02) [email protected] 02) [email protected] 02) 769-2985 …imgstock.naver.com/upload/research/invest/1310350208915.pdf · 2011. 7. 11. · Quant Analyst주중현선임연구원

Quant Analyst 박세원 팀장 02) 769-3107 [email protected]

Quant Analyst 이대상 선임연구원 02) 769-3545 [email protected]

Quant Analyst 주중현 선임연구원 02) 769-2985 [email protected]

Q t A l t 김솔 연구원 02) 769 3607 ki l@d i hiQuant Analyst 김솔 연구원 02) 769-3607 [email protected]

DaishinDaishinQuantQuant*Investment Strategy Department

Contents

11 El ti L Sh t(ETF) St t

07 Long-Short For Hedge Fund

05 Adoption of ‘Hedge Fund’ in Korean Market

33 Regression Long-Short Strategy

22 Momentum RSI-Regression Long-Short Strategy

11 Elastic Long-Short(ETF) Strategy

The QUANT Top picksThe QUANT Top-picks

4명의 Quant Analyst 아이디어를 통합한 7월의 월간 Top-picks

HIT EY Hybrid 시가주가

PER PBR 순이익 ROE업종 코드 종목명

HIT Ratio

(%)

EY증가주

(%)

Hybrid Momentum

(%)

시가총액

(십억원)

수익률(1개월)

(%)

PER12mF

(X)

PBR12mF

(X)

순이익2011E

(yoy,%)

ROE2011E

(%)

소재 A011170 호남석유 100 0.83 111.1 12,473.2 -1.1 9.8 2.0 52.0 23.7

에너지 A010950 S-Oil 80 1.86 126.7 15,761.6 -8.5 8.3 2.4 170.9 36.0

금융 A055550 신한지주 100 0.98 7.0 24,326.4 5.7 8.8 1.0 29.2 12.4

소재 A051910 LG화학 80 0.31 178.0 31,975.8 -9.8 14.3 3.4 19.6 28.3

소재 A010060 OCI 40 2.01 162.9 10,318.1 -13.7 8.7 2.7 75.6 41.0

경기소비재

A000270 기아차 40 1.23 149.5 28,564.2 -5.4 8.2 2.0 47.0 29.5

경기소비재

A005380 현대차 60 1.16 143.5 52,425.8 -5.7 9.4 1.7 31.7 22.7

에너지 A096770 SK이노베이션 2 61 115 4 18 724 3 13 1 7 3 1 3 114 6 21 5에너지 A096770 SK이노베이션 - 2.61 115.4 18,724.3 -13.1 7.3 1.3 114.6 21.5

에너지 A078930 GS - 3.70 103.2 7,377.5 -14.6 6.3 1.2 43.2 21.3

에너지 A003600 SK 60 2.45 92.7 8,711.4 -8.8 7.0 0.8 89.4 15.1

산업재 A042670 두산인프라코어 60 1.49 99.2 3,910.4 -5.3 8.0 1.9 1,061.1 28.5

산업재 A009540 현대중공업 80 1.37 -46.1 33,972.0 -11.5 9.4 1.5 -2.6 23.8

경기소비재

A000240 한국타이어 80 0.40 110.5 6,970.3 1.3 12.6 2.1 20.3 19.7

금융 A024110 기업은행 100 0.71 87.6 10,292.1 -0.8 6.7 0.9 37.5 15.5

산업재 A006360 GS건설 80 -0.84 65.5 6,630.0 12.6 12.2 1.5 25.1 13.4

금융 A016360 삼성증권 100 0.21 21.6 5,106.2 -3.9 14.3 1.6 43.8 11.7

주: 청색으로 표시된 것은 각 전략의 최상위 분위에 선택된 종목

자료: 대신증권 리서치센터

IT A005930 삼성전자 60 0.54 36.9 122,700.3 -7.6 10 1.3 0.3 15.6

3

*Long ShortLong-Short forH d F dQuant Analyst.

박세원 (769-3107) [email protected]

이대상 (769-3545) [email protected]

Hedge Fund

김 솔 (769-3607) [email protected]

주중현 (769-2985) [email protected]

Adoption of ‘Hedge Fund’Adoption of Hedge Fundin Korean Market

한국형 Hedge Fund (헤지펀드)

• 5월 23일 : 김석동 위원장 발언 - 2004년 사모펀드 법안을 만들 때 헤지펀드 허용을 검토

했다가 여론에 밀려 서랍 속에 넣었던 실무자로서 ‘상전벽해’의 소회

• 6월 20일 : 금융위원회 ‘투자 다변화 효과로 금융산업 발전에 기여 할 수 있다’는

논리에 따라 자본시장 통합법 시행령에서 ‘사모펀드’에 대한 규제를

한국형 Hedge Fund (헤지펀드)

완화한 개정안 입법예고

• 9월 : 규제개혁위원회와 법제처 심사, 차관ㆍ국무회의 등을 거치면

한국형 헤지펀드 출범 예상

[표1] 헤지펀드 도입안[표1] 헤지펀드 도입안

구 분 내 용

가입 자격최소 가입금액 5억원

재간접펀드는 1억 ~ 2억원 선 검토

펀드 운용규제 구조조정기업 50% 이상 투자 제한폐지

차입한도 펀드 재산의 최대 400%

인가단위 최소 자기자본 60억원

운용경험자산운용사 : 수탁액 규모 4조원

증권사 : 자기자본 1조원투자자문사 : 일임계약액 5000억원

전문인력 요건 국내외 운용경험 있는 3인 이상

보고의무금전차입, 파생상품 매매현황

운용전략, 투자대상 자산종류 등

주 : 일부 요건은 변경될 수 있음

자료: 대신증권 리서치센터, 금융위원회

5

Adoption of ‘Hedge Fund’

헤지펀드와 Long only펀드의 비교

Adoption of Hedge Fundin Korean Market

[표 2] 헤지펀드와 Long Only펀드 비교

구분 헤지펀드 Long Only 펀드

투자자 모집 사모 공모

투자자 구성 부유한 개인, 기관 투자자 개인투자자 구성 부유한 개인, 기관 투자자 개인

주요전략 Long-Short, CTA, Macro, Relative Value Stock Buy and Sell

규제 거의 없음투자회사로 등록각종의 공시의무

펀드 매니저의 수수료운용 수수료

실적연동 성과급 수수료자산 기준 고정 수수료

펀드매니저의 투자 자신의 돈을 펀드에 투자 투자하지 않음

공매도, 파생상품 투자 제한되지 않음 제한됨

수익 절대수익 상대 수익

위험 마이너스 수익률 벤치마크 하회

기존 자산과의 상관성 대체로 낮음 매우 높음

자료: 대신증권 리서치센터, Naver

헤지펀

• 효율적인 공매도를 위한 저렴한 비용의 대차 서비스를 하는 게 관건

• 한국형 헤지펀드 초기 정착의 관건 : 초기에 성과가 좋아야 정착

• "레버리지 비율이 400%로 한정돼 있다는 점은 개별 상품구조에 맞지 않을 수 있다.

