41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스

마지막 업데이트: 2022년 7월 27일 | 0개 댓글
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Good 키프로스 2020-03-11

낮은스프레드

작성자 증권아카데미 작성일 2012-09-18 00:25:16 조회수 6,726

옵션을 이용한 전략 중 가장 일반적으로 쓰이고 있는 옵션스프레드는 선물스프레드처럼 만기, 종류, 행사가격 등이 서로 다른 두 개 이상의 옵션에 각각 매도와 매수포지션을 동시에 취하는 전략입니다. 이 경우 옵션에 독특한 수익구조를 이용하여 투자자가 원하는 현금흐름을 창출할 수 있다는 장점이 있으므로 옵션스프레드 전략은 매우 광범위하게 쓰이고 있습니다.

불 스프레드

불 스프레드에는 콜옵션과 풋옵션을 사용한 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 두 가지가 있습니다. 콜옵션을 사용하여 예를 들어보면, 행사가격이 100인 콜옵션과 110인 콜옵션이 있다고 할 때, 행사가격이 낮을수록 옵션가격은 비싸지게 되므로 행사가격이 100인 쪽이 더 프리미엄이 높게 됩니다. 이 때 행사가격이 낮은 콜옵션을 매입하고 높은 쪽을 매도할 경우 기초자산 가격이 오를 경우 이익을 보고 기초자산 가격이 떨어질 경우 손해를 보되 그 손실이나 이익의 폭이 제한된 수익구조를 지닌 전략이 된다. 이처럼 기초자산 가격이 오를 경우에 이익을 보게 된다는 의미에서 이 전략을 불(강세장)스프레드라고 합니다.

베어 스프레드

베어 스프레드는 불 스프레드와 정 반대의 수익구조를 가지고 있습니다. 즉, 기초자산 가격이 오를 경우 손실을 보게 되고 떨어질 경우에 이익을 보게 됩니다. 이 전략은 행사가격이 낮은 콜옵션을 매도하고 높은 콜옵션을 매수하는 형태로 이루어집니다. 이 때, 불 스프레드에서와 마찬가지로 손실이나 이익의 폭은 제한이 됩니다.

수평 스프레드와 수직 스프레드

베어 스프레드는 불 스프레드와 정 반대의 수익구조를 가지고 있습니다. 즉, 기초자산 가격이 오를 경우 손실을 보게 되고 떨어질 경우에 이익을 보게 됩니다. 이 전략은 행사가격이 낮은 콜옵션을 매도하고 높은 콜옵션을 매수하는 형태로 이루어집니다. 이 때, 불 스프레드에서와 마찬가지로 손실이나 이익의 폭은 제한이 됩니다.

대각 스프레드

대각 스프레드는 만기도 다르고 행사가격도 다른 두 개 이상의 옵션을 가지고 스프레드 포지션을 구축하는 것을 의미합니다.

백 스프레드와 비율 수직 스프레드

행사가격이 높은 콜옵션과 낮은 콜옵션을 매입하고 매도함에 있어서 그 비율을 다르게 할 경우에 구축되는 포지션입니다. 매수한 옵션의 수와 매도한 옵션 수의 비율이 동일하지 않을 때 좌우가 비대칭인 형태의 수익구조를 가지는 전략이 구성됩니다. 매수한 옵션의 비율이 높을 경우에 이를 백 스프레드라고 부르는데이 스프레드의 특징은 기초자산의 가격이 현재 시점보다 상승할 경우와 하락할 경우를 비교하여 상승의 가능성을 좀 더 높게 보고 상승쪽에 좀더 많은 투자를 한다는 점입니다. 비율 수직 스프레드는 백 스프레드와 정반대의 포지션으로서 매도한 옵션의 비율이 높을 경우에 구축되는 포지션을 의미합니다.

스트래들

스트래들 포지션은 동일한 만기와 동일한 행사가격을 가지는 두 개의 옵션 즉, 콜과 풋옵션을 동시에 매수하는 경우에 나타나는 포지션입니다. 이는 기초자산 가격이 현재시점에 비해 크게 상승하거나 하락할 경우에 이익을 보게 되고 현지시점에 비해 별로 변하지 않을 경우 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 손해를 보게 되는 포지션이다. 스트래들 포지션은 기초자산 가격의 방향성과는 무관하게 변동성에 대해서만 베팅을 할 수 있도록 한다는 의미에서 옵션이외의 자산으로는 구축이 불가능한 독특한 전략이라고 할 수 있습니다.

