도 어느 정도 부응할 것으로 기대함. 그리고 투자자나 펀드관리자들이 올바른 정보에 근거하여 투자결정을 할 수 있다면, 이는 우리나라 금융시장을 보다 효율적으로 유도하는 데에도 기여할 수 있을 것임.

(1) 연구범위
■ 본 연구에서는 가격의 동적 변동 방향이 조건부확률 기법 및 확률예측모형에 의해 예측 가능한지를 다양한 시간척도의 금융시장 자료를 이용하여 실증적으로 분석하고자 함.
■ 이를 위하여 본 연구에서는 연구의 범위를 다음과 같이 설 .

(1) 연구범위
■ 본 연구에서는 가격의 동적 변동 방향이 조건부확률 기법 및 확률예측모형에 의해 예측 가능한지를 다양한 시간척도의 금융시장 자료를 이용하여 실증적으로 분석하고자 함.
■ 이를 위하여 본 연구에서는 연구의 범위를 다음과 같이 설정하고자 함.
- 금융시장에 분석에 적용될 수 있는 조건부확률 기법의 소개
- 랜덤워크 모형, 효율적 시장가설 및 조건부확률의 이론적 관계
- Delayed Random Walk 모형 및 Continuous Time Random Walk 모형의 적용 가능성 검토
- 가격변동의 방향에 대한 확률적 예측모형의 작성
- 주식, 외환, 선물 및 옵션 시장의 tick data로부터 고빈도자료(시간별, 10분별, 5분별, 1분별 자료) 추출 및 그것의 통계적 특성 분석
- 고빈도자료 및 저빈도자료를 이용한 조건부확률 계산 및 분석
- 가격변동 방향에 대한 예측 가능성에 대한 통계적 분석
- 가격변동의 방향에 대한 확률적 예측모형의 추정 및 결과 분석
- 다양한 예측모형의 예측력 비교 분석
- 과거 거래량 정보가 예측모형의 예측력을 높이는지에 대한 분석(즉, 거래량의 정보효과 분석)
- 금융시장 효율성에 대한 통계적 검정 결과가 시간척도에 따라 어떻게 다르게 나타나는지에 대한 분석
- 조건부확률 기법 및 확률적 예측모형의 유용성에 대한 평가 및 활용방안
■ 이상의 연구내용에 기초하여 한 편의 주 논문 이외에 1-2 편의 논문을 더 작성할 계획임.

< 목 차 >
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 가격변동 방향 분석을 위한 기법 및 모형
(1) 조건부확률 기법
(2) 랜덤워크 모형들의 적용 가능성
(3) 확률적 예측모형 거래 시간대별 가격변동 특징 작성
(4) 가격변동의 방향과 거래량의 정보효과
(5) 시간척도와 효율적 시장가설
Ⅲ. 자료
(1) 고빈도자료의 추출방법
(2) 기초통계량 분석
(3) 단위근 및 정규성 검정
Ⅳ. 실증분석
(1) 조건부확률의 계산 및 분석
(2) 확률적 예측모형들의 추정 및 비교 분석
(3) 시간척도별 추정 및 결과 해석
(4) 거래량의 정보효과 및 시장효율성 검정
Ⅴ. 결 론

■ 본 연구에서는 위와 같은 목차로 연구를 진행시킬 계획임. 각 절에서의 구체적인 연구내용은 다음과 같이 계획하고 있음.
■ Ⅰ절의 서론에서는 본 연구의 목적 및 필요성, 국내외 연구동향, 연구범위 및 방법 등을 간략히 설명하고, 논문 전체의 서술 체계를 요약할 계획임.
■ Ⅱ절에서는 본 연구의 실증분석을 위한 분석기법 및 연구모형 작성방법을 설명하고자 함. 이를 위해 조건부확률 기법, 확률적 예측모형, 거래량의 정보효과, 다양한 랜덤워크 모형들, 거래 시간대별 가격변동 특징 효율적 시장가설 등 본 연구와 관련된 선행 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 각 연구의 핵심을 파악할 계획임. 이 부분에서는 기존의 연구결과들을 단순히 요약․정리하는 수준에 머무르지 않고, 각각의 상호관계에 초점을 맞추어 이론적으로 일관되게 설명할 수 있도록 노력할 계획임.
■ Ⅲ절에서는 본 연구의 실증분석에 사용할 변수의 정의와 고빈도자료의 추출방법을 설명하고, 추출된 자료의 다양한 기술통계량을 구하여 주요 금융시장 고빈도 및 저빈도 시계열자료의 통계적 특성을 파악하고자 함. 그리고 각각의 시간척도별 자료가 정상시계열인지를 알아보기 위한 단위근검정 및 정규성에 대한 검정을 실시할 계획임.
■ Ⅳ절에서는 다양한 시간척도별로 조건부확률을 계산하고 그것의 통계적 특성을 분석하고자 함. 그리고 랜덤워크 모형들, 선형 및 비선형 probit 및 logit 모형, minority game 모형 등을 포함한 다양한 확률적 예측모형들을 추정하고 그 모형들의 예측력을 시간척도별로 비교 분석함. 또 추정결과를 이용하여 거래량의 정보효과가 존재하는지를 검정하고, 금융시장의 효율성이 시간척도별로 어떻게 달라지는지를 분석하고자 함.
■ Ⅴ절에서는 본 연구에서 얻은 주요 결론을 요약하고, 그것이 가지는 이론적 함의 및 현실적 활용방안을 설명하고자 함. 그리고 조건부확률 기법 및 확률적 예측모형의 유용성 혹은 현실적용 가능성을 평가하고, 향후의 연구과제를 제시하고자 함.

