유로/달러 외환시장에서 기술적 거래 규칙의 수익성과 구조적 특성 = Profitability and Structural Characteristics of Technical Trading Rules in the EUR/USD Foreign Exchange Market

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 2000년 1월부터 2024년 6월까지의 유로/달러(EUR/USD) 일별 현물환율을 대상으로 이동평균 및 모멘텀 기반의 3,596개 기술적 거래모형을 적용하여 그 수익성과 구조적 특성을 체계적으로 분석한다. Schulmeister(2008)의 연구를 확장하여 분석 기간을 최근까지 연장하고, 단기 거래에 국한되지 않도록 모형의 파라미터 범위를 중·장기로 확대함으로써 기술적 거래규칙의 수익성이 시간의 경과와 시장 환경 변화 속에서도 유지되는지를 검증한다. 거래비용과 금리차에 따른 이자효과를 반영한 순수익률과 t-통계량을 사용하여 성과의 크기와 안정성을 동시에 평가하였다. 분석 결과, 전체 표본기간에서 기술적 거래모형은 소폭의 양(+)의 평균 순수익률을 기록하였으나 통계적으로 유의한 초과수익을 제공한다고 보기는 어려웠다. 하위기간 분석에서는 2000년대 초반 이후 기술적 거래의 수익성이 점진적으로 약화되는 추세가 확인되었으며, 이는 외환시장의 효율성 제고와 구조적 변화와 일관된다. 한편 수익 구조를 분해한 결과, 손실 포지션이 이익 포지션보다 더 빈번하고 일평균 손실의 크기도 크지만, 이익 포지션의 평균 보유기간이 현저히 길어 전체 수익성이 드물게 나타나는 지속적인 환율 추세의 포착에 의해 결정됨을 확인하였다. 또한 내표본 성과를 기준으로 선별된 우수 모형들이 외표본에서는 평균적인 성과를 지속하지 못해 과최적화와 data-snooping 편의의 중요성이 재확인되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper examines the profitability and structural characteristics of technical trading rules in the EUR/USD foreign exchange market using daily spot exchange rates from January 2000 to June 2024. Extending the framework of Schulmeister (2008), the study lengthens the sample period to recent years and substantially expands the model space to 3,596 moving-average and momentum-based trading rules, allowing for short-, medium-, and long-term trading horizons. Trading performance is evaluated using net returns that account for transaction costs and interest rate differentials between the euro area and the United States, as well as t-statistics to jointly assess economic magnitude and statistical stability. The empirical results show that, over the full sample period, technical trading rules generate a modest positive average net return, but not at a level that would support claims of persistent and statistically significant excess profitability. Subsample analyses reveal a pronounced time variation in performance: technical trading profitability is relatively stronger in the early 2000s but weakens substantially thereafter, remaining low in more recent years. These findings are consistent with increasing market efficiency, faster information diffusion, and structural changes in the foreign exchange market. A key contribution of the paper lies in decomposing the sources of profitability. Across model groups and subsamples, losing positions occur more frequently and exhibit larger average daily losses than winning positions. However, winning positions persist significantly longer—typically several times longer than losing positions—indicating that the overall profitability of technical trading stems from exploiting infrequent but persistent exchange rate trends. Finally, models selected based on superior in-sample performance fail to deliver comparable out-of-sample results, underscoring the relevance of overfitting and data-snooping biases in the evaluation of technical trading strategies.