스트랭글

스트랭글은 기본적으로 스트래들과 거의 동일한 포지션으로서 콜옵션과 풋옵션을 동시에 매수하는 전략입니다. 이때 스트래들과 다른 점은 매수대상이 되는 콜과 풋옵션의 행사가격이 서로 다르다는 것입니다. 스트랭글 매수전략은 프리미엄이 싼 풋옵션과 콜옵션을 같은 비율로 동시에 매수함으로써 기초자산가격의 큰 변동에 대해서 투자를 하게 되는 전략입니다.

나비 스프레드

나비스프레드는 세가지의 옵션에 대해 포지션을 취함으로써 형성이 됩니다. 세 개중 가장 작은 행사가격과 가장 큰 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 행사가격을 가진 옵션에 대해서는 각각 한 개씩 매수포지션을 잡고 중간에 해당하는 행사가격을 가진 옵션에 대해서는 두 개의 매도포지션을 잡게되는 것이다. 이때 이 포지션을 그려보면 나비가 날개를 펼친 것 같은 형태의 수익구조가 만들어지므로 이것을 나비스프레드라 합니다. 나비스프레드는 가장 비싼 옵션과 가장 싼 옵션을 매수하고 중간가격을 가진 옵션은 두 개 매도하게 되므로 전체적으로 볼 때 초기투자비용은 그리 크지 않게 됩니다.

시간 스프레드

스트랭글은 기본적으로 스트래들과 거의 동일한 포지션으로서 콜옵션과 풋옵션을 동시에 매수하는 전략입니다. 이때 스트래들과 다른 점은 매수대상이 되는 콜과 풋옵션의 행사가격이 서로 다르다는 것입니다. 스트랭글 매수전략은 프리미엄이 싼 풋옵션과 콜옵션을 같은 비율로 동시에 매수함으로써 기초자산가격의 큰 변동에 대해서 투자를 하게 되는 전략입니다.

[알고리즘 트레이딩/전략편] 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정

호가창의 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 Bid-Ask 스프레드는 거래 비용과 밀접한 관계가 있다. 장 중에는 스프레드가 높을 때도 있고, 낮을 때도 있다. 변동성이 증가할 때는 시장 충격 계수가 증가하고, 유동성 척도는 낮아지고, 스프레드는 높아진다. (미시) 변동성, 유동성 척도 등은 주가뿐만 아니라 거래량도 관련되어 있으므로 독립적으로 측정하기가 어렵다. 반면에 스프레드는 독립적으로 비교적 쉽게 측정할 수 있다. 따라서 스프레드를 측정해 보면 변동성이나 유동성 등의 상황을 간접적으로 짐작해 볼 수 있다.

Bid-Ask 스프레드를 측정하는 방법으로는, 명목 스프레드 (Quoted Spread)와 유효 스프레드 (Effective Spread), 그리고 실질 스프레드 (Realized Spread)가 있다. 명목 스프레드는 호가창에 보이는데로 최우선 Ask 가격과 Bid 가격의 차이로 측정한다. 명목 스프레드는 대체적으로 장 중에 U-자형을 띤다. 장 초반과 후반에는 변동성이 높으므로 스프레드가 높게 측정되고, 장 중반에는 변동성이 낮아 스프레드도 낮게 측정된다. 따라서 명목 스프레드를 이용하면 특정 시점에 스프레드가 높은지 낮은지 확인하기 어렵다 (U-자형 패턴에 지배를 받으므로).

유효 스프레드는 최근 체결 가격 (Pt)과 호가창의 현재 Mid-price (Mt)를 이용해서 측정하고, 실질 스프레드는 최근 체결 가격과 가까운 미래의 Mid-price를 이용해서 사후적으로 측정한다. 유효 스프레드와 실질 스프레드는 모두 명목 스프레드에 비해 낮게 측정되며, 장 중에 U-자형 패턴이 나타나지 않는다. 따라서 유효/실질 스프레드는 장 중 특정 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 시점에 스프레드가 높은지 낮은지 판단하는데 유용하게 사용할 수 있다.

그런데 API를 이용하면 위의 스프레드를 거의 측정할 수 없다. API는 호가 틱의 상당 부분이 누락되므로, 현재 체결 가격과 동일한 시점의 Mid-price를 확인할 수 없다 (시차가 존재함). 체결 틱이 발생하면 호가 틱도 같이 변경될 것이므로 (잔량 등이 변경되므로) 변경된 호가 틱을 받아야 현재의 Mid-price를 알 수 있다. 변경된 호가가 들어오지 않는다면 과거의 Mid-price로 스프레드가 측정되기 때문에 측정값을 신뢰할 수 없다. 호가 틱의 누락이 없다는 가정 하에 실제로 측정해보면 스프레드 값이 매우 불안정하게 측정된다.