"롱 숏 에쿼티(L /Sh t E it )와 선물투자가 주로 거래될 가능성이 큰 한국형

헤지펀드 Point

"롱·숏 에쿼티(Long/Short Equity)와 선물투자가 주로 거래될 가능성이 큰 한국형

헤지펀드를 감안할 때 레버리지 400%는 한계

6

Long-Short For Hedge FundLong-Short For Hedge Fund

• Short Position은 투자한 상품의 시세가 하락했을 때 이익이 발생하는 Position

Short Position

• Short Position은 투자한 상품의 시세가 하락했을 때 이익이 발생하는 Position

• Short Position은 절대수익을 추구하는 Hedge Fund에 있어 전략의 핵심적인 부분

• 절대수익추구 라 함은 시장의 상황에 상관없이 일정수익 이상의 수익을 올리는 것이 목표.

투자하는 시장이나 상품의 시세 하락이 발생 할 때에도 수익을 훼손하지 않고 나아가 수익

을 내야 하기 때문에 Short Position을 적극적으로 활용해야 함.

• 선물, 옵션과 같은 파생 상품에는 상품자체에 Short Position이 존재하고 Short Position을

취하기 용이함. Ex: 주가지수선물 매도, 풋옵션 매수, 콜옵션 매도

Equity Short Position

• 그러나 Equity 상품인 주식은 Long Position 중심으로 거래가 되고 있음. Short Position을

위해서는 대차거래를 통해 주식을 빌려서 매도해야함. 즉 주식은 주가가 하락했을 때 이익

이 발생하는 Position을 취하기 위해서는 주식을 빌려와서 팔아야 함.

• 최근 Inverse ETF가 출시되어 Short Position의 대안을 주고 하지만, 거래규모가 작아

유동성 리스크가 존재하는 것이 단점

• 파생상품은 Short Position의 용이함에도 불구하고 파생상품 자체에 Leverage가 존재하고,

변동성이 매우 큰 것을 감안하면 좋은 V hi l 이 아닐 수 있음

장단점

변동성이 매우 큰 것을 감안하면 좋은 Vehicle이 아닐 수 있음

• 주식의 공매도는 개인투자자는 대주거래, 기관투자자는 대차거래를 활용해야 하는데 대주,

대차수수료가 존재함. 일반적으로 연간 4~5%. 대차를 사용한 기간만 일할 계산 적용.

• 현금을 보유하는 전략도 일종의 소극적인 Short Position으로 볼 수 있음. 현금의 전략적

사용도 매우 훌륭한 전략일 수 있음.

7

Long-Short For Hedge FundLong Short For Hedge Fund

• 주식을 소유하지 아니한 위탁자로부터 매매거래를 위탁 받아 매도하거나 주식을 차입한

공매도(Short Selling)

• 주식을 소유하지 아니한 위탁자로부터 매매거래를 위탁 받아 매도하거나 주식을 차입한

위탁자로부터 매매거래를 위탁 받아 매도하는 행위. 주가의 하락을 예상해 주식이나

채권을 빌려 매도하는 하여, 판 주식의 가격이 하락하면 그 주식을 다시 싸게 사서 차익을

노리는 방식

• 이것은 증권회사 및 증권금융회사로부터 빌린 주식을 파는 것으로 형태는 실물거래지만

가지고 있지 않은 주식을 파는 것이기 때문에 공매도라 함

• 공매도는 한국예탁결제원이나 한국증권금융 등 제3자로부터 주식을 빌려서 매도하는

커버드 숏셀링(covered short selling) 과 주식을 보유하지 않은 채 매도 주문을 내는

네이키드 숏셀링(naked short selling)으로 구분. 우리나라에서는 커버드 숏셀링 만 허용.

네이키드 숏셀링은 허용된 적이 없음.

• 즉 국내주식시장에서 공매도를 위해서는 대차계약이 선행되어 있거나 유상증자를 통해

주식이 입고되는 것이 확인되어야 함주식이 입고되는 것이 확인되어야 함

차

• 대여자가 차입자에게 유가증권을 유상으로 빌려주고 차입자는 계약종료 시 대여자에게

동종 동량의 유가증권으로 상환할 것임을 약정함으로써 성립하는 거래

• 대차거래 업무 취급기관: 증권사, 한국예탁결제원, 한국증권금융

대차거래(Security Lending & Borrowing)

• 신용거래 결제에 필요한 자금이나 유가증권을 증권금융회사와 증권회사 사이에 대차하는

거래

• 주식을 살 때는 매입한 주식을 담보로 돈을 차입하고, 팔 때는 그 대금을 담보로 빌려

쓰는 거래로 신용거래에 따른 결제 이외의 목적으로 행할 수 없음

8


• 대차거래는 계약의 명칭 공매도는 행위를 일컫는 것 두 개념을 혼돈해서는 안됨

대차거래와 공매도의 관계

• 대차거래는 계약의 명칭, 공매도는 행위를 일컫는 것. 두 개념을 혼돈해서는 안됨.

• 장외에서 주식을 대여, 상환하는 거래인 대차거래와 빌려온 주식을 장내에서 매도하는

공매도는 상호 연관관계를 가짐.

• 현재 규정상 Naked Short Selling은 금지되어 있기 때문에 공매도 이전에 대차계약

체결여부에 대한 확인이 선행됨. 또는 향후 유상증자 등을 통해 주식이 입고되는 것이

확인되어야 함.

• 대차거래는 주식을 빌리는 계약을 의미하는 것임. 대차거래를 했다고 반드시 주식을 장내

에서 매도하는 것은 아님. 대차거래의 차입자는 차입한 주식으로 시장에서 매도하는 공매

도 뿐 아니라 매매거래의 결제, 차익거래, 헤지거래 등 다양한 투자전략 목적으로 활용

가능함. 따라서 대차거래 잔고가 추후 발생할 공매도 예정수량을 의미하지 않음.

대주거래와 대차거래 비교

• 공매도를 하기 위해서 개인은 대주거래, 기관은 대차거래를 이용해야함

대주거래 대차거래

거래형식 증권사를 통해서 주식을 비려 매도 차입자와 대여자간 거래계약 맺음

주체 개인 기관투자자, 외국인 투자자

공매 를 하기 위해서 개인은 대주거래, 기관은 대차거래를 이용해야함

거래 장소 장내(HTS 내에서) 장외에서 중개기관을 이용해 계약

수수료 증권사별로 정해진 수수료 계약관계에 따라 상이. 연 4~5%

한도 증권회사별, 개인고객별로 한도 관리 계약사항에 따라 상이. 한도 없음.

