In this paper, we discuss the Optimal Option Portfolio Strategy (OOPS) using underlying asset simulation and expected utility function maximization. Due to the asymmetric payoff structure of the option, it was not applicable to the mean - variance optimization and it was not appropriate to estimate the distribution with small sample of option data. However, OOPS is an optimization technique that overcomes the above constraints. From January 2000 to November 2017, the OOPS showed a sharpe index more than 2 times higher than the KOSPI 200 index. Most of the OOPS option positions were volatility short position and showed different results according to the period. This implies that the volatility short strategy is significant in domestic option investment.
본 논문에서는 기초자산 시뮬레이션과 기대효용함수 최대화를 이용한 옵션포트폴리오 최적화 전략 ( Optimal Option Portfolio Strategy : OOPS)에 관해 논의할 것이다. 옵션의 비대칭적인 만기 수익구조로 인하여 기존의 평균-분산 최적화 자산배분에 적용이 불가능하였고 옵션데이터의 적은 표본으로 분포를 추정하기에 적절치 않았다. 하지만 OOPS는 위의 제약을 극복하는 형태의 최적화 기법이며 분석결과 2000년 1월부터 2017년 11월까지 OOPS는 코스피200지수대비 2배이상의 높은 샤프지수를 나타내었다. OOPS의 옵션 포지션은 다기간 변동성 매도형태로 나타났으며 기간에 따라서 다른 성과를 보였다. 이는 국내 옵션 투자에서 변동성 매도전략이 유의하였다는 기존의 연구결과를 뒷받침 할 수 있었다.