This thesis investigates effectiveness of kurtosis & skewness options trading on KOSPI 200 options market. It uses the differences of kurtosis and skewness between implied state-price densitiy and historical state-price density. A state-price density means a probability density function which reflects a pricing perspective about a financial securities. It has important implications for derivative pricing.
For this investigation, this thesis proposes various methods of constructing state-price density. Implied state-price density is constructed from options market by nonparametric estimation and, Barle and Cakici implied binomial trees, whereas Historical state-price density is constructed from historical underlying asset price data by Monte Carlo simulations based on Milstein scheme. We construct these kinds of state-price density based on KOSPI 200 index and KOSPI 200 options data.
Using for trading, We compare the kurtosis and skewness. The difference of kurtosis and skewness between state-price densities can be a signal in the trading strategy. We experiment kurtosis and skewness options trading in real finance market, especially KOSPI 200 options market and investigate effectiveness or profitability of the strategy.
본 논문에서 옵션의 첨도와 왜도를 이용한 옵션거래의 유효성을 분석하고자 한다. 본 연구에서 지칭하는 첨도 및 왜도 옵션거래는 내재적 자산상태밀도함수와 역사적 자산상태밀도함수의 첨도와 왜도의 차이를 이용하는 거래를 뜻한다. 자산상태밀도함수란 특정시점에서의 자산가격의 전망을 반영하는 확률밀도함수이다. 이것은 자산에 대해 파생되는 가격을 결정하는 데에 매우 중요한 의미를 갖는다.
분석을 위해 본 논문에서는 자산상태밀도함수를 구하는 다양한 기법들을 소개한다. 비모수적 추정법과 Barle와 Cakici의 내재적 이항트리모형을 통해 내재적 자산상태밀도함수를 유도하는 방법을 살펴보고 Milstein기법을 사용한 몬테까를로 시뮬레이션을 통해 역사적 자산상태밀도함수를 구하는 방법을 소개한다. 이를 코스피200 지수와 코스피200 지수옵션 시장에 적용한다.
이렇게 유도한 두 자산상태밀도함수의 첨도와 왜도의 차이를 비교하여 보고 이 차이가 옵션거래전략에 있어서 어떠한 거래신호가 될 수 있는지 실험해보고자 한다. 즉, 실제 시장에서 첨도와 왜도를 거래신호로 하는 전략의 효율성 또는 수익성 유무를 판단하고자 한다.
