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문서 88개
이 연구는 상대적 위험회피도가 일정한 효용을 가진 투자자가 공적분된 두 주식에 투자할 때의 최적 문제를 살펴본다. 기존 확률적 제어 연구를 확장해 최적화 문제가 적정하게 설정되는지에 초점을 맞추고, 제안한 해에 대한 검증 결과를 제공한다. 핵심 결과는 명확한 조건이다. 최적 포지션이 시장 중립 롱숏 포트폴리오를 이룰 때에만 문제가 적정하게 설정된다. 이는 고려한 모형 아래 시장 중립 페어 트레이딩의 이론적 근거가 된다. 발췌문은 실증 근거가 아닌 이론적…
이 연구는 공적분 검정과 추정된 평균회귀 속도를 사용해 자산을 고르고 관측 기간을 조정하는 동적 암호화폐 페어 트레이딩 전략을 평가합니다. 여러 시나리오에서 Engle-Granger, Kapetanios-Snell-Shin, Johansen 검정을 적용합니다. Ornstein-Uhlenbeck 과정을 사용해 스프레드의 반감기를 추정하고, 이를 자산 선택과 관측 기간 결정에 활용합니다. 저자들은 해당 전략이 BitMEX에서 단순 매수 후 보유보다 나은 성과를…
이 논문은 통계적 차익거래를 위한 포트폴리오 설계 문제를 정식화하고, 평균회귀 성향이 강한 기초자산 조합을 찾습니다. 투자 예산 제약을 두면서 평균회귀 강도를 측정하는 기준과 포트폴리오 분산의 균형을 목표로 합니다. 이어 구체적인 여러 정식화를 개발하고 이를 풀 효율적인 알고리즘을 제안합니다. 합성 데이터와 시장 데이터를 사용한 수치 연구에서는 제안한 방법이 일관된 수익을 내고 문헌에 소개된 전통적 포트폴리오 설계 및 벤치마크 방법보다 나은 성과를 보일 수…
이 논문은 다변량 페어 트레이딩 전략인 변동성 및 모델 적응 트레이드오프(VMAT)를 소개합니다. 기존 연구가 트레이딩 규칙을 개선하는 데 집중하는 반면, 여러 시계열을 아우르는 포트폴리오 관리와 포트폴리오 비중 선택은 상대적으로 덜 다뤄졌다는 문제를 제기합니다. VMAT은 변동성과 모델 적응의 절충을 통해 이 포트폴리오 수준의 문제를 다루는 방법으로 제시됩니다. 문서는 실험 비교에서 VMAT이 기준 방법보다 수익 측면에서 나은 성과를 냈다고 보고합니다.…
이 연구는 일반적인 효용 함수와 가격 과정 아래 진입 시점과 청산 시점을 선택하는 투기 매매를 순차적 최적 정지 문제로 구성합니다. 먼저 진입과 청산 사건을 콕스 과정의 점프로 나타내 정지 문제를 완화하며, 에이전트는 유계 강도 제어값을 선택합니다. 탐색적 강화학습 구성에서는 무작위 정책이 이러한 강도에 확률 분포를 부여하고, 섀넌 미분 엔트로피로 목적 함수를 정규화합니다. 그 결과 도출된 탐색적 해밀턴-야코비-벨만 방정식은 깁스 형태의 최적 정책을 냅니다.…
이 연구는 코퓰라로 의존성을 모델링하고 상대적 가격 왜곡을 찾아 공적분된 암호화폐 쌍을 매매하는 페어 트레이딩 접근법을 개발합니다. 페어 선정에는 선형·비선형 공적분 검정과 상관관계 측정이 함께 쓰입니다. 전략은 여러 코퓰라 계열을 적합하고, 기준 자산에서 산출한 가격 왜곡 지수를 통해 매매 신호를 도출합니다. 저자들은 서로 다른 포지션 진입 조건으로 이 방법을 백테스트하고 수익률과 위험을 모두 평가합니다. 이 접근법이 수익성과 위험 조정 수익률에서 매수 후…