스프레드를 측정하는 좋은 방법으로는 1984년 Roll 이 제안한 모형이 있다. 위의 왼쪽 식은 Roll이 제안한 기본 모형이고, 오른쪽 식은 Roll의 기본 가정을 완화시켜 (매수, 매도 확률이 동일하다는 가정) 만든 확장 모형이다. 이 식은 스프레드를 측정하는데 아주 유용하게 사용될 수 있다. 그 이유는 호가 틱 없이 체결 틱만으로 Bid-Ask 스프레드를 측정할 수 있기 때문이다. Bid, Ask 호가도 필요 없고, Mid-price도 필요 없다. 체결 틱의 체결 가격만 있으면 된다. 따라서 이 모형을 이용하면 API에서도 장 중 Bid-Ask의 변화를 무리 없이 측정할 수 있다 (API에서 체결 틱은 거의 누락되지 않는다고 가정함).

아래 그림은 2015년 08월 20일 코스피200 지수 선물의 체결 틱을 이용하여 Roll의 확장 모형으로 장 중 Bid-Ask 스프레드의 변화를 관찰한 결과이다. 장 중 스프레드는 최소 약 0.03부터 최대 0.09까지 움직이는 모습이다 (지수 선물의 Tick size는 0.05 임). 또한 명목 스프레드에 전형적으로 나타나는 U-자형 패턴은 보이지 않는다. 따라서 시간대 별로 스프레드의 특성을 파악할 수 있다. 예상대로 주가가 크게 변할 때 (변동성이 높을 때) 스프레드가 높게 측정되었다. 주가의 변동성과 관련된 특성으로 이전 시간에 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 살펴본 VPIN의 변화와는 또 다른 모습을 보여주고 있다.

그 동안 몇 편의 포스트를 통해 API를 활용해서 시장의 여러 특징을 관찰해 보았다. API가 호가 틱 데이터의 상당 부분이 누락된다는 큰 단점이 있긴 하지만, 시장미시구조론의 이론들을 활용하면 그런대로 유용한 분석을 할 수 있다 (DMA를 사용하지 않더라도).

이전 시간에 측정해본 호가창의 순 주문 흐름이나, 정보 비대칭 비용, VPIN 등과, 이번 시간에 살펴본 Bid-Ask 스프레드의 변화는 모두 가까운 미래의 주가와 (변동성과) 밀접한 관계가 있다. 미래의 주가를 예측한다는 것은 매우 어려운 일이다. 특히 어느 하나의 관측 사실로 미래의 주가를 판단한다는 것은 거의 불가하다. 여러 관측 사실들을 종합해서 하나의 신호로 만들면 상황이 좀 더 나아질 수 있을 것이다. 예를 들어 “정보 비대칭 비용이 낮은 상태에 있고, VPIN은 하락 추세에 있으며, Bid측과 Ask측 순 주문 유입량이 균형 상태에 있고, 스프레드도 낮은 상태를 유지하고 있다면 주가는 당분간 (ex : 십여 분 동안) 안정 상태를 유지하는 경향이 있다.” 라는 식의 결론을 도출해볼 수도 있다. 만약 이 결론이 타당하다면 이 기간 동안은 주가의 추세를 따라가는 전략보다는 마켓메이킹 같은 전략이 유용할 수 있다.

여러 관측 사실들로부터 종합적인 신호를 만들려면 기계학습 (Machine Learning) 같은 도구가 매우 유용하다. 기계학습은 관측된 여러 사실들을 학습하여 유용한 패턴을 검출하는데 뛰어난 능력을 가지고 있다. 이런 도구에 유용한 정보를 넣어줄 수만 있다면 분명히 유용한 결과가 나올 것이다. 물론 도구가 아무리 뛰어나더라도 유용하지 못한 정보를 넣어 준다면 결과도 유용하지 못할 것이다 (Garbage in garbage out).

참고로, 아래 내용은 XingAPI로 만든 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 XingScript 프로그램에서 Roll의 확장 모형을 이용하여 Bid-Ask 스프레드를 실시간으로 관찰하는 스크립트이다.