담보 대주매도대금을 담보로 잡음 주식차입자가 현금 또는 유가증권을 담보로 제공

9


• 대차거래를 통해 주식을 빌려와 매도하게 되면 현금이 들어옴 이것을 운용하는 방식에 따라

Cash Base VS Long Base

대차거래를 통해 주식을 빌려와 매도하게 되면 현금이 들어옴. 이것을 운용하는 방식에 따라

Cash Base, Long Base 전략으로 나뉨.

• Cash Base는 현금을 금리상품으로 운용하는 전략. 기회비용이 발생하기는 하지만 주식

Exposure가 줄어들기 때문에 안정성을 높일 수 있는 전략

• Long Base는 현금을 Long Position으로 운용하는 전략. 변동성이 커지기는 하지만 현금의

기회비용을 최소화하고 Long Position에서 얻는 이익을 극대화 할 수 있는 전략.

Short 종목 매도

Long Short

Cash Base Exposure

Cash

p

CashLong Short

Long Base Exposure

Long ShortCash => LongLong ShortCash => Long

10

*[New Idea][ ]

ElasticLong-Short(ETF)

Quant Analyst 박세원

Long Short(ETF)StrategyQuant Analyst. 박세원(769-3107) [email protected]

Elastic Long-Short(ETF) StrategyElastic Long-Short(ETF) Strategy

Elastic Long-Short(ETF) Strategy를 위한 준비 Ⅰ

일목( ) 형 의 ( 월 자 에서 제시)• 일목(一目)균형표의 Signal (the QUANT 5월 자료에서 제시)

√ 주가, 전환선(9개월 최고/최저 중간값), 기준선(26개월 최고/최저 중간값) 사용

√ 중간(median)값의 사용

√ 위의 3가지 괘선이 정배열인 상태에서 KOSPI와 종목을 매수

• Signal 1 [표1]: 전환선 / 기준선과의 관계

• Signal 2 [표1]: 주가 / 전환선과의 관계

• Signal 1과 Signal 2의 경우의 수 조합

[표 1] 기준선 / 전환선 / 주가를 이용한 ‘매수’, ‘매도’ Signal

Signal전환선이 기준선을

상향돌파(1) 하향돌파(0) : Signal 1주가가 전환선을

상향돌파(1) 하향돌파(0) : Signal 2

적극매수

1 1

매도 1 0

적극매도

0 0

매수 0 1


12


Elastic Long-Short(ETF) Strategy를 위한 준비 Ⅱ

KOSPI 매수/매도 Signal 분석 (1996년 ~ 2001년)

800

900

1,000

1,100 전환선 기준선 주가

300

400

500

600

700

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1

96 97 98 99 00 01


KOSPI 매수/매도 Signal 분석 (2005년 ~ 현재)

1,500

1,700

1,900

2,100

2,300

Combine Signal 전환선 기준선 KOSPI Index


700

900

1,100

1,300

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

13


Long-Short forHedge Fund

권업계 신 성장 력 될 것이란 믿음• Hedge Fund : 증권업계 신 성장동력 될 것이란 믿음

• 헤지펀드를 나타내는 중심적 개념 : ‘절대수익’에 초점 맞춘 전략

• Elastic Long-Short(ETF)

√ 추세 추종형 Long-Short 전략 (시장추세에 따라 Long포지션 늘리는 전략)

√ 집중형 L Sh t 전략 ( 30 40개 종목에 집중투자)√ 집중형 Long-Short 전략 ( 30~40개 종목에 집중투자)

[표 2] 헤지펀드와 뮤추얼펀드 비교

구분 헤지펀드 뮤추얼펀드구분 헤지펀 뮤추얼펀

투자자 모집 사모 공모

투자자 구성 부유한 개인, 기관 투자자 개인

규제 거의 없음투자회사로 등록각종의 공시의무

운용 수수료펀드 매니저의 수수료

운용 수수료실적연동 성과급 수수료

자산 기준 고정 수수료

펀드매니저의 투자 자신의 돈을 펀드에 투자 투자하지 않음

공매도, 파생상품 투자 제한되지 않음 제한됨

수익 절대수익 상대 수익

위험 마이너스 수익률 벤치마크 하회

기존 자산과의 상관성 대체로 낮음 매우 높음


14

Elastic Long-Short(ETF) Strategy

Long-Short for Hedge Fund Concept (개념도)


• 추세 추종형 Long-Short 전략 (시장추세에 따라 Long포지션 늘리는 전략)

√ Long포지션 1차 확대 : NAV의 1.5배까지 확대

√ Long포지션 2차 확대 : NAV의 1.8배까지 확대

√ Long포지션 축소 : NAV의 0.2배까지 축소

+ Inverse ETF(1차 확대분 – 축소분:1.3배)까지 확대

[표3] 헤지펀드와 뮤추얼펀드 비교

시장상황 Long Portfolio Inverse ETF

추세적 상승(Long종목수 증가)

비중확대 : 차입을 통해NAV의 1.8배 까지

비중 : 無

상승(Long종목수 증가)

비중확대 : 차입을 통해NAV의 1.5배 까지

비중 : 無

하락 비중축소 : 0.2배까지 축소비중 : Long Position

(1차 확대값 – 최소값) 까지 확대


Elastic Long-Short(ETF) Strategy 개념도.

Long Position(1차 비중확대값-최소값)까지 Inverse ETE Long 확대

상승초기 (비중확대 차입을통해 NAV의 1.8배 까지)

상승초기 (비중확대 차입을통해 NAV의 1.5배 까지)


15


Long Position 종목선정

( ) 을 용 [ 총 中]


• 일목(一目)균형표의 괘선 Signal조합을 이용 : 종목선정[KOSPI 시가총액 100종목中]

√ Signal 1이 ‘1’이면서 Signal 2가 ‘1’인 종목군 : Active Long종목군

√ 2개월前 [매수, 적극매수] & 전월[적극매수]

= Active Long종목군 [추세가 살아있는 종목군]

• 2개월 연속 일목균형표의 괘선이 정배열에 위치해 있는 종목군 : Active Long 종목군

Elastic Long-Short(ETF) Strategy 개념도.

