The VKOSPI Spread as a forward-looking Short-Term Dynamic Asset Allocation Indicator

대한민국 주식시장의 대표적인 대형주 지수인 코스피200지수와 추정모델에 기반하지 않은 변동성지표인 VKOSPI 변동성지수 분석을 통해 대형주 주가지수와 변동성지수간 통계적으로 유의한 부(負)의 관계를 확인하였다. 본 연구는 VKOSPI 변동성지수의 비대칭적 정보성격의 존재 하에서 의미 있는 정보지수로서의 VKOSPI 변동성 지수를 활용한 알고리즘 트 레이딩 전략을 개발하는데 주안점을 두었다. 주가지수 수익률의 선행적 매매지표로써의 VKOSPI 변동성지수를 Kalman Filter 알고리즘에 기반한 조건부 예측변동성과 잔차항으로 분해한 후, 실현된 VKOSPI 변동성과 예측모델의 최종 추정치와의 차이인 해당 잔차항을 VKOSPI Spread (“Spread”)로 정의했고, 이어 Spread의 크기에 따른 주가지수선물의 Long 및 Short 매매전략이 본 연구를 위해 개 발된 알고리즘 매매 플랫폼을 통하여 외 표본 시뮬레이션에 적용되었다. 이를 통해 큰 규모의 Spread는 특히 위험회피도 상승국면에서 양(陽)의 주가지수대비 초과수익률을 실현할 기회에 대한 경험적 증거를 확인할 수 있었다. 본 연구는 (1) 2003년부터 2007년말까지를 위험회피도 하락 및 양(陽)의 주가지수수익률 국면, (2) 2008년부터 2011년말까지를 위험회피도 상승 및 지수수익률 변동성 확대국면및 (3) 2012년부터 본 연구데이터의 마지막 기간인 2015년 5월29일 (영업일 기준)까지 미미한 주가지수수익률을 기록한 위험회피도 조정국면으로 연구 대상 기간을 대 분류한 후, Spread 분석을 통하여 위험회피도 국면 별 비대칭성 분석 및 고유의 알고리즘매매 플랫폼을 통한 동적자산배분 전략을 수행하였다. 그리하여 변동성 지수를 통해 추출된 매매신호를 바탕으로 한국 주식시장의 변동성지표의 지수수익률간 비대칭성에 기반한 주가지수 벤치마크수익률을 초과하는 주가지수선물 매매전략은 지수변동성 상승국면에서 평균회귀 전략이, 지수변동성 안정화 국면에서는 모멘텀 전략이 보다 효율적인 것으로 평가되었다.

For the KOSPI200 Index (“Index”), a well-known negative and statistically significant relationship exists between the returns of the Index and VKOSPI, the official model-free implied volatility index. Our primary research purpose is to test VKOSPI as an informative and meaningful trading indicator and to develop a set of algorithmic trading strategies to time the market. To further exploit VKOSPI as a trading indicator in relation to forward looking index returns, it is decomposed into a model-based conditionally forecasted volatility and a residual part. The discrepancy between the realized VKOSPI and the model-forecast is subsequently called VKOSPI Spread (the “Spread”). Both long and short positions triggered by large Spread and the trading strategies are evaluated in terms of their ability to outperform the index benchmark in falling, rising and steady risk aversion regimes. There is some empirical evidence for expecting opportunities for positive future excess and risk-adjusted returns for long and short positions triggered by large movements in the Spread. This finding is more prominent during the periods of both rising and steady risk aversions. Trading strategy is tested on the data period from Jan 2, 2003 to May 29, 2015. The time-varying return-volatility relation is used to implement a set of dynamic asset allocation strategies by analyzing Spread with its corresponding Index. With asymmetric volatility phenomenon in the Korean stock market, some of the selected benchmark-outperforming dynamic asset allocation strategies are effectively developed by processing meaningful signals from Spread on the Index Futures.