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초록

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본 연구는 금융시장의 고빈도 거래(High-Frequency Trading) 행태를 식별하는 하나의 spectral periodogram 방법을 제시한다. 일반적으로 거래자별 주문 전략을 분석할 수 있는 사적자료는 이용이 제한되므로, 대중적으로 접근이 가능한 자료만을 이용한 거래 식별 방법 에 대해 수요가 많다. 본 연구에서 제안된 방법은 오직 대중적인 정보만을 이용하기 때문에 고빈도 거래에 대한 대용치(proxy)를 이용하는 방법에 비해 보다 직접적이다. 우리는 비정 규적으로 관찰되는 시계열 자료를 분석하는데 적합한 것으로 알려진 Lomb(1976)와 Scargle(1982)의 방법을 이용하여 전통적인 계량경제 모형으로는 분석이 어려운 금융시장 의 거래 자료로부터 spectral density를 추정하여 스펙트럼 분석을 하였다. 그 결과 빈도영 역(frequency domain)에서 KOSPI200 지수 선물의 고빈도 거래로 여겨지는 강한 신호를 관 찰하였다. 반면 우리는 한국 주식시장에서 가장 많은 비중을 차지하고 있는 한 종목에 대해 서는 신뢰할 만한 고빈도 거래 신호를 발견하지 못하였다. 이러한 경험적 분석 결과는 고빈 도 거래에 대한 시장의 통념과 기존의 문헌에서 간접적으로 관찰된 사실들을 잘 설명하는 것으로 보이며, 앞으로 고빈도 거래와 관련된 시장미시구조 연구 등에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

초록
 1 서론
 2 불규칙적 자료에 대한 고속 푸리에 변환
  2.1 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)과 주기도(periodogram)
  2.2 불규칙적 자료에 대한 고속 푸리에 변환과 스펙트럼
  2.3 거짓 확률(false-alarm probability)
 3 고빈도 거래 자료의 스펙트럼 분석
  3.1 데이터 설명
  3.2 분석결과
 4. 결론
 참고문헌

저자

• 조중리 [ 아주대학교 ]
• 김용식 [ 아주대학교 ]
• 현종석 [ 에프앤자산평가 ]

참고문헌

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• 간행물명

  한국재무학회 학술대회

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2006~2024

• 십진분류

  KDC 325 DDC 330