(3) 연구방법
■ 조건부확률 기법은 경제학보다는 물리학 분야에서 깊이있게 연구되어 왔음. 따라서 본 연구 연구방법의 특징은 경제학과 물리학의 학제간연구 분야인 복잡계경제학 및 경제물리학에서의 접근방법을 취한다는 것임.
■ 기본적인 접근방법은 이와 같으며, 세부적 연구방법은 연구계획서에서 살명하기로 함.

  • 한글키워드
  • 가격변동 방향,확률예측모형,고빈도자료,조건부 확률,효율적 시장가설,거래량의 정보효과,지연된 랜덤워크 모형,시간척도,랜덤워크 모형,연속시간 랜덤워크 모형
  • 영문키워드
  • Efficient Market Hypothesis,Direction of Price Movement,Conditional Probability,Information Contents of Volume,Continuous Time Random Walk Model,Delayed Random Walk Model,Random Walk Model,High Frequency Data,Probability Forecasting Model,Time-Scale

금융시장에서 가격변동 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제이다. 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있다. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH .

금융시장에서 가격변동 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제이다. 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있다. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH 모형들을 이용한 조건부분산에 대한 연구 등을 통해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 가격변동의 ‘방향’에 대한 연구는 독립된 연구영역으로 다루어지지 못하였으며, 이에 대한 연구도 많지 않다.
본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 분석하는 것이다. 이를 위하여 다양한 시간척도별 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 방향을 확률적으로 예측할 수 있는 예측모형이 작성될 수 있는지를 실증적으로 검토하였다.
조건부 확률을 측정하고 분석한 결과 그것의 확률분포는 정규분포와는 차이가 크게 나타났다. 따라서 가격변동의 방향을 예측할 수 있는 모형을 작성할 필요가 제기된다. 본 연구에서는 AR 모형, Probit 모형, Logit 모형 등 세 가지 모형을 작성하여 추정하고, 그 결과를 이용하여 가격변동 방향의 예측을 시도하였다.
세 가지 모형의 예측치로부터 예측일치도를 구해 본 결과 세 모형 모두 무작위행보(random walk) 모형보다 예측의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 효율적 시장가설의 타당성에 대해 의문을 제기하는 것이며, 금융시장 투자자에게 새로운 투자전략을 제시하는 것이다.

It is very an important subject in both financial theory and investment decision whether one can forecast financial asset price dynamics. This problem can be considered in view of two related matters. One is the magnitude of change; the other is the d .

It is very an important subject in both financial theory and investment decision whether one can forecast financial asset price dynamics. This problem can be considered in view of two related matters. One is the magnitude of change; the other is the direction of change. There are many studies on the subject of magnitude, for example, by using various GARCH class models to measure the conditional variances (volatility). But few studies are concerned with the direction of change.
The object of this study is to investigate whether one can predict the direction of price changes in financial markets. For this purpose, we calculated conditional probabilities of financial asset price changes by various time scales and investigated empirically the possibility that one can set up forecasting models to predict the directions statistically.
We calculated and analyzed the conditional probabilities of the price change directions, and found that their densities are very different from normal distribution. This means that development of forecasting models are possible and necessary. So we set up three forecasting models (AR, Probit and Logit models), and predicted the direction of price changes by using the estimation results of those models.
We also measured the correct prediction ratio, and found that the above three models outperformed the random-walk model in their forecasting ability. This findings imply that the efficient market hypothesis may not hold true in Korean financial markets and investors can find-out a new investment strategy.

주식시장, 외환시장, 선물 및 옵션시장 등 주요 금융시장에서 가격 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제여서, 그동안 많은 이론적, 실증적 연구가 이루어졌다.
∘ 가격변동에 대한 예측은 변동의 방 .