이 연구는 에이전트 기반 모형을 사용해 외환 시장에서 환율 간 상관관계가 어떻게 생길 수 있는지 살펴봅니다. 시장조성자와 삼각 가격 관계를 이용하는 차익거래자의 상호작용에 주목합니다. 서로 관련된 통화쌍은 매우 짧은 시간 동안 함께 움직일 수 있으며, 플래시 크래시 같은 사건에서는 이례적으로 큰 동조 움직임이 나타날 수 있다는 점에서 출발합니다. 이 모형은 거래 데이터에서 관찰된 것처럼 상관관계의 강도와 시간 척도 사이의 패턴을 정성적으로 재현합니다. 결과는…
이 문서는 주식을 선택할 때 환경·사회·지배구조 등급을 반영하는 페어 트레이딩 프레임워크를 설명합니다. ESG 기반으로 종목 쌍을 선정하고 공적분 분석으로 후보 관계를 찾은 다음, 기술 지표를 활용해 거래 체결을 안내합니다. 논문은 ESG 기준을 유지하면서 백테스트에서 양의 수익을 내고 전통적인 페어 트레이딩보다 높은 성과를 보였다고 보고합니다. 제공된 설명에는 성과 수치, 테스트 설계, 벤치마크 세부 정보, 거래 비용 및 강건성 정보가 없습니다. 따라서…
이 논문은 평균회귀 가격 스프레드 포지션의 진입 시점과 청산 시점을 정하는 방법을 개발합니다. 의사결정을 순차적 최적 정지 문제로 구성하고 거래 비용을 명시적으로 포함합니다. 스프레드 동학에 대해 사전 정의된 모형이 필요 없는 개선된 시그니처 기반 최적 정지 방법으로 포지션을 열고 닫을 시점을 찾습니다. 수치 결과는 이 체계가 기존 평균회귀 규칙보다 나은 성과를 낸다는 근거로 보고됩니다. 제공된 설명에는 스프레드 대상군과 거래 비용 가정, 평가 설계, 성과…
이 연구는 전통적인 섹터나 지역 분류에만 의존하지 않고 시계열 움직임으로 유사한 주식을 찾는 체계인 SimStock을 제시합니다. 시장 상황이 바뀌어도 유용할 수 있는 표현을 만들기 위해 자기지도 학습과 시간적 도메인 일반화를 결합합니다. 시장이 비정상적이고 기존 범주가 주식 간 동학을 담아내지 못하면 관계를 분류하기 어렵다는 점에서 출발합니다. 저자들은 수천 종목을 포함하는 실제 데이터셋 4개에서 접근법을 평가하고 기존 유사도 방법보다 우수한 결과를…
이 연구는 연속 시간의 유한한 기간에 걸쳐 서로 얽힌 두 자산의 동적 포트폴리오 최적화에 금융수학과 머신러닝을 적용해 비교합니다. 금융수학 접근법은 단기 위험과 장기 균형을 결합하려는 코인텔레이션 모형을 사용하며, 페어 트레이딩에서 흔히 쓰는 높은 상관관계나 공적분에 의존하지 않습니다. 전략은 평균-분산 목적과 파워 효용 목적 사이에서 동적으로 전환합니다. 후자는 확률 제어 문제로 정식화되며, 딥 갤러킨 방법을 사용해 해밀턴-야코비-벨만 방정식으로 수치적으로…
이 논문은 미리 선택한 한 쌍만 추적하지 않고 N개 종목으로 이루어진 전체 집합을 탐색하는 주식 페어 트레이딩 시스템을 설명합니다. 주식을 방향 그래프의 노드로 나타내고, 순간 가격 차이와 통계적 상관 요인을 바탕으로 간선 가중치를 정합니다. 양자에서 영감을 얻은 모의 분기 알고리즘을 이용하는 조합 최적화 가속기가 유망한 경로를 찾고, 타부 탐색으로 같은 기회를 반복해서 탐지하는 일을 줄입니다. 이 시스템은 도쿄증권거래소에서 FPGA 기반 구현으로…