// Roll’s 확장 모형으로 Bid-Ask 스프레드를 실시간으로 측정한다.
// spread = 2 * sqrt(-Cov[dp(t), dp(t-1)]) : 기본 모형
// spread = 2 * sqrt(-Cov[dp(t), dp(t-1)]) / (1 – rho) : 주문의 연속성을 이용한 확장모형
// dp(t) : (t) 시점의 체결 가격 – (t-1) 시점의 체결 가격
// dp(t-1) : (t-1) 시점의 체결 가격 – (t-2) 시점의 체결 가격
// 스프레드는 K-기간 이동평균으로 측정함.
// ——————————————————————————————————
Set Queue xQ as Float // 가격 변화 dp(t) 저장용 Queue 설정 (실시간 이동 평균/공분산 계산시 필요함)
Set Queue yQ as Float // 가격 변화 dp(t-1) 저장용 Queue 설정
Set Array aPt[3] as Float // 체결 가격 저장용 배열. aPt[0] = p(t-2), aPt[1] = p(t-1), aPt[2] = p(t)

K = 300 // 300 체결 틱 이동 평균 스프레드 계산용
n = 0 // 전체 틱 수
cov = 0 // 초기 공분산
bt = 1 // 체결 틱의 초기 indicator (매수 주문 = +1, 매도 주문 = -1)
cont = 0 // 방향이 연속된 체결 틱 수
fd = OpenFile(“spread.csv”, “w”) // 결과가 저장될 파일을 오픈한다

// 처음에 체결 틱 3개를 받아서 체결 가격을 배열에 저장해 둔다. 초깃값.
For i=1 to 3
Wait(_ftick, _lob, 1) // 체결 틱이 발생할 때까지 대기한다.
aPt[0] = aPt[1]
aPt[1] = aPt[2]
aPt[2] = FilledInfo(_lob, _close) // 현재 체결 가격
Next

ax = aPt[2] – aPt[1] // dp(t)의 초기 평균
ay = aPt[1] – aPt[0] // dp(t-1)의 초기 평균

For loop = 1 to 2 step 0
Wait(_ftick, _lob, 1) // 체결 틱이 발생할 때까지 대기한다.
n = n + 1

// 스프레드 측정을 위해 체결 가격을 읽어오고, 최근 3-기간의 체결 가격을 기록해 둔다
price = FilledInfo(_lob, _close) // 현재 체결 가격
size = FilledInfo(_lob, _size) // 현재 체결 수량
aPt[0] = aPt[1]
aPt[1] = aPt[2]
aPt[2] = price

// 체결 수량으로 매수, 매도 indicator를 구분한다
If (size >= 0) Then
ct = 1
Else
ct = neg(1)
Endif

// 주문의 연속 확률로 indicator의 자기상관계수 (rho)를 계산한다. AR(1) 모형
If (bt == ct) Then
cont = cont + 1
Else Endif
rho = 2 * (cont / n) – 1 // 주문 indicator의 자기상관계수 (시차=1)
bt = ct

// Roll 확장 모형의 스프레드를 계산한다
// 1. dp(t) 과 dp(t-1)을 계산한다. x = dp(t), y = dp(t-1). 그리고 큐에 넣어둔다
x = aPt[2] – aPt[1] // dp(t) = p(t) – p(t-1)
y = aPt[1] – aPt[0] // dp(t-1) = p(t-1) – p(t-2)
r = Queue(_push, xQ, x)
r = Queue(_push, yQ, y)

// 2. x와 y의 실시간 이동 공분산 (Cov[])을 계산한다
If (n // 실시간 공분산을 계산한다
cov = cov * (n – 1) / n + (x – ax) * (y – ay) * (n-1) / (n ^ 2)
Else
// 실시간 이동 공분산을 계산한다
xS = Queue(_pop, xQ)
yS = Queue(_pop, yQ)
cov = cov – (xS – ax)*(yS – ay)/K + (x – ax)*(y – ay)/K + (x – xS)*(y – yS)/(K ^ 2)
Endif

// 3. 다음 계산을 위해 실시간 이동 평균을 계산해 둔다
If (n ax = ax + (x – ax) / n
ay = ay + (y – ay) / n
Else
ax = ax + (x – xS) / K
ay = ay + (y – yS) / K
Endif

// Roll’s 확장 모형으로 Bid-Ask 스프레드를 계산한다
If (neg(cov) >= 0) & (n >= 41. API로 Roll 모형의 Bid-Ask 스프레드 측정 – 인사이트캠퍼스 K) Then
spread = 2 * sqrt(neg(cov)) / (1 – rho)

