고빈도 데이터 기반 편차 최소화 방법과 공적분 방법을 사용한 페어 트레이딩 전략의 성과분석

Abstract

본 논문은 대표적인 통계적 차익거래 전략 중 하나인 페어 트레이딩 전략에 대한 성과 분석으로 전통적인 페어 구성 방법인 최소 편차 방법 (Distance Method)과 공적분 방법 (Cointegration Method)을 고빈도 데이터에 적용해 보았다. 기존 연구와의 차별성으로는 최초로 분봉 단위의 데이터를 토대로 페어 트레이딩 전략의 성과와 특성을 비교 분석하였다는 점과, 보유시간에 따른 강제 청산 전략의 실효성을 보였다는 점이다. 2017년 1월부터 2019년 12월까지, 3개년 데이터를 이용하여 연구를 진행하였으며 40영업일간의 페어 형성 과정 그리고 5영업일간의 거래 기간을 설정했다. 거래 대상 종목은 페어 트레이딩의 차입 특성을 고려하여 코스피 100 종목으로 유니버스를 제한하였다. 사용된 페어 트레이딩 전략 4가지로는 최소 편차 방법, 시변 최소 편차 방법, ADF (Augmented Dicky Fuller) 테스트를 이용한 Engle and Granger의 2단계 검정 공적분 방법, 그리고 공적분 방법과 함께 오른스타인-우렌벡 과정 (Ornstein-Uhlenbeck process, OU process)으로 스프레드를 모델링하여 평균 회귀 강도와 변동성 값을 기준으로 상위 페어를 선정하는 방법을 이용하였다. 전략들의 주요 성과로는 거래당 수수료 10bp를 반영하는 경우 시변 최소 편차 방법이 시장 대비 유의미한 수익을 보였고, 4가지 전략 모두 보유 기간을 기준으로 하는 손절매 전략을 도입하는 경우 월등한 수익률 개선을 확인할 수 있었다.