주식시장, 외환시장, 선물 및 옵션시장 등 주요 금융시장에서 가격 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제여서, 그동안 많은 이론적, 실증적 연구가 이루어졌다.
∘ 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있다. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH 모형들을 이용한 조건부분산에 대한 연구 등을 통해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 가격변동의 ‘방향’에 대한 연구는 독립된 연구영역으로 다루어지지 못하였으며, 이에 대한 연구도 많지 않다.
본 연구의 거래 시간대별 가격변동 특징 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 통계적 기법을 이용하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 다양한 시간척도별 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 방향을 확률적으로 예측할 수 있는 예측모형이 작성될 수 있는지를 실증적으로 검토하였다.
본 연구에서 수행한 구체적 내용은 다음과 같다.
- 금융시장에서 거래된 틱 자료(tick data)로부터 다양한 시간척도(time scale)별 수익률 자료(1분, 5분, 10분, 30분, 1시간, 1일 자료)를 추출하고, 각각의 시계열에 대한 통계적 특성을 분석함.
- 각각의 시계열로부터 가격변동 방향만을 추출함. 그 시계열의 조건부확률을 계산하여, 조건부확률의 확률분포를 얻어내고 그 특징을 분석함.
- 조건부확률을 예측할 수 있는 몇 가지 예측모형을 개발함.
- 개발된 예측모형을 이용하여 가격변동 방향에 대한 예측치를 얻어냄.
- 예측치와 실제치를 비교하여, 예측일치도를 계산하고 그로부터 예측모형의 성과를 평가함.
- 개발된 예측모형들과 무작위행보(random walk) 모형의 예측 성과를 비교 분석함.
- 실증분석 결과를 분석하고 그것의 이론적, 실천적 함의를 연구함.

본 연구는 금융시장 가격 변동의 방향을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 먼저 조건부확률을 계산하고 그것의 확률분포를 분석하여 가격 변동이 상당한 정도 예측 가능하다는 것을 확인하였다. 이에 기초하여 가격 변동을 예측 .

본 연구는 금융시장 가격 변동의 방향을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 먼저 조건부확률을 계산하고 그것의 확률분포를 분석하여 가격 변동이 상당한 정도 예측 가능하다는 것을 확인하였다. 이에 기초하여 가격 변동을 예측할 수 있는 조건부확률 예측모형들을 개발하였으며, 그 모형들의 예측 성과가 무작위행보 모형보다 더 우월하다는 것을 발견하였다.

실증분석 결과로부터 다음과 같은 주요 결과를 도출할 수 있었다.
(1) 조건부 확률을 측정하고 분석한 결과 그것의 확률분포는 정규분포와는 크게 차이가 난다. 따라서 가격 변동의 방향을 예측할 수 있는 예측모형을 작성할 수 있다.
(2) AR 모형, Probit 모형, Logit 모형 등 세 가지 예측모형을 작성하여 추정하고, 그 결과를 이용하여 가격변동 방향의 예측을 시도하였다. 세 가지 모형의 예측치로부터 예측일치도를 구해 본 결과, 세 모형 모두 무작위행보 모형보다 예측의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 효율적 시장가설의 타당성에 대해 의문을 제기하는 것이며, 금융시장 투자자에게 새로운 투자전략을 제시하는 것이다.
(3) 가격 변동의 예측력 성과는 초단기자료인 고빈도 시장자료일수록 더 높게 나타났다. 이러한 결과는 금융시장의 효율성 정도가 시간척도와 밀접히 관련된다는 것을 의미한다.

본 연구결과의 기대효과 및 활용방안은 다음과 같다.
(1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
- 본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격의 동학적 변동에 관련하여 실증분석하는 내용이다. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 금융분야 연구의 학문적 발전에 기여할 것으로 기대한다.
- 첫째, 본 연구는 고빈도자료, 조건부확률, 시간척도에 따른 분석 등 전통적 금융이론에서 자주 다루지 않는 자료와 분석기법을 사용한다는 점에서 금융분야 학계 연구에 자극을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 더 나아가 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서 개발된 다양한 새로운 이론 및 분석기법을 금융 연구자들에게 소개하는 계기가 될 수 있다고 기대한다.
- 둘째, 본 연구는 대학원생(경제학과 및 물리학과 석박사 과정)들과 함께 운영하고 있는 세미나팀에서의 연구주제의 하나로 연구되고 있으므로, 두 학과 대학원생들의 연구활동에 많은 자극을 주고 그들에게 연구방법을 전수하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
(2) 사회발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
- 금융시장에서 가격이 무작위행보를 하는지 여부는 금융시장정책 입안자와 투자자 모두에게 유용한 정보를 제공한다. 따라서 본 연구는 다음과 같이 현실적 측면에서도 중요하게 기여할 것으로 기대된다.
- 본 연구에서는 시간척도의 차이에 따라 무작위행보 가설의 타당성이 다르게 나타나는지를 알아볼 것인데, 이 부분의 연구결과는 금융시장의 효율성을 높이려고 유도하고자 하는 목적을 가진 정책입안자에게 중요한 정책자료를 제공할 수 있다.
- 투자자나 펀드관리자의 입장에서는 그들이 빈번히 사용하고 있는 투자전략 및 기법들(예를 들면, 기술적 분석, 모멘텀 투자기법 등)이 과연 의미있는 것인지를 알고 싶어 하는데, 본 연구의 결과는 그들의 관심사에도 어느 정도 부응할 것으로 기대된다.
- 본 연구에서 제시된 가격 변동의 방향 예측모형들은 투자자에게 새로운 투자 전략을 수립할 수 있는 도구를 제공할 것으로 기대된다.


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