// 화면과 파일에 결과를 출력한다
Print GetTime(_krx, _time),” “, aPt[2], ” “, spread
Fprint fd, GetTime(_krx, _time),”,”, aPt[2], “,”, spread
Else Endif
Next
CloseFile(fd)
End

낮은스프레드

Good 키프로스 2020-03-11

방문 LIRUNEX 키프로스 : 낮은 스프레드 및 높은 레버리지 제공 업체

Good 키프로스

브랜드 스토리

LIRUNEX LIMITED RMI (Marshall Republic of the Marshall)는 International Business Corporation으로 통합되어 소매 및 전문 고객에게 Forex 및 상품에 대한 CFD 거래를위한 모든 서비스를 제공합니다. 특히, 고객은 거래 계정을 빠르게 액세스하고 제어 할 수있는 인기있는 거래 플랫폼 인 Meta Trader 4와 거래 할 수 있습니다.

회사 건물

규제 정보 표시 LIRUNEX 키프로스의 사무실 주소는 다음과 같습니다 : 4 Gorgonon Street, Patsalos Plaza, 3 층, 사무실 No 305, Larnaca. 현장 방문이 수행됩니다.

이를 바탕으로 설문 조사 직원은 사무실 건물을 성공적으로 찾았습니다. LIRUNEX 위치. 사무실 건물은 라르 나카의 랜드 마크 중 하나입니다.

특집 사진

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직원이 건물에 들어 와서 단순하고 눈길을 끄는 바닥 간판을 보았습니다. LIRUNEX 305 호실에있었습니다.

2.png

그들은 엘리베이터를 3 층으로 가져 가서 LIRUNEX 엘리베이터에서 나 오자마자 복도 로고

설문 조사 직원은 LIRUNEX 엘리베이터의 한쪽에 사무실. 측량사가 종을 울린 후 제복을 입은 한 여성이 그 종을 받았다.

주변을 둘러 보면서 직원들은 사무실이 잘 꾸며져 있음을 발견했습니다.

안내 원은 회의실 주위에 설문 조사 직원을 보여 주었고, 포스터와 벽에 홍보용 비디오를 재생하는 전자 화면이있었습니다.

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회의장에 회사 안내 책자가있었습니다. 측량 직원은 몇 분 안에 경영진 회의가 열릴 것이라고 측량에게 알려주는 안내 원이 회의실에서 나올 때 회의실의 사진을 방금 촬영했습니다.

4.png

회의실을 방문한 후 설문 조사 직원은 휴게실로 안내되었고 두 명의 직원을 만났습니다. LIRUNEX 설문 조사 직원은 LIRUNEX 소파 뒷면에 로고가 있고 모서리에있는 포스터에는 LIRUNEX .

5.png

직원은 설문 조사 직원에게 LIRUNEX 조사관 뒤의 포스터에서 알 수 있듯이 기업 문화는 투명하고 안전하며 신뢰할 수있었습니다.

6.png

직원은 설문 조사 직원과 열정적으로 몇 장의 사진을 찍었습니다. 직원들에게 가장 큰 인상을 준 것은 회사 로고가 사무실 어디에나 있다는 것입니다.

검사 결론

설문 조사 직원의 사이트 방문은 라이센스 브로커의 실제 주소가 LIRUNEX 사이 프러스에서 규제 주소와 일치합니다. 브로커는 키프로스 증권 거래위원회 (Cyprus Securities and Exchange Commission)에서 발행 한 STP 라이센스 (No. 338/17)를 보유하고 있으며,이 브로커는 브로커가 유효한 규정을 준수하고 관련 규정을 준수하여 비즈니스를 운영하고 있음을 나타냅니다. 위의 정보는 참조 용입니다.

[&] 리콜라 양모 고밀도면 스프레드S 330000 181000

[&] 멀린 목화 고밀도면 스프레드S 380000 131000

[&] 르메르 양모 고밀도면 스프레드S 420000 174000

[&] 진져 목화 모달 스프레드S 350000 145000

[&] 셀리뉴 목화 워싱 스프레드Q 330000 105600

[&] 브루클린 목화 워싱 스프레드Q 320000 102400

[&] 아페 목화 워싱 스프레드S 260000 108000

[&] 카트린느 면모달 스프레드Q 300000 105000

[&] 베리베리 목화 워싱 스프레드S 230000 80500

[&] 디오르2 면모달 목화 워싱 자수 스프레드Q 580000 174000

  • 010-5368-6850 평일 10:00 ~ 17:00 주말 및 공휴일 휴무입니다.

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