2개월 전 종가 기준 전월 종가 기준 투자 당월

자료 대신증권 리서치센터

매수 Signal (0.1)적극매수 Signal (1.1)

2개월 전 종가 기준

적극매수 Signal (1.1)

전월 종가 기준

Long 포지션종목군

투자 당월


주가 / 전환선 / 기준선이 정(正)배열에 위치해 있는 종목 = Active Long종목군

전환선

주가


기준선


16


Long Position 비중조절(Elastic)

비 절 없는 에 자하는 방법


• 비중조절 없는 Active Long 종목군에 투자하는 방법

√ 시장상황이 좋지 못한 상황에서 큰 손실 우려

• Active Long 종목 수를 이용한 비중조절 1 : 비중확대

√ 1차 비중확대 : NAV의 1.5배 확대

- 전월 Active Long 종목 수 >= average(Active Long종목 수 최근 과거 2개월)전월 Active Long 종목 수 > average(Active Long종목 수 최근 과거 2개월)

√ 2차 비중확대 : NAV의 1.8배 확대

- 2개월 연속 위(1차 비중확대)와 같이 증가 추세를 보이면 2차 비중확대

비중조절 없는 Active Long 종목군에 투자 했을 때의 성과

-100

100

300

500

700

900

1,100

100

150

200

250Active Long Performance(2000.1 = 100,좌)

KOSPI(2000.1 = 100,우)


Active Long종목군의 수가 KOSPI지수에 선행하는 모습

( ) ( )

-300

00.01 02.01 04.01 06.01 08.01 10.01 12.01

50

0

50

100

150

200

250

010

2030

4050

6070

8090

Active Long 종목수 (우) KOSPI (2000.1 =100, 좌)


0

00.01 02.01 04.01 06.01 08.01 10.01

0

17


Long Position 비중조절(Elastic)


• Active Long 종목 수를 이용한 비중조절 2 : 비중축소

√ Long Position : NAV의 0.2배 축소

- 전월 Active Long 종목 수 < average(Active Long종목 수 최근 과거 2개월)

√ Inverse ETF : 1.5배 확대 (NAV의 1차 확대비율 – 비중축소비율)

* 장점장점

- 현물을 대량으로 매도하면서 생기게 되는 가격하락 헤지

- 자본시장법에 의해 0.3%의 증권거래세가 면제

* 단점

- ETF의 거래량이 풍부하지 못한 점

- 공모펀드中 약관상 ETF 거래를 못하게 되어 있는 제한이 있을 수 있음

√ I ETF : 2009년 이후 출시된 상품인 관례로 과거 D t 가 없음√ Inverse ETF : 2009년 이후 출시된 상품인 관례로 과거 Data가 없음

* 2009년 이후 KOSPI와의 평균 상관관계를 구해 역산하여 지수를 만듬.

* 거래량이 가장 많은 KODEX 인버스를 사용

18


성과분석 1

성과분석을 위한 가정


• 성과분석을 위한 가정

√ Long Position 확대를 위한 차입비용 : 연7% 월 환산 값 사용

√ Long Position 매수를 위한 제반비용 : 50bp 가정

√ Inverse ETF 매수를 위한 제반비용 : 30bp 가정

• 절대수익 3,859% 기록 (2000년 1월 = 100pt 가정)

• 분기 성과 : 46개 분기중 31개 분기 Bench mark인 KOSPI을 outperform분기 성과 46개 분기중 31개 분기 Bench mark인 KOSPI을 outperform

• 연간 성과 : 2001년 이후 11개년 중 10번 Bench mark인 KOSPI을 outperform

KOSPI 매수/매도 Signal 분석 (2005년 ~ 현재)

(P) (P)

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

4,500

110

140

170

200

230

260Elastic Long-Short(ETF) Performance (2000.1 =100,좌)

KOSPI ( (2000.1 =100,우)

(P) (P)


0

500

1,000

00.01 01.07 03.01 04.07 06.01 07.07 09.01 10.07 12.01

50

80

19


성과분석 2

2000년 ~ 2005년 분기별 성과분석 2006년 ~ 현재 분기별 성과분석

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70% Elastic Long-Short(ETF)

KOSPI

0%

10%

20%

30%

40%

50% Elastic Long-Short(ETF)

KOSPI

2000년 이후 분기별 평균 수익률 2000년이후 46개 분기중 31개 분기 Outperform

-20%

-10%

0%

2000.1

Q

2000.3

Q

2001.1

Q

2001.3

Q

2002.1

Q

2002.3

Q

2003.1

Q

2003.3

Q

2004.1

Q

2004.3

Q

2005.1

Q

2005.3

Q

-20%

-10%

0%

2006.1

Q

2006.3

Q

2007.1

Q

2007.3

Q

2008.1

Q

2008.3

Q

2009.1

Q

2009.3

Q

2010.1

Q

2010.3

Q

2011.1

Q

2011.3

Q

2%

4%

6%

8%

10% (2000년 이후 46개분기中)

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

자료: 대신증권 리서치센터2000년 이후 연간 성과 2000년 이후 연간 평균 수익률 (49%)

140%Elastic Long-Short(ETF) 연간성과

KOSPI 연간성과60%

0%

Elastic Long-Short(ETF)분기 평균수익률

KOSPI 분기 평균수익률

0%

10%

2000년 이후 46개분기 Hit Rate 68%

-60%

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

2001 2003 2005 2007 2009 2011

KOSPI 연간성과

0%

10%

20%

30%

40%

50%

Elastic Long-Short(ETF) KOSPI 연간 평균수익률


2001 2003 2005 2007 2009 2011 Elastic Long Short(ETF)

연간 평균수익률

KOSPI 연간 평균수익률

20


7월 전략 (Long-Short 으로 본)

• Elastic Long Short(ETF) 7월 전략


• Elastic Long-Short(ETF) 7월 전략

√ Long Position 비중 축소 : NAV의 0.2배

√ Inverse ETF를 NAV의 1.3배 매수하는 전략

[표 4] Elastic Long-Short(ETF) Strategy

종목코드 종목명 종목코드 종목명

A003600 SK A011780 금호석유

A000720 현대건설 A011170 호남석유

A005380 현대차 A010140 삼성중공업

[ ] g ( ) gy 7월 Active Long Signal 종목 및 비중 (축소) 0.2배

A000270 기아차 A005830 동부화재

A010950 S-Oil A018880 한라공조

A012330 현대모비스 A009540 현대중공업

A000210 대림산업 A024110 기업은행

A009830 한화케미칼 A028050 삼성엔지니어링

A001230 동국제강 A011790 SKC

A006260 LS A033780 KT&G

A010130 고려아연 A036570 엔씨소프트

A000830 삼성물산 A055550 신한지주

A010520 현대하이스코 A051910 LG화학

A006360 GS건설 A042660 대우조선해양

A001450 현대해상 A051900 LG생활건강

A000120 대한통운 A069960 현대백화점

A000240 한국타이어 A001800 오리온

A001300 제일모직 A064420 케이피케미칼


21

*[New Idea][ ]

mRSI-Regression Long-Short

Quant Analyst 이대상

Long Short StrategyQuant Analyst. 이대상(769-3545) [email protected]

mRSI RegressionmRSI-Regression Long-Short Strategy

Summary

• Momentum RSI(Relative Strength Index)와 RSI Regression Signal을 이용해 종목을 추출,

투자하는 Long-Short 전략을 제시. Long-Short 전략은 절대수익을 추구하는 Hedge

Fund를 위한 전략.

