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메타모형을 이용한 옵션 양매도 전략의 마켓타이밍 예측연구
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
505
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
111-119(9쪽)
DOI식별코드
제공처
본 연구는 EBM(Explainable Boosting Machine)을 이용하여 옵션 양매도 전략의 장 중 포지션 진입 여부를 결정하는 메타모형을 제안하고 투자 성과를 분석하였다. 실험에는 2004년부터 2018년까지의 코스피 200 주가지수옵션 자료와 시장 외생 변수를 활용했고, 95개의 특성을 가공한 후, 특성 중요도, T-test, 수동선택을 통해 22개의 특성을 선택하여 모형을 학습하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 메타모형의 성능은 정밀도 0.6404, 재현율 0.7828, F1 점수 0.7045로, 투자 전략의 성공 여부를 약 70%의 확률로 예측함을 보여주었다. 둘째, 예측에 영향을 미치는 주요 특성변수로는 요일, VIX 10일 표준편차, 항생지수 3일 표준편차로 확인되었다. 셋째, 제안된 모형으로 필터링한 전략의 샤프 비율은 벤치마크를 상회하는 결과를 보였다. 이 결과는 메타모형을 통한 거래 필터링이 효과적임을 보여준다.
더보기This study proposed a meta-model for determining the entry positions for an option strangle strategy using the Explainable Boosting Machine (EBM) and its investment performance. Using the KOSPI 200 Index Options data and exogenous market variables from 2004 to 2018, 95 features were engineered, and 22 were selected through feature importance, T-tests, and manual selection to train the model. The key findings were as follows. First, the performance of the meta-model, with a precision of 0.6404, a recall of 0.7828, and an F1 score of 0.7045, demonstrates the capability of the model to predict the success of the investment strategy with approximately 70% probability. Second, the key feature variables influencing the predictions were confirmed as the day of the week, the 10-day standard deviation of VIX, and the three-day standard deviation of the Hang Seng Index Third, the Sharpe ratio of the strategy filtered using the proposed model exceeded the benchmark. These results highlight the effectiveness of transaction filtering through the meta-model.
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