Many studies have made enormous amount of efforts to forecast foreign exchange rates and to find more efficient technical trading rules using economical or statistical theories. However, the results are different depending on the data and models. This paper focuses on two things; one is to identify the time series model to show good forecasting performance within competitive models, and the other is to find the high-frequency technical trading rules to produce excess returns that exceed those of standard simple trading rules in the Korean exchange rate market.
This paper examines thirty-minute won/dollar exchange rate trading data for 1999.2.1~2005.8.81 in the Korean foreign exchange market. The competitive time series models to consider are random walk, ARIMA, GARCH, Markov-Switching, and filtered ARIMA models with the wavelet model. Among them, the filtered ARIMA model can increase explanatory power of data and shows smallest forecasting error under the criteria of in-sample, and out-of-sample test.
The final investigation is to compare the trading rules such as a buy-and-holding rule, a MA (moving average)-30 rule, and the filtered ARIMA model. The filtered ARIMA model shows the best return and hit ratio among them. These results suggest that the filtering of noise signal with wavelet can improve the forecasting performance in this case.
지금까지 경제적, 통계적 모형을 이용하여 환율의 움직임을 조금 더 가깝게 예측하거나 예측된 환율을 이용한 기술적 투자규칙을 개발하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 그러나 연구의 결과는 자료와 모형에 따라 상이하였는데, 이에 본 논문은 한국 외환시장의 환율 자료를 이용하여 여러 시계열 모형 중에서 예측력이 가장 우수한 모형을 선별하고, 이 모형을 이용한 초단기 기술적 투자를 실시하여 초과수익을 올릴 수 있는가의 두 가지 문제에 초점을 맞추어 연구하였다. 본 논문에서 사용한 자료는 한국의 외환시장에서 거래되는 원/달러 환율로 1999년 2월 1일부터 2005년 8월 31일까지의 30분별 거래자료의 최고호가와 최저호가의 평균이며 비교되는 시계열 모형은 임의보행(random walk)모형, ARIMA모형, GARCH모형, Markov-Switching모형, 소파동(wavelet)이론을 이용하여 자료의 단기 잡음을 제거한 후의 ARIMA모형-Wavelet ARIMA(5,1,8)모형-이다. 표본내 검정(in-sample test)과 표본외 검정(out-of-sample test)을 실시한 결과 평균자승오차근(RMSE)기준으로 예측오차가 가장 작은 모형은 Wavelet ARIMA(5,1,8)모형이었으며 마지막으로 Wavelet ARIMA(5,1,8)모형, 단순보유전략, 이동평균30규칙(moving average-30 rule)과 EGARCH모형을 이용하여 30분 단위의 투자를 실시하고 투자수익과 적중률(hit ratio)을 비교해본 결과 Wavelet ARIMA(5,1,8)모형이 투자성과와 적중률 면에서 모두 우수한 결과를 보여주었다. 이상의 연구 결과는 한국 외환시장에서 거래되는 원/달러 환율 자료는 소파동 이론을 이용해 단기 잡음을 제거하면 모형의 설명력과 예측력이 높아지고 이를 이용한 초단기 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주고 있다.