• Momentum RSI(Relative Strength Index)는 지난 12개월 동안 어느 정도 꾸준히 상승했는

지를 가늠할 수 있는 지표로 0 100사이를 움직임 100에 가까울수록 주가의 모멘텀이

Summary

지를 가늠할 수 있는 지표로. 0 ~ 100사이를 움직임. 100에 가까울수록 주가의 모멘텀이

강한 것으로 파악. 본 전략에서는 RSI값 65를 기준으로 모멘텀의 강도를 측정

• 주가 RSI와 같은 방법으로 거래량 RSI도 만들어 보조지표로 사용.

• Momentum RSI-Regression Long-Short Strategy는 2000년 1월부터 2011년 6월까지

1,863.5%의 절대수익률을 기록. Hedge Fund가 주로 사용하는 Long-Short 전략과

Leverage를 일으키는 전략을 동시에 사용한 결과Leverage를 일으키는 전략을 동시에 사용한 결과.

Momentum RSI-Regression Long-Short Strategy Performance

2,500 280mRSI-Regression Long-Short Strategy

KOSPI(우)

1,000

1,500

2,000

130

180

230

KOSPI(우)

자료: Quantwise, 대신증권 리서치센터

0

500

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

30

80

23

mRSI Regression

Momentum RSI (Relative Strength Index)

mRSI-Regression Long-Short Strategy

• Momentum Relative Strength Index(이하 mRSI)은 현재주가가 과거 특정기간 동안의

주가 대비 어느 수준에 와있는지를 가늠할 수 있는 지표.

• 12개월 동안 상승폭 합을 상승폭 합과 하락폭 합을 더한 값으로 나눠서 계산

• mRSI 값은 0에서 100 사이를 움직임. 100에 가까울수록 12개월 동안 상승을 많이 했다

g

는 의미.(100이면 12개월 연속 주가 상승) mRSI 값이 크면 주가 상승 모멘텀이 있다고

판단.

+= X 100

하락폭 합

mRSI

상승폭 합

상승폭 합 + 하락폭 합상승폭 합

• 원래 RSI(상대강도지수)는 기술적 분석에 사용하는 지표 중 하나

• 기존의 RSI 는 n일의 상승폭의 평균과 하락폭의 평균으로 계산.

• mRSI가 기존의 RSI와 다른 점은 평균이 아닌 합의 개념을 써서 지표가 ‘스무딩’되는

것을 둔화시켜 모멘텀이 더 잘 나타나도록 함.

+=RSI

하락폭 평균

X 100

상승폭 평균

상승폭 평균

24

mRSI Regression

mRSI-Regression Signal line


• mRSI 값은 절대값으로 모멘텀을 판단할 수도 있지만, mRSI값의 회귀분석을 토대로 만든

Signal 선을 이용해서 상승추세의 여부를 판단하는 것이 더 섬세한 전략

• mRSI 값에는 최근에 상승 or 하락의 개념이 포함되지 않았기 때문에 Signal 선과의 비교를

통해 그 부분을 보안함. Signal 선 위에 mRSI 값이 있으면 최근에 상승했다는 의미가 됨.

mRSI Regression Signal line

• mRSI Regression Signal Line은 12개의 mRSI 값으로 12.1에 해당하는 점을 예상해서

도출하고 이 점을 이은 선. Regression(12, 12.1)

• Regression Line은 일반적인 Signal 선으로 사용하는 이동평균 선보다 더욱 섬세한 신호를

포착해 낼 수 있는 장점이 있음.

Moving Average Signal 보다 더욱 섬세한 신호를 주는 Regression Signal

100

120

70,000

80,000

90,000

R S IR S I Regression SignalR S I Moving Averge Signal기아차 주가(우)

(원)

20

40

60

80

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000


0

07.1 07.7 08.1 08.7 09.1 09.7 10.1 10.7 11.1 11.7

0

25

mRSI Regression

Volume RSI (Relative Strength Index)


• 주가의 상대강도와 더불어 거래량의 상대강도를 함께 파악하기 위해 Volume Relative

Strength Index(이하 vRSI)를 만들어 보조지표로 활용.

• 12개월 동안 상승월 거래량 합을 상승월 거래량 합과 하락월 거래량 합을 더한 값으로 나눠

서 계산

Volume RSI (Relative Strength Index)

• vRSI 값 역시 0에서 100 사이를 움직임. 100에 가까울수록 12개월 동안 상승시 거래량이

많았다는 의미. vRSI 값이 크면 주가 상승 모멘텀과 거래량 상승 모멘텀이 같이 있다고 판단.

• 거래량 모멘텀이 강하면 상승의 신뢰성을 높여 준다고 판단. 거래량의 급격한 증가나 급격한

감소는 긍정적인 시그널로 볼 수 없지만, 점진적 거래량의 증가는 신뢰성이 높음.

+= X 100

하락월 거래량 합

vRSI

상승월 거래량 합

상승월 거래량 합

• vRSI도 회귀분석을 이용해 도출한 Regression Signal Line을 이용해 최근 모멘텀이

살아있는지 여부를 판단

vRSI-Regression Signal line

살아있는지 여부를 판단

• vRSI Regression Signal Line의 산출 방법은 mRSI Regression Line과 같음

26

mRSI RegressionmRSI-Regression Long-Short Strategy

• 본 Long-Short 전략은 두 단계의 Logic을 통해 운용. 첫번째 Logic은 Long종목과

Short 종목을 추출해 내는 것. 다음은 Long-Short 종목을 추출해내는 기준

Long-Short Logic 1

L : 다음 세 조건을 모두 만족시키는 종목• Long: 다음 세 조건을 모두 만족시키는 종목

mRSI >=65, mRSI > mRSI Signal, vRSI > vRSI Signal

• Short: 다음 세 조건을 모두 만족시키는 종목

mRSI < 65, mRSI < mRSI Signal, vRSI < vRSI Signal

• mRSI를 65 이상으로 제한하는 것은 주가 모멘텀이 일정 수준 이상인 종목만을

Long 대상으로 삼기 위함

• mRSI가 50 이면 과거 12개월 상승폭과 하락폭이 같음 mRSI 65는 상승폭이 하락폭의

Long-Short 종목 선정 Logic의 근거

mRSI가 50 이면 과거 12개월 상승폭과 하락폭이 같음. mRSI 65는 상승폭이 하락폭의

1.86배보다 크다는 의미

• Long 종목은 최근 12개월 중 최근월에 주가가 올라서 상승폭이 하락폭의 두 배 약간 못

미치는 수준이 되고, 최근에 거래량까지 꾸준히 상승하고 있는 종목

• Short 종목은 최근에 주가와 거래량이 꾸준히 하락하고 있어야 함. 즉 하락 추세에 놓여

있는 종목을 Short 으로 가져가는 것.

