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표제지 2

목차 5

국문 요약 10

제1장 서론 12

제2장 이론적 배경 및 선행연구 14

2.1. KOSPI 200 옵션 개요 14

2.2. KOSPI 200 위클리 옵션 15

2.3. 옵션가격 결정모형 17

2.4. 옵션 그릭스(Greeks)의 특성 18

2.5. 옵션 Moneyness 21

2.5.1. ITM (In The Money, 내가격) 21

2.5.2. ATM (At The Money, 등가격) 21

2.5.3. OTM (Out of The Money, 외가격) 22

2.6. 옵션 투자전략의 종류 24

2.6.1. 방향성 투자전략 25

2.6.2. 변동성 투자전략 26

2.6.3. 잔존일에 따른 합성전략 27

2.7. 변동성 지수와 예측 28

2.8. 양매도 전략 30

2.9. 기술적 분석 및 이동평균선 31

2.10. 성과평가 방법 32

2.11. 선행연구와의 차이점 35

제3장 데이터 및 투자전략의 제안 36

3.1. 데이터 소개 36

3.2. 투자전략의 제안 36

3.3. 기초자산의 변동성 예측 방법 38

3.4. 비교투자 전략 39

제4장 실증분석 결과 40

4.1. 성과분석 개요 40

4.2. 성과분석 42

4.2.1. 연평균 수익률(Annualized return) 결과 43

4.2.2. 수익률 편차(Standard deviation of daily return) 결과 45

4.2.3. 연환산 변동성(Annualized volatility) 결과 47

4.2.4. 샤프 비율(Sharpe ratio) 결과 49

4.2.5. LPM1(Lower Partial Moment 1) 결과 51

4.2.6. LPM2(Lower Partial Moment 2) 결과 53

4.2.7. 오메가 비율(Omega Ratio) 결과 55

4.2.8. 소르티노 비율(Sortino Ratio) 결과 57

4.2.9. 베타(Beta) 결과 59

4.2.10. MDD(Maximum Drawdown) 결과 61

4.2.11. 수익-위험 평가 63

4.3. 비교 시장 지수 64

4.4. 월물 옵션 누적수익률 비교 67

제5장 결론 및 향후 연구 방향 71

5.1. 연구 요약 및 결론 71

5.2. 연구 제한 및 한계점 72

5.3. 향후 연구 방향 72

참고문헌 75

Abstract 79

표목차 8

〈표 1〉 위클리 옵션 상품명세 16

〈표 2〉 방향성 투자전략의 종류와 내용 26

〈표 3〉 잔존일에 따른 합성전략의 종류와 내용 28

〈표 4〉 2019-2023 성과분석지표 요약 42

그림목차 9

〈그림 1〉 위클리 옵션 거래량 추이 16

〈그림 2〉 콜옵션과 풋옵션의 기초자산에 대한 델타 변화 18

〈그림 3〉 옵션의 기초자산에 대한 감마 변화 19

〈그림 4〉 콜옵션의 기초자산에 대한 세타 변화 19

〈그림 5〉 옵션의 기초자산에 대한 베가 변화 20

〈그림 6〉 잔존만기에 대한 콜옵션의 ITM, ATM, OTM별 델타 변화 23

〈그림 7〉 잔존만기에 대한 옵션의 ITM, ATM, OTM별 감마 변화 23

〈그림 8〉 Moneyness에 따른 옵션의 ITM, ATM, OTM별 세타 변화 24

〈그림 9〉 방향성, 변동성, 시간가치 감소에 따른 옵션전략 분포도 25

〈그림 10〉 포지션별 누적수익률 41

〈그림 11〉 투자 기간 KOSPI지수와 변동성 지수(V-KOSPI) 비교 추이 43

〈그림 12〉 연평균 수익률(Annualized return) 결과 44

〈그림 13〉 수익률 편차(Standard Deviation of Daily Return) 결과 46

〈그림 14〉 연환산 변동성(Annualized volatility) 결과 48

〈그림 15〉 샤프 비율(Sharpe ratio) 결과 50

〈그림 16〉 LPM1(Lower Partial Moment 1) 결과 52

〈그림 17〉 LPM2(Lower Partial Moment 2) 결과 54

〈그림 18〉 오메가 비율(Omega Ratio) 결과 56

〈그림 19〉 소르티노 비율(Sortino Ratio) 결과 58

〈그림 20〉 베타(Beta) 결과 60

〈그림 21〉 MDD(Maximum Drawdown) 결과 62

〈그림 22〉 제안투자전략 비교(나스닥) 65

〈그림 23〉 제안투자전략 비교(S&P500) 65

〈그림 24〉 제안투자전략 비교(KOSPI) 66

〈그림 25〉 위클리 옵션/월물 옵션 누적수익률 비교 67

초록보기

 본 연구는 증시의 경제지표와 이벤트로 인한 급격한 변동성 속에서 안정적이고 지속적인 수익을 창출하기 어려운 옵션 트레이딩 환경을 개선하고자 하였다. 이를 위해 GARCH 모형을 사용하여 KOSPI 200 주가지수 옵션 시장의 변동성을 예측하고, 변동성이 감소하는 위클리 옵션 만기일에 변동성 매도전략을 제안하였다. 본 연구의 차별점은 KOSPI 200 위클리 옵션 만기일에 집중하여 실증분석을 수행한 것이다.

제안투자 전략은 GARCH 모형이 제공하는 변동성 수치와 3주 이동평균을 비교하여 현재 수치가 이동평균보다 낮으면 변동성 감소 구간으로 판단하고 양매도 포지션을 취하는 방식으로 작동한다. 매주 수요일 종가를 기준으로 변동성을 예측하고 진입 여부를 결정하며, 만기일 당일 시가를 고려하여 옵션 양매도를 실행한다. 이 전략은 방향성 단매도 전략보다 우수한 수익을 보였으며, 변동성 감소 구간을 필터링하여 선택적으로 진입함으로써 위험을 줄였다.

2019년 9월부터 2023년 10월까지의 위클리 옵션 만기일 데이터를 분석한 결과, 총 165개 만기일 중 90일에 거래가 이루어졌고, 75일에는 진입 조건이 발생하지 않았다. 제안투자전략은 비교 전략 대비 54.5%의 기간에서만 거래가 발생했음에도 불구하고 누적 기간 가중수익률 152.15%를 달성하였으며, 투자 위험은 감소하였다. 샤프 비율과 최대 낙폭(MDD) 등 종합적인 성과분석 지표에서도 비교 전략 대비 개선된 결과를 나타냈다.

본 연구는 변동성 지수 예측모형을 변형하여 옵션 기초자산의 변동성 증감을 예측하고 투자전략에 적용할 수 있는 모형을 제시함으로써, 위클리 옵션 트레이딩에 인사이트를 제공할 것으로 기대된다.

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