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현재 수행 중이거나 완결된 몇 가지 토픽을 소개한다.

What do robust portfolios really do?

포트폴리오의 기대수익률과 분산이 주어졌을 때 평균-분산 기준에 의하여 효율적 경계선(efficient frontier)을 도출해 내고, 투자자의 수익률 분포에 대한 선호에 따라 최적 포트폴리오를 선택하는 평균-분산 모델은 현대 포트폴리오 이론의 핵심적인 이론이다. 그러나 이 모델은 입력변수에 매우 민감한 단점을 갖고 있으며 이를 해결하기 위해 그간 다양한 해법들이 제시되었는데, 그 예로는 Black-Litterman 모델, portfolio re-sampling, robust portfolio optimization 등이 있다. 특히 robust optimization은 입력 변수의 확률분포를 가정하고 worst case scenario에서 포트폴리오를 최적화하는 방법으로 현재 활발한 연구가 이루어 지고 있는 분야이다. 본 연구에서는 fundamental regression analysis 등의 방법론을 이용하여 실제로 robust portfolio optimization 기법이 어떠한 원리로 robustness를 달성하는지 또는 어떠한 부수적인 효과를 나타내는지에 대한 심층연구를 수행하였다.


A study of pairs-trading with regime switching

대표적인 statistical arbitrage(통계적차익거래)방법인 pairs-trading은 두 가지 자산으로 페어를 만들어 대상들 사이의 스프레드에 따라 상대적으로 저평가된 자산을 사고 고평가된 자산을 팔아 수익을 내는 전략이다. 금융시장에서 널리 쓰이는 이 전략은 자산 가격의 차가 mean reverting process를 가진다는 가정에 그 근거를 두고 있다. 전략의 실제적 구현은 상이한 형태를 취할 수 있는데, 잘 알려진 예로는 두 자산 가격의 평균에 주목하여 트레이딩에 이용하거나, 스프레드 자체를 추계적 모형으로 모델링하여 트레이딩 시그널을 결정하는 방법, 그리고 스프레드를 다시 systematic한 부분과 기업 특유의 idiosyncratic한 부분으로 나누어 쓰는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 기존에 알려진 stochastic spread model을 mean reverting process로 모델링 하는 전략의 수정 및 보완에 초점을 맞추었다. 자산들의 스프레드의 움직임이 시장 전반의 움직임에 영향을 받을 수 있음을 인식하고, 이를 bull regime과 bear regime으로 구분하여 설명하였다. 왼쪽의 그림은 시장의 regime을 특정 알고리듬에 따라 구분한 결과이고, 오른쪽의 그림은 삼성전자와 KODEX 반도체 ETF를 한 페어로 놓고 4년간 트레이딩을 한 결과이다. 수익률은 수수료 및 거래비용을 차감한 후 계산되었으며, market regime을 반영한 모델이 기존 모델에 비해 상대적으로 높은 수익률을 낸다는 것을 보여준다.