27

mRSI Regression

Long-Short Logic 2


• 두번째 Logic은 Long과 Short의 비중을 조절하는 것

• Long과 Short의 비중을 조절하는 이유는 종목 추천 시그널이 100% 맞는 완벽한 시그널이

아닌 것에 기인

• 시그널의 다소 불완전한 부분을 Long과 Short의 비중 조절을 통해 더욱 안정적이고 높은

g g

시그널의 다소 불완전한 부분을 Long과 Short의 비중 조절을 통해 더욱 안정적이고 높은

수익률을 추구하기 위함

• Universe인 당시 시가총액 상위 100위 종목 중 Long 또는 Short 종목이 많고 적음이

또 하나의 시그널

• 특정 기간에 Long 종목의 수가 매우 적다는 것은 그 기간 동안 상승 모멘텀이 강한 종목이

없다는 의미, 곧 시장이 약세를 보이고 있는 것으로 해석. 이때 Long의 비중을 줄여서

약세장에서 Long Position에서 나오는 손실을 최소화함.

• 반대로 Long 종목이 일정 수준 이상으로 늘어난다면 시장이 강한 상승세를 이어가고

있다는 것으로 해석. Leverage를 일으켜 수익을 극대화함.

• Long Position 비중 조절 Logic

Long 120%(20%는 차입을 통해 조달, 조달 금리 연10%): 종목수 >= 21

Long 20%(나머지 80%는 현금으로 운용): 종목수 30

Short 10%(Long 약세 비중 20%의 절반): 종목수

mRSI Regression

Long-Short Logic 2


Long Short Logic 2

Long Position 종목의 수는 시장의 강세-약세와 밀접한 관계가 있음

60

70

2 050

2,250

2,450Long Count KOSPI(우)

10

20

30

40

50

850

1,050

1,250

1,450

1,650

1,850

2,050

Short Position 종목의 수는 시장의 강세-약세와 밀접한 관계가 있음


0

10

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

450

650

Short Position 종목의 수는 시장의 강세 약세와 밀접한 관계가 있음

50

60

70

80

1,650

1,850

2,050

2,250

2,450Short Count KOSPI(우)

0

10

20

30

40

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

450

650

850

1,050

1,250

1,450

1,650


29

mRSI Regression

mRSI-Regression Long-Short Strategy Performance 1


mRSI Regression Long Short Strategy Performance 1

• 2000년 1월부터 2011년 6월까지 1,863.5%의 절대수익률 기록

• Universe 당시 시가총액 100종목. 월간 리밸런싱(Full Blown).

• 거래비용 Long Position 50bp(증권사 수수료 10bp X2 + 거래세 30bp), Short Position

80bp (증권사 수수료 10bp X2 + 거래세 30bp + 대차거래 수수료 30bp)80bp (증권사 수수료 10bp X2 + 거래세 30bp + 대차거래 수수료 30bp)

• 2000년 1월 1일에 100억원으로 이 전략을 운용한다고 가정하면, 그 이후 한번도 100억원

아래로 순자산가치가 하락하는 일이 발생하지 않았음

• 월평균 수익률은 2.45%, 표준편차는 7.16%로 같은 기간 KOPSI의 그것이 0.9%, 7.9% 임을

감안하면 리턴은 높고 리스크는 낮은 전략. (Hedge Fund는 절대수익 추구형 이라 벤치마크

가 없지만 비교를 위해 KOSPI와 비교)

Momentum RSI-Regression Long-Short Strategy Performance

• 고무적인 점은 연간, 분기 절대수익 Hit Ratio. 연간으로 91.7%(12회 중 11회), 분기로

73.9%(46회 중 34회)의 Hit Ratio를 기록.

1,500

2,000

2,500

1,450

1,650

1,850

2,050

2,250

2,450mRSI-Regression Long-Short Strategy

KOSPI(우)

0

500

1,000

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

450

650

850

1,050

1,250


30

mRSI Regression

mRSI-Regression Long-Short Strategy Performance 2


g g gy

12년 동안 단 한번의 마이너스 절대 수익률 기록(2006년), 91.7%(11/12) 확률

80

100 KOSPI mRSI-Regression Long-Short

-40

-20

0

20

40

60

12년 동안 분기 단위 73 9%(34/ 46)의 확률 플러 절대 익률 기록


-60

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

12년 동안 분기 단위로 73.9%(34/ 46)의 확률로 플러스 절대수익률 기록

20

30

40

50

60 KOSPI mRSI-Regression Long-Short

-30

-20

-10

0

10

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011


31

7월 mRSI Regression7월 mRSI-Regression Long-Short Strategy

7월 mRSI-Regression Long-Short Portfolio

• 6월 30일 종가 기준으로 추출된 된 7월 mRSI-Regression Long-Short Portfolio

월 g g

7월 Long Portfolio, Momentum RSI-Regression Long-Short Strategy

Code Name GICS분류 시가총액

(십억원)

6월 수익률

(%)mRSI mRSI Signal vRSI vRSI Signal

(십억원) (%)

A010520 현대하이스코 소재 3,930 2.8 99.4 99.3 91.0 88.6

A028050 삼성엔지니어링 산업재 9,800 4.9 89.2 86.8 90.4 83.8

A051900 LG생활건강 필수소비재 6,974 8.1 76.5 74.1 66.3 56.1

A034730 SK C&C IT 6,475 3.2 75.9 73.7 69.8 68.1

A000830 삼성물산 산업재 12,497 1.6 75.8 73.1 77.0 75.0

A000240 한국타이어 경기소비재 6,833 3.6 74.7 71.6 70.8 69.5

A018880 한라공조 경기소비재 2,616 19.5 73.7 68.0 68.9 67.2

A004170 신세계 경기소비재 3 210 27 2 71 2 62 7 67 5 60 5


A004170 신세계 경기소비재 3,210 27.2 71.2 62.7 67.5 60.5

A001800 오리온 필수소비재 2,743 3.8 70.4 68.9 65.9 62.6

A000880 한화 소재 3,463 8.2 69.4 66.7 66.6 66.4

A004990 롯데제과 필수소비재 2,416 8.1 69.2 64.2 74.9 70.2

7월 Short Portfolio, Momentum RSI-Regression Long-Short Strategy

Code Name GICS분류 시가총액

(십억원)

6월 수익률

(%)mRSI mRSI Signal vRSI vRSI Signal

A001740 SK네트웍스 산업재 2,668 -3.5 61.9 73.6 46.7 50.2

A003550 LG IT 13,667 -7.8 61.8 63.8 50.0 51.8

A042670 두산인프라코어 산업재 3,784 -5.2 61.3 66.4 50.0 57.5

A105560 KB금융 금융 19,511 -0.8 56.9 58.9 16.6 19.4

A005940 우리투자증권 금융 2,226 -0.3 55.4 63.5 37.8 44.1

A000660 하이닉스 IT 15,130 -15.1 52.3 58.1 51.1 52.7

자료: Quantwise 대신증권 리서치센터

000660 하이닉 15,130 15 1 5 3 58 1 51 1 5 7

A006400 삼성SDI IT 7,585 -7.9 48.2 58.7 40.1 50.9

A006800 대우증권 금융 3,336 -0.8 43.1 52.9 38.4 42.0

A066570 LG전자 IT 11,876 -14.5 39.6 45.6 38.5 41.1

A034020 두산중공업 산업재 5,885 -2.8 39.1 40.6 49.2 54.1

A034220 LG디스플레이 IT 10,412 -17.9 33.6 37.8 34.8 35.8

A052690 한전기술 유틸리티 2,236 -6.0 27.1 36.9 33.2 40.7

A009150 삼성전기 IT 6,932 -1.3 14.7 28.7 37.7 46.3


32

*[New Idea]