이 논문은 페어 트레이딩을 자산 쌍을 먼저 고른 다음 매매하는 순차 과정이 아니라 결합된 의사결정 문제로 다룹니다. 저자들은 두 단계를 분리하면 유용한 정보가 사라질 수 있다고 주장합니다. 선택 단계에서는 페어를 효과적으로 매매할 수 있는지 놓칠 수 있고, 트레이딩 에이전트는 더 넓은 자산군에서 학습하지 않은 채 선택된 자산에 과적합할 수 있습니다. 계층적 강화학습 방법은 페어 선택을 상위 정책에, 매매 행동을 하위 정책에 맡깁니다. 두 정책을 함께 최적화해…
이 문서는 페어 트레이딩, 평균회귀, 통계적 차익거래와 같은 동적 전략의 위험과 수익을 분석하는 모형 비의존 경로별 방법을 소개합니다. 연속 트레이딩 신호를 기준 수준에서 벗어났다가 되돌아오는 움직임인 δ-이탈로 분해합니다. 이 방법은 확률 가정이 필요 없으며, 이 분해를 사용해 거래 횟수, 실현 손익, 최대 손실, 드로다운 등의 시나리오 지표를 도출합니다. 문서는 평균회귀 전략의 고빈도 극한을 신호의 고차 국소시간과 연결해 불규칙 경로에 대한 국소시간의…
이 문서는 상수탄성분산 모형을 사용해 시간에 따라 변하는 변동성을 반영하는 두 공적분 자산의 페어 트레이딩 모형을 제시합니다. 고정된 기간의 포트폴리오 선택을 확률적 제어 문제로 설정하고, 기말 부의 기대 멱효용을 최대화하도록 포트폴리오 비중을 정합니다. 유한차분법으로 최적 전략을 계산하고, 일반화 적률법으로 모형 매개변수를 추정합니다. 저자들은 과거 일간 시장 데이터로 이 접근법을 시험해 보입니다. 발췌문은 모형과 추정 및 해법을 설명하지만 구체적인 성과…
이 논문은 일반적인 상관관계를 넘어 금융 상품 간 의존성을 연구하는 프레임워크를 제시합니다. 인과관계를 식별하기 위해 전달 엔트로피와 수렴 교차 매핑을 적용한 뒤, 푸리에 변환 대리 데이터를 사용해 선형 기여와 비선형 기여를 구분합니다. 상관관계는 선형 인과관계를 잘 반영할 수 있지만 비선형 의존성을 놓쳐 시장 간 영향력을 실제보다 작게 평가할 수 있다는 점에서 출발합니다. 저자들은 독일과 미국의 주가지수 간 유의한 비선형 인과관계를 보고합니다. 두 형태의…
이 논문은 페어 트레이딩과 Black-Litterman 틀을 결합해 평균-분산 포트폴리오를 구성합니다. 페어 거래는 특히 변동성이 크거나 시장이 불안정할 때 투자 기간 안에 균형으로 돌아오지 못할 수 있다는 점이 연구의 동기입니다. 이 전략을 포트폴리오 최적화에 통합하면 더 넓은 포트폴리오 구성 과정에서 페어 기반 전망을 관리할 수 있다고 제시합니다. 초록은 이렇게 구성한 포트폴리오가 정상 및 극단적 시장 상황 모두에서 S&P 500을 능가했다고 보고합니다.…
이 논문은 공적분 기반 통계적 차익거래를 연구하고 여러 팩터를 이용해 후보 주식 포트폴리오를 찾는 방법을 비교한다. 주식 전체에 대한 K-평균 군집화, 그래피컬 라쏘, 두 방법을 결합한 하이브리드를 평가한다. 보고된 결과에서는 그래피컬 라쏘 단독보다 군집화가 나았고, 하이브리드의 성과가 더 좋았다. 저자들은 거래 기간 중 포트폴리오 후보를 한 번 갱신하면 결과가 개선되는지도 시험한다. 이 연구에서 적응적 갱신은 재학습하지 않는 전략보다 나은 성과를 내지…