Regression Long-Short

Quant Analyst. 김 솔(769-3607) [email protected]

gStrategy(769 3607) [email protected]

Regression Long-Short StrategyRegression Long-Short Strategy

Regression Long-Short

• 주가의 변화를 이동평균선보다 빠르게 포착하면서 추세의 흐름의 신뢰성을 높일 수 있는

성격을 가진 신호로 통계학에서 주로 사용하는 선형회귀분석을 이용한 Regression Long-

Short Strategy를 신규 전략으로 제시

• Regression Line과 이동평균선의 가장 큰 차이점은 주가 상승시 이동평균선은 주가의

아래부분에서 서서히 상승하는 반면 Regression Line은 주가 사이를 지남. 주가의 하락시

에는 주가가 이동평균선 아래에서 움직이고 Regression Line은 여전히 주가의 사이를에는 주가가 이동평균선 아래에서 움직이고, Regression Line은 여전히 주가의 사이를

통과. 이러한 특징의 결과로 Regression Line은 같은 개수의 주가 정보를 사용하면서도

이동평균선보다 조금 더 빠르게 추세의 전환을 나타낼 수 있음

• Regression Long-Short Portfolio는 월간 시가, 고가, 저가, 종가의 Regression Line을

통해 Long, Short 종목을 스크리닝 하여 궁극적으로 절대 수익 달성을 목표

Regression Long-Short Strategy 누적성과

1,000

1,200

1,400

200

250Regression Long-Short Strategy

KOSPI(우)

0

200

400

600

800

0

50

100

150


0

99.12 01.04 02.08 03.12 05.04 06.08 07.12 09.04 10.08

0

34

Regression Long Short StrategyRegression Long-Short Strategy

Regression vs Moving Average

단기 vs 장기 이동평균선

• 단기 이동평균선일수록 주가의 변화에 민감하게 반응하여 시세의 전환을 빠르게 보여주지

만 큰 추세를 파악하기에는 신뢰성이 떨어짐

• 장기 이동평균선은 주가 변동은 늦게 나타내지만 미세한 주가의 변동에 흔들리지 않고

중장기적인 추세의 흐름을 확인할 수 있음

Regression Line

• 주가의 변화를 이동평균선보다 빠르게 포착하면서 추세의 흐름의 신뢰성을 높일 수 있는

성격을 가진 신호로 통계학에서 주로 사용하는 선형회귀분석을 이용한 Regression Line

이용이용

• Regression Line과 이동평균선의 가장 큰 차이점은 주가 상승시 이동평균선은 주가의

아래부분에서 서서히 상승하고 주가의 하락시에는 이동평균선이 주가의 윗부분에서

하락하는 반면, Regression Line은 주가의 사이를 통과하면서 움직임.

• 이러한 특징의 결과로 같은 개수의 주가를 사용하더라도 Regression Line이

이동평균선보다 조금 더 빠르게 추세의 전환을 나타내는 성격을 지님이동평균선 다 금 더 빠 게 추세의 전환을 나타내는 성격을 지님

삼성엔지니어링의 6개월 이동평균선과 Regression line

250,000

300,000 이동평균

회귀(6,6)

주가

0

50,000

100,000

150,000

200,000


07.02 07.08 08.02 08.08 09.02 09.08 10.02 10.08 11.02

35

Regression Line의 도출Regression Line의 도출

• Regression Line을 도출하기 위해서는 n개의 주가가 필요. n개의 주가를 이용하여 회귀방정식

Regression Line

g 을 출하기 위해서는 개의 주가가 필 개의 주가를 이용하여 회귀방정식

을 구하고, 그 방정식을 통하여 n-1, n, n+1 번째의 값 산출

• 아래 그림은 삼성엔지니어링의 최근 6개월 주가를 이용하여 회귀 방정식을 산출해 낸 것으로

회귀(6,6)은 회귀(n,n+0)의 의미로 6개의 주가를 이용하여 계산한 선형회귀 방정식의

6번째 값을 의미. 또한 회귀(6,7)은 회귀(n,n+1)로 7번째 Y를 예측한 값

• 회귀(6,7) = Y' = 12186 * 7 + 167600 = 252902

• Regression Line은 이렇게 계산된 값들을 연결한 선

삼성엔지니어링의 6개월 주가 및 회귀방정식

300,000 주가

Y'

y = 12186x + 167600

150 000

180,000

210,000

240,000

270,000 선형 (주가)

회귀(6,5)회귀(6,6)

회귀(6,7)

자료 : 대신증권 리서치센터

Regression Line 산출의 예

Date X Y Y' = 12186X + 167600

150,000

1 2 3 4 5 6

2010-12-30 1 192,000 179,786

2011-01-31 2 197,000 191,972

2011-02-28 3 179,000 204,158

2011-03-31 4 209,000 216,344

2011-04-29 5 237,500 228,530

Regression Line의 특징

회귀( )선

Regression Line의 특징

Regression Line 계산 방법 별 특징

• 회귀(n,n)선

주가 사이를 통과하며 주가에 민감하게 반응함으로써 이동평균선보다 민첩한 신호를 보임

• 회귀(n,n-1)선

단기 주가의 변동을 제거하여 조금 더 smoothing 된 형태를 보여주며 이 역시 이동평균선

보다 빠른 신호를 나타냄

• 회귀(n,n+1)선회귀(n,n+1)선

신호의 빠르기는 회귀(n,n)선과 비슷하나 움직임이 변동폭이 상대적으로 커 주가의 방향을

살피기 용이

삼성엔지니어링의 6개월 주가 및 Regression Line

80,000

100,000

120,000

140,000

0

20,000

40,000

60,000

07.02 07.06 07.10 08.02 08.06 08.10 09.02 09.06 09.10 10.02 10.06

회귀(6,5) 회귀(6,6)

회귀(6,7) 주가


37

Regression Line의 확장

• 주가 하락 시

Regression Line의 확장

시가, 고가, 저가 적용

• 주가 하락 시

- 고가 회귀선 > 시가 회귀선 > 종가 회귀선 > 저가 회귀선 순으로 배열하며 하락

– 음봉을 형성하며 하락하는 의미로 해석

• 주가 상승 시

- 고가 회귀선 > 종가 회귀선 > 시가 회귀선 > 저가 회귀선 순으로 배열하며 상승

– 양봉을 형성하며 상승

주가의 하락 시 Regression Line 의 배열

120,000

140,000

160,000 시가회귀 고가회귀

저가회귀 종가회귀

주가

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

07.07 07.11 08.03 08.07 08.11 09.03 09.07

주가의 상승 시 Regression Line 의 배열

200 000

250,000

300,000 시가회귀 고가회귀

저가회귀 종가회귀

주가

50,000

100,000

150,000

200,000

09.08 09.12 10.04 10.08 10.12 11.04

자료 : 대신증권 리서치센터

38

Regression Long-Short Strategy

Regression Long-Short Portfolio

Regression Long-Short Strategy

• Short SignalShort Signal

1. 종가회귀선이 하락하면서 고가회귀선 > 시가회귀선 > 종가회귀선 > 저가회귀선 순으로

배열

2. or 전월 수익률이 40% 이상인 종목

• Long Signal

1. 종가회귀선이 상승하면서 고가회귀선 > 종가회귀선 > 시가회귀선 > 저가회귀선 순으로

배열

• Regression Line은 다른 기술적 분석과 마찬가지로 주가가 횡보하는 구간에서는 신호가

제약조건

배열

2. or 상승추세에서 전월 수익률이 -10% 이하인 종목

g 다 기 적 석과 마 가지 주가가 횡 하 구 에서 가

어긋나는 단점을 지님. 따라서 Long-Short Signal 계산 시 사용했던 종가회귀선(회귀(n,n))

보다 smoothing 시킨 장기종가회귀선(회귀(n+2,n))을 사용하여 제약조건을 추가

• 아래 그림은 삼성전자의 주가와 회귀선을 나타낸 그림으로 상자안의 구간에서처럼 주가가

횡보하는 구간에서는 종가회귀선(n,n)의 신호는 매번 어긋날 가능성이 높음. 따라서 장기종가

회귀선을 주가가 터치한 경우 –장기회귀선을 주가가 상향돌파 or 하향돌파-에는 시그널이

나타나더라도 그 종목은 제외나타나더라도 그 종목은 제외

삼성전자 횡보구간의 예

800 000

1,000,000

1,200,000 회귀(6,6)

회귀(8,6)

주가

0

200,000

400,000

600,000

800,000

07 02 07 08 08 02 08 08 09 02 09 08 10 02 10 08 11 02


07.02 07.08 08.02 08.08 09.02 09.08 10.02 10.08 11.02

39

Regression Long Short Strategy의 성과

• 회귀선은 시가, 고가, 저가는 (7,6), 종가(6,7), 장기회귀선(8,6) 사용

Regression Long-Short Strategy Simulation

Regression Long-Short Strategy의 성과

• 유니버스 : 매월 말 KOSPI 시총 상위 100 종목

• 기간 : 2000년 1월 ~ 2011년 5월

• 기본적으로 Long Portfolio 100%, Short Portfolio 80%

• Portfolio 내 종목수가 5개 미만, 35개 이상일 경우 Long, Short 모두 20%로 조정

• 매월 리밸런싱 기준 보수적으로 Long 50bp, Short 80bp의 fee를 수익률에서 차감하고,

Short 금액은 연 3% 현금에 재투자

Long-Short Portfolio 수익률

3,000

3,500

4,000

140

160

180

200Long Portfolio

L_S Portfolio

Short Portfolio(우)

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

99.12 01.04 02.08 03.12 05.04 06.08 07.12 09.04 10.08

0

20

40

60

80

100

120

140

Regression Long-Short Strategy 수익률 변화

자료: 대신증권 리서치센터 주 : 수수료 계산을 하지 않은 단순 포트폴리오 수익률

99 1 01 04 0 08 03 1 05 04 06 08 07 1 09 04 10 08

3,500

4,000

1,200

1,400L_S Portfolio

Regression Long-Short Strategy(우)

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

0

200

400

600

800

1,000

주 : L_S Portfolio는 수수료 계산 및 비중조절 전 단순 수익률 자료: 대신증권 리서치센터

99.12 01.04 02.08 03.12 05.04 06.08 07.12 09.04 10.08

40

Regression Long Short Strategy의 성과

• Regression Long-Short Strategy는 2000년 1월부터 2011년 5월까지 1,378.6%의 수익률

Regression Long-Short Strategy 성과 분석

Regression Long-Short Strategy의 성과

Regression Long Short Strategy는 2000년 1월부터 2011년 5월까지 1,378.6%의 수익률을 기록

• 롱숏 전략은 코스피 대비 아웃퍼폼이 아닌 지속적인 절대수익률이 목표이기 때문에 Hit Ratio를 분석해본 결과 연간 100%, 분기 71.7%, 월간 64.2%의 Hit Ratio를 기록. 또한 월 평균 수익률은 2.12%로 수수료를 제거한 상태에서도 월간 2% 이상의 수익률을 보이는 점도 고무적

• Regression Long-Short Strategy는 대세 상승장 보다는 2000년, 2002년 2008년 등과 같이 시장이 하락하는 상황에서 플러스 수익률을 기록함으로써 꾸준한 절대수익률을 누적시켜이 시장이 하락하는 상황에서 플러 수익률을 기록함 써 꾸준한 절대수익률을 누적시켜나가는 모습을 보여줌

Regression Long-Short Strategy 연간 수익률

100%

120% Regression Long-Short Strategy

L_S Portfolio

KOSPI

-60%

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

'00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11

KOSPI


Regression Long-Short Strategy 분기 수익률

'00 '01 '02 '03 '04 '05 '06 '07 '08 '09 '10 '11

50%

60%Regression Long-Short Strategy

L_S Portfolio

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%KOSPI


00.03 01.09 03.03 04.09 06.03 07.09 09.03 10.09

41

7월 Regression7월 Regression Long-Short Strategy

Regression Long-Short Portfolio

• 6월 30일 종가 기준으로 Screening 된 7월 Regression Long-Short Portfolio

Regression Long Short Portfolio

Code NameGICS분류

L/S Signal

6월수익률

Code NameGICS분류

L/S Signal

6월수익률

A015760 한국전력 유틸리티 L -5.0% A105560 KB금융 금융 S -1.9%

A066570 LG전자 IT L -14.7% A000660 하이닉스 IT S -16.8%

A034220 LG디스플레이 IT L -17.7% A004020 현대제철 소재 S 8.8%

A035250 강원랜드 경기소비재 L 9.6% A016360 삼성증권 금융 S -0.6%

A006260 LS 산업재 L -2.7% A042670 두산인프라코어 산업재 S -3.3%

A000880 한화 소재 S 3.7%

A001740 SK네트웍스 산업재 S -6.0%

자료: 대신증권 리서치센터 자료: Quantwise, 대신증권 리서치센터

42

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02) [email protected] 02) [email protected] 02) 769-2985 …imgstock.naver.com/upload/research/invest/1310350208915.pdf · 2011. 7. 11. · Quant Analyst주중현선임연구원