이 글은 전략을 경로 시그니처의 선형 함수로 나타내는 포트폴리오 최적화 방법인 Signature Trading을 소개한다. 시그니처는 신호와 자산 움직임의 결합된 이력을 인코딩하므로, 전통적 팩터 모델을 확장하면서 경로 의존성을 포함할 수 있다. 저자들은 드로다운 제어를 포함하는 동적 평균-분산 기준과 명시적 유한 기간 해를 도출하고, 그 결과 전략을 시그니처 기반 효율적 프런티어와 연결한다. 이 글은 외생 신호, 모멘텀, 페어 트레이딩을 이용하고 합성…
이 연구는 암호화폐 플랫폼에서 다변량 페어 트레이딩을 위한 최적 매매 기법을 소개합니다. 암호화폐와 연계된 법정통화 묶음을 선정해 차익거래 기회를 함께 모니터링합니다. 서로 충돌하는 신호를 조정하기 위해 수익성과 위험 선호 간 균형을 맞추는 이중 목적 볼록 최적화를 사용하며, 변동성 페널티와 행동 임계값을 조정할 수 있습니다. 설명된 차익거래에는 외부 공매도나 차익거래 기간 중 중간 자산 보유가 필요하지 않습니다. 2020년부터 2022년까지 강세장과…
이 연구는 상관관계가 있는 자산 간 가격 차이를 매매하는 통계적 차익거래 방식인 암호화폐 페어 트레이딩을 강화학습으로 개선할 수 있는지 살펴봅니다. 저자들은 거래 환경을 만들고 에이전트를 학습시켜 암호화폐 페어를 언제, 어떻게 매매할지 선택하게 합니다. 또한 매매 결정을 동적으로 조정하기 위해 보상 셰이핑, 관측 공간, 행동 공간을 설계합니다. 실험에는 분 단위 BTC-GBP 및 BTC-EUR 데이터가 사용됩니다. 보고된 전통적 페어 트레이딩의 연환산 수익은…
이 연구는 모델에 잠재 요인이 있고 의사결정자가 단일 행동을 직접 선택하는 대신 행동에 대한 분포를 고르는 상황에서 최적 제어를 살펴봅니다. 이산시간과 연속시간 설정 모두에서 상태 공간 탐색에 대한 보상으로 차리스 엔트로피를 도입합니다. 각 설정의 순방향·역방향 방정식을 통해 q-가우시안 형태의 최적 상태 분포를 도출하고 그 위치를 규정합니다. 논문은 이렇게 얻은 탐색 해법과 표준 동적 최적 제어의 관계도 살펴봅니다. 모델에 구애받지 않는 접근법으로 소프트…
이 연구는 널리 쓰이는 페어 트레이딩 규칙이 현대 US 주식 시장에서도 효과적인지 평가합니다. 1990년부터 2020년까지 주식에 거리 기반 및 공적분 기반 방법을 적용하고, Covid-19 위기도 포함합니다. 전략은 가격이 함께 움직이는 증권 사이의 평균회귀에서 수익을 얻고자 하며, 매개변수 조정이 결과를 바꾸는지도 분석합니다. 보고된 근거는 엇갈립니다. 전체적으로는 하이퍼파라미터 조정 후에도 전략이 시장 벤치마크를 능가하지 못하지만, 약세장에서는 강한…
이 논문은 페어 트레이딩을 세 가지 포지션 중 하나를 선택하는 문제로 구성합니다. 포지션을 보유하지 않거나, 한 자산을 롱으로 다른 자산을 숏으로 보유하거나, 그 포지션을 반대로 바꿉니다. 상관관계가 있는 두 자산의 스프레드는 확률적 변동성을 가진 평균회귀 과정을 따르며, 포지션을 바꿀 때마다 고정 수수료가 발생합니다. 목표는 그 비용을 고려했을 때 언제 포지션을 바꿀 만한지 정하는 것입니다. 저자들은 의사결정을 최적 전환 문제로 정식화하고 점성해 방법을…